Meta Data diğer verileri yapılandırılmış, tutarlı bir biçimde açıklayan veridir, böylece büyük miktarlardaki veriler zamanla toplanabilir, saklanabilir ve analiz edilebilir.
Meta data kolay geri alma ve yönetim için büyük verileri veri ambarlarına saklamak için kullanılır. Bir veri ambarı veri kaynaklarındaki standartlaştırılmış, temizlenmiş ve tutarlı olan yapılandırılmış verileri kullanır. Meta data bu verilerin toplanmasında ve saklanmasında tek biçimlilik sağlar, böylece iş sahipleri ve veri analistleri verilerden kolaylıkla içgörülere ulaşıp elde edebilir.
Meta data'nın etkin yönetimi sağlam ve esnek büyük veri “ekosistemlerinin” gerekli bir parçasını oluşturur, yani şirketlerin veri varlıklarını verimli bir biçimde yönetmelerine yardımcı olur ve bu verileri veri bilimcisi ve diğer analistlerin kullanımına açar.
Self-supervised learning (kendinden gözetimli öğrenme), bu sorunu çözmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu yöntem, etiketlenmemiş verilerden faydalanarak modellerin öğrenmesini sağlar ve veri etiketleme ihtiyacını büyük ölçüde azaltır.
Bir ambardaki veri hacmi arttığında ve kullanım sayısı da arttığında veri yerçekimi ortaya çıkar. Bazı durumlarda, verileri kopyalamak veya taşımak zahmetli ve pahalı olabilir. Bu nedenle, veriler hizmetleri, uygulamaları ve diğer verileri kendi ambarına çekme eğilimi gösterirler.
Dijital vatandaşlık, bireylerin dijital dünyada (internet, sosyal medya, mobil cihazlar) etik, sorumlu ve güvenli bir şekilde davranmasını ifade eden bir kavramdır.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
