Dijital dönüşüm sürecinde ilerleyen işletmelerin en değerli kaynağı olan veriler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere iki temel kategoride sınıflandırılır. Modern veri ekosisteminin temel taşlarından biri olan yapılandırılmış veriler, hem geleneksel iş zekası süreçlerinde hem de gelişen yapay zeka uygulamalarında vazgeçilmez bir role sahiptir.
Yapılandırılmış veri, belirli bir formatta düzenlenmiş, kategorize edilmiş ve kolayca erişilebilir verilerdir. Bu veriler, güçlü ve tutarlı organizasyona sahip veri kümeleri olarak tanımlanabilir. Yapılandırılmış veriler kullanıcıların verileri kolayca araştırabilecekleri ve düzenleyebilecekleri yapılandırılmış sorgulama diliyle (SQL) yönetilir.
Yapılandırılmış verilerin en belirgin özelliği, önceden tanımlanmış bir veri modelinde organize edilmiş olmalarıdır. Bu özellik, verilerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini, analiz edilmesini ve sorgulanmasını mümkün kılar.
Forrester'ın 2023 "Veri Yönetim Trendleri" raporuna göre, kurumsal verilerin yaklaşık %20'si yapılandırılmış formatta bulunmaktadır. Bu oran düşük görünse de, iş kararlarının çoğunluğunun bu yapılandırılmış veriler üzerine kurulu olduğu belirtilmektedir.
Yapılandırılmış veriler, belirli bir düzende ve tahmin edilebilir içeriğe sahip satırlar ve sütunlar halinde organize edilir. Her bir sütun, tarih, metin, sayı, para birimi veya yüzde gibi belirli bir veri türünü içerir. Bu sütunun veri türüne uymayan veriler sistem tarafından hata olarak algılanır ve reddedilir.
Yapılandırılmış veri örnekleri arasında şunlar bulunur:
Yapılandırılmış verilerin karakteristik özellikleri:
Yapılandırılmış veriler, modern işletmelere çeşitli avantajlar sunar ve operasyonel verimliliğin artırılmasında kritik bir rol oynar.
Yapılandırılmış veriler, düzenleme işlemini basit ve hızlı hale getirdiği için, makine öğrenmesi algoritmaları tarafından kolayca anlaşılabilir ve işlenebilir. Bu özellik, iş zekâsı ve analitik çözümlerinde veri odaklı kararların hızlı bir şekilde alınmasını sağlar.
IDC'nin "Veri Yönetimi 2023" raporuna göre, yapılandırılmış verileri etkin kullanan şirketler, karar alma süreçlerinde %40'a varan hız artışı sağlayabilmektedir.
Yapılandırılmış verilerin belirli bir şemaya ve veri tipi kısıtlamalarına tabi olması, veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olur. Bu da veriye dayalı kararların daha güvenilir olmasını sağlar.
Yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış verilere kıyasla daha az depolama alanı gerektirir ve daha hızlı işlenebilir. Bu da özellikle büyük veri hacimleriyle çalışan organizasyonlar için maliyet ve performans avantajı sağlar.
İyi tasarlanmış yapılandırılmış veri sistemleri, veri hacmi arttıkça kolayca ölçeklenebilir. Bu özellik, büyüyen işletmelerin veri yönetimi ihtiyaçlarına uyum sağlayabilmesini mümkün kılar.
Yapılandırılmış veriler, standart formatları sayesinde farklı sistemler arasında daha kolay entegre edilebilir. Bu da kurumsal sistemlerin birbiriyle sorunsuz çalışmasını sağlar.
Veri ekosisteminin iki temel bileşeni olan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında önemli farklılıklar bulunur. Bu iki veri türünün karşılaştırması, organizasyonların veri stratejilerini belirlemede kritik bir rol oynar.
Yapılandırılmış Veri: Önceden tanımlanmış şemalara sahiptir. Veriler belirli bir düzende ve formatta organize edilmiştir. Satır ve sütunlardan oluşan tablolar halinde düzenlenir.
Yapılandırılmamış Veri: Belirli bir format veya şema takip etmez. Metin dokümanları, sosyal medya gönderileri, video ve ses dosyaları gibi çeşitli formatlarda bulunabilir.
Yapılandırılmış Veri: Genellikle nicel (sayısal) verilerden oluşur. Her bir veri öğesi belirli bir kategoriye aittir ve tanımlanmış bir veri tipine sahiptir (örneğin: tarih, sayı, metin).
Yapılandırılmamış Veri: Çoğunlukla nitel verilerden oluşur. Serbest metin, görüntüler, videolar gibi çeşitli içerik türlerini içerir. Standart bir formata uymaz.
Yapılandırılmış Veri: İlişkisel veri tabanları (MySQL, Oracle, SQL Server) kullanılarak depolanır ve yönetilir. Bu sistemler, verilerin düzenli bir şekilde saklanmasını ve sorgulanmasını sağlar.
Yapılandırılmamış Veri: NoSQL veri tabanları (MongoDB, Cassandra), veri gölleri veya özelleştirilmiş dosya sistemlerinde depolanır. Bu sistemler, esnek veri modellerini destekler.
Yapılandırılmış Veri: SQL (Structured Query Language) kullanılarak kolayca sorgulanabilir. Standart sorgular ve filtreler uygulanabilir.
Yapılandırılmamış Veri: Özel sorgulama dilleri veya arama motorları gerektirir (örneğin: MongoDB sorgu dili, Elasticsearch). Tam metin araması, desen eşleştirme gibi teknikler kullanılır.
Yapılandırılmış Veri: Analiz için doğrudan kullanılabilir. Hızlı sorgu performansı sunar ve standart analitik araçlarla kolayca işlenebilir.
Yapılandırılmamış Veri: Analiz öncesinde genellikle ön işleme gerektirir. İşlenmesi daha fazla kaynak gerektirir ve analiz süreci daha karmaşıktır.
Yapılandırılmış Veri: Forrester araştırmalarına göre, tipik bir kurumun verilerinin yaklaşık %20'sini oluşturur.
Yapılandırılmamış Veri: Kurumsal verilerin yaklaşık %80'ini oluşturur. Bu oran, dijital içeriğin artmasıyla sürekli yükselmektedir.
Yapılandırılmış Veri Örnekleri:
Yapılandırılmamış Veri Örnekleri:
Yapılandırılmış veriler SQL veri tabanları ile yönetilen yüksek düzeyde organize nicel verileri ele alırken, yapılandırılmamış veriler, en iyi NoSQL veri tabanlarında (MongoDB, Cassandra gibi) yönetilen, önceden tanımlanmış şema kullanmayan nitel verileri içerir. Her iki veri türü de modern işletmelerin veri stratejisinde tamamlayıcı roller oynar.
Yapılandırılmış veriler, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarının geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Temiz, düzenli ve etiketlenmiş yapılandırılmış veriler, makine öğrenmesi modellerinin eğitimi için ideal bir başlangıç noktasıdır.
Yapılandırılmış veriler, denetimli öğrenme modellerinin geliştirilmesinde özellikle değerlidir. Bu veriler, giriş (özellikler) ve çıkış (hedef değişken) arasındaki ilişkilerin net bir şekilde tanımlanmasını sağlar.
Yapay zeka destekli karar sistemleri, genellikle yapılandırılmış verileri kullanarak tahminler yapar ve öneriler sunar. Finansal risk değerlendirmesi, kredi skorlaması ve müşteri segmentasyonu gibi uygulamalar, yapılandırılmış verilerin etkin kullanımına dayanır.
Modern yapay zeka uygulamaları, yapılandırılmamış verileri analiz ederek yapılandırılmış verilere dönüştürebilir. Örneğin, doğal dil işleme algoritmaları, metinlerden yapılandırılmış bilgiler çıkarabilir veya görüntü tanıma sistemleri, fotoğraflardan yapılandırılmış veri setleri oluşturabilir.
Gartner'ın "Yapay Zeka Trendleri 2023" raporuna göre, yapay zeka projelerinin başarısı, büyük ölçüde kaliteli yapılandırılmış verilere erişime bağlıdır. Rapor, başarısız yapay zeka girişimlerinin %70'inden fazlasının yetersiz veri kalitesi ve yapısı nedeniyle gerçekleştiğini ortaya koymaktadır.
Finans sektöründe yapılandırılmış veriler, risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti, yatırım analizi ve kredi kararları gibi kritik süreçlerde kullanılır. Müşteri hesap bilgileri, işlem geçmişi ve piyasa verileri, bu sektördeki temel yapılandırılmış veri kaynaklarıdır.
Deloitte'un "Finansal Hizmetlerde Veri Analizi" raporuna göre, yapılandırılmış veri analitiği kullanan finansal kurumlar, risk yönetiminde %30'a varan iyileştirmeler sağlamaktadır.
Perakende sektöründe yapılandırılmış veriler, envanter yönetimi, talep tahmini, fiyatlandırma stratejileri ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarında kullanılır. Ürün katalogları, satış işlemleri ve müşteri davranış verileri, bu sektörde değerli yapılandırılmış veri kaynaklarıdır.
Sağlık sektöründe yapılandırılmış veriler, hasta kayıtları, ilaç veritabanları, sigorta talepleri ve klinik araştırma verileri şeklinde karşımıza çıkar. Bu veriler, tedavi planlaması, hastalık risk analizi, klinik karar destek sistemleri ve sağlık hizmeti optimizasyonu için kullanılır.
Üretim sektöründe yapılandırılmış veriler, üretim planlama, kalite kontrol, bakım programlama ve tedarik zinciri optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. Sensör verileri, makine performans metrikleri ve envanter seviyeleri, bu sektördeki önemli yapılandırılmış veri kaynaklarıdır.
Telekom sektöründe yapılandırılmış veriler, ağ performans izleme, müşteri hizmetleri optimizasyonu, fatura yönetimi ve müşteri kaybı (churn) tahmininde kullanılır. Çağrı detay kayıtları (CDR), abone bilgileri ve hizmet kullanım verileri, bu sektördeki değerli yapılandırılmış veri kaynaklarıdır.
Organizasyonlar, yapılandırılmış verilerden maksimum değeri elde etmek için aşağıdaki en iyi uygulamaları benimsemelidir:
Etkili bir yapılandırılmış veri stratejisi, güçlü bir veri modelleme yaklaşımıyla başlar. İş gereksinimlerine dayalı olarak, verilerin nasıl organize edileceğini, hangi ilişkilerin tanımlanacağını ve hangi kısıtlamaların uygulanacağını belirleyin.
Yüksek kaliteli yapılandırılmış veriler, doğru iş kararları için esastır. Veri doğruluğu, tamlığı, tutarlılığı ve güncelliğini sağlamak için kapsamlı veri kalitesi süreçleri uygulayın.
Yapılandırılmış verilerin yönetişimi, veri sahipliği, erişim kontrolü, gizlilik politikaları ve uyumluluk gereksinimlerini içerir. Güçlü bir veri yönetişimi çerçevesi, verilerin uygun şekilde kullanılmasını ve korunmasını sağlar.
Yapılandırılmış veri sistemlerinin performansını optimize etmek için indeksleme stratejileri, sorgu optimizasyonu ve veritabanı yapılandırması gibi teknikleri kullanın. Bu, büyük veri hacimlerinde bile hızlı veri erişimi sağlar.
Farklı kaynaklardan gelen yapılandırılmış verileri entegre etmek için ETL (Extract, Transform, Load) veya ELT (Extract, Load, Transform) süreçleri uygulayın. Veri siloları, veri değerini ve kullanılabilirliğini sınırlar.
Teknolojik gelişmeler ve değişen iş gereksinimleriyle birlikte, yapılandırılmış veri yönetimi de evrim geçirmektedir. Önümüzdeki yıllarda yapılandırılmış veri ekosistemini şekillendirecek bazı trendler şunlardır:
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin birlikte kullanıldığı hibrit veri modelleri giderek daha yaygın hale gelecektir. Bu, organizasyonların her iki veri türünün avantajlarından yararlanabilmesini sağlayacaktır.
Geleneksel toplu işleme yaklaşımından gerçek zamanlı veri işlemeye geçiş hızlanacaktır. Bu, işletmelerin değişen koşullara daha hızlı yanıt vermesini sağlayacaktır.
Yapay zeka teknolojileri, yapılandırılmamış verileri otomatik olarak yapılandırılmış formata dönüştürmek için giderek daha fazla kullanılacaktır. Bu, veri hazırlama süreçlerini hızlandıracak ve veri bilimcilerin daha değerli görevlere odaklanmasını sağlayacaktır.
Yapılandırılmış veri yönetimi için bulut tabanlı çözümlerin benimsenmesi artacaktır. Bu, ölçeklenebilirlik, maliyet etkinliği ve erişilebilirlik açısından avantajlar sunacaktır.
Yapılandırılmış veriler, modern veri ekosisteminin temel taşlarından biridir ve veriye dayalı karar verme süreçlerinin omurgasını oluşturur. Tüm önemli iş süreçleri ve stratejik kararlar, büyük ölçüde yapılandırılmış verilere dayanır. Bu veriler, veri ambarları, veri gölleri ve iş uygulamalarının temelidir.
Bir veri modeline entegre edildiği zaman, yapılandırılmış veriler hızlı ve büyük iş değeri sağlar. Organizasyonlar, yapılandırılmış veri yönetimi stratejilerini sürekli olarak gözden geçirmeli ve optimize etmelidir. Günümüzün rekabetçi iş ortamında, yapılandırılmış verileri etkin bir şekilde yöneten ve analiz eden kuruluşlar, önemli bir rekabet avantajı elde edecektir.
Organizasyonunuzun veri stratejisini geliştirmek ve yapılandırılmış verilerden maksimum değeri elde etmek için, modern veri yönetimi çözümlerini değerlendirmeniz ve veri odaklı bir kültür oluşturmanız önemlidir. Dijital dönüşüm yolculuğunuzda, yapılandırılmış verilerin gücünden yararlanarak rekabet avantajı elde etmeniz mümkündür.
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.
DataOps (Data Operations), veri yönetimi süreçlerini hızlandırmak ve optimize etmek için geliştirilmiş bir metodolojidir. Yazılım geliştirme süreçlerinde kullanılan DevOps yaklaşımından esinlenerek oluşturulan DataOps, verinin toplandığı, işlendiği, analiz edildiği ve kullanıma sunulduğu tüm aşamaları kapsar.
GPT-3, veri, dil ve yazı ile ilgili olasılıklar nedeniyle oldukça popülerken GPT-4 tüm bunların yanı sıra daha fazla yaratıcılık ve görüntü tanıma ile daha dikkat çekici güncellenmiş bir GPT sürümüdür.
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.
