Yapılandırılmış veri güçlü ve tutarlı organizasyona sahip veri kümeleridir. Yapılandırılmış veriler kullanıcıların verileri kolayca araştırabilecekleri ve düzenleyebilecekleri yapılandırılmış sorgulama diliyle (SQL) yönetilir.
Yapılandırılmış veriler bilinen ve tahmin edilebilir içeriğe sahip satırlar ve sütunlar halinde düzenlenir. Her bir sütun tarih, metin, para veya yüzde gibi belirli bir veri türünü içerir. Bu sütunun veri türüne uymayan veriler hata olarak reddedilir.
İlişkisel veri tabanı tabloları ve elektronik tablolar tipik olarak yapılandırılmış veri içerirler. Yüksek semantik yapı seviyesi ana veri ve geçmiş verileri bir veri modelinde birleştirir. Veri modeli konu alanları müşteriler, envanter, satış işlemleri, fiyatlar ve tedarikçiler gibi konuları içerir. Yapılandırılmış verileri kullanmak kolaydır ve veri bütünlüğü güçlendirilebilir. Büyük miktarlarda geçmiş olgular yakalandığında, yapılandırılmış veriler büyük veriler olur.
Yapılandırılmış veriler düzenleme işlemini basit ve hızlı hale getirdiği için, makine öğrenmesi algoritmaları tarafından kolayca anlaşılabilir. Verilere erişebilen, verileri anlayan ve yorumlayan kullanıcılar tarafından sorgulama yapmak da kolaylaşır.
Yapılandırılmış veriler SQL veri tabanları ile yönetilen yüksek düzeyde organize nicel verileri ele alırken, yapılandırılmamış veriler, en iyi NoSQL veri tabanlarında (MongoDB gibi) yönetilen, önceden tanımlanmış veri tabanı kullanmayan nitel verileri ele alır. Tüm önemli iş süreçleri ve kararları yapılandırılmış verilere dayalıdır. Veri ambarları, veri gölleri ve uygulamaların temelidir. Bir veri modeline entegre edildiği zaman, yapılandırılmış veriler hızlı ve büyük iş değeri sağlar.
Variational Autoencoders (VAE), derin öğrenme dünyasında güçlü bir modeldir ve verilerin gizli yapılarının keşfedilmesi için kullanılır.
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.
Prompt engineering, büyük dil modelleri (LLM) ve yapay zeka sistemlerinden en iyi sonuçları elde etmek için doğru yönlendirme ve talimatlar (prompts) tasarlama sürecidir. Yapay zeka modellerinin gücü, verilen girdiyle doğru sonuçlar üretebilme yeteneklerine dayanır.
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.
