Yapılandırılmamış Veri: Nedir ve Ne İçindir?

Yapılandırılmamış veriler, günümüzün büyük veri dünyasında en yaygın türdür. Bu tür veri deposunda, iş kararları vermeye yardımcı olmak için kullanılabilecek birçok yararlı bilgi vardır. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, faydalı iş içgörüleri arayışında büyük miktarda veriyi filtreleyen yeni yazılım çözümleri oluşturmak için kullanılıyor.

İşletmeler tarafından oluşturulan ve toplanan bilgilerin çoğu yapılandırılmamıştır ve hacmi hızla genişlemektedir. Bu yazıda yapılandırılmamış verileri tanımlayacak, çeşitlerini tartışacak ve çeşitli alanlarda sahip olduğu kullanımları tartışacağız.

Yapılandırılmamış veri nedir?

Yapılandırılmamış veriler, net bir çerçeveden yoksun olduğu için bir bilgisayar programının kullanması için karmaşıktır. Bir veri modeline uymaz ve tanıyacak bir yapıya sahip değildir. Bu tür verilerin çoğu metinden oluşur, ancak tarihler, sayılar ve gerçekler gibi başka tür bilgileri de içerebilir.

Aşağıda, verilerin özelliklerinin bir listesi bulunmaktadır:

• Veriler yapılandırılmamıştır ve bir veri modelini takip etmez.
• Veriler açıkça tanımlanmış bir yapıya sahip değildir.
• Veriler belirli bir formatı veya düzeni takip etmez.
• Tanınabilir bir yapının olmaması bilgisayar programlarının kullanımını zorlaştırmaktadır.
• Veritabanlarında olduğu gibi satır ve sütunlarda veri tutulamaz.

Dijital hizmetleri ve uygulamaları kullanan daha fazla insan nedeniyle hızla genişliyor. Yapılandırılmış veriler çok önemlidir, ancak yapılandırılmamış veriler doğru değerlendirilirse işletmeler için çok daha faydalı olabilir. Rakamların ve istatistiklerin aktaramayacağı çeşitli içgörüler sunabilir. Türlerinden bazı örnekler inceleyelim.

Yapılandırılmamış veri türleri

Yapılandırılmamış veriler, yasal belgeler, ses, konuşmalar, video, fotoğraflar, bir web sitesindeki metin ve diğerleri gibi çeşitli biçimleri ve kaynakları içerir. Aşağıda, bunun en yaygın türlerinden bazılarının bazı örneklerini bulacaksınız.

• E-postalar

Her gün gönderdiğimiz sayısız e-posta tarafından üretilen tonlarca yapılandırılmamış veri var ve geleneksel analiz araçları bunları ayrıştıramıyor. Bununla birlikte, bir e-postanın meta verileri ona bir yapı sağlar ve belirli metin analizi algoritmaları, birkaç saniye içinde binlerce e-postadan önemli bilgileri alabilir.

• Sosyal medya

Sosyal ağ platformlarından toplanan veriler yapılandırılmamıştır. Ancak e-postalar gibi, belirli şekillerde kurulabilir. Bunun mükemmel bir örneği hashtag'ler olacaktır.

Kullanıcılar, ilgilerini çeken konuları bulmak için hashtag'leri kullanabilir. Ancak, hashtag'lerin mesajları yapılandırılmamış.

• Anket Yanıtları

Pazar araştırması, çalışan katılımı ve müşteri deneyimi anketleri genellikle çoktan seçmeli ve açık uçlu sorular içerir. Bu sorular yapılandırılmamış metin yanıtları gerektirir.

• Yayınlar

Yapılandırılmamış veriler, yayınlar, dizinler ve portallar tarafından birçok biçimde yayınlanır. İçerik örnekleri arasında haber makaleleri, iş ilanları, film incelemeleri, emlak listeleri, restoran incelemeleri, özgeçmiş veritabanları, teklif talepleri vb. bulunur. Metin veya resimlerdeki veriler her birine dahildir.

• İletişim Verileri

Bu günlerde, hem profesyonel hem de kişisel olarak başkalarıyla anlamlı konuşmalar yapmanın birçok yolu var. Çalışanlarının çeşitli kanallarda müşteriler ve satıcılarla sık sık görüşmelerde bulunduğu, yapılandırılmamış ses, görüntü ve metin verileri üreten bir işletme hayal edin.

• Multimedya Dosyaları

Başlıklar veya konular ile etiketlenmiş ve MP3, JPG, PNG, GIF vb. veritabanlarına kaydedilmiş olsalar bile, görüntünün, müziğin veya videonun gerçekte neyi temsil ettiğinden emin olmadığımız için multimedya dosyaları hala yapılandırılmamıştır.

• Belgeler

İşletmeler için değerlendirmeler, yasal belgeler ve slayt gösterileri sıklıkla elle yazılır, internette yayınlanır veya PDF olarak kaydedilir. Bu dosyalar ayrıca elektronik tablolar, resimler veya XML dosyaları içerebilir. Metin dosyaları standart bir şekilde yazılabilirken bile veriler, karmaşık yapay zeka teknolojileri olmadan analiz yapmayı mümkün kılacak şekilde düzenlenmemiştir.

• İnternet sayfaları

Yapılandırılmamış veriler, hatırı sayılır internet üzerinden üstel bir oranda üretilir. Metin, fotoğraf, ses, video ve diğer materyal türlerinin tümü web sayfalarında bulunabilir.

Yapılandırılmamış verilerin kullanımları

Yapılandırılmamış veriler, doğası gereği işlem işleme programlarıyla uyumsuzdur; Analitik ve BI ana kullanımlarıdır.

Perakendeciler, üreticiler, müşteri deneyimini geliştirmek ve etkili reklamları etkinleştirmek için bu veri türlerini ve diğer işletmeleri analiz eder. Ek olarak, bir şirketin ürünleri, hizmetleri ve markaları hakkında nasıl hissettiklerini öğrenmek için müşteri geri bildirimlerini duyarlılık analizi merceğinden analiz ederler.

Yapılandırılmamış verilere sahip analitik için ortaya çıkan kullanım durumlarından biri, tahmine dayalı bakımdır. Örneğin üreticiler, üretim sistemlerindeki ekipman sorunlarını veya sahadaki nihai ürünleri tespit etmek için sensör verilerini inceleyebilir.

BT sistem günlüğü verilerinin analiz edilmesi, kullanım eğilimlerini, kapasite kısıtlamalarını ve uygulama sorunlarının nedenlerini, sistem arızalarını ve performans darboğazlarını ortaya çıkarır. Ek olarak, büyük yapılandırılmamış veri kümeleri aşağıdakiler için kullanılabilir:

• Mesajların yönetmeliklere uygunluğunun incelenmesi.
• Sosyal medyadaki müşteri etkileşimlerini ve yorumlarını izlemek ve değerlendirmek.
• Genel müşteri tercihleri ​​ve davranışları hakkında güvenilir bilgi edinme.

Yapılandırılmamış veri zorlukları

Analitik, düzenleyici ve karar verme ihtiyaçları için yapılandırılmamış verilerin mevcudiyeti ve uygulanması, bu verileri arama ve dikkatlice inceleme gereksinimini doğurur. Aşağıdakiler, yapılandırılmamış verilerle çalışırken ortaya çıkabilecek bazı zorluklardır:

• Yeni ve değiştirilmiş veriler için uzun süre beklemek: Tüm depolama dosya sistemlerini ayrıştırmak ve yüz milyonlarca hatta milyarlarca yapılandırılmamış dosyadaki büyük hacimlerdeki günlük değişiklikleri işlemek çok uzun zaman alır.
• Yüksek kaliteli verileri bulmak zor: Konu kalite olduğunda, yapılandırılmamış veriler oldukça tutarsız olabilir. Verilerin doğrulanması zor olduğundan ve bu nedenle her zaman doğru olmadığından, kalitede tutarlılık eksikliği vardır.
• Veri yönetimi zordur: Bu veriler ham haliyle ve hiçbir şekilde yapılandırılmamıştır. Güvenilir veri bulmak zor olabilir. Ek olarak, ilgili verileri bulma ve indeksleme karmaşık görevlerdir.
• Yetersiz depolama: Eski yedekleme, işletmeleri verileri tek bir depolama sağlayıcısına ve markasına "ekleyen" pahalı çoğaltmalar oluşturmaya zorlar.
• Erişilemeyen veriler: Ölçeklenemeyen yedekleme yazılımı, kritik verileri depolama arasında hızlı ve güvenli bir şekilde iletemez. Bu, eski depolamadan yeni depolamaya veri geçişini zorlaştırır.

Çözüm

Yapılandırılmamış veriler, dağınıklığı ve büyük miktarda bilgi nedeniyle bunaltıcı görünebilir. Bununla birlikte, basit bir şekilde ele alınabilir ve yapay zeka kullanılarak çeşitli veriler elde edilebilir.

Rakiplerinizi ve müşterilerinizi daha iyi tanıyın. Anında kullanılabilecek içgörüler için yapılandırılmamış verilerinizin sorumluluğunu üstlenin ve yönetin. Makine öğrenimi tabanlı analiz yazılımı, büyük resmi gözlemlemek veya ayrıntılı çalışmalar yapmak için büyük verilerin yapılandırılmamış verilerine derinlemesine dalmanıza olanak tanır.

QuestionPro, her sorun ve sektör için çözümler sunarak, onu anket yazılımından çok daha fazlası yapar. Verileri işlemek için InsightsHub araştırma kitaplığımız gibi sistemlerimiz de var.

Dünya çapındaki kuruluşlar, verileri daha iyi yönetmek, içgörü elde etmek için gereken süreyi en aza indirmek ve maliyetlerden tasarruf ederken ve yatırım getirisini artırırken geçmiş verilerin kullanımını artırmak için InsightsHub gibi bilgi yönetimi sistemlerini ve çözümlerini kullanır. QuestionPro'yu Şimdi Deneyin!

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN