Yapılandırılmamış veri, günümüzün büyük veri dünyasında en yaygın veri türüdür. Bu tür bir veri deposunda, iş kararlarının alınmasına yardımcı olmak için kullanılabilecek çok sayıda yararlı bilgi vardır. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi, yararlı iş içgörüleri aramak için büyük miktarda veriyi filtreleyen yeni yazılım çözümleri oluşturmak için kullanılıyor.
İşletmeler tarafından oluşturulan ve toplanan bilgilerin çoğu yapılandırılmamıştır ve hacmi hızla artmaktadır. Bu makalede, yapılandırılmamış veriyi tanımlayacak, farklı türlerini 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 tanınacak bir yapıya sahip değildir. Bu tür verilerin çoğu metinden oluşur, ancak tarihler, sayılar ve gerçekler gibi diğer bilgi türlerini de içerebilir.
Aşağıda verilerin özelliklerinin bir listesi yer almaktadır:
- Veriler yapılandırılmamıştır ve bir veri modelini takip etmez.
- Veriler açıkça tanımlanmış bir yapıya sahip değildir.
- Veriler belirli bir formatı veya sırayı takip etmez.
- Tanınabilir bir yapısının olmaması bilgisayar programlarının kullanımını zorlaştırmaktadır.
- Veriler, veri tabanlarında olduğu gibi satır ve sütunlarda tutulamaz.
Daha fazla insanın dijital hizmetleri ve uygulamaları kullanması 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. Türlerine ilişkin bazı örnekleri inceleyelim.
Yapılandırılmamış veri türleri
Yapılandırılmamış veriler, yasal belgeler, ses, konuşmalar, video, fotoğraflar, bir web sitesindeki metin ve diğerleri gibi çeşitli formatları ve kaynakları içerir. Aşağıda en yaygın türlerinden bazılarına ilişkin örnekler bulacaksınız.
-
E-postalar
Her gün gönderdiğimiz sayısız e-posta ile üretilen bir ton yapılandırılmamış veri var ve geleneksel analiz araçları bunları ayrıştıramıyor. Bununla birlikte, bir e-postanın meta verileri ona bazı yapılar sağlar ve belirli metin analizi algoritmaları binlerce e-postadan önemli bilgileri birkaç saniye içinde alabilir.
-
Sosyal Medya
Sosyal ağ platformlarından toplanan veriler yapılandırılmamıştır. Ancak e-postalar gibi, belirli şekillerde ayarlanabilir. Bunun mükemmel bir örneği hashtag’lerdir.
Kullanıcılar ilgilerini çeken konuları bulmak için hashtag’leri kullanabilirler. Ancak hashtag’lerin mesajları yapılandırılmamıştır.
-
Anket Yanıtları
Pazar araştırması, çalışan bağlılığı ve müşteri deneyimi anketleri genellikle çoktan seçmeli ve açık uçlu sorular içerir. Bu sorular yapılandırılmamış metin yanıtları gerektirmektedir.
-
Yayınlar
Yapılandırılmamış veriler yayınlar, dizinler ve portallar tarafından birçok biçimde yayınlanmaktadır. İçerik örnekleri arasında haber makaleleri, iş ilanları, film incelemeleri, emlak listeleri, restoran incelemeleri, özgeçmiş veritabanları, teklif talepleri vb. yer alır. Metin veya resimdeki veriler her birine dahil edilir.
-
İletişim Verileri
Günümüzde, hem profesyonel hem de kişisel olarak başkalarıyla anlamlı konuşmalar yapmanın birçok yolu var. Çalışanlarının çeşitli kanallar üzerinden müşteriler ve satıcılarla sık sık konuşmalar yaptığı ve yapılandırılmamış ses, görüntü ve metin verileri ürettiği bir işletme hayal edin.
-
Multimedya Dosyaları
Multimedya dosyaları, başlıklar veya konularla etiketlenmiş ve MP3, JPG, PNG, GIF gibi veri tabanlarına kaydedilmiş olsalar bile, görüntü, müzik veya videonun gerçekte neyi temsil ettiğinden emin olmadığımız için hala yapılandırılmamıştır.
-
Belgeler
İşletmeler için değerlendirmeler, yasal belgeler ve slayt gösterileri genellikle elle yazılır, internette yayınlanır veya PDF olarak kaydedilir. Bu dosyalar elektronik tabloları, resimleri veya XML dosyalarını da içerebilir. Metin dosyaları standart bir şekilde yazılmış olsa bile, veriler sofistike yapay zeka teknolojileri olmadan analiz yapmayı mümkün kılacak şekilde düzenlenmemiştir.
-
Web Sayfaları
Yapılandırılmamış veriler, hatırı sayılır internet üzerinden katlanarak artan bir oranda üretilmektedir. Metin, fotoğraf, ses, video ve diğer materyal türlerinin tümü web sayfalarında bulunabilir.
Yapılandırılmamış verilerin kullanım alanları
Yapılandırılmamış veriler, doğası gereği işlem işleme programlarıyla uyumsuzdur; Analitik ve BI ana kullanım alanlarıdır.
Perakendeciler, üreticiler ve diğer işletmeler müşteri deneyimini geliştirmek ve etkili reklamlar sağlamak için bu veri türlerini analiz eder. Ayrıca, duyarlılık analizi merceğinden bir şirketin ürünleri, hizmetleri ve markaları hakkında ne hissettiklerini öğrenmek için müşteri geri bildirimlerini analiz ederler.
Yapılandırılmamış verilerle analitik için ortaya çıkan kullanım durumlarından biri de kestirimci bakımdır. Örneğin, üreticiler üretim sistemlerindeki ekipman sorunlarını veya sahadaki nihai ürünleri tespit etmek için sensör verilerini inceleyebilir.
BT sistem günlük verilerinin analiz edilmesi, kullanım eğilimlerini, kapasite kısıtlamalarını ve uygulama sorunlarının, sistem arızalarının ve performans darboğazlarının nedenlerini ortaya çıkarır. Ayrıca, büyük yapılandırılmamış veri kümeleri aşağıdakiler için kullanılabilir:
- Mesajların yönetmeliklere uygunluk açısından incelenmesi.
- Sosyal medyada müşteri etkileşimlerinin ve yorumlarının izlenmesi ve değerlendirilmesi.
- Genel müşteri tercihleri ve davranışları hakkında güvenilir bilgi edinme.
Yapılandırılmamış veri zorlukları
Analitik, düzenleyici ve karar verme ihtiyaçları için yapılandırılmamış verilerin kullanılabilirliği ve uygulanması, bu verilerin aranması ve dikkatle incelenmesi gerekliliğini doğurmaktadır. Aşağıda, yapılandırılmamış verilerle çalışırken ortaya çıkabilecek bazı zorluklar yer almaktadır:
- Yeni ve değişen veriler için uzun süre bekleme: Tüm depolama dosya sistemlerini ayrıştırmak ve yüz milyonlarca hatta milyarlarca yapılandırılmamış dosyadan oluşan büyük hacimlerde günlük değişiklikleri işlemek çok uzun zaman alır.
- Yüksek kaliteli veri bulmak zor: Kalite söz konusu 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 haldedir ve herhangi bir şekilde yapılandırılmamıştır. Güvenilir veri bulmak zor olabilir. Ayrıca, ilgili verileri bulmak ve indekslemek karmaşık görevlerdir.
- Yetersiz depolama: Eski yedekleme sınırları, işletmeleri verileri tek bir depolama sağlayıcısına ve markasına “bağlayan” pahalı replikasyonlar oluşturmaya yönlendirir.
- Erişilemeyen veriler: Ölçeklenebilir olmayan yedekleme yazılımları kritik verileri depolama alanları arasında hızlı ve güvenli bir şekilde iletemez. Bu da eski depolamadan yeni depolamaya veri geçişini zorlaştırır.
Sonuç
Yapılandırılmamış veriler, düzensizliği ve büyük bilgi hacmi nedeniyle bunaltıcı görünebilir. Ancak, basit bir şekilde ele alınabilir ve yapay zeka kullanılarak çeşitli veriler elde edilebilir.
Rakiplerinizi ve müşterilerinizi daha iyi tanıyın. Hemen kullanılabilecek içgörüler için yapılandırılmamış verilerinizin sorumluluğunu alın ve yönetin. Makine öğrenimi tabanlı analiz yazılımı, büyük resmi gözlemlemek veya ince taneli çalışmalar yapmak için büyük verinin yapılandırılmamış verilerine derinlemesine dalmanıza olanak tanır.
QuestionPro her konu ve sektör için çözümler sunar, bu da onu sadece anket yazılımından çok daha fazlası yapar. Verileri işlemek için InsightsHub araştırma kütüphanemiz gibi sistemlerimiz de var.
Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, verileri daha iyi yönetmek, içgörü elde etmek için gereken süreyi en aza indirmek ve geçmiş verilerin kullanımını artırırken maliyetlerden tasarruf etmek ve yatırım getirisini artırmak için InsightsHub gibi bilgi yönetimi sistemlerini ve çözümlerini kullanıyor. QuestionPro’yu Şimdi Deneyin!
