Büyük Veri Türleri Nelerdir: Özellikleri ve Tanımı

Özet: Büyük veri; yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri olmak üzere dört türden oluşur. Aşağıda her büyük veri türünü ayrıntılı olarak öğrenelim!

Çoğu kuruluş, müşterileri, sektörleri ve şirketleri hakkında bilgi edinmek ve bilgi edinmek için veri kümelerine güvenir. Ancak verinin boyutu arttıkça verinin işlenmesi ve işlenmesi zorlaşır.

Bu veri kümelerine, daha fazla veri çeşitliliğine sahip olan ve doğası gereği çok büyük olan büyük veri kümeleri adı verilmektedir. Büyük veri yapılandırılmış, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış gibi çeşitli biçimlerde olabilir.

Aşağıdaki makalede farklı türdeki büyük veri kümeleri hakkında daha fazla bilgi edelim.

Popüler Büyük Veri Türleri Nelerdir?

Büyük veri aşağıda sıralandığı gibi dört ana türe ayrılmıştır:

1. Yapılandırılmış Veri

Yapılandırılmış veri, yazılımların ve kişilerin kolaylıkla erişebileceği, standartlaştırılmış bir formata sahip veri türüdür. Genellikle veri niteliklerini vurgulayan çeşitli satır ve sütunlardan oluşan tablo biçimindedir.

Yapılandırılmış veriler yaş, iletişim numarası, kredi kartı numaraları vb. gibi niceliksel verileri içerir. Doğası gereği niceliksel olduğundan, yazılım onu ​​değerli bilgiler elde etmek için kolayca işleyebilir.

Yapı verilerini işlemek için verileri ilgili metriklere koymanıza gerek yoktur. Üstelik değerli bilgiler elde etmek için yapı verilerinin derinlemesine dönüştürülmesine ve yorumlanmasına gerek yoktur.

Yapılandırılmış Veri Türü Nerede Kullanılır?

• Müşteri verilerini yönetme
• Fatura ayrıntılarının bakımı
• Ürün veritabanlarının saklanması
• Kişi listesi kaydediliyor

Yapılandırılmış Verilerin Artıları ve Eksileri

2. Yapılandırılmamış Veriler: XML, JSON, YAML

Yapılandırılmamış veri, belirli bir veri modeliyle ve tanımlanabilir bir yapıyla sınırlı olmayan, bir bilgisayar programı tarafından okunabilen veri türüdür. Bu tür veriler, uygun şekilde tanımlanmış bir şekilde organize edilmemiştir ve verileri işlemek için herhangi bir sıra veya formattan yoksundur.

Yapılandırılmış verilerle karşılaştırıldığında bu tür veriler satır ve sütun şeklinde saklanamaz. Yapılandırılmamış verilere yaygın bir örnek, görüntülerin, videoların, metin dosyalarının vb. bir kombinasyonunu içeren heterojen bir veritabanıdır.

Yapılandırılmamış Veri Türü Nerede Kullanılır?

• Ses ve video verilerini yönetme
• Açık uçlu anket yanıtlarının işlenmesi
• Sosyal medya gönderilerinin yönetilmesi
• İş belgelerini yönetme

Yapılandırılmamış Verilerin Artıları ve Eksileri

3. Yarı Yapılandırılmış Veri

Yarı yapılandırılmış veri, düzgün bir şekilde yapılandırılmamış ancak aynı zamanda tamamen yapılandırılmamış bir veri türüdür. Bu veriler katı şema ve veri modeline bağlı değildir. Üstelik kolayca kategorize edilemeyen veya sınıflandırılamayan bileşenler de içerebilir.

Yarı yapılandırılmış veriler, tüm veri öğeleri hakkında ekstra bilgi sağlayan meta veriler ve etiketler ile karakterize edilir. Örneğin, bir XML dosyası, belgenin yapısını gösteren etiketler içerebilir ve tarih veya anahtar sözcükler gibi içerikle ilgili meta veriler sağlayan ekstra etiketler içerebilir.

Yarı Yapılandırılmış Veri Türü Nerede Kullanılır?

• Web sayfalarını HTML aracılığıyla analiz etme
• Müşteriler hakkında bilgi edinmek için e-posta verilerini kullanma
• Videoları ve görselleri kategorilere ayırma ve analiz etme

Yarı Yapılandırılmış Veri Türünün Artıları ve Eksileri

4. Yarı Yapılandırılmış Veri

Yarı yapılandırılmış veriler, düzensiz veri formatlarıyla birlikte gelen bir tür metinsel veridir. Bu tür veriler farklı veri analiz araçlarıyla formatlanabilir. Web tıklama akışı verileri gibi verileri içerir.

Yarı Yapılandırılmış Veri Türü Nerede Kullanılır?

• Web sayfaları verilerini analiz etmek için kullanılabilir

Yarı Yapılandırılmış Veri Türünün Artıları ve Eksileri

Alt Veri Türleri Nelerdir?

Büyük veri olarak kabul edilmeyen ancak analiz için önemli olan çeşitli veri alt türleri vardır. Bu tür verilerin kaynağı sosyal medyadan, operasyonel kayıttan, olayla tetiklenen veya jeouzaysal olabilir. Ayrıca açık kaynaklı sistemlerden, API aracılığıyla iletilen verilerden ve kaybolan veya çalınan cihazlardan da gelebilir.

Büyük Verinin Özellikleri

Büyük verinin özelliklerini tanımlayan beş V vardır. Bu özellikler aşağıda sıralanmıştır:

• Hacim: Büyük verinin ilk özelliği hacimdir. Büyük veri, çeşitli kaynaklardan toplanan geniş “hacimli” verilerdir. Kaynaklar iş prosedürlerini, sosyal medya platformlarını, makineleri, insan etkileşimlerini vb. içerebilir.
• Doğruluk: Doğruluk, verilen verinin kalitesi ve doğruluğu olarak tanımlanabilir. Çıkarılan verilerde bazı eksik unsurlar bulunabilir veya değerli bilgiler sağlayamayabilir. Bu nedenle bu özellik, veri kalitesini belirlemek ve içgörü elde etmek için faydalıdır.
• Çeşitlilik: Çeşitlilik, çeşitli veri türlerinin çeşitliliği olarak tanımlanabilir. Veriler, değerleri farklılık gösterebilecek çeşitli veri kaynaklarından elde edilebilir. Toplanan veriler yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olabilir. Veri çeşitliliği PDF'ler, e-postalar, fotoğraflar, sesler vb. biçiminde olabilir.
• Değer: Büyük verinin sağlayabileceği değer olarak tanımlanabilir. Toplanan verilerden değer elde etmek, onlardan değerli bilgiler elde etmek açısından önemlidir. Kuruluşlar, verileri analiz etmek için topladıkları büyük veri analitiği araçlarını kullanabilirler.
• Hız: Hız, verinin ne kadar hızlı üretildiği ve taşındığı hızını ifade eder. Verilerinin hızlı akmasını ve içgörü elde etmek için doğru zamanda kullanılabilir olmasını isteyen işletmeler için önemli bir unsurdur. Veriler makineler, akıllı telefonlar, ağlar vb. gibi çeşitli kaynaklardan akabilir. Veriler toplandıktan sonra hızlı bir şekilde analiz edilebilir.

Büyük Veriyi Günlük Olarak Kullanan Sektörler

Büyük veri; sağlık, tarım, eğitim, finans gibi birçok sektörde kullanılabilir. Büyük verinin aşağıdaki sektörlerdeki uygulamalarını aşağıda detaylı olarak öğrenelim:

• Eğitim: Eğitim sektöründe öğretmenler, müfredatı optimize etmek için öğrencilerin performansını ve okulu bırakma oranlarını analiz edebilir. Ayrıca öğrencinin performansını analiz ederek iyileştirme alanlarının belirlenmesine de yardımcı olabilir.
• E-Ticaret: E- ticaret sektörü, şirketinizin hangi prosedürlerinin iyi gittiğini veya hangilerinin iyileştirilmesi gerektiğini anlamak için büyük veri analitiğini kullanabilir. Üstelik etkileşimi artıran içerik türünü ve en yüksek trafiği hangi kanalların çektiğini de belirleyebilirsiniz.
• Sağlık Hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde, biyomedikal araştırmalardan bilgi edinmek ve hastalara verileri analiz edildikten sonra kişiselleştirilmiş ilaç önerileri sunmak için büyük veriler kullanılabilir. Üstelik hastanın durumunu gerçek zamanlı olarak izleyerek sağlık personeline uyarı gönderebiliyorlar.
• Hükümet: Hükümet, vatandaşların verilerini birden fazla parametreye göre toplu olarak analiz etmek için büyük verileri kullanabilir. Örneğin nüfus sayımının büyük verileri analiz edilerek ülkedeki gençlerin sayısı ya da işsizlerin nüfusu ortaya çıkıyor. Bulgular, doğru vatandaş grubunu hedef alacak planlar ve planlar geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Önerilen Okuma: En İyi İş Zekası (BI) Araçları

Çözüm

Büyük veri, işletmelerin toplu veri kümelerini işlemesini kolaylaştırdı. Veriler toplu olarak sıralandığında, organize edildiğinde ve analiz edildiğinde işletmelerin değerli bilgiler kazanmasına yardımcı olabilir. Giderek daha fazla endüstri, karmaşık verileri işlemek ve çıkarımlardan rekabet avantajı sağlamak için büyük veri analizine güveniyor.

Büyük Veri Türleriyle İlgili SSS