Modern Çağın Madeni Veri Nedir, Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Nelerdir?

Sanayi toplumundan bilgi toplumuna geçtiğimiz modern çağda, internetin en değerli bilgi kaynağı olmasıyla veri ve büyük veri kavramları ortaya çıkmıştır. Veri kentilyonlarla ifade edilip gündeme gelirken veri nedir, veri tabanı yönetim sistemleri nelerdir gibi sorular da daha çok dile getirilmeye başlanmıştır. Tüm bu soruları sizler için yanıtladık.

İngilizce data sözcüğünün Türkçe karşılığı olan veri hakkındaki detaylara değinmeden önce veri kavramının başına gelen büyük veri kavramına açıklık getirmeliyiz. Çünkü modern çağda büyük veri “yeni bir çağın başlangıcı” olarak ifade edilmektedir. Büyük veri nedir sorusunu en basit haliyle büyük miktardaki veri topluluğu olarak yanıtlayabiliriz.

Veri Ne Demek?

Bilgilerin işlenmemiş ham haline veri denir. Ham veri ifadesinden yola çıkarak verinin analiz edilmesinin gerekli olduğunu söyleyebiliriz. Değer olarak altın ile eşdeğer görülen veri aslında çok genel bir terimdir. Öyle ki veriyi şu şekilde gruplandırabiliriz: Ücretli-ücretsiz, statik-dinamik-yapılandırılmış-yapılandırılmamış, açık veri, büyük veri, açık hükümet verisi. Veri tipleri ise şöyledir: Sürekli nicel (boy, kilo gibi ondalıklı değerler), nicel, kesikli nicel (öğrenci sayısı vb.).

İşlendiğinde anlam ifade ederek değerli bilgiye dönüşen veriyi istatistiki açıdan ve işletme yönetimi, bilgisayar bilimi açısından farklı şekillerde tanımlayabiliriz. İstatistiki açıdan veri, yorumlanmak amacıyla toplamış gerçeklerdir. Bilgisayar biliminde veri, harf veya sayı olarak kodlanmış, işlenmemiş bilgidir. İşletme yönetiminde veri ise müşteri ilişkileri, performans yönetimi gibi kritik konularda fayda sağlayan finansal hareketliliktir.

Database kelimesinin Türkçe karşılığı veri tabanı için yapabileceğimiz en net tanım bilgi depolama yöntemi olacaktır. Veri tabanı, verilere kolay ulaşılmasını, verilerin kolay işlenip yönetilmesini ve güncellenmesini sağlayan birimdir. Verilerin belirli prosedürler doğrultusunda saklandığı bu ortamda, yapılandırılmış sorgu dili kullanılarak veri sorgulama ve yazma işlemleri gerçekleştirilir.

Web sitelerinin ve uygulamalarının en kritik ihtiyacı veri tabanıdır. Bu yönüyle veri tabanı için kalp benzetmesi yapabilir. Yokluğunda diğer bileşenlerin varlığını sürdürmesi mümkün değildir. Veritabanı yönetim sistemleri, İngilizcedeki baş harflerin kısaltmasından oluşan DBMS ifadesiyle de alınır.

İş dünyasının vazgeçilmezi veri programlarının hem ücretli hem ücretsiz sunulan versiyonları vardır. Açık kaynak kodlu, yani geliştirilebilir veri tabanı programlarının yanı sıra profesyoneller için sunulan sistemler de vardır. En çok kullanılan veri tabanı sistemleri şunlardır:

• MySQL: Windows platformları için ücretsiz dağıtılan, ticari lisans için ücretli seçeneği de bulunan bu veritabanı modeli, php ve asp web programlama dilleriyle çalışması ve hızlı olması bakımından avantaj sağlar.
• Oracle: Dünyanın en büyük ikinci yazılım şirketinin veri tabanı bireysel olarak pek tercih edilmez. Verileri boyut fark etmeksizin hızlıca işleyebilen bir veri tabanıdır. Bu özelliği sayesinde profesyonel kullanım için çok tercih edilir.
• PostgreSQL: Aynı zamanda Postgres adıyla bilinen bu veri tabanı modeli SQL destekli yönetim sistemidir. 1996 yılında piyasa çıkan yönetim sistemi özellikle son yıllarda popüler hale gelmiştir. Ücretsiz ve açık kaynak kodlu bu sistem, farklı veri türlerinin de kullanılmasına imkan tanır. Bu özellikleriyle popüler hale gelmiştir.
• SQLite: SQLite, C/C++ programlama dilleriyle geliştirilmiş bir programlama dilidir. Kaynak kodları halka açıktır. 2000 yılında piyasaya çıkan sistemin yapılandırılması gerekli değildir. Hızlı olması da en çok önerilen veri tabanı yönetim sistemlerinden biri olmasında etkilidir. SQLite’ın kullanıldığı sistemler Windows, Linux ve MacOS işletim sistemleridir.
• Firebird:Açık kaynak kodlu ilişkisel veri tabanı yönetim sistemlerinden biri de Firebird’dir. Borland açık kaynak kodu ile geliştirilmiştir. C++ dilinde yazılmış sistemin en önemli avantajı düşük sistemlerde çalışabilmesi ve kapasite sınırının olmamasıdır. Ücretli de değildir.

Veri Analiz Yöntemleri Nelerdir?

Veri hacmi gittikçe artmış, veri merkezlerine ve veri analizine olan ihtiyaç da paralel olarak artış göstermiştir. Bu durum verilerin analiz edilip yorumlanmasını gerektirmiştir. Öyle ki bilimsel bir işlem olarak ifade edebileceğimiz veri analizi günümüzde iş dünyasının temel kuralı haline gelmiştir. Veri analizi sayesinde işletmelerin varlığını sürdürmesini sağlayacak stratejik kararların alınması mümkün olur.

Veri analizi iş dünyasında bankacılıktan sağlığa, inşaattan eğitime pek çok farklı sektörde yapılabilir. Genellikle veri analizi müşteri memnuniyetini ölçmek ve artırmak için yapılır. Veri analiz sürecine dahil olan işlemler ise şöyledir: Amaç belirleme, veri toplama, veri temizleme, süreç yönetimi gerçekleştirerek veri analiz ekibiyle çalışma, tekrar etme ve optimizasyon.

Sayısal veri ile bilgi üretebilmek, yani verilerin analizi için şu yöntemler kullanılır:

• İstatistik
• İş zekası yöntemleri (veri madenciliği, süreç madenciliği, mantıksal çözümleme, raporlama, kıyaslama)
• Makine öğrenme yöntemleri (öğrenmenin sürekliliğine, insan gözetimi olup olmamasına, kıyaslamaya göre değişen yöntemler)
• Derin öğrenme yöntemleri ( denetimli ve denetimsiz öğrenme)

Veri analiz yöntemleri uygulanmasında kolaylık sağlamak için başvurulan yöntemler de vardır. Bu yöntemler ise şunlardır:

• Ayrıştırma yöntemi (satış tutarını, miktarını ve kayıtlı kullanıcıyı tespit etmek için çeşitli hesaplamalar yapma)
• Karşılaştırma yöntemi (yükseklik, genişlik gibi unsurları karşılaştırma)
• Matris yöntemi (ürün analizi, pazar analizi, müşteri yönetimi için oransal hesaplama)
• 80/20 Pareto prensibi (ürünlerin yüzde 80’i kaynakların yüzde 20’si tarafından gerçekleştirilir düşüncesiyle yüzde 20’ye odaklanmak)

Veri Madenciliği Nedir?

Büyük verinin önemi verinin ana çalışma alanı olduğu meslekler türemesine sebebiyet vermiştir. Bu mesleklerden biri veri madenciliğidir. Veri madenciliği için bilgiyi madenleme gibi ifadeler de kullanılır. Veri madenciliğini en açık şekilde veriler arasındaki ilişkiyi açığa çıkarma faaliyeti olarak yorumlayabiliriz.

Veri madencilerinin gerçekleştirdiği veri madenciliği esasında iş zekası yöntemlerinden biridir. Yapay zeka gibi gelişmiş teknolojilerin önemli bir parçasıdır. İşletmelerin veri madenciliği ile sağladığı kazanımları şöyle sıralayabiliriz:

• Satın alma geçmişini takip ederek müşterilere tercihleri doğrultusunda seçenekler sunmak
• Çıkan sonuçlara göre pazarlama kampanyaları düzenlemek
• Olası sahtekarlıkları önleme (bankacılık ve sigortacılık)
• Doğru kararlar alma
• İnsan kaynakları politikaları hakkında bilgi edinme

Veri madenciliğinde kaynak olarak kullanılan, bir başka ifadeyle madenciliği yapılan veriler sayısızdır. İşletmelerin kullandığı kaynaklar çoğunlukla şunlardır:

• Potansiyel müşteri verileri
• Gerçek müşteri verileri
• API’lerden elde edilen veriler
• Web sitesinde elde edilen veriler
• Fiziksel sensörlerden elde edilen veriler

Veri Hakkında En Çok Merak Edilen Sorular

Büyük Verinin Özellikleri Nelerdir?

Verinin büyük veri olarak ifade edilebilmesi için belirli özellikleri taşıması gerekir. Bu özellikler şunlardır: Büyüklük, çeşitlilik, hız, değişkenlik. Büyük veri kullanım alanları ise şöyledir: Medya, eğlence, sağlık, üretim, bankacılık, ulaşım, perakendecilik, sigortacılık, enerji.

Veri Toplama Yöntemleri Nelerdir?

Veri nicel ve nitel araştırmalar için değerli bir kaynaktır. Bu nedenle araştırma konusu fark etmeksizin farklı teknikler kullanılarak veri toplanır. Veri toplama yöntemleri şunlardır: Görüşme, anket, gözlem, belgesel kaynak tarama yöntemi, deney. Bu tekniklerin amaca ve konuya göre seçilmesi gereklidir.

Veri İşleme Türleri Nelerdir?

Veri tabanında yer alan veriler veri işleme işlemi yapılarak anlamlı bilgiye dönüştürülür. Verinin işlenmesi için kullanılan yaklaşımlar şunlardır: Mekanik, elektronik, elektromekanik ve el yordamıyla veri işleme.

Özetle;

Veri nedir başlığı altında veri tabanı nedir sorusunu da yanıtladık ve veri tabanı türlerindeki özelliklere değindik. Verinin tanımı ve veri bilimcisi gibi verilerle uğraşan meslekler türemesi veri için yapılan “modern çağın petrolü” benzetmesinin haklı olduğunun göstergesidir. Veri tipleri gibi veriye dair detayları öğrenmek yazılım dünyasının çok küçük bir parçasına bakmak gibidir. Yazılım uzmanlığı eğitimi sayesinde yazılım dünyasına daha yakından bakarak detayları mercek altına alma fırsatı elde edebilirsiniz.