Yapılandırılmış Veriler ile Yapılandırılmamış Veriler Arasındaki Fark Nedir?
Yapılandırılmış Veriler ile Yapılandırılmamış Veriler Arasındaki Fark Nedir?
Yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler, toplanabilir verilerin iki geniş kategorisidir. Yapılandırılmış veriler, veri tablolarına düzgünce sığan ve sayılar, kısa metin, tarihler gibi farklı veri türlerini içeren verilerdir. Yapılandırılmamış veriler ise boyutları veya yapıları nedeniyle veri tablosuna tam olarak sığmaz (örneğin ses ve video dosyaları ile büyük metin belgeleri). Bazen sayısal veya metinsel verileri tablo olarak modellemek verimsiz olduğu için bu veriler yapılandırılmamış olabilir. Örneğin sensör verileri sabit bir sayısal değer akışıdır ancak iki sütunlu (zaman damgası ve sensör değeri) bir tablo oluşturmak verimsiz ve pratik açıdan uygunsuz olur. Modern analizlerde hem yapılandırılmış veriler hem de yapılandırılmamış veriler çok önemlidir.
Temel farklar: yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler
Yapılandırılmış verileri, satır ve sütunları olan bir tablo şeklinde modelleyebilirsiniz. Her sütunun bir özniteliği vardır (zaman, konum ve ad gibi) ve her satır, her özniteliğe yönelik ilişkili veri değerlerini içeren tek bir kayıttır. Yapılandırılmamış veriler, önceden belirlenmiş kurallara uymaz.
Yapılandırılmış veriler ile yapılandırılmamış veriler arasındaki diğer farklar aşağıda açıklanmıştır.
Veri biçimi
Yapılandırılmış veriler her zaman, önceden tanımlanmış veri modeli veya şeması olarak bilinen katı bir biçime uymalıdır. Yapılandırılmamış veriler ise bir şemaya uymaz. Yapılandırılmamış verilerin belirlenen biçimi, tüm toplantı kayıtlarının MP3 formatında olmasını veya tüm sistem olaylarının belirli bir depoda toplanmasını gerektirmek kadar basit olabilir.
Veri modelleme hakkında bilgi edinin
Veri depolama alanı
Hem yapılandırılmış veriler hem de yapılandırılmamış veriler çeşitli veri depolarında bulunabilir. Doğru depolama türünün seçimi, verilerin doğal yapı ve özniteliklerine, toplanma nedenine ve gerekli analiz türlerine bağlıdır.
Yapılandırılmış veri depolarına örnek olarak ilişkisel veri tabanları, uzamsal veri tabanları ve OLAP küpleri verilebilir. Büyük yapılandırılmış veri deposu koleksiyonları veri ambarı olarak adlandırılır. Yapılandırılmamış veri depolarına örnek olarak dosya sistemleri, dijital varlık yönetimi (DAM) sistemleri, içerik yönetimi sistemleri (CMS) ve sürüm denetim sistemleri verilebilir. Büyük yapılandırılmamış veri deposu koleksiyonları veri gölü olarak adlandırılır.
Genellikle yapılandırılmış veriler için kullandığınız bazı veri depoları, yapılandırılmamış verileri de depolayabilir ve bunun tersi de geçerlidir.
Veri depoları hakkında bilgi edinin
İlişkisel veri tabanları hakkında bilgi edinin
Veri gölleri hakkında bilgi edinin
Veri analizi
Genellikle yapılandırılmış verileri düzenlemek, temizlemek, aramak ve analiz etmek daha kolaydır. Veriler sıkı bir şekilde biçimlendirilmişse belirli veri girişlerini arayıp bulmanın yanı sıra giriş oluşturmak, silmek veya düzenlemek için programlama mantığını kullanabilirsiniz. Veri yönetimini ve yapılandırılmış verilerin analizini otomatikleştirmek daha verimlidir.
Yapılandırılmamış verilerin önceden tanımlanmış öznitelikleri olmadığı için bunlara ilişkin arama ve düzenleme işlemleri daha zordur. Yapılandırılmamış veriler ön işleme, elle işleme ve analiz için genelde karmaşık algoritmalar gerektirir.
Teknolojiler: yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler
Hem yapılandırılmış verilerle hem de yapılandırılmamış verilerle kullanılacak teknolojilerin türü, kullanılan veri depolama alanı türüne bağlıdır. Genellikle yapılandırılmış veri depoları veri tabanı içi analiz özelliğine sahipken yapılandırılmamış veri depoları bu özelliğe sahip değildir. Bunun nedeni yapılandırılmış verilerin biçimleri sayesinde işleme için bilinen ve tekrarlanabilir kurallara uyması ve yapılandırılmamış veri biçimlerinin ise hem daha çeşitli hem de karmaşık olmasıdır.
Her iki veri türünün de analizinde kullanılan çeşitli teknolojiler vardır. Yapılandırılmış sorgu dili (SQL) kullanılarak yapılan veri sorgulamaları, yapılandırılmış veri analizinin temelini oluşturur. Veri görselleştirme ve modelleme, programlı işleme ve makine öğrenimi (ML) gibi diğer teknik ve araçları da uygulayabilirsiniz.
Yapılandırılmamış verilerin analizi genellikle daha karmaşık programlı işleme ve ML'yi içerir. Bu analizlere çeşitli programlama dili kitaplıkları ve yapay zeka (AI) kullanan özel olarak tasarlanmış araçlar aracılığıyla erişebilirsiniz. Yapılandırılmamış veriler belirli bir biçime uyması için genellikle ön işleme gerektirir.
Veri görselleştirme hakkında bilgi edinin
Zorluklar: yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler
Yapılandırılmış verileri kullanmanın zorlukları, yapılandırılmamış verilere kıyasla genellikle minimum düzeydedir. Bunun nedeni bilgisayarların, veri yapılarının ve programlama dillerinin yapılandırılmış verileri daha kolay anlayabilmesidir. Ancak yapılandırılmamış verileri anlamak ve yönetmek için bilgisayar sistemlerinin önce bunları anlaşılabilir veriler olarak parçalarına ayırması gerekir.
Yapılandırılmış veriler
Herhangi bir karmaşık kuruluş veya grupta, ilişkisel veri tabanındaki ilişkilerin sayısı önemli ölçüde arttığı zaman yapılandırılmış verilerin yönetimi zorlaşır. Veri tabanları ve veri noktaları arasında bu kadar çok bağlantı varken veriler için sorgu geliştirmek oldukça karmaşık hale gelebilir. Diğer zorluklar şunları içerir:
- Veri şeması değişiklikleri
- Gerçek dünyayla ilişkili tüm verilerin yapılandırılmış bir biçime uygun hale getirilmesi
- Yapılandırılmış birden fazla farklı veri kaynağının entegrasyonu
Yapılandırılmamış veriler
Yapılandırılmamış veriler tipik olarak iki büyük zorluğu beraberinde getirir:
- Veriler genellikle yapılandırılmış verilerden daha büyük olduğu için depolama
- Yapılandırılmış verileri analiz etmek kadar kolay olmadığı için analiz
Anahtar kelime arama ve örüntü eşleştirme gibi teknikleri kullanarak bazı analizler yapabilecek olsanız bile ML genellikle görüntü tanıma ve duygu analizi gibi yapılandırılmamış verilerle ilişkilendirilir.
Diğer zorluklar arasında şunlar yer alabilir:
- Yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış verileri ayıklamak için ön işleme
- Çoklu biçim işleme
- Analiz için gereken işlem gücü
Ne zaman kullanılır: yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler
Sektörler, kuruluşlar ve uygulamalarda hem yapılandırılmış veriler hem de yapılandırılmamış veriler yaygın olarak toplanıp kullanılır. Dijital dünya, her iki veri biçimiyle de çalışır. Bunlar daha sonra analiz edilerek yanıtların, karar verme süreçlerinin, tahminlerin, yansımaların, üretici uygulamaların ve daha fazlasının ortaya çıkarılması için kullanılır. Genel olarak yapılandırılmış veriler nicel veriler için ve yapılandırılmamış veriler nitel veriler için kullanılsa da durum her zaman böyle değildir.
Yapılandırılmış veriler
Yapılandırılmış veriler özellikle ayrık ve sayısal verilerle uğraşırken kullanışlıdır. Bu tür verilere örnek olarak finansal işlemler, satış ve pazarlama rakamları ve bilimsel modelleme verilebilir. İK kayıtları, envanter listeleri ve konut verileri gibi birden fazla kısa metin alanı ile sayısal ve numaralandırılmış alana sahip kayıtların gerekli olduğu durumlarda da yapılandırılmış verileri kullanabilirsiniz.
Yapılandırılmamış veriler
Yapılandırılmamış veriler, bir kayıt gerektiğinde ve veriler yapılandırılmış bir veri biçimine uymadığında kullanılır. Örnekler arasında video izleme, şirket belgeleri ve sosyal medya gönderileri yer alır. Nesnelerin İnterneti (IoT) sensör verileri, bilgisayar sistemi günlükleri ve sohbet transkriptleri gibi verileri yapılandırılmış biçimde depolamanın verimli olmadığı durumlarda da yapılandırılmamış verileri kullanabilirsiniz.
Yarı yapılandırılmış veriler
Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış veriler ile yapılandırılmamış veriler arasında yer alır. Örneğin bir video deposunda her dosya için tarih, konum ve konu gibi ilişkili yapılandırılmış veri etiketleri olabilir. Multimedya dosyalarındaki meta veriler, bunların doğası gereği yarı yapılandırılmış veriler olduğu anlamına gelir. Yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri türlerinin karışımı, verileri yarı yapılandırılmış kılar. Yapılandırılmamış ham veriler yerine yarı yapılandırılmış verilerin kullanılması, temel yapılandırılmamış verilerin analizini daha hızlı ve daha kolay hale getirebilir.
Farkların özeti: yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler
| Yapılandırılmış veriler |
Yapılandırılmamış veriler |
|
| Bu nedir? |
Önceden tanımlanmış bir veri modeline veya şemasına uyan veriler. |
Öznitelikleri ayırt etmeye yönelik temel bir modeli olmayan veriler. |
| Temel örnek |
Bir Excel tablosu. |
Video dosyalarından oluşan bir koleksiyon. |
| En iyi kullanım durumları |
Ayrık, kısa, sürekli olmayan sayısal değerlerden ve metin değerlerinden oluşan ilişkili bir koleksiyon. |
Özniteliklerin değiştiği veya bilinmediği ilişkili bir veri, nesne veya dosya koleksiyonu. |
| Depolama türleri |
İlişkisel veri tabanları, grafik veri tabanları, uzamsal veri tabanları, OLAP küpleri ve daha fazlası. |
Dosya sistemleri, DAM sistemleri, CMS'ler, sürüm denetim sistemleri ve daha fazlası. |
| En büyük avantaj |
Düzenlemesi, temizlemesi, araması ve analiz etmesi daha kolay. |
Yapılandırılmış verilere kolayca dönüştürülemeyen verileri analiz edebilir. |
| En büyük zorluk |
Tüm veriler belirlenmiş veri modeline uygun olmalıdır. |
Analiz etmesi zor olabilir. |
| Ana analiz tekniği |
SQL sorguları. |
Değişkenlik gösterir. |
AWS, yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri gereksinimlerini karşılamanıza nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS) veri analizi ve depolama çözümleri, dünyanın en yenilikçi ve güçlü çözümleri arasındadır. Bu çözümler, tüm sektörlerde her ölçekten kuruluşlar için piyasada mevcuttur. AWS, hem yapılandırılmış veriler hem de yapılandırılmamış veriler için iş akışı, entegrasyon ve yönetim araçlarının yanı sıra eksiksiz bir gelişmiş modern depolama, dönüşüm ve analiz çözümleri yelpazesi sunar. Çözümler modüler olup hibrit ve çoklu bulut mimarileri için tasarlanmıştır. Örneğin, şunları kullanabilirsiniz:
- Operasyonel veri tabanları, veri ambarları, büyük veri, ERP, çoklu bulut verileri ve Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) verilerinin sunucusuz ve ölçeklenebilir analizi için Amazon Athena
- Yüksek performanslı, bulut temelli, MySQL ve PostgreSQL uyumlu bir veri tabanı olarak Amazon Aurora
- Apache Spark, Presto, Hive ve diğer büyük veri iş yüklerini çalıştırıp ölçeklendirmek için Amazon EMR
- Veri ambarının yanı sıra işlemler, tıklama akışı, IoT telemetrisi ve uygulama günlükleri gibi yapılandırılmış veriler ile yarı yapılandırılmış verilerin analizi için Amazon Redshift
- Analiz için veri gölleri oluşturmak üzere AWS Lake Formation ile Amazon S3
- Bulut tabanlı ilişkisel veri tabanı depolama işlemleri ve ölçeklenebilirlik için Amazon İlişkisel Veri Tabanı Hizmeti (Amazon RDS)
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de yapılandırılmış veri ve yapılandırılmamış veri yönetimini kullanmaya başlayın.
AWS ile sonraki adımlar
AWS'de Yapılandırılmış Verileri kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin
AWS'de Yapılandırılmamış Verileri kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin