Veri Profili Oluşturma Nedir?
Veri Profili Oluşturma Nedir?
Veri profili oluşturma; mevcut bilgileri, bu bilgilerin depolanma biçimini ve farklı veri kümeleri arasındaki bağlantıları anlamak için bir kuruluşun verilerini inceleme sürecidir. Büyük işletmeler yüzlerce, hatta binlerce kaynaktan veri toplar. Bu da gelecekteki analiz projelerini etkileyebilecek fazlalıklara, tutarsızlıklara ve diğer veri doğruluğu sorunlarına yol açabilir. Veri profili oluşturma, içerikleri ve kullanım örüntülerini tespit eden ve raporlayan otomasyon araçlarını kullanarak veri kalitesini değerlendirmeyi amaçlar. Veriler analiz ve iş zekası için kullanılmadan önce yapılması gereken çok önemli bir ön işleme adımıdır.
Veri profili nedir?
Veri profili, bir şirketin verilerinin öznitelikleri ve içerebileceği olası veri kalitesi sorunları hakkında ayrıntılı öngörüler sunan bir rapordur. Meta verilere ve istatistiksel bilgilere odaklanan bu rapor, verilerin içeriği hakkında araştırmacıların kapsamlı bir genel bakış elde etmesini sağlar.
Bir veri profilindeki istatistiksel ölçümler, verilerin kalitesini belirlemeye yardımcı olur. Minimum ve maksimum değerler, sıklık verileri, varyasyon, ortalama ve mod, yüzdelikler ve veri dağılımına ilişkin diğer öngörüler hakkında bilgi sağlar.
Raporun meta veri bölümü, bir şirketin topladığı veri türü hakkında öngörüler verir. Yapısal yönler, veri kümeleri arasındaki ilişkileri anlamak için yabancı anahtar analizi ve farklı tablolar arasında tutarlılığı doğrulamak için referans bütünlük analizi içerir.
Veri profili oluşturma neden önemlidir?
Veri profili oluşturmanın avantajlarını aşağıda bulabilirsiniz.
Veri organizasyonunu geliştirin
Büyük işletmelerin, aralarında ortak bilgiler veya benzer ayrıntılar bulunan birkaç farklı veri kümesine sahip olması alışılmadık bir durum değildir. İşletmeler, veri profilleri oluşturarak veri kaynağını tespit edebilir ve hangi alanların birbiriyle çakıştığını belirleyebilir. Fazlalıkların tespit edilmesi verileri temizlemeye, organizasyonu iyileştirmeye ve daha veri odaklı süreçleri kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Daha iyi veri kalitesi standartları, bir işletmedeki tüm veri odaklı süreçleri geliştirmeye yardımcı olurken, yinelenen çabalarla ilişkili operasyonel maliyetleri azaltır.
İş birliğini iyileştirin
Veri profili oluşturma raporları ayrıca sahiplik ve köken hakkında bilgi üretir. Kuruluş, hangi verinin kime ait olduğunu ve kaynağının neresi olduğunu daha iyi anlar. Bu bilgi hesap verebilirliği artırır ve daha etkili iş birliğini teşvik eder.
İş akışlarını kolaylaştırın
Veri profili oluşturma, meta veri tanımlamasını ve veri akışlarının izlenmesini kolaylaştıran otomatik süreçleri kapsar. Veri araştırmacılarınız uzun zaman alan manuel tanımlama süreçlerine daha az zaman harcayabilir ve daha fazla teknik uzmanlık gerektiren görevlere odaklanabilir. Ayrıca fazlalıkları veya yanlışlıkları kaldırabilir ve kullanılan tüm verilerin daha yüksek bir standarda uygun olmasını sağlayabilirsiniz.
Merkezi yönetişim
Veri profili oluşturma, verilerle ilgili bilgileri merkezileştirir ve verilerin nerede depolandığına, kime ait olduğuna ve hangi bilgilerle çakıştığına dair tek bölmeli bir görünüm sağlar. Veri silolarının üstesinden gelebilir ve veri erişimini iyileştirebilirsiniz. Verileri belgelemek ve haritalamak için bütünsel bir yaklaşım benimsemek, kuruluşunuzdaki herkesin verilerini daha iyi anlamasını sağlar. Profil oluşturma ayrıca farklı veri kümeleri arasındaki ilişkiyi gösterir ve verilerin sistemde nasıl hareket ettiğini izler (bu bilgi mevzuata uygunluk için kritik önem taşır).
Veri profili oluşturmanın kullanım örnekleri nelerdir?
Veri profili oluşturmanın birkaç kullanım örneği vardır.
Veri Kalitesi
Bir veri işlemi başarısız olursa sebebini bulmanın en kolay yollarından biri verilerin profilini oluşturmaktır. Veri profili raporu, verilerin eksik veya yanlış olup olmadığını ya da hataya neden olabilecek beklenmedik bir karakter içerip içermediğini gösterir. Veri mühendisleri, veri işlemlerinin beklendiği gibi çalıştığını doğrulamak ve verilerin yüksek kalitede kalmasını sağlamak için veri profillerini sık sık çalıştırabilir.
Veri taşıma
Veri mühendisleri, veri sistemlerinin ne zaman stres altında olduğunu tespit etmek ve daha yüksek operasyonel verimlilik için gerekli ayarlamaları belirlemek amacıyla veri profili raporlarını kullanabilir. Veri profili raporları, buluta veya herhangi bir yeni kuruluma geçiş kararlarına rehberlik edebilir. Veri mimarları, daha verimli çalışmak ve veri işlem hattı geliştirme sürecini kolaylaştırmak için gereken bilgileri hızla toplayabilir.
Ana veri yönetimi
Ana veriler, kuruluş genelinde kullanılan ve genellikle müşterileri, ürünleri, tedarikçileri veya diğer önemli varlıkları tanımlayan temel verilerdir. Ana Veri Yönetimi (MDM) uygulamaları, kuruluşların ana verilerinin tutarlılığını ve doğruluğunu yönetmelerini ve sürdürmelerini sağlayan yazılım çözümleridir. Ekipler ana MDM uygulamaları üzerinde çalışırken, proje tarafından hangi sistemlerin entegre edildiğini, uygulama kapsamını ve herhangi bir veri tutarsızlığı olup olmadığını anlamak için veri profillerini kullanırlar. İşletmeler veri kalitesi sorunlarını, boş değerleri ve hataları olabildiğince erken belirlemek için veri profili oluşturmayı kullanarak veri standardizasyonunu hızlandırabilir ve MDM'yi destekleyebilir.
Veri profili oluşturma türleri nelerdir?
Birkaç farklı veri profili oluşturma tekniği vardır.
Yapı keşfi
Yapı keşfi veri profili oluşturma, bir veri tabanındaki tüm verilerin tutarlı olmasını sağlayan bir stratejidir. Doğru biçimde olduğunu ve alandaki diğer tüm girişlerle tutarlı bir şekilde yapılandırıldığını doğrulamak için belirli bir alandaki tüm verileri kontrol eder. Örneğin, yapı keşfi, bir listedeki tüm cep telefonu numaralarının aynı sayıda basamağa sahip olduğunu doğrulayabilir ve eksik veya uyumsuz değerleri olan tüm numaraları işaretleyebilir.
İçerik keşfi
İçerik keşfi veri profili oluşturma, verilerdeki her türlü sistemik sorunu arayan bir stratejidir. Bu hatalar, yanlış değerler veya veri tabanı içinde yanlış yapılandırılmış tekil öğeler şeklinde olabilir.
İlişki keşfi
İlişki keşfi veri profili oluşturma, farklı veri kümelerinin birbirine nasıl bağlandığını, hangilerinin diğerleriyle birlikte kullanımda olduğunu ve veri kümeleri arasındaki çakışmaları izlemektir. Bu profil oluşturma tarzı, önce veri kümeleri arasında hangi ilişkilerin en belirgin olduğunu belirlemek için meta verileri inceler, ardından ilişkinin daha bütünsel bir görünümünü göstermek için alanlar arasındaki bağı daraltma yoluyla belirginleştirir.
Meta veri keşfi
Meta veri keşfi veri profili, meta verilerini değerlendirerek verileri beklenen yapısıyla karşılaştırır. Verilerin beklendiği gibi davrandığını ve çalıştığını kontrol eder. Örneğin, bir alanın sayısal olması gerekiyorsa ancak bu alandan alfabetik yanıtlar alınıyorsa meta veri keşfi bu tutarsızlığı daha fazla incelenmesi gereken bir hata olarak işaretleyecektir.
Alan tabanlı profil oluşturma
Alan tabanlı profil oluşturma, veri türünün ve özelliklerinin eşleşip eşleşmediğini kontrol ederek tek bir alandaki veri kalitesi sorunlarını tespit eden bir stratejidir. Bu yaklaşım, verilerdeki tutarsızlıkları veya verileri çarpıtabilecek aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olabilir.
Çok alanlı profil oluşturma, iki farklı alan arasındaki ilişkiyi anlamak için benzer bir strateji kullanır. Alanlar arası profil oluşturma veya tablolar arası profil oluşturma olarak da bilinen bu teknik, verileri birbirine dayalı olduğu takdirde iki alanın uyumlu olduğunu doğrular. Örneğin, yapılacak bir kontrol, müşteri adresi listelerindeki eyalet adının, doğru posta koduyla eşleşip eşleşmediğini doğrulayabilir.
Veri profili oluşturma nasıl çalışır?
Veri profili oluşturmanın geçtiği ana aşamalar şunlardır.
Hazırlık
Hazırlık, veri profili oluşturarak ulaşmak istediğiniz hedefi ana hatlarıyla belirtmektir. Bunun ilk adımı, iş hedeflerinize ulaşmak için hangi veri profili oluşturma biçiminin en etkili olduğunu belirlemektir. Bu aşamada, araştırmak istediğiniz meta veri alanlarını da belirlersiniz.
Veri keşfi
Ardından, sisteminizde hangi verilerin olduğunu belirlersiniz. Bu aşama; verilerinizin yapısı, biçimleri ve içeriğinin yanı sıra veri kümeleri arasındaki potansiyel ilişkiler hakkında bilgi toplamayı amaçlar. Bu aşamada, belirli veri özelliklerini belirlemek için istatistiksel bir analiz yapabilirsiniz.
Standardizasyon
Standartlaştırma, tüm verilerinizdeki formatların ve yapıların birbiriyle uyumlu olmasını sağlar. Bu aşamada aynı zamanda yinelenen verileri ve fazlalıkları ortadan kaldırarak, bir sonraki adımda temizlenmesi gereken toplam veri miktarını azaltırsınız. Verilerinizi standartlaştırmak için işletme kuralları uygulamanız gerekiyorsa veri kuralı doğrulamasının gerçekleştiği yer burasıdır.
Temizleme
Temizleme sürecinde hatalar tespit edilir ve ortadan kaldırılır, diğer veri kaynaklarına bağlanarak veriler zenginleştirilir ve daha geniş veri kümelerindeki tutarsızlıklar giderilir.
İyileştirme
Veri profili oluşturma süreci son olarak, kalan sorunların mümkün olan en kısa sürede çözülmesini sağlamak için veri kalitesinin izlendiği iyileştirme adımına odaklanır. Belirli veri yönetişimi veya veri stratejisi hedefleriniz varsa mevzuata uygunluğu sağlayabileceğiniz ve verilerinizin kuruluşunuz genelinde doğru şekilde alındığını ve dağıtıldığını doğrulayabileceğiniz yer bu aşamadır.
Yaygın veri profili oluşturma işlevleri nelerdir?
Yaygın veri profili oluşturma araçlarını ve işlevlerini aşağıda bulabilirsiniz.
Matematiksel işlevler
Veri profili oluşturma alanındaki matematiksel işlevler, veri bütünlüğünü hesaplama ve bir veri kümesi genelinde var olan örüntüleri tespit etme yöntemleridir. Bunlara mutlak değer, üsler, logaritma vb. örnek verilebilir.
Toplama işlevleri
Toplama işlevleri, satırlardan veya sütunlardan birden fazla alanı seçmeye ve ardından bu bilgileri özetleyen tekil bir değer döndürmeye odaklanır. Bunlara ortalama, sayım, maksimum, varyans vb. örnek verilebilir.
Metin işlevleri
Metin işlevleri, alfabetik veri girişlerini incelemeye yönelik stratejilerdir. Bu işlevler, dize alanlarının veri kalitesini değerlendirmeye ve onlarla etkileşime girmeye yardımcı olur. Bunlara bul, damga, kırp vb. örnek verilebilir.
Tarih ve saat işlevleri
Tarih ve saat işlevleri, araştırmacıların bu alanları içeren verileri incelemesine olanak tanır. Belirli tarihleri veya saatleri araştırabilir, tarihler arasındaki farkı hesaplayabilir veya bu alanlardan belirli bilgileri döndürebilirsiniz. Buna saat dilimlerini dönüştürme, belirli bir tarihten itibaren kaç ay, yıl ve gün geçtiği bilgisini döndürme vb. örnek verilebilir.
Pencere işlevleri
Pencere işlevlerine sahip veri profili oluşturma araçları, sütun tabanlı bilgileri incelemenize olanak tanır. Sabit genişlikteki bir veri penceresinde sütunlar arası profil oluşturma ve sütun profili oluşturma işlemleri yapabilirsiniz. Buna sabit genişlikteki pencere sayımı, maksimum vb. örnek verilebilir.
Web işlevleri
Web işlevleri XML içeriği barındıran dizeler üzerinde çalışır. Bu işlevler, bir web servisine bağlı her türlü veri için etkili araştırma araçlarıdır. Buna veri alanlarını dönüştürme veya bir JSON nesnesinden bir değer ayıklama örnek verilebilir.
AWS, veri profili oluşturma gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon SageMaker Kataloğu, veri kaynaklarınızın eksiksizlik, zamanlama ve doğruluk gibi farklı kalite ölçümlerini anlamanıza yardımcı olan veri kalitesi puanları sağlar. Amazon SageMaker Kataloğu, AWS Glue Veri Kalitesi ile entegre olur ve üçüncü taraf veri kalitesi çözümlerinden veri kalitesi ölçümlerini entegre etmek için API'ler sunar. Veri kullanıcıları, abone oldukları varlıklar için veri kalitesi ölçümlerinin zaman içinde nasıl değiştiğini görebilir. Veri kalitesi kurallarını oluşturmak ve çalıştırmak için AWS Glue veri kalitesi gibi çeşitli veri kalitesi araçları arasından tercih ettiğinizi kullanabilirsiniz. SageMaker Kataloğu'ndaki veri kalitesi ölçümleri sayesinde veri tüketicilerinin varlıklar ve sütunlar için veri kalitesi puanlarını görselleştirebilmesi, kararlar için kullandıkları verilere güven duymalarına yardımcı olur.
AWS Glue; analiz, AI/ML ve uygulama geliştirme için verileri keşfetme, hazırlama ve birleştirme sürecini basitleştiren, sunucusuz bir veri entegrasyonu hizmetidir. Veri entegrasyonu için gereken tüm özellikleri sunan bu hizmet sayesinde aylar yerine dakikalar içinde verilerinizi analiz etmeye ve kullanmaya başlayabilirsiniz.
AWS Glue DataBrew, AWS Glue içinde veri profili oluşturma kabiliyetleri sağlayan görsel veri hazırlama özelliğidir. Şunları yapabilirsiniz:
- Herhangi bir kod yazmaya gerek kalmadan veri hazırlama görevlerini otomatikleştirmek için 250'den fazla önceden oluşturulmuş dönüşüm arasından seçim yapın.
- Anormallikleri otomatik olarak filtreleyin, verileri standart biçimlere dönüştürün ve geçersiz değerleri düzeltin.
- Hazırlanan verileri analiz ve AI/ML projelerinde hemen kullanın.
Veri işlem hatlarını izlemek için kod yazarak veri kalitesi kurallarını manuel olarak oluşturmak, veri profili oluşturma açısından önemli bir zorluktur. AWS Glue Veri Kalitesi; istatistikleri otomatik olarak hesaplayan, veri kalitesi kuralları öneren, sistemi izleyen ve herhangi bir sorun algıladığında sizi uyaran bir özelliktir.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de veri profili oluşturmaya başlayın.