Yapılandırılmış veri nedir?
Yapılandırılmış veriler, hem yazılımların hem de insanların verimli erişim sağlaması için standartlaştırılmış bir formata sahip verilerdir. Bu veriler, veri özniteliklerini açıkça tanımlayan satırlar ve sütunlar ile genellikle tablo şeklindedir. Bilgisayarlar, nicel yapıları nedeniyle öngörüler için yapılandırılmış verileri etkili bir şekilde işleyebilir. Örneğin, sütunlar (ad, adres ve telefon numarası) içeren yapılandırılmış bir müşteri verileri tablosu, toplam müşteri sayısı ve maksimum müşteri sayısına sahip bölge gibi öngörüler sağlayabilir. Bunun aksine, sosyal medya gönderilerinin bir listesi gibi yapılandırılmamış verilerin analiz edilmesi daha zordur.
Yapılandırılmış verilerin özellikleri nelerdir?
Yapılandırılmış verilere ilişkin bazı özellik ve örnekleri burada bulabilirsiniz.
Tanımlanabilir öznitelikler
Yapılandırılmış veriler, tüm veri değerleri için aynı özniteliklere sahiptir. Örneğin, her rezervasyon kaydı şu özniteliklere sahip olabilir: rezervasyon adı, olay adı, olay tarihi ve rezervasyon miktarı.
İlişkisel öznitelikler
Yapılandırılmış veri tabloları, farklı veri kümelerini birbirine bağlayan ortak değerlere sahiptir. Örneğin, müşteri kimliği ve rezervasyon kimliği alanlarını kullanarak müşteri verilerini rezervasyon verileriyle ilişkilendirebilirsiniz. Böylece, yapılandırılmış verileri ilişkisel bir veritabanında rahatça depolayabilirsiniz.
İlişkisel veritabanları hakkında bilgi edinin »
Nicel veriler
Yapılandırılmış veriler, matematiksel analiz için uygundur. Örneğin, özniteliklerin sıklığını sayıp ölçebilir ve sayısal veriler üzerinde matematiksel işlemler yapabilirsiniz.
Depolama
Yapılandırılmış verileri, ilişkisel veritabanlarında depolayabilir ve yapılandırılmış sorgu dilini (SQL) kullanarak yönetebilirsiniz. SQL, verileriniz için alanlar, biçimler ve değerler gibi önceden belirlenmiş kuralları belirlediğiniz, şema adı verilen bir veri modeli tanımlamanıza olanak tanır. Daha sonra, bu yapılandırılmış verileri veri ambarlarında veya diğer ilişkisel veritabanı teknolojilerinde depolayabilirsiniz.
Yapılandırılmış veri örnekleri
Yapılandırılmış veri sistemlerine ilişkin örnekler şunlardır:
- Excel dosyaları
- SQL veritabanları
- Satış noktası verileri
- Web formu sonuçları
- Arama motoru optimizasyonu (SEO) etiketleri
- Ürün dizinleri
- Envanter kontrolü
- Rezervasyon sistemleri
Yapılandırılmış verilerin avantajları nelerdir?
Yapılandırılmış verileri kullanmanın çeşitli avantajları vardır.
Kullanım kolaylığı
Herkes, yapılandırılmış verileri hızla anlayabilir ve bu verilere hızla erişebilir. Yapılandırılmış verilerin güncellenmesi ve değiştirilmesi gibi işlemler kolaydır. Depolama, veri değerleri için sabit uzunluklu depolama birimleri tahsis edilebildiği için oldukça verimlidir.
Ölçeklenebilirlik
Yapılandırılmış veriler algoritmik olarak ölçeklenir. Veri hacminiz arttıkça, depolama ve işleme gücü ekleyebilirsiniz. Yapılandırılmış verileri işleyen modern sistemler, birkaç bin TB veriye ölçeklenebilir.
Analiz
Makine öğrenimi algoritmaları, yapılandırılmış verileri analiz edebilir ve iş zekasına ilişkin ortak örüntüleri belirleyebilir. Rapor oluşturmak, verileri değiştirmek ve sürdürmek için yapılandırılmış sorgu dilini (SQL) kullanabilirsiniz. Yapılandırılmış veriler, büyük veri analizi için de kullanışlıdır.
Yapılandırılmış verileri kullanmanın zorlukları nelerdir?
İşletmeler için yapılandırılmış verileri kullanmanın pek çok avantajı olduğu gibi bazı zorlukları da vardır.
Sınırlı kullanım
Önceden tanımlanmış yapı bir avantaj olmakla birlikte zorlayıcı da olabilir. Yapılandırılmış veriler yalnızca amacına uygun olarak kullanılabilir. Örneğin, rezervasyon verileri size rezervasyon sistemi finansmanı ve rezervasyon popülerliği hakkında bilgi verebilir. Ancak daha fazla değişiklik olmadan hangi pazarlama kampanyalarının daha fazla rezervasyon sağlamada daha etkili olduğunu ortaya çıkaramaz. Ek öngörüler elde etmek istiyorsanız rezervasyonlarınıza pazarlama kampanyasıyla ilişkili veriler eklemeniz gerekir.
Esnek olmama
Koşullar değiştikçe ve yeni ilişkiler veya gereksinimler ortaya çıktıkça, yapılandırılmış veri şemasını değiştirmek maliyetli hale gelebilir ve yoğun kaynak gerektirebilir.
Yapılandırılmış verilerin, yapılandırılmamış verilerden farkı nedir?
Yapılandırılmamış veriler, belirlenmiş bir veri modeli olmayan bilgiler veya henüz önceden tanımlanmış bir şekilde sıralanmamış verilerdir. Yapılandırılmamış verilerin başlıca örnekleri şunlardır:
- Metin dosyaları
- Video dosyaları
- Raporlar
- E-posta
- Görüntüler
Kurumlar, üstel bir hızla veri oluşturuyor ve bu verilerin büyük çoğunluğu (%80-90 arasında) yapılandırılmamıştır. Bunlar, nitel veriler olduğundan etkili bir şekilde analiz etmek için farklı teknolojiler ve stratejiler gerekir. Örneğin, yapılandırılmamış verileri NoSQL veritabanları ve veri göllerinde depolarsınız.
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında bir dizi temel farklılık vardır.
Analiz kolaylığı
Yapılandırılmış verilerin avantajlarından biri de hem insanların hem de bilgisayar programlarının bilgiyi analiz edebilmesidir. Kurumların, yapılandırılmış verilerini analiz etmesine yarayan pek çok araç vardır ve bu araçlar, öngörü ve iş zekası sağlama konusunda uzmandır. Önceden belirlenmiş bir veri modeli olmayan verileri analiz etmek önemli ölçüde daha zordur ve pazardaki çok az sayıda kanıtlanmış araç bunu yapabilir.
Aranabilirlik
Yapılandırılmış veriler, önceden tanımlanmış bir dizi kurala uyduğundan bu verilerde arama yapmak kolaydır. Karşılaştırıldığında, yapılandırılmamış verilerde, geleneksel veri madenciliği teknikleri kullanılarak iş öngörüleri elde etmek için gereken düzen yoktur. Yapılandırılmamış verileri aramak ve analiz etmek, yüksek düzeyde uzmanlığın yanı sıra doğal dil işleme ve metin madenciliği gibi gelişmiş analiz araçları gerektirir.
Depolama
Verilerin büyük çoğunluğunun yapılandırılmamış olduğu göz önünde bulundurulduğunda, işletmelerin bu verileri depolamak için daha fazla paraya, alana ve kaynağa ihtiyacı vardır. Bunun aksine, yapılandırılmış veriler daha kolay bir depolama sürecine sahiptir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler genellikle farklı ortamlarda (veri ambarlarında ve veri göllerinde) depolanır.
Veri ambarı
Yapılandırılmış veriler, genellikle veri ambarlarında depolanır ve veri ambarları, kurumsal veriler için merkezi bir depo işlevi görür. Veri ambarları, veritabanları ve işlem sistemleri dahil olmak üzere çok sayıda yapılandırılmış kaynaktan veri çeker. Veri ambarları, ağırlıklı olarak veri depolama amacıyla kullanılır ancak işletmeler, verileri analiz etmek ve iş zekası geliştirmek için de bu ambarlardan yararlanır. Yüzlerce iş kullanıcısı tarafından yapılan geniş ölçekli veri analizini destekleyebilirler.
Veri ambarları hakkında bilgi edinin »
Veri gölü
Veri gölü, ham ve yapılandırılmamış verileri depolamak için kullanılan merkezi bir depodur. Veri gölleri, yapılandırılmamış verileri geniş ölçekte depolayabilir. Veri gölleri, günlük olarak büyük miktarlarda veri oluşturan birçok modern işletme için gereklidir. Veri gölü, iş uygulamalarından gelen ilişkisel verileri ve mobil uygulamalardan, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından ve sosyal medyadan gelen ilişkisel olmayan verileri depolar.
Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasındaki fark nedir?
Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış veriler ile yapılandırılmamış veriler arasında yer alır. Yarı yapılandırılmış veriler, belirli bir ilişkisel veya tablosal veri modeline sahip olmadığından tam olarak yapılandırılmış veriler olarak kabul edilemez. Buna rağmen, etiketler ve diğer işaretler gibi analiz edilebilen meta verileri içerirler.
Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış verilere göre bilgi ve öngörü elde etme açısından daha kolay olarak görülür. Bununla birlikte, yapılandırılmış verilerdeki gibi bilgi bütünlüğüne sahip değildir ve önceden tanımlanmış bir veri modeline bağlılığı yoktur.
Yarı yapılandırılmış verilerin başlıca örnekleri şunlardır:
- JSON
- XML
- Web dosyaları
- E-posta
- Sıkıştırılmış dosyalar
AWS, yapılandırılmış veriler konusunda nasıl yardımcı olabilir?
Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS) ile saniyeler içinde ilişkisel veritabanlarını ayarlayabilir, çalıştırabilir ve ölçeklendirebilirsiniz. Bu, AWS Outposts ile şirket içinde yönetilebilen bir yönetilen hizmetler koleksiyonudur. Kapsam dahilindeki hizmetler şunlardır:
- MySQL ile uyumlu Amazon Aurora
- PostgreSQL ile uyumlu Amazon Aurora
- MySQL İçin Amazon RDS
- MariaDB İçin Amazon RDS
- PostgreSQL İçin Amazon RDS
- Oracle İçin Amazon RDS
- SQL Server İçin Amazon RDS
Web uygulamaları ve mobil uygulamalar geliştirebilir, yönetilen veritabanlarına geçiş yapabilir, mevcut veritabanı verimliliğini artırabilir ve eski veritabanlarından kurtulabilirsiniz.
Amazon RDS ile yapabileceğiniz diğer şeyleri aşağıda bulabilirsiniz:
- Uygulamaları yeniden tasarlamadan taşıma
- Veritabanlarını yönetmeye daha az zaman ayırma
- Sermayeyi ve operasyonel harcamaları azaltma
- İnovasyona odaklanma
Hemen ücretsiz AWS denemenizi başlatarak Amazon RDS'yi kullanan yüzlerce kurumsal müşteriye katılın.
Yapılandırılmış Veri İçin Sonraki Adımlar
