Veri Ambarı Nedir? Ne İşe Yarar? Özellikleri Nelerdir?
Veri Ambarı Nedir?
Kurumların stratejik seviyede karar destek sistemlerinin yaratılması için özel bir alt yapının tasarlanması gerekmektedir. Veri ambarı bu tür gereksinimlere yanıt vermek üzere hazırlanan bir ortam olarak tanımlanabilir ve karar destek sistemlerinin teknik alt yapısını oluşturmaktadır. Veri ambarı, birbirleriyle bütünleşik olmayan uygulamaların bütünleştirilmesi açısından bir olanak sağlamaktadır. Veri ambarı, kurum içinde ya da kurum dışında üretilen verilerin özellikle anlık sorgular için hazır bulundurulmasını sağlamaktadır.
Çalışmaları ile ilgili hacim olarak çok büyük miktarlarda verileri bulunan fakat tek bir noktadan yönetilmesini sağlayacak yeterli araçları bulunmayan kurum ve kuruluşlar, planlama stratejilerinde bu nedenle problemler yaşayabilmektedir. Satış, envanter, maliyet profilleri, satış ekibi geri bildirimleri, kullanıcı memnuniyeti vb. dışarıdan elde edilen verilerle, kurum ve kuruluş içi bilgiler entegre edilebilir ve veri ambarında birleştirilebilir. Bütün veriler tek bir ana kaynağa yerleştirilir ve bunlar şirkete bütün faaliyetlerinde tutarlı ve güvenilir bir görüş sağlanmasında kullanılabilir.
Önerilen Yazı » İşlemci (CPU) Nedir? Nasıl Çalışır? Ne İşe Yarar?
Daha önce belirtilen veri türlerinden yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri ve bazen de kısmi-yapılandırılmış veri konusu, büyük veri konusunda önemli bir yer tutmaktadır. Hangi verinin büyük veri olup olmadığı konusunda da bu kavramlar önemli rol oynamaktadır. Yapılandırılmış veri tipi, belirli kurallar ve sistemler doğrultusunda depolandıkları için kolay erişilebilir, düzenlenebilir, kategorize edilebilir vb. yapıdadır.
Bu veri tipi, tablolar üzerinde satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş verilerdir. Bu tür veriler kağıt üzerinde olabileceği gibi, bilgisayarlarda istatistik paket programlarının satır ve sütunlarından oluşan matris şeklindeki yapılara da kayıt edilmiş olabilir. Veri tabanı yönetim sistemlerinde yapısı gereği belirli bir düzen dahilinde depolanan veriler, yapılandırılmış verilerdir.
Yaygın olarak yapılandırılmış verilerden bahsedilirken, veri tabanı yönetim sistemlerinde depolanan veriler anlaşılmaktadır. Yapılandırılmamış veriler ise mektup, doküman, kitap gibi kağıt üzerinde bulunan veya e-mail, web sayfaları gibi elektronik ortam metinlerinden; fotoğraf gibi durağan ya da film gibi hareketli görüntülerden ve/veya seslerden oluşur.
Önerilen Yazı » Veri Nedir? Veri Tabanı Nedir? Özellikleri Nelerdir?
Yukarıdaki açıklamalara göre yapılandırılmış veri ile yapılandırılmamış veri arasındaki temel farkın, yapılandırılmış verinin üzerinde her türlü işlem ve sorgulamanın yapılabileceği, ilişkilerinin kolaylıkla kurulabileceği bir veri tabanı yönetim sistemi üzerinde bulundurulması olduğu görülebilir.
Geleneksel bilgi kayıt ortamlarına oranla elektronik ortamlardaki kaynakların metin, ses, resim, video, vb. içeriğinden oluşan daha farklı ve fazla türe sahip olması, bu verilerin daha etkin bir biçimde kimliklendirilmesi sorununu ortaya çıkarmıştır. Bu verileri kimliklendirme, düzenleme, yönetme, tarama ve erişim işlevlerini sürdürmek için kullanılan en önemli araç, üstveri’dir.
Üstveri ile ilişkili olarak, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verinin her birini karmaşık uzman dizinleme mekanizmaları ile taramanın oldukça kolay olduğunu, bununla birlikte bu iki veri şeklinin ikisinin de, hepsinden önemli olan üstveri ile bağlanmadığı takdirde, eldeki tüm bilgi birikimini kapsayan bir tarama gerçekleştirmenin zor olacağını vurgulamıştır.
Verinin Değeri Nedir?
Verinin önemini anlatmak için ortaya konulabilecek en belirgin kriter, verinin yapılan çalışmalara kattığı değerdir. Bu nedenle verinin değerine ilişkin bazı kavramlara yer vermek gerekir. Bunlar; verinin gerçek değeri ve opsiyon değeri arasındaki ilişki, verinin amortisman değeri ve veri simsarlığı gibi kavramlardır
Verinin Amortisman Değeri
Dijital veri depolamanın maliyeti düştüğü için, kurumların, veriyi aynı ya da benzer amaçlarla verinin opsiyon değerinden de yararlanarak yeniden kullanmak üzere saklamak yönünde güçlü ekonomik nedenleri bulunabilmektedir. Fakat bu faydanın da bir sınırı olması doğaldır. Çoğu veri, zamanla faydasının bir kısmını kaybetmektedir. Bu nedenle kurumlar, veriyi sadece verimli olmaya devam ettiği sürece kullanma yönünde bir dürtüye sahiptirler ve bunun sonucu olarak da sürekli verilerini incelemeleri ve değerini kaybeden bilgiyi ayıklamaları gerekmektedir.
Buradaki zorluk hangi verinin artık faydalı olmadığını bilebilmektir. Bu kararı sadece zamana dayandırmak nadiren uygun olmakla beraber, genellikle kurumlar ilgisiz verileri ayıklamak için komplike modeller geliştirmektedirler. Bu şekilde, eski verinin faydası daha iyi değerlendirilebilir ve dolayısı ile veri için daha doğru amortisman oranları modellenebilir.
