Yapılandırılmış veriler niceldir, son derece organizedir ve veri analiz yazılımı kullanılarak analiz edilmesi kolaydır. Belirli satır, sütun ve tablolara uygun genel tasarıma sahip bir sistem olarak formatlanmıştır.
Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), veritabanlarıyla iletişim kurmak için standart bir dildir ve özellikle yapılandırılmış verilerle çalışırken kullanışlıdır. SQL, veri arama, ekleme, güncelleme ve silme gibi amaçlarla, yapılandırılmış verilerin organizasyonunu basitleştirmek için kullanılır.
Misafirleri isim, telefon numarası, oda numarası vb. ile arayabildiğiniz bir otel veritabanını düşünün. Ya da üretim, dağıtım ve satın alma noktası düzeyinde ürünleri düzenlemek ve sınıflandırmak için kullanılan barkodları.
Yapılandırılmış veriler genellikle ilişkisel veritabanlarında (RDBMS) bulunur. Veritabanları içindeki bilgiler insanlar veya makineler tarafından girilebilir ve manuel olarak girilen sorgular veya algoritmalarla kolayca aranabilir.
Excel gibi son derece sistematik programlar da yapılandırılmış verileri depolamak ve düzenlemek için kullanılır ve daha fazla analiz için diğer analitik araçlara kolayca bağlanabilir.
Yapılandırılmış veriler, temel organizasyon ve nicel hesaplamalar için çok uygundur, ancak önceden belirlenmiş parametrelere uygun olmalıdır. Yapılandırılmış verilere bir örnek, belirtilen yapısı içinde kolayca aranabilen ve diğer veritabanlarıyla çapraz referans alınabilen bir veri noktasıdır. Belirli bir konumdaki en popüler ürünleri keşfetmek için müşteri adresine göre arama yapabilir veya birden çok müşteri tarafından birden çok kez sipariş edilen ürünleri bulabilirsiniz.
Ancak yapılandırılmış verilerin dezavantajları da vardır:
Esnek değildir: yapılandırılmış veriler genellikle katı şemalara sahip veri ambarlarında saklanır. Şema ‘planında’ küçük değişiklikler bile yapmak isterseniz, büyük miktarda veriyi yeniden düzenlemeniz gerekir ki bu da büyük maliyetlere ve zamana neden olur.
Yapılandırılmamış Veri Nedir?
Yapılandırılmamış veriler, belirli bir organizasyonu olmayan ve tanımlanmış bir çerçeveye uymayan bilgilerdir. Yapılandırılmamış veri örnekleri arasında ses, video, resimler ve herhangi bir metin bulunur: raporlar, e-postalar, sosyal medya gönderileri vb.
Yapılandırılmamış verilerde içgörü bulmak zor olabilir, ancak metin verileri düzgün bir şekilde analiz edilirse, nitel sonuçlar çıkarmak (ör. müşteri geri bildirimi) veya iş verilerini (ör. müşteri hizmetleri biletleri) ayrı kategorilerde sınıflandırmak ve onlara tavsiye etmek için yararlı olabilir.
Yarı Yapılandırılmış Veri Nedir?
Çoğunlukla yapılandırılmamış metin içeren, ancak “meta etiketler” ile esnek bir şekilde kategorize edilen yarı yapılandırılmış veriler de vardır. Buna örnek olarak Gelen Kutusu, Gönderilenler, Taslaklar vb. şeklinde arama yapabileceğiniz e-postalar verilebilir. Veya Arkadaşlar, Mesajlar, Herkese Açık Gönderiler, Özel Gönderiler vb. olarak kategorize edilebilen sosyal medya.
Yapılandırılmamış Veriler Nasıl Yapılandırılır?
Yapılandırılmış veriler elektronik tablolara ve ilişkisel veritabanlarına düzgün bir şekilde sığarken, yapılandırılmamış veriler sıralanmaya çalışıldığında çeşitli sorunlar ortaya çıkarabilir çünkü formatlar ve konumlar büyük ölçüde değişebilir. Ancak, metin analizi yazılımının yardımıyla yapılandırılmamış veriler otomatik olarak biçimlendirilebilir ve uygun şekilde analiz edilebilir.
Yapılandırılmamış Veri Analitiği ve Başarılı Olmak İçin İhtiyacınız Olan Araçlar
Yapılandırılmamış veri, ses, video, görüntü ve çoğunlukla belgelerde, e-postalarda veya web sitelerinde ve sosyal medyada bulunan metin verileri gibi önceden belirlenmiş bir çerçeveye veya tasarıma uymayan her türlü veridir.
Yapılandırılmamış bilgiler genellikle niceliksel olmaktan ziyade nitelikseldir – basit sayılar ve değerler yerine düşünceleri, fikirleri ve görüşleri sunar. İşletmelerin yapılandırılmamış verileri analiz etmek için bir süreç uygulaması önemlidir çünkü bu veriler iş verilerinin büyük çoğunluğunu temsil eder ve ekiplerin müşteri davranışını daha iyi anlamasına yardımcı olabilir.
Ancak bu verileri analiz etmek ve görselleştirmek zor olabilir çünkü format eksikliği nedeniyle bilgisayar analizine kolayca uygun değildir. İşte bu noktada yapılandırılmamış veri analitiği devreye girer ve yapılandırılmamış verilere yapı kazandırarak düzgün bir şekilde işlenip analiz edilebilmelerini sağlayan çözümler sunar.
Yapılandırılmamış veri analitiği araçları büyük verilerin üstesinden gelmek için kullanılabilir – Fikir madenciliği yapmak, markanıza yönelik sosyal medya duyarlılığını izlemek, binlerce sayfalık metni özetlemek ve daha fazlası. Araçlar sayesinde verilerinizi analiz etmek için kalabalık ekipleri işe almanız gerekmez.
Yapılandırılmamış Veri Analitiği Araçları
Yapılandırılmamış veri analizi araçları, önceden tanımlanmış bir formata sahip olmayan bilgileri toplamak, parçalamak ve analiz etmek için makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) ile donatılmıştır. Bu tür bilgiler e-postaları, raporları, sosyal medyayı, müşteri destek biletlerini ve daha fazlasını içerir ve yapılandırılmamış veri analitiği yazılımının yardımı olmadan bir makinenin anlaması zordur.
MonkeyLearn | Hepsi bir arada veri analizi ve görselleştirme aracı
Excel ve Google E-Tablolar | Verileri düzenleme ve temel analizleri gerçekleştirme
RapidMinder | Tahmine dayalı veri modelleri için çok yönlü platform
KNIME | Gelişmiş, kişiselleştirilmiş tasarım için açık kaynaklı platform
Power BI | Microsoft’tan iş zekası lideri
Tableau | Bir dizi iş entegrasyonuna sahip görselleştirme aracı