Yapılandırılmış Vs. Makine Öğreniminde Yapılandırılmamış Veriler

Veri, teknolojik ilerlemenin ve ticari büyümenin bel kemiğidir. Şirketlerin günlük olarak ürettiği devasa veri hacmi göz önüne alındığında, geleneksel araçlar, anlamlı içgörüler elde etmek için veri analitiğini işlemek veya kullanmak için yeterli değildir.

Olduğu gibi, verileri analiz etmek ve anlamak, veri işleme için bir ön koşuldur. Bu özellikle önemlidir çünkü veriler iki farklı biçimde gelir: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış. Her veri türü, değerli bilgiler elde etmek ve genel karar vermeyi geliştirmek için toplanır, işlenir, sıralanır ve analiz edilir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler farklı veritabanlarında depolanır.

Bu makalede, iki ana veri türünü keşfedeceğiz ve yapılandırılmış veri ile yapılandırılmamış veri karşılaştırması yapmak için her birinin avantajlarına ve sınırlamalarına göz atacağız.

Yapılandırılmış Veri nedir?

Yapılandırılmış veriler iyi organize edilmiştir, nicelenmesi kolaydır, iyi tanımlanmıştır, veri analitiğinde yazılımla aranması ve analiz edilmesi kolaydır. Yapılandırılmış veriler genellikle dosyalar veya kayıtlar içindeki belirli bir alanda bulunur. Yapılandırılmış verileri standart bir dizi satır, tablo ve sütun kalıbına yerleştirmek kolaydır.

Yapılandırılmış verilerin ele alınmasına iyi bir örnek, mahkumların ad, iletişim numarası, adres vb. gibi tüm ilgili ayrıntılarına kolaylıkla erişilebildiği otel veritabanına erişimdir. Bu tür veriler yapılandırılmıştır.

Yapılandırılmış veriler RDBMS'de (ilişkisel veritabanları) muhafaza edilir. Veritabanında saklanan herhangi bir bilgi, kişi veya makineler tarafından güncellenebilir ve algoritmalar veya manuel arama ile kolaylıkla erişilebilir. Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), ister bulma, ekleme ve silme veya güncelleme olsun, yapılandırılmış verileri işlemek için kullanılan standart araçtır.

Şimdi yapılandırılmış verilerin artılarına ve eksilerine bir göz atalım.

Yapılandırılmış Verilerin Artıları

1. Makine öğrenimi algoritmalarına kolay uygulanabilirlik

Yapılandırılmış verilerin iyi organize edilmiş ve nicel doğası, verileri güncellemelerini, değiştirmelerini ve aramalarını çok kolaylaştırır.

2. İş adamları için kullanımı kolay

Temel veri bilgisine ve ilgili uygulamalara sahip herkes yapılandırılmış verileri kullanabilir. Yapılandırılmış veriler, kullanıcıya self servis veri erişimi modunu kolaylaştırır. Bu nedenle, veri türleri ve ilişkileri hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak gerekli değildir.

3. Daha fazla araç seçeneği

Yapılandırılmış veriler uzun süredir kullanımda olduğundan, çoğu araç veri analizindeki etkinlikleri açısından test edilmiştir. Veri yöneticileri, yapılandırılmış verilerle uğraşırken seçebilecekleri birçok araca sahiptir.

4. Sorunsuz entegrasyonlar

Yapılandırılmış verileri depolamak ve düzenlemek için Excel gibi basit ve akıcı programlar kullanılabilir. Ayrıca, gerektiğinde daha fazla veri analizi için birkaç başka analitik araç Excel'e bağlanabilir.

5. Uygunluk

Yapılandırılmış veriler, temel organizasyon ve nicel analiz için oldukça uygundur.

Yapılandırılmış Verilerin Eksileri

1. Sınırlı kullanım

Yapılandırılmış veriler çok yönlülükten yoksundur. Sadece belirli bir vizyonla kullanılabilir ve önceden tanımlanmış bir yapıya sahip olduğundan bundan sapmaz.

2. Kısıtlı veri depolama

Yapılandırılmış veriler, katı bir veri depolama yöntemiyle veri ambarlarında saklanır. Veri depolamadaki herhangi bir değişiklik, ek pahalı ve zaman alıcı gereksinimleri karşılamak için mevcut verilerin tam olarak güncellenmesini gerektirecektir.

3. Detaylı analiz için uygun değil

Yapılandırılmış veriler, önceden ayarlanmış parametreler üzerinde çalıştığı için sınırlı içgörü sunabilir. Veri analitiğinin nasıl ve neden gerçekleştirildiğine ilişkin ayrıntıları sağlamaz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Yapılandırılmamış Veri nedir?

Yapılandırılmamış veriler, organize olmayan ve bir dizi veya tanımlanmış çerçeveye yerleştirilemeyen bilgileri ifade eder. Kullanıma koyulana kadar yalnızca orijinal biçiminde saklanabilir. Bu özellik okuma şeması olarak bilinir .

Karşılaştığımız verilerin çoğu yapılandırılmamış. Kurumsal verilerin yaklaşık %80'i yapılandırılmamış; bu yüzde sürekli artıyor gibi görünüyor. Yapılandırılmamış veriler, e-postalar, sosyal medya platformlarındaki gönderiler, sohbetler, sunumlar, resimler, uydu yayınları ve IoT sensörlerinden gelen veriler gibi çeşitli biçimlerde gelir.

Doğal olarak, yapılandırılmamış verilerin şifresini çözmek için zaman ve para harcayan şirketler, kârlarını artırmak için hayati ve değerli iş zekasına erişim sağlar. Ayrıca, müşterileriyle daha verimli ve kişiselleştirilmiş bir şekilde bağlantı kurmalarına yardımcı olabilir, böylece artan kârlara katkıda bulunur.

Yapılandırılmamış verilerin şifresini çözmek oldukça zordur; Yapılandırılmamış verilerden değerli içgörüler elde etmek, birinci sınıf programlama becerilerinden ve veri analitiğinden yararlanabilen yetenekli veri uzmanları tarafından son teknoloji araçlar ve karmaşık algoritmalar gerektirir.

Bununla birlikte, önemli niteliksel içgörüler (müşteri geri bildirimi, karar verme) işletmelerin müşteri sorgularını kolaylaştırmasına ve kurumsal verimliliği artırmasına yardımcı olduğu için sonuçlar oldukça tatmin edicidir.

Yapılandırılmamış Verilerin Avantajları

1. Doğal formda kalma özgürlüğü

Yapılandırılmamış veriler orijinal biçiminde (yerel biçimde) biriktirildiğinden, kullanılana kadar tanımlanmaz. Bu, yapılandırılmamış veriler herhangi bir veri gereksinimine uyum sağlayabildiğinden daha büyük bir yedek havuzuyla sonuçlanır. Ayrıca veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin yalnızca gerekli bilgileri işlemesini ve analiz etmesini kolaylaştırır.

2. Kolay ve hızlı veri toplama

Yapılandırılmamış veriler etkileyici bir birikim oranına sahiptir. Önceden ayarlanmış parametreler gerektirmediği için kolay ve hızlı bir şekilde toplanabilir.

3. Büyük veri depolama

Bulut veri gölleri, etkileyici depolama kapasiteleri nedeniyle yapılandırılmamış verileri depolar. Bulut veri gölleri, kullandığınız kadar öde esasına göre ücretlendirilir ve oldukça uygun maliyetli, esnek ve ölçeklenebilirdir.

Yapılandırılmamış Verilerin Dezavantajları

1. Veri bilimi uzmanlığı ihtiyacı

Daha önce de belirttiğimiz gibi, yararlı işleme ve analiz için yapılandırılmamış verilerden yararlanmak için veri bilimi uzmanlığına ihtiyacınız var. Bu nedenle, sıradan bir iş insanı veya kullanıcısı, yapılandırılmamış verilerden ham yerel biçiminde herhangi bir anlamlı bilgi çıkaramaz. Yapılandırılmamış verileri işlemek, verilerle ilgili konu hakkında bilgi sahibi olmayı ve verileri verimli hale getirmek için bağlama bilgisini gerektirir. Daha da dezavantajlı olanı, endüstriler arasında sürekli artan talebe rağmen veri bilimi uzmanlarının eksikliğidir.

2. Sınırlı araç seçimi

Yapılandırılmamış veriler, veri bilimi uzmanlığının yanı sıra manipülasyon için özel araçlar gerektirir. Standart veri analizi araçları kullanışlıdır ve yapılandırılmış verilerle uyumludur ve veri mühendislerinin yapılandırılmamış verileri analiz etmek için yalnızca sınırlı sayıda araç seçeneği vardır. Ancak, konuştuğumuz gibi piyasada yeni araçlar ve teknolojiler geliştiriliyor.

Yapılandırılmış Veriler ve Yapılandırılmamış Veriler: Bir Karşılaştırma

Yapılandırılmış Veri

yapılandırılmamış veri

Yapılandırılmış veriler sayısallaştırılabilir ve sayılar, tarihler, dizeler ve değerlerle temsil edilebilir.

Yapılandırılmamış veriler niteldir ve sohbetlerde, videolarda, sesli uydu yayınlarında vb. temsil edilir.

Yapılandırılmış veriler, ilişkisel veritabanlarında satırlar ve sütunlar halinde depolanır.

Bulut veri göllerinde, yapılandırılmamış veriler yerel formlarında (ses, resimler, sohbetler veya video) depolanır.

Mevcut verilerin yaklaşık %20'sinin yapılandırılmış bir biçimde olduğu tahmin edilmektedir.

Mevcut verilerin %80'inin yapılandırılmamış olduğu tahmin edilmektedir.

NPS puanları, CSAT işaretleri ve web analizi gibi kapalı anketlerde görülebilirler.

Müşteri sorgularında, geri bildirimlerde, sosyal medya gönderilerinde, e-postalarda, incelemelerde vb. görülebilirler.

Bir veri ambarında saklanırlar.

NoSQL, uygulamalar, veri ambarları ve veri gölleri gibi ilişkisel olmayan veritabanlarında depolanırlar.

Neler olduğunu göstermek için eğilimleri gösterirler.

Belirli bir şeyin neden olduğunu ayrıntılı olarak açıklayan kalıpları ve eğilimleri gösterirler.

Daha az depolama kapasitesi gerektirir

Daha fazla depolama kapasitesi gerektirir

Excel gibi basit araçlarla analiz edilebilirler.

Yalnızca özel yapay zeka araçlarıyla analiz edilebilirler.

Yapılandırılmış verilerin tanımlanmış bir veri modeli vardır.

Yapılandırılmamış veriler, kullanılana kadar herhangi bir manipülasyon gerektirmediğinden tanımlanmış bir veri modeline sahip değildir.

Veri analitiği bilgisi olmayan yaygın iş kullanıcıları, self servis erişim sağladıkları için yapılandırılmış verileri kullanabilir.

İşleme ve analiz etme, veri bilimi uzmanlığı gerektirir ve yalnızca veri mühendisleri yapılandırılmamış verileri işleyebilir.

Önceden tanımlanmış bir formata sahip oldukları için yazma şeması olarak bilinirler.

Yerel formatlarında oldukları için okuma şeması olarak bilinirler.

Yapılandırılmış verilerin kaynakları GPS sensörlerinde, çevrimiçi uygulamalarda, web sunucusu günlüklerinde vb.

Yapılandırılmamış verilerin kaynağı e-posta mesajları, sohbetler, sesli mesajlar, PDF dosyaları vb.

Müşteri ilişkileri yönetimi, çevrimiçi rezervasyon ve muhasebe departmanları yapılandırılmış verileri kullanır.

Veri madenciliği, tahmine dayalı analiz ve sohbet robotları yapılandırılmamış verileri kullanır.

Yarı Yapılandırılmış Veri

Üçüncü veri kategorisi, yarı yapılandırılmış veriler olarak bilinen hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri içerir. Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış verilere benzeyen ilişkisel bir veritabanındaki önceden ayarlanmış parametrelere veya organize yapılara uymaz. Yine de, yapılandırılmış veriler gibi işlenmiş, analiz edilmiş ve yapılandırılmış bilgileri taşıyan belirteçlere veya meta verilere sahiptirler.

Yarı yapılandırılmış verilere en iyi örnek akıllı telefonlardaki resimlerdir. Akıllı telefondaki her görüntü veya fotoğrafta yapılandırılmamış veriler ve zaman, konum ve diğer ilgili bilgiler gibi yapılandırılmış ayrıntılar bulunur. Yarı yapılandırılmış veriler JSON, CSV ve XML dosya biçimleri biçiminde görülebilir.

Toplama

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere derinlemesine dalmak ister misiniz?

upGrad, Derin Öğrenme, İş Zekası/Veri Analitiği ve Veri Mühendisliği olmak üzere üç benzersiz uzmanlık alanından oluşan IIIT Bangalore'den Veri Biliminde imrenilen 12 aylık Yönetici PG Programını sunar.

Kurs, diğerleri arasında Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS ve MySQL gibi çok rağbet gören becerileri öğrenmeniz için 60'tan fazla endüstri projesi ve 5'ten fazla capstone projesinden oluşmaktadır. Yeni başlayanlar ve orta düzey yöneticiler için, farklı geçmişlere sahip 40.000'den fazla öğrenci ve danışmanla küresel olarak eşler arası öğrenmeyi sürdürmek için tasarlanmıştır. Haftalık dersler ve şüphe çözme sınıflarının yanı sıra öğrenciler, 360 derece kariyer yardımı ve iyileştirmeyi kolaylaştırmak için uzmanlardan kişiselleştirilmiş geri bildirim sunan upGrad'ın öğrenme platformuna erişir.

Öyleyse beklemeyin – öğrenme deneyiminize başlamak için bugün bizimle iletişime geçin!