İçerik
- Veri Depolama Nedir?
- Veri Türleri
- Zamanla Değişen Veriler
- Konu Odaklı Veri
- Entegre Veri
- İş Analitiği ve Rapor Oluşturma
- İstatistiksel Yazılım ve İş Zekası
- Veri madenciliği
- Özet Olarak Veri Depolama
Paket servisi:
Veri depolama, bir kuruluşun raporlar üretmesine, gelişmiş analizler yapmasına ve bazı veri madenciliği yapmasına izin vererek, geçmiş, şimdiki ve gelecekteki verilerin birleştirilmesi için sağlam bir temel sağlar.
Birçok işletme sürekli olarak büyük miktarda veri toplar. Ancak bu bilgiyi kullanmak için, onu anlamak için işlevsel bir süreçler ve prosedürler dizisi hazırlanmalıdır.
İster veri ambarı geliştiricisi olun, ister veri ambarı terimini ilk kez duyuyorsanız, veri depolamanın temellerini - ne anlama geldiğini, nasıl kullanıldığını ve ne kadar sağlayabileceğini de dahil olmak üzere - anlamak çok önemlidir.
Veriler düzgün bir şekilde analiz edildikten sonra, ortak eğilimlerin ve modellerin bir şirket üzerindeki olumlu ve olumsuz etkilerinin daha net bir görüntüsünü oluşturmak için kullanılabilir. Kulağa yeterince basit geliyor, ancak verilerin kullanışlı olmasını sağlamak, veri depolamadaki en büyük zorluklardan biri.
Veri Depolama Nedir?
Veri ambarı, verileri ve tüm ayrıntılı ayrıntılarını tanımlayan ve birleştiren merkezi bir depolama birimidir (veritabanı). Bu ayrıntılar, entegre bir veri modelinin kullanılması yoluyla bir kuruluşların müşteri tabanına, servis sağlayıcılara, tedarikçilere, işlemlere veya iş süreçlerine ilişkin bilgileri içerebilir. (İş süreci yönetimi hakkında bilgi edinmek için, bkz. BPM ve SOA: İşleri Nasıl Yönlendirir.)
Veri depolama, bir şirket genelinde kullanıma sunulan çeşitli kaynaklardan veri çeker; bu veriler daha sonra çeşitli şekillerde analiz edilebilir. Bir veri ambarı, entegre, kalıcı, zamana bağlı ve konuya yönelik bir bilgi toplamadır. Bunun anlamı, bir veri deposunun aşağıdaki hedeflere ulaşması gerektiğidir:
- İşletme meta verilerine erişin ve gönderin
- Veri kalitesini iyileştirin ve oluşturulan rapor tutarsızlıklarını en aza indirin
- Birçok farklı kaynaktan gelen verileri entegre edin ve veri paylaşımını sağlayın
- Geçmiş ve güncel verileri etkili ve verimli bir şekilde birleştirerek tüm raporlama ihtiyaçlarının hızını ve performansını artırın
Veri Türleri
Bir veri ambarı, çeşitli kaynaklardan veri alarak ve işletme kullanıcılarının tek bir paylaşılan konumdan kritik verilere hızlı bir şekilde erişmelerini sağlayarak gelişmiş iş zekası teknikleri sunar. Bir veri ambarında toplanan verilerin türü belirli bir zaman diliminde konuya yönelik, entegre edilmiş ve tanımlanmış veya senkronize edilmiştir.
Veri depolamaya gelince, dört temel veri türü vardır:
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Zamanla Değişen Veriler
Zamana göre değişen veriler, veri ambarında depolanan tüm bilgilerin güncel ve gerçek zamanlı olarak oluşturulmasını sağlar. Veri ambarındaki tüm kilit yapılar, son beş ila 10 yıl gibi ufuk perspektifinden bilgi sağlayarak bir zaman unsuru içerir.
Konu Odaklı Veri
Konu odaklı veriler, bir işletmenin müşteriler, satışlar, ürünler ve hizmetler gibi ana konu kategorilerine dayanarak düzenlenir. Konu yönelimi, kurumun kilit karar vericileri tarafından kullanılacak verilerin modeline ve analizlerine odaklanarak belirtilen konu sorunlarının basit ve özlü bir değerlendirmesini sağlar.
Entegre Veri
Entegre veriler, ilişkisel veritabanları, çevrimiçi işlem kayıtları ve düz dosyalar gibi çoklu, karışık kaynaklardan oluşur. Belirtilen kaynaklar başarıyla entegre olduktan sonra, veri temizliği uygulanır. Bu özellik ölçümlerinde tutarlılığı, adlandırma kurallarını, kodlama yapılarını ve anahtar terimleri veri dönüşümü yoluyla sağlar.
İş Analitiği ve Rapor Oluşturma
Bir veri ambarı, çok boyutlu veri modellemeye dayanmaktadır. Çok boyutlu bir veri modeli, bir veri küpü şeklinde, verilerin birden fazla boyutta denetlenmesini ve görüntülenmesini sağlayan çeşitli farklı görünümler oluşturur. Bir veri ambarı, bir kuruluş genişlediğinde ve geliştiğinde kullanılan ilk adımlardan biridir. Öncelikle bir şirket iş analizine yatırım yapmaya karar verdiğinde kullanılır. İş analizi, kurumun iş gereksinimlerini belirlemek ve istatistiksel verilere dayanarak iyileştirmeyi belirlemek için kullandığı çeşitli teknolojik uygulama ve prosedürleri alır.
İş analizi, kuruluşların, iş sonuçlarını tahmin etmek, şekillendirmek ve iyileştirmek için kullanılabilecek modelleri keşfetmelerine ve tanımalarına yardımcı olur. Bununla birlikte, sonuçları gerçekten de önemli olan bu süreçte toplandı, çünkü bunlar yeni stratejilerin oluşturulmasını, uygulanmasını ve yönetimini önermek için kullanılıyor. (Arka plan okumak için, İş Zekasına Giriş bölümüne bakın.)
İş analitik çözümleri, geçmiş performansı değerlendirmek ve gelecekteki iş planlaması ve alternatiflerine hazırlanmak için nicel ve istatistiki bilgi temelli veriler alır. İş verilerinin toplanması, genellikle istatistik yazılımı kullanılarak makineler veya uygulamalar tarafından üretilir. Bu yüzden birçok şirket analitik temelli iyileştirmeler yapmak için istatistiksel yazılım kullanmaktadır.
İstatistiksel Yazılım ve İş Zekası
İstatistiksel yazılım aynı zamanda iş zekası (BI) yazılımı olarak da adlandırılır. Birçok şirket için, belirli bir yazılım seçim süreci yoktur; diğerleri ise kurumsal bir standarda uymakta ya da henüz aktif hale getirilmesi gereken bir veritabanı veya raporlama aracına sahiptir. Uygun analitik yazılımı seçerken kullanılan süreç, bir BI stratejisi oluşturmak ve daha önce belirlenmiş genel iş gereksinimlerine uymakla başlar.
İşletme yöneticileri ve analistler uygun yazılımı seçmede ve işletme analiz tekniklerinin onları doğru yönde başlatmasını sağlamada büyük rol oynamaktadır. Amazon gibi işletmelerin, hedef pazarın en rahat olduğu fiyat aralıklarını bulmak için müşteriler arasında satın alma davranışındaki eğilimleri takip ettiği bilinmektedir. İşletmeler daha sonra toplam kar marjı üzerinde çok fazla bir etkiye neden olmadan rekabetçi fiyat oranlarını etkin bir şekilde belirleyebilirler. Önceden tanımlanmış bir BI stratejisi olmadan, satın alınan yazılım türünün ihtiyaç duyduğu uygun özelleştirme yeteneklerine sahip bir organizasyon sağlamayacağı yaygındır.
Veri madenciliği
Veri madenciliği, kanıt ve gerçeğe dayalı kararlar almak için yararlı görüşler üretmek için verilerin derine kazılmasını içerir. Teknik açıdan, veri madenciliği, geniş ilişkisel veritabanlarındaki çeşitli alanlar arasında korelasyon veya kalıp bulmak için kullanılabilir. Daha spesifik olarak, bilgiyi birden fazla perspektiften analiz etme ve faydalı verilere özetleme sürecidir. En iyi senaryoda, bu öngörüler bir işletmenin maliyetleri düşürmesine, satışları artırmasına ve diğer önemli performans göstergelerini etkilemesine yardımcı olabilir.
Veri madenciliği, farklı veri kaynakları ve kayıtlar arasında bulunan çeşitli farklı boyutları, kategorileri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılabilecek güçlü bir teknolojidir. Örneğin, perakende sektöründe, veri madenciliği bir şirketin satış alışkanlıklarını ve müşteri davranışlarını tanımasına yardımcı olabilir, böylece bilgileri avantajları için kullanmalarına izin verebilir. Bir rezil örnek, perakendecidir. Müşterilerin, hangilerinin bekleyeceğini belirleme yeteneğini belirleyerek, mağazanın, ebeveynlerin onlar için alışveriş yapma eğiliminde olduğu bir zamanda bebek ürünleri için kuponlara izin vermesini sağlar.
Özet Olarak Veri Depolama
Veri depolama tekniklerini entegre ederken ve uygularken, iş analitiği metodolojileri, kurumların genel iş stratejilerini geliştirmelerine ve BI yazılımı kullanarak optimize karar vermelerine olanak sağlar. Analytics herhangi bir organizasyonda hayati bir rol oynar ve veri madenciliği ve diğer çeşitli analitik yöntemler dahil olmak üzere birçok farklı prosedür uygun veri toplama hizmetlerini ve pazarlamayı desteklemek ve üretmek için kullanılabilir. Müşteri hizmetlerini geliştirerek, envanter yönetimini basitleştirerek, bireysel müşteri ihtiyaçlarını karşılayan ürünleri çapraz teşvik ederek ve kritik ürün ve hizmet analizi sağlayarak veri depolama teknikleriyle yeni fırsatlar ve olasılıklar keşfedilir.
Veri depolama, organizasyonların büyük veri setlerinde karmaşık soruların cevaplarını bulmalarını sağlar. Dijital veri toplama ve depolama gücü budur.