Yapılandırılmamış Veri

Yapılandırılmamış Veri Nedir?

Yapılandırılmamış veri, önceden tanımlanmış bir şemadan veya organizasyon çerçevesinden yoksun olan bilgilerdir. Yapılandırılmış verinin, veritabanları veya elektronik tablolar gibi sabit alanlarda yer almasına karşın, yapılandırılmamış veri genellikle metin ağırlıklıdır ve tarih, sayı ve gerçekler gibi çeşitli veri tiplerini barındırır.

Bu yapı eksikliği, verinin geleneksel veri yönetim araçlarıyla toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini zorlaştırır. IDC, 2025 yılına kadar küresel veri hacminin 175 zettabayta ulaşacağını ve bunun %80’inin yapılandırılmamış olacağını öngörüyor. Yapılandırılmamış verilerin yaklaşık %90’ı analiz edilmemiş durumda olup genellikle “karanlık veri” olarak adlandırılır.

Yapılandırılmamış Verinin Özellikleri

• Önceden Tanımlanmış Bir Yapının Olmaması: Veri, sabit bir şemaya uymadığından, önceden tanımlanmış sütun veya satır yapıları olmadan depolanabilir. Bu esneklik, organizasyon ve erişimi karmaşık hale getirir.
• Çeşitli Formatlar: Metin belgeleri, e-postalar, görseller, videolar, ses dosyaları, sosyal medya paylaşımları ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli veri tiplerini kapsar. Her format, yer, etkinlik, jest veya duygular gibi verinin bağlamına dair zengin bilgiler içerir.
• Yüksek Hacim: Günümüzde üretilen verilerin büyük çoğunluğu yapılandırılmamıştır. Tahminlere göre, kuruluşlar tarafından oluşturulan tüm verilerin yaklaşık %80-90’ı yapılandırılmamış veridir ve bunların işlenmesi ve analizinde gelişmiş araçlar ve teknikler gereklidir.
• Karmaşıklık: Verinin analiz edilmesi için genellikle gelişmiş algoritmalar ve önemli miktarda hesaplama kaynağı gerekir; uygulanabilir içgörüler elde etmek için ileri düzey yapay zeka ve makine öğrenimi araçları kullanılır.

Yapılandırılmamış Veriye Örnekler

Metinsel Veriler

• E-postalar: Kişiler veya gruplar arasındaki iletişimler; ekler ve multimedya içerebilir. E-postaların analizi, müşteri geri bildirimleri ve kurumsal iletişim desenleri hakkında içgörüler sağlar.
• Kelime İşlem Belgeleri: Microsoft Word gibi uygulamalarla oluşturulan raporlar, notlar ve diğer metin belgeleri. Bu belgeler, duygu analizi ve içerik kategorilendirmesi için işlenebilir.
• Sunumlar: PowerPoint gibi araçlarla hazırlanan slaytlar ve sunumlar; genellikle iş analitiğinde kullanılır.
• Web Sayfaları: Bloglar ve makaleler dahil olmak üzere web sitelerindeki içerikler; trend ve pazar araştırması için analiz edilebilir.
• Sosyal Medya Paylaşımları: Twitter, Facebook ve LinkedIn gibi platformlardaki güncellemeler, yorumlar ve mesajlar; duygu analizi ve marka takibi için zengin bir kaynaktır.

Multimedya Verileri

• Görseller: JPEG, PNG ve GIF gibi formatlarda fotoğraflar, grafikler ve illüstrasyonlar. Görüntü analizi, yüz tanıma ve tıbbi teşhis gibi uygulamalar için önemlidir.
• Ses Dosyaları: MP3 ve WAV gibi formatlarda ses kayıtları, müzik dosyaları ve podcastler. Ses analizi, konuşmadan metne dönüşüm ve sesli asistanlarda kullanılır.
• Video Dosyaları: MP4, AVI ve MOV gibi formatlarda kayıtlar ve klipler; video gözetimi ve otomatik içerik tanıma için kullanılır.

Makine Tarafından Üretilen Veriler

• Sensör Verileri: Akıllı telefonlar, endüstriyel ekipman ve IoT cihazlarındaki sensörlerden toplanan bilgiler; sıcaklık ölçümleri, GPS koordinatları ve çevresel veriler dahil. Bu veriler kestirimci bakım ve operasyonel verimlilik için kritiktir.
• Log (Günlük) Dosyaları: Yazılım uygulamaları ve sistemler tarafından oluşturulan ve kullanıcı aktiviteleri, sistem performansı ile hataları izleyen kayıtlar; siber güvenlik ve performans izleme için gereklidir.

Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri Karşılaştırması

Yapılandırılmamış Veri Nasıl Kullanılır?

Yapılandırılmamış veri, içgörü elde etmek ve bilinçli kararlar almak isteyen kuruluşlar için büyük bir potansiyel taşır. İşte başlıca kullanım alanları:

Müşteri Analitiği

İşletmeler, müşteri etkileşimlerinden (e-postalar, sosyal medya paylaşımları ve çağrı merkezi dökümleri gibi) elde edilen yapılandırılmamış verileri analiz ederek müşteri duyarlılığı, tercihleri ve davranışları hakkında daha iyi anlayış kazanabilir. Bu analiz, müşteri deneyimini iyileştirmek ve hedefli pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılabilir.

Kullanım Senaryosu:
Bir perakendeci, yeni ürün serisine yönelik müşteri memnuniyetini ölçmek için sosyal medya paylaşımlarını ve incelemelerini toplar ve analiz eder; böylece ürünlerini buna göre uyarlayabilir.

Duygu (Sentiment) Analizi

Duygu analizi, yapılandırılmamış metinsel verinin duygusal tonunu belirlemek için işlenmesini kapsar. Kuruluşların halk görüşünü anlamalarına, marka itibarını izlemelerine ve müşteri endişelerine yanıt vermelerine yardımcı olur.

Kullanım Senaryosu:
Bir şirket, yeni bir reklam kampanyasına yönelik kamuoyunun tepkisini değerlendirmek için tweet ve blog gönderilerini takip eder ve gerçek zamanlı düzenlemeler yapabilir.

Kestirimci Bakım

Kuruluşlar, sensör ve loglardan elde edilen makine tarafından üretilen yapılandırılmamış veriyi analiz ederek ekipman arızalarını önceden tahmin edebilir ve bakım programlarını öngörülü şekilde planlayabilir; böylece arıza süresi ve maliyetleri azaltılır.

Kullanım Senaryosu:
Bir endüstriyel üretici, makinelerden gelen sensör verilerini analiz ederek bir parçanın ne zaman arızalanabileceğini tahmin eder ve zamanında değişimini sağlar.

İş Zekâsı ve Analitik

Yapılandırılmamış veri, iş zekâsı çalışmalarını kurumsal verilerin daha kapsamlı bir görünümünü sağlayarak zenginleştirir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verinin birleştirilmesiyle daha derin içgörüler elde edilir.

Kullanım Senaryosu:
Bir finans kuruluşu, müşteri e-postalarını ve işlem verilerini analiz ederek dolandırıcılığı daha etkili biçimde tespit eder.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi

NLP ve makine öğrenimi gibi ileri teknikler sayesinde yapılandırılmamış veriden anlamlı bilgiler çıkarılabilir. Bu teknolojiler, otomatik özetleme, çeviri ve içerik kategorilendirme gibi görevleri kolaylaştırır.

Kullanım Senaryosu:
Bir haber toplayıcı, makaleleri konularına göre kategorize etmek ve okuyucular için özetler oluşturmak için NLP kullanır.

Yapılandırılmamış Verinin Zorlukları

Depolama ve Yönetim

• Hacim: Bu verinin miktarı, ölçeklenebilir depolama çözümleri gerektirir.
• Maliyet: Büyük miktarda veriyi depolamak pahalı olabilir; maliyet etkin yaklaşımlar gerektirir.
• Organizasyon: Önceden tanımlı bir yapı olmadığından, yapılandırılmamış veriyi düzenlemek ve erişmek karmaşıktır.

İşleme ve Analiz

• Karmaşıklık: Yapılandırılmamış verinin analizi, gelişmiş algoritmalar ve önemli ölçüde hesaplama kaynağı gerektirir.
• Veri Kalitesi: Yapılandırılmamış veride hatalar, tekrarlar veya alakasız bilgiler olabilir.
• Uzmanlık Gereksinimi: Büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve NLP konusunda uzmanlara ihtiyaç vardır.

Güvenlik ve Uyumluluk

• Veri Güvenliği: Hassas verilerin ihlallerden korunması kritiktir.
• Uyumluluk: Verinin GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uygun şekilde işlenmesi ek karmaşıklık getirir.

Yapılandırılmamış Veriyi Yönetmek İçin Teknikler ve Araçlar

Depolama Çözümleri

• NoSQL Veritabanları: MongoDB ve Cassandra gibi veritabanları, yapılandırılmamış ve yarı-yapılandırılmış verilerle çalışmak üzere tasarlanmıştır; esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar.
• Veri Gölleri: Tüm veri tiplerinin kendi doğal formatlarında depolanabildiği merkezi depolar; büyük ölçekli analizlere olanak tanır.
• Bulut Depolama: Amazon S3, Google Cloud Storage ve Microsoft Azure Blob Storage gibi hizmetler, ölçeklenebilir ve maliyet etkin seçenekler sunar.

Veri İşleme Çerçeveleri

• Hadoop: Büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri üzerinde dağıtık olarak işlenmesini sağlayan açık kaynaklı bir çerçevedir; basit programlama modelleri kullanır.
• Apache Spark: Büyük veri için hızlı ve genel amaçlı küme (cluster) hesaplama sistemi olup bellek içi işleme desteği sunar.

Analitik Araçlar

• Metin Analitiği ve NLP:
  • Duygu Analizi: Metin verisindeki duygusal tonu değerlendiren araçlar.
  • Varlık Tanıma: Metin içindeki ana unsurların tanımlanması ve kategorize edilmesi.
  • Makine Öğrenimi Algoritmaları: Kümeleme ve sınıflandırma gibi teknikler ile desen ve içgörülerin ortaya çıkarılması.
• Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden faydalı bilgilerin çıkarılması; gizli desen ve içgörülerin keşfedilmesi.