Veri yönetimi sözlüğü

Veritabanı nedir?

Veri tabanları, verilere erişimi organize etmeye, depolamaya, yönetmeye, korumaya ve denetlemeye yönelik bir tesistir. Veri tabanları, birçoğu programlar ve veri sorguları tarafından erişim kolaylığı için ilişkisel modele uyan bir dizi farklı şemaya (şema) göre tasarlanmıştır. Ortak veri tabanı türleri arasında ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS), bellek içi veritabanları, nesne yönelimli veritabanları (OODBMS), NoSQL veritabanları ve NewSQL veritabanları bulunur.

Veri yönetimi nedir?

Veri yönetimi; veri toplamak, denetlemek, korumak, değiştirmek ve sunmak için gerekli tüm işlevleri ifade eder. Veri yönetimi sistemleri arasında veritabanları, veri ambarları ve veri martları; veri toplama, depolama ve alma araçları ile doğrulama, kalite ve uygulamalarla ve analitik araçlarla entegrasyona yardımcı olacak yardımcı araçlar yer alır. İşletmelerin, belirli sorumluluk alanlarına yönelik olarak ortaya çıkan veya endemik olan veriler için sorumluluk belirlemek üzere bir veri stratejisine ihtiyacı vardır.

Veritabanı yönetimi nedir?

Veritabanı yönetimi, verileri depolamak, işlemek, değiştirmek ve korumak için gerekli olan süreçleri ve prosedürleri ifade eder. Birçok kuruluşta, bu tür prosedürlerin oluşturulması ve denetlenmesi sorumluluğu, bir Veritabanı Yöneticisinin (DBA) veya benzer bir pozisyonun birincil sorumluluğudur. Çoğu kuruluş, veritabanını yönetmek için birincil araç olarak ticari bir veritabanı yönetim sistemine (DBMS) güvenir.

Veritabanı yönetim sistemi (DBMS) nedir?

Veritabanı yönetim sistemi (DBMS), veritabanı yönetimi için bir depolama yapısı ve veri yönetimi olanağı sağlayan yazılım araç setidir. DBMS lisanslı bir kurumsal kaynak planlama (ERP) sisteminin, gerekli ayrı bir satın alma işleminin, sistem yazılımının bir parçasının (işletim sistemi) veya ayrı olarak lisanslanan bir yazılım ürününün ayrılmaz bir parçası olabilir. Kaynak ne olursa olsun, uygulamaların hem uygulamaların hem de VTYS'nin etkili işlevselliği için karşılıklı olarak bağımlı olduklarından DBMS'nin etrafında ve/veya tamamen entegre olarak inşa edilmesi şarttır. DBMS aslında veritabanı yönetimi için bir araç setidir.

SQL veritabanı nedir?

SQL veri tabanı, verileri tablolarda ve satırlarda depolayan ilişkisel bir veritabanıdır. Veri kalemleri (satırlar) verimlilik sağlamak, fazlalıklardan kaçınmak ve kolay, esnek alma olanağı sağlamak için ortak veri kalemleri temelinde bağlanır. SQL adı, kullanıcıların veri depolama, manipülasyon ve alma için herhangi bir uyumlu veritabanını öğrenip uygulayabilecekleri Yapılandırılmış Sorgu Dili'nden, araç kitinden ve doğal dil sorgu protokolünden türetilir.

NoSQL veritabanı nedir?

Yapı yetersizliğinden dolayı SQL'in destekleyemediği yapılandırılmamış verileri işlemek için NoSQL veri tabanları geliştirildi. NoSQL, dinamik şemalar ve çeşitli ön işleme tekniklerini içeren bu sınırlamanın üstesinden gelmek için yaratıcı teknikler kullanır. Yapılandırılmamış veriler için en yaygın veri tabanı türleri anahtar-değer, belge, sütun ve grafik veritabanlarıdır ve genellikle video, grafik, serbest metin ve ham sensör çıktısı gibi şeyleri içerir.

İlişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) nedir?

İlişkisel veritabanı yönetim sistemi ilişkisel veri modelini temel alan bir veritabanı yönetim sistemidir (DBMS). RDBMS'nin içerikleri, satırlardan ve sütunlardan oluşan tablolarda, her tablo başka bir nesne veya birimle ilişkili olabilecek belirli bir nesneyi veya birimi temsil edecek şekilde saklanır. Bir RDBMS tipik olarak birden fazla tablo içerir ve verilerin doğruluğunu, tutarlılığını, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlayan ek işlevlerin yanı sıra karmaşık sorgular aracılığıyla birbirlerine göre verilere erişmek için bir SQL arayüzü içerir.

CDBMS nedir?

CDBMS, Gartner tarafından ortaya atılan ve esas olarak yukarıdaki RDBMS için bir bulut dağıtım modelini tanımlayan bir terimdir.

Yapılandırılmış veri nedir?

Yapılandırılan veriler satırlar ve sütunlar halinde düzgün bir şekilde biçimlendirilir ve ön tanımlı alanlarla eşlenir. Genellikle Excel elektronik tablolarında veya ilişkisel veri tabanlarında depolanır. Bunlara örnek olarak mali işlemler, demografik bilgiler ve makine günlükleri verilebilir. Yakın zamana kadar, yapılandırılan veriler işletmeler için tek kullanılabilir veri türüydü.

Yapılandırılmamış veri nedir?

Yapılandırılmamış veriler satırlar ve sütunlar halinde düzenlenmez; bu da depolamayı, analiz etmeyi ve aramayı daha zor hale getirir. Bunlara örnek olarak ham Nesnelerin İnterneti (IoT) verileri, video ve ses dosyaları, sosyal medya yorumları ve çağrı merkezi transkriptleri verilebilir. Yapılandırılmamış veriler genellikle veri göllerinde, NoSQL veri tabanlarında veya modern veri depolarında depolanır.

Yarı yapılandırılmış veri nedir?

Yarı yapılandırılmış veriler, semantik etiketler veya meta veriler gibi bazı organizasyon özelliklerine sahiptir ancak elektronik tablonun veya ilişkisel veri tabanının satırlarına ve sütunlarına uygun değildir. Yarı yapılandırılmış verilere iyi bir örnek, gönderen ve alıcı adresleri gibi bazı yapılandırılmış verileri içeren fakat aynı zamanda iletinin kendisi gibi yapılandırılmamış verileri de içeren e-postadır.

Veri eşleme nedir?

Veri eşleme, farklı veri yapıları veya veri tabanları arasında alan eşleştirme işlemidir. Veri tabanları birleştirilecekse, verilerin bir sistemden veya veritabanından diğerine geçişi yapılıyorsa ya da veri ambarlamada sıklıkla olduğu gibi tek bir uygulama veya analitik araç içinde farklı veri kaynakları kullanılacaksa bu gerekli bir adımdır. Veri eşleme, tüm verileri koordine bir şemaya veya biçime getirmek üzere bir kural kümesi geliştirilebilmesi için benzersiz, çakışan ve yinelenen bilgileri tanımlar.

Veri modelleme nedir?

Yeni veya alternatif bir veri tabanı yapısı oluştururken tasarımcı, verilerin veri tabanına nasıl ve veri tabanından nasıl aktarılacağına ilişkin bir diyagram ile başlar. Veri akışlarını diyagramlama, veri modelleme olarak adlandırılır. Yazılım mühendisleri bu akış diyagramından veri akışı gereksinimlerini verimli bir şekilde desteklemek için veri biçimlerinin, yapılarının ve veritabanı işleme işlevlerinin karakteristiklerini tanımlayabilir.

Veri ambarı nedir?

Veri ambarı, birçok farklı kaynaktan (dahili ve harici) veriler için tek ve kapsamlı bir depolama tesisi sağlar. Temel amacı iş zekası (BI), raporlama ve analitik için veri sağlamaktır. Modern veri depoları yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm veri türlerini depolayabilir ve yönetebilir ve genellikle daha fazla ölçeklenebilirlik ve kullanım kolaylığı için bulutta dağıtılır.

Veri gölü nedir?

Veri gölü, ham veya doğal biçiminde depolanan geniş bir veri havuzudur. Veri gölleri genellikle yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere Büyük Verileri depolamak için kullanılır.

Big Data nedir?

Büyük Veri; yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerin son derece büyük veri kümelerini tanımlayan bir terimdir. Büyük Veri genellikle beş Vs ile karakterize edilir: toplanan verilerin daha net hacmi, veri türlerinin çeşitliliği, verilerin oluşturulma hızı, verinin doğruluğu ve değeri. Big Data yönetim sistemleri ve analitikleri ile şirketler, karar alma mekanizmalarına ve eylemlere yön veren derin içgörüler elde etmek için Büyük Verileri madencilik yapabilir.

Küçük veri nedir?

Büyük ölçüde hacimli ve karmaşık olan Büyük Veri'nin aksine, küçük veriler insanların anlaması kolaydır. Küçük veri kümeleri, pazarlama anketlerinden günlük elektronik tablolara kadar her şeyi içerebilir ve hatta tek bir sosyal medya gönderisi veya e-posta kadar "küçük" olabilir. Şirketler, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını daha da derin içgörüler için eğitmek amacıyla Büyük Veri'nin yanı sıra küçük verilerden de giderek daha fazla yararlanıyor.

Kalın veri nedir?

Kalın veriler, tüketicilerin günlük duygusal yaşamlarına yönelik içgörü sağlayan niteliksel bilgilerdir. Gözlemleri, hisleri ve tepkileri içerir - tipik olarak nicelenmesi zor olan şeyler. Büyük Veri ile birleştirildiğinde, bir tüketicinin tercihleri ve gereksinimleri hakkında çok kapsamlı bir tablo ortaya çıkar.

Veri entegrasyonu nedir?

Veri entegrasyonu; veri alma, dönüştürme, birleştirme ve hazıredim işlemlerini gerektiği yerde ve ne zaman gerçekleştirdiğidir. Bu entegrasyon, tüm uygulamaların ve iş süreçlerinin veri tüketimi gereksinimlerini karşılamak için iş ortaklarının yanı sıra üçüncü taraf veri kaynakları ve kullanım durumları arasında işletme ve ötesinde gerçekleşir. Teknikler arasında toplu/toplu veri taşıma, ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL), değişiklik verisi yakalama, veri çoğaltma, veri sanallaştırma, akış veri entegrasyonu, veri orkestrasyonu ve daha fazlası yer alır.

Veri sanallaştırma nedir?

Veri sanallaştırma, şirketlere, sanal bir veri katmanında farklı sistemler ve biçimlerde tüm kurumsal verilerin birleştirilmiş bir görünümünü sağlar. Verileri çoğaltmak yerine, veri sanallaştırma verileri kendi kaynak sistemlerinde bırakır ve sadece gerçek zamanlı olarak kullanıcılara ve uygulamalara sanal bir temsili açığa çıkarır. Veri sanallaştırma, kullanıcıların fiziksel konumu, biçimi veya protokolü ne olursa olsun verileri keşfetmesine ve manipüle etmesine olanak sağlayan veri entegrasyonuna yönelik modern bir yaklaşımdır.

Veri kumaşı nedir?

Veri kumaşı, mimarinin ve teknolojinin özelleştirilmiş bir birleşimidir. Farklı lokasyonları, kaynakları ve veri türlerini bağlantılı hale getirmek için dinamik veri entegrasyonundan ve orkestrasyondan yararlanır. Veri kumaş platformunda tanımlandığı gibi doğru yapılar ve akışlar ile şirketler, nerede olduğuna veya nasıl oluşturulduğuna bakılmaksızın hızlı bir şekilde erişebilir ve verileri paylaşabilir.

Veri ağı nedir?

Veri ağı, veri yönetimine yönelik olarak dağıtılmış bir mimari çerçeve kullanan bir yaklaşımdır. Başka bir deyişle: İşletme genelinde belirli veri kümelerinin sorumluluğunu ve sorumluluğunu, bu verilerin ne anlama geldiğini ve verilerin en iyi şekilde nasıl kullanılacağını anlamak için uzman uzmanlığına sahip kullanıcılara yayılır.

Veri kanalı nedir?

Veri kanalı, kaynağındaki herhangi bir veri türünü bulmaya, temizlemeye, dönüştürmeye ve analiz etmeye yönelik bir dizi otomatik ve yinelenebilir süreci tanımlar. Veriler üretildiği yere yakın analiz edildiğinden, iş kullanıcıları ihtiyaç duydukları bilgileri daha düşük maliyetle hızlı bir şekilde analiz edebilir ve organizasyonla paylaşabilir. Veri boru hatları, daha hızlı ve daha etkili hale getirmek için makine öğrenmesi gibi teknolojilerle de geliştirilebilir.

Veri siloları nelerdir?

Veri silosu, bir işletmedeki belirli departmanların veya işlevsel alanların verileri ve bilgileri diğer departmanlarla paylaşmadığı durumlara ilişkin bir iftira terimidir. Bu izolasyon, şirket hedeflerine yönelik koordine çabaları önler ve düşük performans (ve yetersiz müşteri hizmeti), yüksek maliyetler ve pazar taleplerine ve değişikliklerine genel yanıt verememe ile sonuçlanır. Mükerrer ve gereksiz verilerin mutabakatını yapmak zordur, ayrıca aktiviteleri koordine etmeye ve işi etkili bir şekilde yönetmeye yönelik girişimleri daha da önler.

Veri sarmalama nedir?

Veri sarmalama, ham verilerin alınması ve yerleşik veritabanları ve uygulamalarla uyumlu bir biçime dönüştürülmesi işlemidir. Süreç ham verilerin kullanışlı hale getirilmesi için verilerin gerektiği şekilde yapılandırılmasını, temizlenmesini, zenginleştirilmesini ve doğrulanmasını içerebilir.

Veri güvenliği nedir?

Veri güvenliği, verileri yetkisiz erişim veya maruz kalma, olağanüstü durum veya sistem arızasından güvenli hale getirme ve aynı zamanda meşru kullanıcılar ve uygulamalar için kolayca erişilebilir hale getirme eylemidir. Yöntem ve araçlar arasında veri şifreleme, anahtar yönetimi, yedeklilik ve yedekleme uygulamaları ve erişim denetimleri yer alır. Veri güvenliği, her boyuttaki ve türdeki kuruluşun, müşteri ve kurumsal verileri, sürekli artan veri ihlalleri ve gizlilik risklerine karşı koruma altına alması gereksinimidir. İş sürekliliği ve olağanüstü durum kurtarma için fazlalık ve yedeklemeler önemlidir.

Veri gizliliği nedir?

Veri gizliliği, verileri yetkisiz erişim veya ifşadan koruyacak şekilde işlemeye yönelik politikalar ve uygulamalar anlamına gelir. Veri gizliliği politikaları ve uygulamaları; bilgilerin kuruluşun veri stratejisine göre nasıl toplandığını ve saklandığını, üçüncü taraflarla nasıl paylaşılabileceğini veya paylaşılamayacağını ve düzenleyici kısıtlamalara nasıl uyulacağını kapsar. Veri gizliliği, depolanan bilgilerin bütünlüğünü ve güvenliğini korurken müşteri beklentilerini karşılayan bir işletme zorunluluğudur.

Veri kalitesi nedir?

Veri kalitesi, verilerin uygunluğunu ve güvenilirliğini açıklayan bulutsuz bir terimdir. İyi, kaliteli veriler basitçe verilerin doğru (anlattıklarının gerçekten temsil edildiği), güvenilir (tutarlı, denetlenebilir, düzgün yönetilen ve korumalı) olduğu ve kullanıcıların ve uygulamaların gerektirdiği ölçüde eksiksiz olduğu anlamına gelir. Veri kalitesi ancak endüstriyel mukavemet araçları ve sistemleri ile gerçekleştirilen, uygun şekilde tasarlanmış ve yürütülen bir veri stratejisi ile, titizlikle takip edilen veri yönetimi politikaları ve prosedürleri ile sağlanabilir.

Veri doğrulama nedir?

Veri doğrulama, içe aktarmadan veya kullanmadan önce verilerin kalitesini, doğruluğunu ve geçerliliğini belirleme sürecidir. Doğrulama, verilerin kimliğini doğrulamaya yönelik bir dizi aktivite ve süreçten ve kopyaların kaldırılması, belirgin hataların veya eksik kalemlerin düzeltilmesi ve olası biçimlendirme değişiklikleri (veri temizleme) dahil olmak üzere genel olarak "temizleme" veri öğelerinden oluşabilir. Veri doğrulama, önemli kararları almak için ihtiyacınız olan bilgilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlar.

Veri temizleme nedir?

Veri temizleme, bir veri kümesindeki, tablodaki veya veritabanındaki hataları kaldırma ya da düzeltme işlemidir. Bu hatalar; bozuk, yanlış, ilgisiz veya eksik bilgileri içerebilir. Veri taraması olarak da adlandırılan bu süreç, çift veri ve eksilmeyen yazım hataları ve sayısal kümeler gibi diğer tutarsızlıkları bulur. Veri temizleme, yanlış bilgileri kaldırabilir veya boş alanlar ya da eksik kodlar gibi belirgin hataları düzeltebilir.

Veri bütünlüğü nedir?

Veri bütünlüğü, uzun vadede verilerin doğruluğunu ifade eder. Veriler girildikten veya içe aktarıldıktan, sarmalandıktan, doğrulandıktan, temizlendikten ve saklandıktan sonra veri bütünlüğü, veri kalitesinin korunduğuna ve kullanıcıların, gidilen verilerin değiştirilmediğinden ve değiştirilmeyeceğinden emin olabileceğine dair bir ifadedir. Alınan veriler, başlangıçta depolananla aynıdır. Bazen veri kalitesi için eşanlamlı olarak kullanılan veri bütünlüğü güvenilirlik ve güvenilirlik hakkındadır.

Veri yönetimi nedir?

Veri yönetişimi, bir organizasyon genelinde uygun veri yönetimini sağlamaya yönelik politikalar ve uygulamalardır. BT altyapısını oluşturur ve belirli veri türlerinin işlenmesi ve korunması konusunda yetki ve sorumluluğa sahip kişileri (veya pozisyonları) adlandırır. Etkili veri yönetişimi verilerin mevcut, güvenilir, güvenli ve uyumlu olmasını ve kötüye kullanılmamasını sağlar.

Veri sorumluluğu nedir?

Veri sorumluluğu; veri doğruluğu, güvenilirlik, bütünlük ve güvenlik sağlamak için veri yönetişimi politikalarının ve prosedürlerinin uygulanmasıdır. Veri sorumluluğu sorumlulukları ile atanan kişiler, verileri işlemek, depolamak ve korumak için kullanılan prosedürleri ve araçları yönetir ve denetler.

Veri mimarisi nedir?

Veri mimarisi, bir organizasyonun verilerini ve nasıl kullanılacağını ve yönetileceğini tanımlayan yapı, ilkeler ve kurallar için genel tasarımdır. Veri mimarisi, iş ihtiyaçlarını ve hedeflerini desteklemek için veri stratejisinin nasıl uygulandığına ilişkin ayrıntıları içerir ve veri tabanlarının, prosedürlerin, güvenliklerin, güvenliğin ve veri yönetişiminin geliştirilmesine temel oluşturur.

Ana veri yönetimi nedir?

Ana veri yönetimi (MDM), tüm önemli iş verileri için tek bir “ana” referans kaynağı oluşturma uygulamasıdır. Ana verilerin işlenmesini tanımlamaya, yönetmeye ve denetlemeye (veya yönetmeye) yönelik politikalar ve prosedürler içerir. Merkezi ana veri yönetimi, çift bilgi içeren dağınık veritabanlarından ve zamanında güncellenen ancak başka bir yerde güncellenmeyen; eski, bozuk veya yeri değiştirilmiş koordinasyonsuz veriler içeren çakışmaları ve karışıklıkları ortadan kaldırır. İşletmenin tamamına hizmet edecek tek bir versiyona sahip olmak, kuruluşun tüm bölümlerinin aynı tanımlar, standartlar ve varsayımlarla çalıştığı anlamına gelir.

Analitikler nelerdir?

Analitik terimi, verilerin sistematik analizini ifade eder. Analitik uygulamaları ve araç kitleri, kullanıcıların işletmeleri, operasyonları ve pazarları hakkında faydalı öngörüler edinmelerine olanak sağlayan örnekleri, eğilimleri, ilişkileri ve diğer zekaları ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini manipüle edebilen matematiksel algoritmalar ve hesaplama motorları içerir. Birçok modern analitik araç kiti, teknik olmayan iş insanları tarafından kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve veri bilimcilerinin veya BT uzmanlarının minimum desteği ile bu analizleri gerçekleştirmelerini sağlar.

Zenginleştirilmiş analitikler nelerdir?

Genişletilmiş analitikler, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme (NLP) dahil olmak üzere yapay zeka teknolojileriyle "artırılmış" analitiklerdir. Zenginleştirilmiş analitikler, kullanıcıların süreçteki birçok karmaşık adımı otomatikleştirebilir ve teknik olmayan kullanıcıların bile verileri doğal, etkileşimli bir şekilde sorgulamasına olanak tanır.

Veri madenciliği nedir?

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden kullanışlı bilgiler çekme eylemidir. Veri madenciliği genellikle örnekleri, eğilimleri, anormallikleri, ilişkileri, bağımlılıkları ve diğer faydalı zekaları ortaya çıkarmak için analitik araçları kullanan iş kullanıcıları tarafından yapılır. Veri madenciliği, dolandırıcılık ve siber güvenlik endişelerini tespit etmekten tahminleri iyileştirmeye ve performans geliştirme fırsatları bulmaya kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

Veri profili oluşturma nedir?

Veri profili oluşturma, bir veri kümesi hakkında doğruluk, eksiksizlik ve geçerlilik gibi istatistikleri ve özellikleri toplama uygulamasıdır. Veri profili oluşturma, fazlalıklar, eksik değerler ve tutarsızlıklar gibi veri kalitesi sorunlarının tespit edilmesine yardımcı olabileceğinden veri doğrulama ve veri temizleme çabalarında kullanılan tekniklerden biridir.