Dijital pazarlama ve bilgi teknolojisi dünyasında yaygın olarak kullanılan terimler, her iki terim de verilerin iş taktikleri ve fikir üretimi için depolanması ve analiz edilmesi gereken temel ve esnek bir varlık olduğu anlamına gelir.
Bunlar, veri yorumlama ve erişilebilirlik kolaylığı için kurum ve kuruluşlar tarafından ima edilen modern yöntemlerdir. Sadece tüm süreç hassasiyet değil, aynı zamanda teknik bilgi ve gerekli yazılım gerektirir.
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Karşılaştırması
Veri madenciliği ve veri ambarı arasındaki fark, veri madenciliğinin verileri analiz etme ve çıkarma işlemi olması, veri ambarlama ise verileri kaynaklardan çıkardıktan sonra sıralı olarak depolama sürecini ifade etmesidir.
Veri madenciliği, siber çağda icat edilen veya uygulanan yeni bir kavram değildir, ancak 1930'larda erişilebilirlik ve uygulama kolaylığı için yararlı ve yararlı olmayan veri ve dosyaları ayırmak için takip edildi. Veri madenciliği, müşterinin iş alanındaki geri bildirimlerini ve gereksinimlerini analiz etmek için toplu olarak bütünlük ve ilişkilendirilebilir veri izlerini bulmak anlamına gelir. Veri madenciliği, ÇUŞ'larda ve kuruluşlarda risk yönetimi, kriz iletişimi, kurumsal analiz, dolandırıcılık değerlendirmesi ve güvenlik önlemleri sırasında da önemli bir adımdır.
'Veri ambarı' dediğimizde, doğal olarak, verilerin sırayla depolandığı ve istiflendiği, böylece ihtiyaca göre herhangi bir veri parçasının kolayca alınabileceği bir ambar fikri elde ederiz. Veri ambarı aynı şeydir, adından da anlaşılacağı kadar basittir. Bir veri ambarı, veri kalitesini, tutarlılığını ve doğruluğunu sağlarken çeşitli kaynaklardan bilgi alır. Bir veri ambarında analitik işlemenin uluslararası veritabanlarından ayrılması, sistem performansını artırır.
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma parametreleri | Veri madenciliği | Veri depolama |
| Tanım | Derlenmiş bir depolanmış veri kümesinden ilgili verileri çıkarma sürecini ifade eder. Veri madenciliği, kuruluş tarafından seçilen analiz ve doğaçlama stratejileri için kullanılır. | Veri kümelerini ortak bir erişilebilir veritabanında derleme, sıralama ve düzenleme sürecidir. Bir veri ambarı, yönetimi karar verme ve uygulama konusunda desteklemek içindir. |
| Kullanım ve uygulama | İş girişimcileri ve sahipleri tarafından veri teknisyenlerinin yardımıyla yapılır. | Bu, organizasyonun Bilgi teknisyenleri ve veri derleme teknik ekipleri tarafından yapılan çok önemli bir süreçtir. |
| Amaç | Bilgi ve veri analizi kolaylığı için. | Veri madenciliğini daha kolay ve kullanışlı hale getirmek için. Önemli verileri sıralamak ve veritabanlarına yüklemek için yapılır. |
| kayıp derecesi | Her zaman yüzde 100 doğru değildir ve doğru şekilde yapılmazsa veri sızıntılarına ve korsanlığa neden olabilir. | Alakasız ve gereksiz veri birikimi olasılığı yüksek olabilir. Veri kaybı ve veri silme de bir sorun olabilir. |
| Zaman aralığı | Veriler küçük aşamalarda düzenli olarak analiz edilir, ancak kriz iletişimi sırasında farklılık gösterebilir. | Veriler periyodik olarak yüklenir ve yığınlama, madencilik sırasında erişilebilirlik kolaylığı için yaygın bir uygulamadır. |
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, Çok Uluslu Şirketler (ÇUŞ'ler), iş merkezleri ve diğer kuruluşlar tarafından veri toplama, müşterilerin geri bildirimlerini ve gereksinimlerini anlama ve doğaçlama ile risk yönetimi sırasında benimsenen çok önemli bir adımdır. Basit bir ifadeyle veri madenciliği, ticari kuruluşlar tarafından teknisyenlerle birlikte yığılmış veri ambarlarından yararlı bilgi ve verileri ve web'den de açık kaynaklı bilgileri çıkarmak için gerçekleştirilen prosedürdür.
Ticaretin doğuşundan bu yana takip edilen dönemsel bir süreçtir. Veri madenciliği, kuruluşun ticaretle ilgili faktörlerin analizi ve müşteri geri bildirim incelemeleri için verilere ihtiyaç duyduğu dönemlerde gerekli olduğunu kanıtladığı için basit ama önemli bir süreçtir. Veri madenciliği, sistem hatalarının yanı sıra veritabanı alanını tüketen karşılıksız verilerin tespit edilmesini ve ortadan kaldırılmasını da sağlar.
Veri madenciliğini bir organizasyonda önemli bir adım haline getiren bazı önemli özellikleri ve yönleri şunlardır;
- Otomatik desen analizine olanak tanır.
- Sonuçların tahmini ve gerekli verilerin sorunsuz şekilde çıkarılması.
- Kullanıcının ihtiyaç duyduğu benzer kategorilere sahip kaynaklara odaklanır.
- Kolay yönetim için eyleme dönüştürülebilir bilgiler çıkarılır.
- Finansal yönetime yardımcı olur ve uygun maliyetli bir yöntemdir.
Veri Ambarı Nedir?
Veri Ambarı, madencilik sürecini hızlandırmaya yardımcı olduğu için veri madenciliğinin önceki aşaması olarak düşünülebilir. Veri ambarı veya DW, mühendislerin veri topladığı ve bunları toplu veritabanlarında yönettiği bir yöntemdir. Bu veritabanları, analitik, iş taktikleri ve stratejileri vb. dahil olmak üzere farklı veri kategorilerine sahip çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri içerir.
Bir veri ambarı en yaygın olarak farklı kaynaklardan gelen kurumsal verileri entegre etmek ve analiz etmek için kullanılır. Bu süreçte en önemli unsur ambarın kendisi olacaktır, bir veri ambarına DSS (Karar Destek Sistemi) de denilmektedir. Veri ambarı bir veritabanından daha az, ancak daha çok analiz ve depolama için bir niş olduğundan, DSS her zaman organizasyonun işlevsel ve operasyonel veritabanından ayrılır.
Veri Ambarı, her biri farklı işlevlere sahip temel olarak 3 türdendir. Çeşitleri ve işlevleri aşağıda listelenmiştir;
- Bir Veri Merkezi: Bir veri ambarının doğrudan bir alt aşamasıdır ve satış ve pazarlama iş kolları tarafından kullanılır. Bağımsız ve kendi kendine işleyen bir data mart, müşteriler ve gözden geçirenler gibi kaynaklardan otomatik olarak veri toplar.
- Kurumsal Veri Ambarı (EDW): Kuruluşun her bölümünü birleştiren birleşik ve somut bir veritabanı. DSS'nin çekirdeğidir.
- Operasyonel Veri Deposu (ODS): Kullanıcı verilerinden oluşur ve sık sık güncellenir. Çalışanlar için de geçerlidir.
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Arasındaki Temel Farklılıklar
- Veri madenciliği, veri kalıplarını ve kaynaklarını analiz etmek için kullanılır, ancak veri analizi ve depolaması için veri ambarı kullanılır.
- Veri madenciliği bir çıkarma işlemi olarak çalışırken, veri ambarı birleştirme ilkesine göre çalışır.
- İş girişimcileri mühendislerle birlikte veri madenciliği yapabilir, ancak veri ambarı yalnızca teknisyenler ve mühendisler tarafından yapılır.
- Veri madenciliği çoğunlukla manuel olarak yapılırken, veri ambarı AI ve otomatik filtreler yardımıyla yapılabilir.
- Birkaç tür veri madenciliği tekniği sınıflandırma analizi, anomali tespiti, kümeleme analizi vb. içerirken veri madenciliği 3 tiptir; data mart, EDW ve ODS.
Çözüm
Veri madenciliği ve veri ambarı, küresel ve ulusal tanınmayı hedefleyen her kuruluşta en çok uygulanan süreçlerden bazılarıdır. Her ikisi de veri sahtekarlığını önlemeye ve kurumsal istatistikleri ve sıralamayı iyileştirmeye yönelik adımlardır. İnce ayarlar ve bilgi günlükleri DSS tarafından sağlanır ve depolanır ve gereksinimlere göre ilgili bilgi ve verileri ortaya çıkarmak için madencilik teknikleri kullanılır.
Her iki süreç de çok önemlidir ve organizasyonun iyileştirilmesi ve yönetim kolaylığı için sırayla çalışır. Önemli kalıpları tespit etmek için veri madenciliği süreci, veri ambarı aşamasında toplanan verilere dayanır.
