Veri - Bilgi

Veri, anlam kazanmamış, ilişkilendirilmemis, özümlenmemiş, işlenmemiş gerçekler ya da bilgi parçacıklarıdır. Herhangi bir içerikten yoksun formlardadırlar. Yorum taşımazlar ancak işlenmek için hazırdırlar.

Enformasyon, veriye değer katılarak, verinin anlamlandırılmasıdır. Belli bir amaç için birbiriyle ilişkili verilerin biraraya getirilmesi, düzenlenmesi sonucu oluşur ve bir anlam taşır, haber niteliği vardır. Kurumsal olarak bakıldığında enformasyon, anlamı olan veritabanıdır.

Veriden enformasyona dönüştürme işlemi:

 Verilerin toplandığı amaç belirlenir.

 Amaca göre veriler sınıflandırılır.

 İlişkili olmayan veriler ayıklanır, hatalar düzeltilir, eksik veriler kestirimsel olarak yerine konur.

 Analiz edilerek birbirleriyle olan ilişkileri belirlenir.

 Matematiksel modeller ile algoritmalar oluşturulur.

 Belirsizlikler, değişimler, sapmalar fark edilir.

Bilgi

Veri, içerik işlemleriyle değer kazandırılarak enformasyona dönüştürülmektedir.

Enformasyon veriden doğmaktadır ve enformasyon da bilgiye dönüşmektedir. Genel olarak bilgi, veri ve enformasyonun yorumlanmasıyla ortaya çıkar.

Verinin bilgiye dönüşme süreci:

 Toplama

 Sınıflandırma

 Düzenleme

 Özetleme

 Saklama

19

 Yeniden elde etme

 İletme

Bilgi türleri:

 Ampirik bilgi: Belli bir yönteme dayanmayan sadece duyum ve algıya dayanan gündelik yaşantılardan elde edilen pratik bilgilere ampririk adı verilir?

 Pragmatik bilgi: Eğer bir bilgi işe yarıyorsa, faydalı ise o bilgi doğrudur.

 Teorik bilgi: Bir olayı açıklayan ve bilime temel olan kurallar, yasalar bütünüdür.

 Hipotetik bilgi: Varsayımsal bilgidir.

 Bilimsel bilgi: Bilime dayanan, yöntemli, genel, nesnel ve kesin bilgi.

Veritabanı:

Verilerin depolanmasını, değiştirilmesini, silinmesini, erişilmesini kolaylaştırmak için düzenli olarak dosyalar biçiminde düzenlenmiş veri topluluklarını ifade eder. Veritabanı yönetim sistemi, birbirleriyle ilişkili ve benzer verileri biraraya getiren, verilere erişimi ve verilerin yönetilmesini sağlayan sistem ve yazılımlardır.

Veritabanı yazılımlarına örnek olarak,

 Kişisel veritabanı yazılımları; Microsoft Access, dBase, FoxPro, Paradox ve hatta Microsoft Excel,

 İlişkisel veritabanı yazılımları; Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sysbase, Informix, Progress, Microsoft SQL Server,

 Veritabanları üzerinde karmaşık analizler, raporlamalar yapabilen OLAP sistemi gibi çözümler verilebilir.

Veri toplama ve depolama alanında yaşanan teknolojik gelişmeler, karar verme süreçlerinde, geleneksel veri analizi yerine yeni eğilimlere yönelmiş, rekabet avantajı sağlayan, hızlı sonuç veren veritabanlı çözümlemenin etkili olmasını sağlamıştır.

Biriken veri miktarı çoğaldıkça, daha iyi veri analiz ve çözümleme tekniklerine gereksinim duyulduğu anda “Veritabanlarında Bilgi Keşfi”, “Veri yığını içerisinde öğrenen organizmanın yolculuğu” gibi öğrenen kavramlar ortaya çıkmaktadır.

Büyük Veri

20 Gelişen bilgi ve iletişim teknolojilerinin kapsamında kabul edilen internet teknolojileri;

web sayfaları, bloglar, sosyal medya uygulamaları, algılayıcılar ve daha pek çok veri toplayan cihaz ve uygulamalar sürekli verileri toplamaktadır. Toplanan veriler pek çok alanda araştırmalarda kullanılabilmektedir. Veriyi toplama, işleme, kullanıcılara hazır hale getirme, erişime sunma, saklama, analiz etme gibi aşamalarda pek çok farklı teknikler kullanılabilmektedir. Verilerin günümüzde hız, çeşitlilik, kapasite (hacim) açısından büyük artış göstermesi ve bu artışa teknolojinin de destek vererek, yeni çözümler üretmesi ile birlikte “Büyük Veri” kavramı ortaya çıkmıştır.

Günümüzde analizler yapılarak yeni bilgilerin üretilmesi ve bu bilgilerin farklı ihityaçlarda kullanılması ihtiyacı doğmuştur. Günümüzde pek çok büyük teknoloji şirketi büyük veri konusunda çok büyük yatırımlar yapmaktadır.

Büyük veri genel olarak veri kümelerini anlatmak için kullanılan bir terimdir. Verinin devasa boyutları ile bundan fayda sağlamak için gereken analizlerin karmaşıklığının birleşmesi, yeni sınıf teknolojilerin ve bunları yönetecek araçların gelişmesine neden olmuştur. Aslında büyük veri, genelde, hem yönetilen verinin türünü, hem de onu depolamak ve işlemek için kullanılan teknolojiyi anlatmaktadır. Google, Amazon, Facebook ve LinkedIn vb. şirketler inanılmaz büyük sosyal medya verileri ile uğraşırlarken, kendileri için sürekli teknolojiler geliştirmektedirler. Bu sosyal medya kuruluşları sınıflandırılmış, gruplandırılmış, ticari meta haline getirilmiş ham verilerden inanılmaz paralar kazanmaktadırlar.

Güç ve egemenlik mücadelesinde bilgiyi toplamak stratejik öneme sahiptir. Hayati olan nokta herkesin gözü önünde bulunan bilgi yığınları içerisinden, kimsenin dikkatini çekmeyen, kimsenin akıl edemediği örtülü veya kapalı bilgiyi bulup çıkartabilmektir.

Saklanan bilgiler, organizasyonların geçmişini ve geleceğini aynı anda aydınlatan değerlerdir. Bir organizasyonun hafızası yok ise bugünü yoktur ve var etme değeri de yoktur.

"Agoni" can çekişme demektir. Ölümden hemen önceki devrede merkezi sinir sistemi işlevinin bozulmasına verilen isimdir. Agoni döneminde geri dönüş yoktur, durdurmak ya da geriye döndürmek mümkün değildir. İnsan kendisini çok iyi hissedebilir. Ama vücutta ölüme doğru kimyasal değişim başlamıştır.

Elektronik ortamda üretilen bilgilerin arşivlenmesinde bilginin bozulmadan ve değişime uğramadan korunarak sonraki kuşaklara aktarılmasında içerik, yapı, bağlam, sunum, davranışa yönelik işlevleri bozulmamalıdır. Arşivleme yetersizliği birikimleri yok eder, karışıklık çıkmasına neden olur. Bulunamayan ya da kaybolan bilgi ve belgeler yüzünden

21 organizasyonlar çok büyük zararlara uğrarlar. Sistemin sağlıklı işlemesinin temel kuralı, zaman içerisinde bir bilgiye ihtiyaç duyulduğunda o bilginin hızlıca bulunmasıdır. Bu nedenle her türlü bilgi, sınıflandırılıp saklanmalıdır. Doğru bilgiler doğru zamanda, doğru yerde, doğru kaynaktan toplanırsa ve arşivlenirse alınacak pozisyon da doğru belirlemiş olur; fırsatlar ve tehlikeler önceden öngörülebilir, olaylar olmadan kestirilebilir.

Bilginin depolanması ve sınıflandırılması sağlıklı yapıldığında, organizasyonun beyni bilgileri birleştirir, değerlendirir, kestirim yapar ve var olma değerini öğrenen zekaya dönüştürür.

Toplanan bilgilerden sistemin davranış fonksiyonunun oluşturulması:

Verilerden elde edilen kümeler ve fonksiyonlardan performans izlenmelir. Hatalar ve tıkanmalar bulunduğunda fonksiyonlar ve kümeler düzeltilir. Bu işlemlerin otomasyon yazılımları ile yapılması ilr sistem sürekli öğrenen yapıya dönüşür. Ölçerler ve algılayıcıların ekip olarak doğru fonksiyonu belirlemeyi öğrenmesi için kestirilmiş değerler ile kullanım sonrası ortaya çıkan hataların düzeltilerek güncellenmesi gerekir. Tüm olayların temelinde değişkenlikler vardır ve hataların büyük bir bölümü değişkenlikten kaynaklanmaktadır.

Değişkenliğin özelliği belirlenirken hata kaynakları doğru tespit edilmelidir. Belirsizlik yaratan değişkenleri izlemek için tekrar eden değişkenler ayrıştırılmalıdır. Toplanan verilerden değişken olanlar kıyaslanarak belirlenir. Çok yoğun bilginin toplandığı bir ortamda en doğru yaklaşım, öncelikle hatalı olanların ayıklanmasını da içeren öğrenen algoritmaların geliştirilmesidir. Öğrenen algoritmalar tarafından sınıflandırılan bilgiler içerisinde aranan bilgiye hızlıca erişim sağlanmalıdır. Bilgilerin saklandığı bellek ortamlar, hem maliyet hem de kapasite büyümesinde sıkıntı gösterdiğinden bellek alanını verimli kullanacak sıkıştırma teknikleri geliştirilmelidir.

Veriyi toplayıp analiz edenler, ellerinde katma değeri yüksek bilgi oluştuğunda, bunu sermayeye dönüştürmek istiyorlar. Verilerin bütünleştirilmesi, yararlı bilgileri keşfetmek, sonuç çıkarmak ve karar vermeyi desteklemek amacıyla verileri incelemek, gereksiz olanları temizlemek, dönüştürmek ve modellemek için kullanılan bir süreçtir. Veri analizi, farklı iş, bilim ve sosyal bilim alanlarında çeşitli isimler altında çeşitli teknikleri kapsayan çok yönlü ve farklı yaklaşımlara sahiptir.

Çoklu algılayıcılardan elde edilen bilgileri sınıflandıran ve birleştiren uygulamalar geniş bir alana yayılmıştır; Askeri uygulamalarda; otomatik hedef tanıyan akıllı silahlarda, insansız taşıtlarda, uzaktan dost-düşman-tarafsız tanıma sistemlerinde, savaş alanı gözetlemede ve tehdit bulma sistemlerinde kullanılmaktadır. İşletmelerde imalat süreçlerinin kontrol edilmesinde, karmaşık makine ergonomisinin yönetilmesinde, robotik ve tıbbi uygulamalarında geniş bir uygulama alanı bulunmaktadır

22

Veri toplama teknikleri:

 Bilgi kaynakları

 Verilerin toplanacağı ortamlar

 Çevresel riskler

 Yeni donanım ve/veya hizmet girdisi

 Cihaz ve malzeme konum takibi

 Kablolama (Modernleştirme ve sadeleştirme)

 Yedekleme

 Güvenlik

 Enerji

 Çevresel Riskler