Veri Birleştirme nedir?

2025 yılına kadar kuruluşların 175 zettabayt iş verisi üretmesi bekleniyor. Ancak bir rapora göre, bu verilerin yalnızca yaklaşık %20'si iş seçimleri yapmak için kullanılacak. IDC. Bu, çoğu şirketin bilgilerinin tam olarak kullanılması gerektiğini gösterir.

Birçok firma, veri fazlalığı nedeniyle dijitalleşme yaklaşımlarının bir parçası olarak veri birleştirme projelerine başlıyor. Bu ağları birbirine bağlama ve tek bir hakikat kaynağı üretme yöntemidir.

Makale, veri birleştirmenin önemini ve nasıl çalıştığını tartışıyor. Ayrıca, veri birleştirmenin iş verilerine nasıl daha fazla hassasiyet sunduğuna dair daha iyi bir fikir vermek için en iyi veri birleştirme uygulamalarını ve kullanım örneklerini tartışıyoruz.

---

Veri Birleştirme nedir?

Veri birleştirme, iki veya daha fazla karşılaştırılabilir veriyi birleşik bir veritabanına entegre etme işlemidir.

Veri birleştirme, bir veritabanına parametreler eklemek, örnekleri veya gözlemleri eklemek veya tekrarları ve diğer hatalı verileri kaldırmak için kullanılır.

Doğru bir şekilde uygulandığında, veri birleştirme çeşitli kaynaklarda, veritabanlarında veya diğer sitelerde depolanan verilerin incelenmesini basitleştirir. Bazı durumlarda, verileri tek bir veritabanında birleştirmek çok önemlidir. Örneğin, bir şirketin sorgu değerlerine ek durumlar, parametreler veya istatistiksel bilgiler eklemesi gerekir.

Fazlalık, güvenilirlik veya bütünlük sorunlarına yol açabileceğinden veri birleştirme yapılmalıdır. Bir veri bilimcisi, iki senaryodan birinde yeni verileri birincil veya önemli veri dosyasına entegre etmek zorunda kalacaktır:

• Bilgileri bir araştırmanın veya "izleyicinin" parçası olarak topladılar. Bir araştırmacının verileri zaman içinde topladığı ve dönemler halinde incelediği bir program.
• Araştırmacının bir olaydan önce ve sonra veri topladığı bir meta projeye dayalı verilere sahiptirler.

---

Neden Veri Birleştirmeyi Kullanmalısınız?

Veri birleştirme, işletmelere materyallerini organize etme ve analiz etme konusunda yardımcı olabilecek güçlü bir tekniktir. Veri birleştirmenin birkaç faydasından ve kuruluşlarınızda neden veri birleştirmeyi kullanmanız gerektiğinden bahsettik.

Zamandan ve Kaynaklardan Tasarruf Edin

Birkaç kaynaktan gelen bilgileri birleşik, tutarlı bir veri parçası halinde birleştirme yöntemi, veri birleştirme olarak bilinir. Zaman alıcı ve yorucu olsa da doğru ve güncel verilerin garanti altına alınması gerekmektedir. Veri birleştirme sürecini otomatikleştirerek paradan ve zamandan tasarruf edebilir, verilerin güncel ve doğru olduğundan emin olabilirsiniz.

Örneğin, Veri birleştirme, çeşitli müşteri, gelir ve envanter izleme veri kümelerini birleşik bir veri kümesinde birleştirebilir. Hatalı verilerin neden olduğu hata olasılığını azaltacak ve veri analizini ve kurumsal karar vermeyi kolaylaştıracaktır.

Veri Doğruluğunu İyileştirin

Çok sayıda küme mevcut olduğunda, büyük veri kümelerinizin kesin ve kapsamlı olduğundan emin olmalısınız. Setleri birleştirerek her gruptaki verileri tek bir grupta birleştirebilirsiniz.

Bu, tüm verilerin doğruluğunu ve kapsamlılığını garanti etmeyi mümkün kılar. Ek olarak, koleksiyonun fazlalık içermediğinden emin olur. Veritabanlarınızı entegre etmenin çeşitli avantajları vardır ve kesinlik bunlardan biridir. Tek bir sette birleştirildiğinde tüm verilerin doğruluğu garanti edilir.

Veri Bulmaya Uygun

Kümeler birleştirildiğinde her bir veri parçası tek bir yerde birleştirilir. Bu, veri setinin eksiksiz olduğunu ve bilgi eksikliği içermediğini garanti eder. Her şey tek bir yerde olduğundan, bulunması ve kullanılması kolaydır.

Birleştirme ayrıca setle çalışmayı ve setin tamamını incelemeyi basitleştirir. Her şey anında gözünüzün önünde olduğundan, birçok dosya arasında arama yapma veya verilerin çeşitli bölümlerini ayrı ayrı bir araya getirmeye çalışma konusunda endişelenmenize gerek yok.

İş Performansını Analiz Etme

Kuruluşlar birçok kaynaktan gelen verileri birleştirdiklerinde, şirketlerinde neler olup bittiğine dair daha kesin bir resim elde edebilirler. Bu, veri setlerinin aynı konuda farklı bakış açıları sunabilmesini sağlar.

Örneğin müşteri destek verileri, müşteri memnuniyetini değerlendirmek için kullanılabilir. Aynı zamanda işletmeler, bir kuruluşun nasıl çalıştığını ölçmek için satış rakamlarını kullanabilir. Şirketler birçok kategoriden gelen verileri birleştirerek performanslarının tamamını tam olarak kavrayabilirler.

Kolaylaştırılmış İş Süreçleri

Veriler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için birleştirilebilir: karar vermeyi geliştirmek ve şirket prosedürlerini optimize etmek. Kuruluşlar, verileri birleştirerek şirketlerinde neler olup bittiğine dair daha kapsamlı ve doğru bir görüş elde edebilir. Bu, işletmelerin daha bilinçli seçimler yapmalarını sağlar. Tahminlere veya önyargılara dayanmak yerine gerçek dünyadan gelen bilgileri kullanmak.

İşletmeler ayrıca, yalnızca bazen belirgin olan kalıpları ve eğilimleri tespit etmek için entegre verileri kullanabilir; ayarlamalara veya iyileştirmelere ihtiyaç duyabilecekleri bölgeleri işaret edebilir. Ayrıca işletmelerin, şirketlerinin faaliyetlerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.

---

Veri Birleştirmenin Farklı Kullanım Durumları Nelerdir?

Aşağıda, çeşitli endüstrilerde kullanılan veri birleştirmenin kullanım durumları verilmiştir.

Öngörülü Analiz

Veri, istatistiksel ve makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanan tahmine dayalı analitik, kayıtlara dayalı olarak gelecekteki olayların olasılığını belirler. Veri birleştirme, gelecekteki eğilimlerin ve modellerin tahminlerini oluşturmak için kullanılabilecek kapsamlı ve kesin bir veri görünümü sağlayarak tahmine dayalı analitikte önemli bir rol oynar.

Örneğin, veri birleştirme, bir kuruluşun tüketici davranışı, satışları ve stoklarından alınan verileri tek bir veri kümesinde birleştirmek için kullanılır. Ardından, tahmine dayalı analitik yaklaşımları kullanılarak, gelecekteki tüketici alışkanlıklarını, satışları ve envanter gereksinimlerini tahmin etmek için kullanılabilecek kalıpları ve eğilimleri bulmak için bu veri seti incelenebilir.

Müşteri Analizi

Müşteri analitiği, kalıpları, ilgi alanlarını ve davranışları anlamak için tüketici verilerine bakmayı içerir. Veri birleştirme, iş kararlarını iyileştirmek için uygulanabilecek müşteri bilgilerinin doğru bir görünümünü vererek müşteri analitiğinde çok önemli bir rol oynar.

Örneğin, bir kuruluşun sahip olduğu tüm tüketici demografik, işlem ve sosyal ağ katılım verilerini tek bir veri kümesinde birleştirmek için veri birleştirme kullanılır. Bu veritabanı daha sonra, tüketiciler tarafından en çok değer verilen ürünler gibi tüketici davranışındaki kalıpları bulmak için incelenebilir.

Finansal Analitik

Birkaç kaynaktan gelen verileri birleştirerek, veri birleştirme ile finansal analitik, bir şirketin mevcut mali durumuna ilişkin daha kapsamlı bir görünüm verebilir. şirketler finansal performanstaki kalıpları tespit etmek için bunu kullanarak daha iyi kararlar alabilirler.

Örneğin, veri birleştirme, bir kuruluşun sahip olduğu piyasa verilerini, proje analizlerini ve ekonomik işlem verilerini tek bir veri kümesinde birleştirmek için kullanılabilir. Satış büyümesi, maliyet modelleri ve algılanan risk gibi karlılıktaki eğilimleri tespit etmek için bu veritabanı, finansal modelleme ve zaman serisi analizi gibi finansal analitik yaklaşımları kullanılarak incelenebilir.

Web Scraping

Daha önce web kazıma kullanılarak öne çıkarılmayan içe aktarma beslemelerinizden veri alabilirsiniz. Ancak e-ticaret işiniz gibi çevrimiçi bir yerden erişilebilir.

Örneğin, belirli dağıtım yöntemleri ve pazarlar, her öğe için farklı GTIN'ler (küresel ticaret numaraları) talep eder. Hâlâ ürün akışına dahil edilmeleri gerektiğini varsayalım. Bu durumda, ihtiyacınız olan bilgileri internet veritabanlarını kazıyarak elde edebilirsiniz. Veya çevrimiçi pazarınızdan, ardından onu feed'inizle entegre edin.

İşletmeler için Veri Birleştirme

Veri birleştirme, işletmelerin verileri etkin bir şekilde nasıl kullanabilecekleri konusunda çok önemli bir rol oynar. Veri birleştirme, işletmelerin baştan sona müşterilerinin eksiksiz bir görünümünü elde etmelerini sağlar. Bu, veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olur. İşletmelerin veri birleştirmeyi kullanabilecekleri bazı yollar şunlardır:

• Veri depolama: Kuruluşlar, büyük miktarda veriyi depolamak ve yönetmek için veri ambarı kullanır. İşletmeler daha sonra iş zekasını ve analitiği desteklemek için ambarlardaki verileri kullanır.
• Ana veri yönetimi: İşletmeler, "gerçeğin tek bir versiyonunu" oluşturmak için veri birleştirmeyi kullanır. Verileri entegre ederek, raporlama ve analiz için kullanılabilecek bir ana veri seti oluştururlar.
• Müşteri veri entegrasyonu: Kuruluşlar, müşterilerin birleşik bir görünümünü oluşturmak için veri birleştirmeyi kullanır. Müşteri davranışını daha iyi anlamak için CRM, pazarlama ve satış verileri gibi birden çok kaynak kullanılır.
• Tedarik zinciri yönetimi: Kuruluşlar, operasyonları optimize etmek ve verimliliği artırmak için envanter, lojistik ve üretim verileri gibi tedarik zincirinin farklı bölümlerinden gelen verileri birleştirmek için veri birleştirmeyi kullanır.
• Sahtekarlık tespiti: Kuruluşlar, dolandırıcılık kalıplarını belirlemek için işlem verileri, müşteri verileri ve harici veri kaynakları gibi farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için veri birleştirme yöntemini kullanır.
• Risk yönetimi: Kuruluşlar, riskleri belirlemek ve yönetmek için finansal veriler, piyasa verileri ve harici veri kaynakları gibi farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için veri birleştirme yöntemini kullanır.
• İnsan kaynakları yönetimi: Kuruluşlar, iş gücü verilerini yönetmek ve analiz etmek için çalışan verileri, bordro verileri ve performans verileri gibi farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için veri birleştirmeyi kullanır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/