Özellikle şirketler için veri işleme, rekabet avantajlarını güçlendirmenin yanında kritik noktalarda işle alakalı iç görü sunabilecek erişim alanı sağlar. Dolayısıyla veri işleme ve veri depolama şirketler için bir gereklilik olduğundan nasıl yapılacağını anlamak ciddi önem taşır. Bu yazıda verilerin anlaşılması ve işlenmesi hakkında bilgi verecek ve adımlarına değineceğiz.
Veri İşleme Nedir?
Verilerin toplanması ve kullanılabilir bilgilere dönüştürülmesi sonucunda veri işleme gerçekleştirilmiş olur. Bu işlem genellikle veri bilimciler ya da birkaç veri bilimcinin yer aldığı bir ekip tarafından gerçekleştirilir. İşlemin doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi, nihai sonucun olumsuz etkilenmemesi için önem taşır.
Bu işleme ilk etapta ham formdaki verilerle başlar. Bu ham formdaki veriler grafik, belgeler vs. gibi daha okunabilir bir formata dönüştürülür. Nihayetinde de bilgisayarın yorumlayabileceği ve çalışanların kullanabileceği bir biçime getirilir. En nihayetinde de elde edilen veriler ihtiyaca ve isteğe bağlı olarak hemen kullanılabilir veya ileride kullanılmak üzere uygun bir biçimde saklanabilir.
Veri İşleme Türleri
Bu işlemenin veri kaynağı ve işlem biriminin çıktı oluşturmak için izlediği yoldan kaynaklı olarak farklı türleri mevcuttur.
- Toplu İşleme: Bordro türleri bu işlem türüne örnek gösterilebilir. Verilerin gruplar halinde toplandığı ve işlediği türdür. Büyük miktardaki veriler için tercih edilir.
- Gerçek Zamanlı İşleme: ATM’den para çekme işlemi bu türe örnek gösterilebilir. Az miktardaki veriler için kullanılır. Veriler saniyeler içinde işlenir.
- Çevrimiçi İşleme: Barkod taraması bu türe örnek gösterilebilir. Verilerin sürekli işlenmesi için tercih edilir. Veri kullanıma hazır olduğu anda otomatik olarak CPU’ya beslenir.
- Çoklu İşlem: Hava tahmini, çoklu işleme örnek gösterilebilir. İlk etapta veriler çerçevelere bölünür. Sonrasında tek bilgisayarda iki veya daha fazla CPU kullanılarak veriler işlenir. Bu işleme türü paralel işleme olarak da bilinir.
- Zaman Paylaşımı: Zaman aralıklarındaki verilerin ve bilgisayar kaynaklarının aynı anda birkaç kullanıcıya tahsis edilmesi işlemine verilen addır.
Böylelikle bu işleme türleriyle amaca bağlı olarak yapılacak işleme en uygun türü seçerek verim üst düzeye taşınır.
Veri İşleme Yöntemleri
Bu işleme manuel, mekanik ve elektronik olmak üzere üç alt başlık altında incelenir.
- Manuel İşleme: Bu işlemeye dair bütün işlemler; veri toplama, filtreleme, sıralama, hesaplama gibi, hiçbir elektronik cihaz ya da yazılım kullanılmadan yalnızca insan müdahalesiyle yapılır. Manuel işlem düşük maliyetli bir işlemdir. Genellikle ya çok az alet gerektirir ya da hiç alet gerektirmez. Fakat bunun yanında yüksek hatalar, fazla zaman ve yüksek işçilik maliyetleri gibi zorlukları beraberinde getirir.
- Mekanik İşleme: Verilerin cihazlar ve makineler kullanılmasıyla işlenmesine verilen addır. Bu cihazlar genellikle hesap makinesi, daktilo, matbaa gibi basit cihazlardır. Basit veri işleme işlemleri için tercih edilen bir yöntemdir. Mekanik yöntem, manuel yönteme kıyasla çok daha az hata payına sahiptir. Fakat bu yöntemin de dezavantajı, verilerin artmasıyla bu yöntemin daha karmaşık bir hale gelmesidir.
- Elektronik İşleme: Verilerin yazılımlar ve programlar kullanılarak modern teknolojilerle işlenmesi yöntemidir. Kullanılan yazılıma talimatlar verilerek veriler işlenir ve çıktı elde edilir. Diğer yöntemlere kıyasla daha maliyetli olmasına karşın yüksek işlem hızı ve çıktı doğruluğu açısından en güvenilir yöntemdir.
Üç yöntemin de avantajları ve dezavantajları göz önünde bulundurarak işleme en uygun yöntem tercih edilmelidir.
Veri İşleme Aşamaları
Verilerin işlenmesinde altı aşama vardır:
1. Veri Toplama
İlk adım veri toplama aşamasıdır. Veri gölleri ve veri ambarları başta olmak üzere veriler mevcut kaynaklardan toplanır. Daha sonra bilgi olarak kullanmak üzere toplanan verilerin nihai sonuçta olabilecek en yüksek kalitede olması için kullanılan veri kaynaklarının güvenilir olması ve iyi yapılandırılması önemlidir.
2. Veri Hazırlama
Verilerin toplanmasından sonraki aşama hazırlanmasıdır. Bu aşama ön işleme olarak da adlandırılabilir. Ham veriler, bir sonraki aşama için temizlenir ve düzenlenir. Bu aşamada sonraki aşamalarda sorun yaşanmaması için ham veriler olası bir hataya karşı dikkatli bir şekilde kontrol edilir. Bu adımla amaçlanan gereksiz, eksik veya yanlış verilerin ortadan kaldırılması ve yüksek kalitede veriler oluşturmaktır.
3. Veri Girişi
Bir önceki aşamada elde edilen temiz veriler veri ambarı veya CRM gibi belirlenen hedefe girilir ve sistemin anlayabileceği dile çevrilir. Bu aşama, ham bilgilerin bilgi biçimini aldığı ilk aşamadır.
4. İşleme
Önceki aşamada bilgisayara girilen veriler bu aşamada fiilen yorumlanmak amacıyla işlenir. Bu işlem makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak yapılır. Fakat işlemin kendisi birkaç farklı bileşene bağlı olarak farklılık gösterebilir. Bu bileşenler; verilerin kaynağı (veri gölleri, sosyal ağlar, bağlı olan cihazlar vs. gibi), kullanım amacı (reklam modellerinin incelenmesi, bağlı olan cihazlardan elde edilen tıbbi teşhis) ve müşterilerin ihtiyaçları gibi sıralanabilir.
5. Veri Çıkışı/Yorumlama
Çıktı ya da yorumlama da denen bu aşamada veriler artık bilim adamları için kullanılabilir bir pozisyondadır. Bu aşamada veriler çevrilmiş, okunabilir olmasının yanında genellikle grafik, video, resim veya düz metin biçimindedir. Şirketler veya kurumlar bu aşamayla artık kullanacakları kendi veri analitiği projelerinde kullanmak için verileri servis edebilirler.
6.Veri Depolama
Bu aşama verilerin işlenmesindeki son aşamadır. İşlenen ve elde edilen tüm veriler ilerde kullanılmak üzere saklanır. Elde edilen veriler kullanım amacına bağlı olarak hemen kullanıma sunulurken büyük bir kısmı daha sonra kullanılmak üzere saklanır. Daha sonra kullanılmak üzere saklanan veriler, GDRP gibi veri koruma mevzuatına uyum sağlamalıdır. Uygun bir şekilde depolanan veriler, ilerde ihtiyaç duyulduğunda şirket veya kurum üyeleri tarafından kolay ve hızlı bir şekilde ulaşılabilir.
Veri İşleme Örnekleri
Farkında olmasak da verilerin işlenmesi günlük hayatımızla iç içedir. Bu işlemenin günlük hayatımızdaki etkilerini aşağıdaki gibi örnekleyebiliriz:
- Hisse senedi alım satım yazılımı,
- Müşterilere benzer ürünler önermek için e-ticaret şirketlerinin müşterilerin arama geçmişini kullanması,
- Dijital pazarlama şirketlerinin konum odaklı kampanyaları strateji haline getirebilmek için insanların demografik verilerini kullanması,
- Otonom sürüşlü araçların yolda araç veya yayaların olup olmadığını anlayabilmek için sensörlerden gelen anlık verilerin kullanılması, bu işlemenin gerçek hayattaki örnekleri olarak gösterilebilir.
Veri İşlemenin Geleceği
Veri işlemenin geleceği, bulut bilgi işlem teknolojisinde yatıyor. Bu işlemeye dair altı adım sabit kalırken bulut teknolojisi birçok avantajı beraberinde getirir. Bulut teknolojisiyle günümüzün en hızlı, en gelişmiş, bu avantajlara rağmen uygun maliyetli, en verimli veri işleme yöntemlerini sunar. Sunduğu nihai verileri daha hızlı sunmasının yanında yüksek kalitede veriler sunar. Tüm bu avantajlar bilgi işleme teknolojileri söz konusu olduğunda bulut bilgi sistemi ciddi ilerlemeler sağladı.
Bulut bilgi işlemi ile şirketler, platformlarını çalıştırmak ve uyum sağlamak için tek bir merkezi sistem kullanabilirler. Diğer bir avantajı ise şirketlere üst boyutlarda ölçeklenebilirlik sunmasının yanında güncellemelerin eski sistemlere dahi sorunsuz bir şekilde entegre edilebilmesidir.
Tüm bunların yanında bulut bilgi sistemi uygun fiyatlı bir sistemdir. Bundan dolayı küçük şirketler tarafından da tercih edilir ve büyük şirketler ile küçük şirketler arasında bir dengeleyici görevi görür.
Kazım Emre Akarsu, 2012 yılından beri Bilgisayar Mühendisi olarak çalışmaktadır. 2017 yılında Mesnet Bilişim Teknolojileri şirketini kurmuş ve Mespact Dijital İmza Uygulaması’nı geliştirmiştir.