Veri Bütünlüğü – Nitelikli Veri!
Firmaların operasyonlarının başarılı veya başarısız olmasında veri kalitesi hayati öneme sahiptir. Birçok büyük firma, operasyonlarını geliştirmek ve daha verimli hale getirmek amacıyla, yönetim bilgi sistemlerine milyonlarca lira yatırmaktadırlar. Ancak bu sistemler ne kadar mükemmel ve pahalı sistemler olursa olsun, çıktılarının doğruluğu tamamen içerdiği verilere bağlıdır.
Büyük para ve zaman harcanarak oluşturulan birçok sistemden, veri kalitesinin yetersizliği sebebiyle istenilen sonuçlar alınamamaktadır. Yanlış, tutarsız ve çelişkili verilerle elde edilen bilgiler şirketleri yanlış alınan kararlara, risklere, yükselen maliyetlere, kaybolan müşterilere ve kaybedilen işlere maruz bırakmaktadır. Temiz, nitelikli ve bütünsel veriler karar vericilerin işleriyle ilgili daha doğru karar vermesine yardımcı olur ve potansiyel risklerden kurtarır.
Excel Çözümleri olarak veri temizleme, veri birleştirme, veri zenginleştirme ve veri madenciliği konularında sunduğumuz hizmetlerle doğru raporlar ve analizlerle doğru kararlar almanıza yardımcı oluyoruz.
Veri Temizleme (Veri Standartlaştırma, Veri Ayrıştırma)
Veri temizleme terimi, genel olarak veritabanındaki yanlış ve kusurlu verileri tarayıp, ayırt edip düzeltmeyi ifade eder. Veri temizleme hizmetiyle, farklı formattaki verileri dönüştürüyor veya birleştiriyoruz, yanlış ve fazlalık verileri yok ediyoruz, ortak kullanılacak verileri standartlaştırıyoruz, daha kullanışlı hale getirmek için ayrıştırıyoruz; böylece veritabanını tutarlı ve güvenilir bilgiler oluşturmaya elverişli hale getiriyoruz.
Tam isim olarak tek hücrede tutulan bir veriyi Unvan, Ad, İkinci Ad, Soyad, Lakap olarak bilgisayarın tanıyacağı kalıba gelecek şekilde sütunlara ayırıyoruz. Önceden tutulmuş binlerce veriyi içeren kompleks projelerin ayrıştırılması için zaman zaman birçok farklı kurallar belirleyerek kabul edilebilir bir başarı oranına ulaşıyoruz.
Değişik şekillerde yazılmış “İstanbul”, standartlaştırılarak tek ad haline getirilir.
Veri Birleştirme
Veri birleştirme, farklı birden çok kaynaktan verilerin tek veritabanında birleştirilmesidir. Birleştirme esnasında gereksiz ve tekrar eden veriler elenir, verilerin tek ve birlikte görünümü sağlanır. Veri birleştirme esnasında gerekli olursa veri temizleme de kullanılabilir.
Veri birleştirme işletmeler için gerekli ve çok kullanılan bir yöntemdir. Değişik kaynaklarda tutulan verilerin birlikte değerlendirilmesi, karşılaştırılabilir veriler haline getirilmesi ve stratejik kararlarda kullanılması gerekmektedir. Veri birleştirme ile aynı verilerin birden fazla tutulması önlenir, verilere daha bütünsel bakılabilir ve daha hızlı ulaşım sağlanır. Veri depolama ve proses maliyetleri düşürülebilir.
İki tabloda tutulan ve tekrar eden veriler içeren değerler, daha kullanışlı ve bilgiye daha hızlı ulaşacak şekilde tek tabloda birleştirildi.
Veri Zenginleştirme
Veri zenginleştirme veya veri geliştirme olarak adlandırılabilir. İç veya dış veri kaynağından elde edilen veriler doğrultusunda, mevcut veriye analitik değerlendirme sonucu elde edilebilecek yeni veriler eklemektir.
Veri Madenciliği, Tahmin ve Raporlama
Veri madenciliği büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların, bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır. Veri madenciliği ile bir verinin içinde gizli model ve kuralları ortaya çıkarabiliriz. Bu proses özet tablolarla, tahmin yöntemleri ile ya da istatistik çalışmaları ile olabilir. Veri madenciliği karar verme esnasında çok önemli rol oynar. Veri madenciliği ile iş fırsatları önceden tahmin edilebilir, işimizle ilgili doğru modeller kurabilir ve potansiyel riskleri önceden belirleyebiliriz.
