Gelişmiş Bilgi Deposu – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Gelişmiş Bilgi Deposu
Doküman yönetim sistemleri iki ana kategoriye ayrılabilir: bilgi erişim (IR) ve bilgi filtreleme (IF) sistemleri.
Bilgi erişim sistemlerinin klasik modelleri Salton (1983) tarafından tanımlanmıştır. Yapılandırılmış veri yönetiminden farklı olarak, bilgi alımı kesin değildir ve eksiktir. Bunun nedeni, belge içeriğinin ve kullanıcı bilgisi ihtiyaçlarının yanlış temsilidir. Bilgi erişim sistemlerinin ayırt edici özelliği, nispeten sabit bir belge koleksiyonudur.
Koleksiyon, belgeleri ve bunların temsillerini (endeksleri) saklar. Bir kullanıcı bilgi alma sistemine bir sorgu gönderdiğinde, sorgu koleksiyondaki tüm indekslerle karşılaştırılır. Dizinleri sorguyla eşleşen belgeler, koleksiyonun sonuç alt kümesi olarak döndürülür. Web üzerindeki arama motorlarının çoğu ve piyasada bulunan dijital kütüphaneler, bilgi erişim sistemlerine örnek teşkil edebilir.
Bilgi filtreleme sistemlerinin temel amacı, gelen belge akışından istenmeyen bilgileri engellemektir. IR sistemlerinden farklı olarak, filtrelerin sabit bir belge koleksiyonu yoktur. Bunun yerine, bir dizi sabit sorgu (profil) tutarlar. Profiller, sahiplerinin uzun vadeli bilgi çıkarlarını temsil eder.
Filtreye yeni bir belge geldiğinde, temsili oluşturulur ve koleksiyondaki tüm profillerle karşılaştırılır. Bazı kütüphaneler, kullanıcıları kütüphaneye dahil edilen yeni ciltler hakkında bilgilendiren sistemlere sahiptir. Bu tür sistemler genellikle sunucu tarafı filtreleme mimarilerine dayanır ve profilleri genellikle yarı yapılandırılmış öğelerden (örneğin yazar, konu, başlık) oluşur. Bu fikir, bilginin seçici yayılması (SDI) olarak adlandırılır.
MEŞRULAŞTIRMA
Büyük bilgi kaynaklarına sahip olmak ve bunları sürdürmek, kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgiyi (belgeyi) bulmayı başaracaklarına dair herhangi bir garanti sağlamaz. Her şeyden önce, kullanıcılar, belirli bir bilgi parçasının kaynaklarında zaten mevcut olduğunun farkında olmalıdır.
Y et, farkında olsalar bile, arama yapmak çok emek isteyen bir iş olabilir. Etkileri artırmak için potansiyellerini kullanmadıkları için böyle bir durum kuruluşlar için oldukça istenmeyen bir durumdur. Bu nedenle bilgi yönetimi, günümüzde bilginin yeniden kullanım yeteneği olarak kabul edilmekte ve giderek daha hayati bir konu haline gelmektedir.
Genellikle, kullanıcılar birkaç farklı bilgi sisteminde nasıl çalışılacağını öğrenmeye hevesli değildir. Bilgi kaynaklarının entegrasyonu, tek bir kullanıcı arabirimi (UI) aracılığıyla birçok sistemin yeteneklerinin kullanılmasını sağlar.
Veri ambarı kullanıcıları, tek bir kullanıcı arabirimi aracılığıyla ilginç belgeler bulabilmelidir. Kullanıcılar sadece istenen bilgilerin var olduğunun farkında olmakla kalmamalı, aynı zamanda ilgili belgeler de kendilerine mekanik olarak dağıtılmalıdır. İlgili bilgilerin bu şekilde mekanik olarak dağıtılması, diğer görevler için daha fazla zaman sağlar.
İş kullanıcılarının bilgi kaynakları bulma, doğru erişim sorguları oluşturma ve uygun filtreleme profillerini formüle etme konusunda belirli sorunları vardır. Bu nedenle, kullanıcıları sorgu oluşturma zorunluluğundan kurtarabilecek ve Web’de bilgiye erişimde en sık bildirilen sorunları çözebilecek sistemin getirilmesi, ilgili dış bilgi arayanların verimliliğini artıracaktır.
Sürekli artan sayıda içerik sağlayıcı ve artan ticari bilgi hacmine, çağdaş organizasyonlar tarafından kaynakları kullanma kapasitelerinin büyümesi eşlik etmez. Bu nedenle, bilgilerin otomatik olarak elde edilmesi, düzenlenmesi ve sunulması, günümüz işletmelerinin performansı için sadece mümkün olmakla kalmadı, aynı zamanda gerekli hale geldi.
Bilgi depoları nelerdir
Beyin bilgiyi nasıl kaydeder
Beyinde bilgiler nerede depolanır
İnsan hafızası hakkında bilgiler
Herkes İçin HAVACILIK
Hipokampus beynin neresinde
İnsan beyni Nasıl hatırlar
Hafızada kalma oranları
Veri Ambarı
Veri ambarı terimi, 1992’de Bill Inmon tarafından, her bir veri biriminin zaman içinde bir an ile ilgili olduğu DSS işlevini desteklemek için bütünleşik, konu odaklı veritabanları topluluğu olarak tanımlandı. O zamandan beri bu nispeten yeni fikrin hızlı bir büyümesi gözlemlendi.
EKW modelinde, Web belgelerinin Web’deki büyük içerik sağlayıcılar tarafından İngilizce olarak yayınlanan iş haberleri olduğu varsayılır, çünkü bu tür dış bilgiler iş adamlarının lehinedir.Çözüm önerilen veri ambarı, belge yönetimi, yazılım aracıları arasındaki iletişim, ağlar arası çalışma ve depolama alanındaki mevcut standartlara dayanmaktadır.
Veri ambarının temel fikri, tüm organizasyon için ortak bir veri modeli (metamodel) yaratmaktır. Model, kuruluş genelinde heterojen veritabanlarında depolanan eski verilerin ambara yüklenmesi için bir çerçeve sağlar. Veriler yüklenmeden önce filtreleme, tutarlılık kontrolü, alan eşleme ve toplamayı içeren dönüşümlere ihtiyaçları vardır.
Veri ambarlarının eski veri analizi amacıyla yararlı olduğu kanıtlanmıştır ve bunlar kuruluşlar tarafından yaygın olarak uygulanmaktadır. Veri madenciliği, sepet analizi, boyutlu veri analizi, detaya inme, detaya geçiş veya dilim ve zar gibi yeni veri işleme teknikleri sağladılar.
Bu teknikler, veri ambarında depolanan veri ve bilgilerin karakteristik özelliklerine dayanmaktadır: değişkenlik, zaman içinde belirli bir ana uygunluk (zamanlılık), doğruluk, tutarlılık, eksiksizlik, iş konusu yönelimi ve iş meta verilerdeki açıklamalar.
Veri ambarı açısından metadata1 (depo metadata) verilerle ilgili verilerdir. Meta veriler, veritabanı nesneleri ile ilgili gerçeklerden ve olaylardan oluşur. Meta veriler genellikle meta veri deposu veya meta veri koleksiyonu olarak adlandırılan bir veritabanında depolanır. Günümüzde meta veriler, veri ambarının ayrılmaz bir parçası olarak kabul edilmektedir.
Hedefi ve karmaşık veri işleme yöntemleri nedeniyle, kurumsal veri ambarının genellikle kurumsal bilgi deposu olduğu iddia edilir. Ancak, yalnızca kuruluş tarafından üretilen yapılandırılmış bilgilerden (veriler) elde edilen bilgilerin, havuzda depolanabilecek kurumsal bilginin sadece bir kısmı olduğunu savunuyoruz.
Veritabanı sistemlerinden farklı olarak, belge yönetim sistemleri yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış bilgilerle ilgilenir. Makineler metni anlama yeteneğine sahip olmadığından, belge içeriğinin matematiksel temsillerine ve kullanıcı bilgisi gereksinimlerine güvenmek zorundadırlar.
eKW’nin en belirgin özelliği, veri ambarı kullanıcıları tarafından herhangi bir ek işlem yapılmadan bilgi edinme, düzenleme ve yayma işlemlerinin gerçekleştirilmesidir. Özellikle, kullanıcı bilgi ihtiyaçlarıyla ilgili harici iş haberlerine erişmek için anahtar kelime tabanlı sorguların formülasyonu gerekli değildir. Bunun yerine sorgular, kurumsal veri ambarında depolanan iş meta verilerine ve bilgilere dayalı olarak mekanik olarak formüle edilir.
Sistem, kullanıcılar için potansiyel olarak ilginç olan harici belgeleri mekanik olarak toplar ve bunları yerel koleksiyonda saklar. Kurumsal verilere erişen iş kullanıcılarına, aynı anda hem erişilen verilerin bağlamıyla hem de kullanıcı ilgileriyle eşleşen belgeler mekanik olarak sağlanır.
Bu şekilde kullanıcılar, kuruluş dışından elde edilen ilgili bilgi kaynaklarına kolayca erişebilir. Bu kaynaklar sürekli olarak genişletilmekte ve veri ambarı ile entegre edilmektedir. Bu şekilde, geliştirilmiş bilgi ambarı, kuruluşta daha etkili (daha hızlı ve daha ilgili bilgilere dayalı) karar verme için bir çerçeve sağlar.
Beyin bilgiyi nasıl kaydeder Beyinde bilgiler nerede depolanır Bilgi depoları nelerdir Hafızada kalma oranları Herkes İçin HAVACILIK Hipokampus beynin neresinde İnsan beyni Nasıl hatırlar İnsan hafızası hakkında bilgiler