Meta Veri İyileştirme – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Meta Veri İyileştirme
Çeşitli noktalarda, bazı meta verilerin bölümleri kusurlu olarak belirlenebilir. Mimari iyileştirme, mevcut meta veri tabanlı kavramları iyileştirmeye, olgusal hataları düzeltmeye ve yapıyı daha mükemmel bir duruma dönüştürmeye yönelik yinelemeli bir yaklaşım uygular. Bu genellikle veri değerlendirme faaliyetlerine yanıt olarak ortaya çıkar.
Veri Oluşturma
Veri oluşturma, veri değerleri bazı harici kaynaklardan alındığında ve sistemlerde depolandığında gerçekleşir. Veri kaynakları, bir satış noktası terminalinden EDI’ye ve disket değişimine kadar değişebilir. Veri oluşturma, veri kalitesi mühendisliği çabalarının en popüler odak noktasıdır. Bunlar genellikle düzenleme maskeleme, aralık denetimi veya diğer doğrulama biçimleri olarak uygulanır. Veri değeri kalitesi çalışmaları, veri değerlerini yakalandıkları anda ve veri tabanında depolanmadan veya yeniden depolanmadan önce mükemmelleştirmeyi amaçlar.
Veri Kullanımı
Veri kullanımı, bir kullanıcıdan veya süreçten gelen bir talebe yanıt olarak veriler bilgi olarak sağlandığı için gerçekleşir. Bu aşama için veri kalitesi mühendisliği çabalarının odak noktası uygun veri temsilidir; yani, bir depolama konumundan veri almak ve istendiği gibi bir kullanıcıya veya bir işleme uygun şekilde sunmaktır.
Veri Değerlendirmesi
Genellikle kusurlu veri şikayetlerine yanıt olarak ortaya çıkar. Verilerin mevcut veya gelecekteki kullanım için uygunluğunu belirlemek için resmi veya gayri resmi olarak değerlendirilir. Verilerin yetersiz olduğuna karar verilirse, değerlendirme ayrıca sorun nedenlerinin pratikten mi yoksa yapısal olarak mı kaynaklandığını belirler.
Uygulama kaynaklı problemler veri iyileştirme aşaması ile düzeltilirken, yapısal problemler üst veri iyileştirme, oluşturma, yapılandırma aşamaları ile düzeltilir. Yapısal değişiklikler kurumsal mimari düzeyinde uygulanmalıdır.
Veri İyileştirme
Kusurlu verilerin nedeninin uygulamaya yönelik olduğu belirlenirse, veri değerleri bir veri iyileştirme prosedürü kullanılarak düzeltilir. Veri iyileştirme, mevcut veri yapıları içindeki verileri değiştirme sürecini ifade eder. Bu, veri değeri kalitesi mühendisliği çabalarının popüler bir odak noktası olmaya devam ediyor.
Veri Manipülasyonu
Çoğu zaman verilere değiştirilmek, silinmek veya başka bir şekilde manipüle edilmek için erişilir. Veri işleme, veri formlarını veya veri değerlerini değiştirme işlemidir. Herhangi bir değişiklik hataya neden olabilir ve veri kalitesi mühendisliği odağı daha önce açıklanana benzer. Geliştiriciler, veri modellemeye dayalı belirli sistemler geliştirirken tipik olarak görev odaklı olmuştur.
Çoğu veri kalitesi yöntemi de genellikle sistem odaklıdır ve kullanışlılıklarını belirli sistem sınırlarının ötesinde sınırlar. Örgütsel bir bakış açısından, işlevsel alanlar arasında paylaşılan veri tanımlarının olmaması, sistemler arasında veri alışverişini önemli ölçüde zorlaştırır.
Veri madenciliği algoritmaları
Veri indirgeme yöntemleri
Veri madenciliğinde kullanılan modeller
Veri madenciliği sınıflandırma
Veri madenciliği Hangi Alanlarda ve ne için Kullanılır
Veri MADENCİLİĞİ Yöntemleri ve R Uygulamaları PDF
Veri MADENCİLİĞİ süreçleri
Ardışık Zamanlı Örüntüler
Bu nedenle, bu üç boyuta dayalı kalite değerlendirmeleri, genel veri kalitesini güvence altına almak için yetersiz olabilir. Kullanıcıların birden çok sistemle etkileşime girmesine yönelik giderek yaygınlaşan gereksinim ve geliştiricilerin daha yüksek düzeyde entegre sistemler oluşturma ihtiyacı, ek bir veri kalitesi boyutu gerektirir.
Bu nedenle, fonksiyonlar arası sistem geliştirme ve operasyonlarında veri yönetimi faaliyetlerini koordine etmek için kurumsal veri mimarisini ele alan veri kalitesine dördüncü bir boyut öneriyoruz. Bu boyutun başlıca özelliği, kuruluş çapında kullanıcı verileri gereksinimleri ile bu gereksinimleri karşılamak için uygulanan özel sistemler arasında etkin bir bağlantı sağlayan bir mimaridir.
Kalite Mühendisliği Boyut Özellikleri
Literatür araştırmamıza dayanarak, veri değerleri, veri temsilleri ve veri modelleri için kalite öznitelikleri Şekil 2’de özetlenmiştir. Her özniteliğe, literatürdeki referans(lar)ının kaynakları ve kısa bir açıklama eşlik etmektedir.
Şu anda mevcut olan literatürde bulunmayan özellikler, veri mimarisi kalitesine karşılık gelen niteliklerdir. Bu tür mimariler için arzu edilen özelliklerin bir koleksiyonu olarak dokuz kurumsal veri mimarisi özelliğinden oluşan bir liste önerilmektedir.
Bu liste, ikinci yazarın Program Yöneticisi olarak çalıştığı ve DOD çapında bir verinin geliştirilmesine katıldığı Savunma Bakanlığı’nın (DOD) Bilgi Yönetimi Merkezi Bilgi Mühendisliği Müdürlüğü’ndeki deneyime dayalı olarak geliştirilmiştir. mimari geliştirme. Bu kritik alanda okuyucu farkındalığını ve daha fazla tartışmayı artırmak için bu nitelikleri öneriyoruz. Önerilen nitelikler şunlardır:
Mimari Bütünlük
Mimari, onu kullanmak isteyen organizasyonun herhangi bir fonksiyonel alanı tarafından kullanılabilecek kadar kapsamlıdır.
Mimari Doğruluk
Mimariyi tanımlayan bilgiler, uygun metodoloji ile doğru bir şekilde temsil edilir. Yani kuruluş, kuruluş genelinde tek tip veri tanımlarını sürdürmek için metodolojiyi kullanabilir.
Yönetim Programı
Veri mimarisi, kuruluş tarafından stratejik planlama ve sistem geliştirmede, faydasının bir göstergesi olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Uygulamada, mimariler genellikle raf eşyası olarak ortaya çıkar.
Veri Yönetimi Kalitesi
Organizasyon bir bütün olarak veri odaklıdır. Veri modelleri, kurumsal veri mimarisi tarafından yönlendirilen, kuruluş çapında bir bakış açısıyla geliştirilir ve yönetilir. Veriler, merkezi bir birimden dağıtılmış kontrol ile yönetilir.
Veri Paylaşım Yeteneği
Veri mimarisi, kuruluş çapında standart meta veri tanımlarını kullanarak kuruluş içindeki ve iş ortakları arasındaki veri paylaşım gereksinimlerini öngörerek, tanımlayarak ve yöneterek kuruluş içi veri alışverişi anlaşmalarının müzakere edilmesi ve uygulanması için temel görevi görür.
Fonksiyonel Veri Kalitesi
Veriler, bireysel sistemler için veri öğelerinin kurumsal üst veri gereksinimlerinden türetildiği ve bilgi temsilini desteklemek için tasarlanmış kurumsal sistemler kullanılarak uygulandığı iş işlevsel alanı gereksinimlerini desteklemek üzere tasarlanır.
Veri İşlem Kalitesi
Veri kalitesi mühendisliği, veri öğelerine veri kalitesi mühendisliği yöntemlerini aktif ve tutarlı bir şekilde uygulayan işlevsel bir alan olarak kurulmuştur.
Evrilebilirlik
Kurumsal veri mimarisi, gelecekteki kullanıcı gereksinimlerinin yerine getirilmesini sağlamak için esnek, gelişen bir şekilde korunur.
Kurumsal Öz Farkındalık
Kuruluşun mimari kullanımını araştırma ve son kullanıcılara sağladığı değer türlerini belirleme yeteneği. Geri bildirim, veri mimarlarının mimariyi kurumsal olarak daha kullanışlı hale getirmek için iyileştirmesine yardımcı olur.
Bir şirketin veri kaynaklarının etkin organizasyonel operasyonlar için hayati derecede önemli olduğu yaygın olarak kabul edilmektedir. Bununla birlikte, birçok kuruluş, kusurlu verilerden kaynaklanan önemli mali kayıplar ve diğer olumsuz etkilerle karşılaşmıştır. Olumsuz etkinin önemli bir nedeni, veri kalitesi yönetimi için etkili yönergelerin olmamasıdır.
Sorun, şirketin ticari operasyonlar için bilgisayar teknolojisine artan bağımlılığı ve şirketin küresel rekabet gücünü artırmak için gerekli stratejik gereksinimler tarafından daha da kötüleşiyor. Herhangi bir veri kaynağını düzgün bir şekilde yönetmek için şirketler, oynadığı rolleri, özelliklerini, sunduğu fırsatları ve bu fırsatları keşfetmek için atılacak adımları anlamalıdır. Veriler büyük olanaklar sunarken, ele alınması gereken özel zorluklar da vardır.
Bu soruna ek olarak, IS departmanlarının odağını görece izole uygulamalar geliştirmek ve çalıştırmaktan, fonksiyonlar arası ve organizasyonlar arası iş süreçlerini destekleyebilen yeni uygulamalara değiştirmeye zorlayan şirketler içinde ve arasında sistem entegrasyonuna yönelik eğilim de var.
Bu tür taleplerle karşı karşıya kalan veri kaynakları yöneticileri, başa çıkmaları gereken tüm veri kalitesi boyutları yelpazesini ele alan araştırmacılardan çok az rehberlik aldı. Gerekli veri kalitesi düzeyini elde etmek için sistem geliştirme çabaları, aşağıdakiler dahil olmak üzere veri kalitesinin tüm boyutlarını dikkate almalıdır: veri değeri; temsil; veri örneği; ve veri mimarisi kalitesi.
Önceki araştırmalara dayalı olarak, daha kapsamlı bir veri kalitesi modeli ve her bir kalite boyutuna uygulanabilir nitelikler önerilmiştir. Veri kalitesi mühendisliğinin kapsamı, sistemler içinde çoklu üçlüden organizasyon çapında üçlü yönetime değiştirilmelidir. Veri kalitesi mühendisliği, ortak veri tanımları ile sistem sınırları boyunca paylaşılan verilerin kalitesini sağlayarak kusurlu verilerin yapı odaklı nedenlerini ortadan kaldırmaya odaklandığında daha etkili olacaktır.
Ardışık Zamanlı Örüntüler Veri indirgeme yöntemleri Veri madenciliği algoritmaları Veri madenciliği Hangi Alanlarda ve ne için Kullanılır Veri madenciliği sınıflandırma Veri MADENCİLİĞİ süreçleri Veri MADENCİLİĞİ Yöntemleri ve R Uygulamaları PDF Veri madenciliğinde kullanılan modeller