Veri Kalitesi için Metrikler – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Kalitesi için Metrikler
Kuruluşların veri açısından çok zengin, ancak bilgi açısından fakir oldukları bilinmektedir. Günümüzde teknoloji, kuruluşların elde edilen büyük miktardaki verileri nispeten düşük maliyetle depolamasını mümkün kılmıştır, ancak bu veriler bilgi sağlamamaktadır. Veri ambarları, pazarlama gibi karar verme süreçlerini ve yeni uygulama türlerini destekleyen bu soruna bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır.
Veri ambarı, “yönetim karar sürecini destekleyen, konu odaklı, entegre, kalıcı verilerin toplanması” olarak tanımlanır. Veri ambarları, yöneticilere stratejik kararları iyileştirmek için en doğru ve ilgili bilgileri sağladıklarından, son yıllarda kurumsal bilgi işlemde kilit eğilim haline geldi.
Ayrıca, veri ambarının geleceği de umut vericidir. Jarke, Lenzerin, Vassilou ve Vassiliadis, önümüzdeki birkaç yıl için veri ambarı pazarları için 12 milyon ABD doları tutarında bir pazar öngörüyor. Ancak bir veri ambarının geliştirilmesi zor ve çok riskli bir iştir. Stratejik kararlar için ana araç haline geldiğinden, veri ambarının bilgi kalitesini garanti edebilmemiz çok önemlidir.
Bir veri ambarının bilgi kalitesi, veri ambarı sistem kalitesi ve sunum kalitesinden oluşur. Aslında bir veri ambarındaki verilerin gerçek dünyayı doğru bir şekilde yansıtması çok önemlidir ama aynı zamanda verilerin kolayca anlaşılabilir olması da çok önemlidir. Veri ambarı sistemi kalitesinde, operasyonel bir veri tabanında olduğu gibi üç farklı yön dikkate alınabilir: VTYS kalitesi, veri modeli kalitesi ve veri kalitesi.
VTYS kalitesini değerlendirmek için ISO 9126 gibi uluslararası bir standart veya mevcut ürün karşılaştırmalı çalışmalardan bazılarını kullanabiliriz. Bu tür kalite, veri ambarı yaşam döngüsünün ürün seçimi aşamasında ele alınmalıdır.
Veri kalitesi, çoğunlukla yaşam döngüsündeki çıkarma, filtreleme, temizleme ve temizleme, senkronizasyon, toplama, yükleme ve benzeri faaliyetlerde ele alınmalıdır. Son birkaç yılda, veri kalitesini sağlamak için çok ilginç teknikler önerildi.
Son olarak, veri ambarı model kalitesinin genel bilgi kalitesi üzerinde büyük etkisi vardır. Tasarımcı, mantıksal veri ambarını temsil eden ve işlevselliğini kolaylaştıran tabloları, süreçleri, dizinleri ve veri bölümlerini seçmelidir.
Veri ambarlarını tasarlamak için çok boyutlu veri modelleri kullanılır. Çok boyutlu bir veri modeli, bir iş sürecinin nasıl görüldüğünün doğrudan bir yansımasıdır. Bir işletme için önem taşıyan ölçümleri ve ölçümlerin parçalara ayrıldığı parametreleri yakalar. Ölçümlere gerçek veya ölçümler denir. Bir olgunun görüntülenebildiği parametrelere boyutlar denir.
Genellikle çok boyutlu veri modelleri, bir merkezi tablo ve birkaç boyutlu tablolardan oluşan yıldız şemaları olarak temsil edilir. İlgilenilen ölçüler olgu tablosunda saklanır (örneğin, satışlar, envanter). Çok boyutlu modelin her boyutu için, boyutla ilgili bilgileri saklayan bir boyut tablosu (örneğin ürün, zaman) vardır.
İçinde, iki olgu tablosu ve dört boyutlu tablo ile çok boyutlu veri modeli tasarımına bir örnek sunuyoruz. Son yıllarda, farklı yazarlar çok boyutlu veri modelleri tasarlamak için bazı yararlı yönergeler önerdiler.
Ancak tasarımcıların ve yöneticilerin kaliteli çok boyutlu veri modelleri geliştirmelerine yardımcı olmak için daha nesnel göstergelere ihtiyaç vardır.
Ayrıca, “iyi” çok boyutlu bir veri modeli elde etmek için ilginç tavsiyeler önerilmiştir, ancak farklı kişiler genellikle aynı kriterlere ilişkin farklı yorumlara sahip olacağından, kalite kriterleri uygulamada kaliteyi sağlamak için tek başına yeterli değildir. Amaç, değerlendirme sürecinde öznelliği ve yanlılığı azaltmak için sezgisel tasarım “kalitesi” kavramlarını resmi, nicel, nesnel ölçütlerle değiştirmek olmalıdır.
Veri kalitesinin özellikleri nelerdir
Veri kalitesinin unsurları nelerdir
Veri hikayesi anlatımının temel unsurları
Yapılandırılmış veri örnekleri
Makine öğrenmesi Nedir
Merkezi eğilim ölçüleri
Data quality
Makine Öğrenmesi
Çok boyutlu veri modeli kalitesini sağlamak için bir dizi nesnel ölçütün tanımı, çalışmamızın nihai amacıdır. Bildiğimiz gibi kalite, işlevsellik, güvenilirlik, kullanılabilirlik, anlaşılabilirlik gibi çeşitli faktörlere ve özelliklere bağlıdır.
Bu özelliklerin birkaçı, çok boyutlu veri modelinin karmaşıklığından (iç nitelik) etkilenir. Tasarımcıların veri ambarlarının kalitesini iyileştirmelerine yardımcı olan veri ambarı modellerinin karmaşıklığını ölçmek için bir dizi ölçü elde etmeye çalıştık.
Ancak, metrik önermek yeterli değildir ve bu metriklerin farklı doğrulama türleri aracılığıyla tasarlandıkları amaç için gerçekten yararlı olduğundan emin olmak esastır. Bu yazıda, karmaşıklıklarını ve onlarla yaptığımız farklı doğrulamaları karakterize edebilen çok boyutlu veri modelleri kalitesi için metrikler önereceğiz.
Bir sonraki bölümde, metrikleri tanımlamak ve doğrulamak için izlenen çerçeveyi sunacağız. Üçüncü bölüm önerilen metrikleri özetlemektedir ve dördüncü bölümde bu metriklerin resmi doğrulaması açıklanmaktadır. Ampirik doğrulamaların bir kısmı beşinci bölümde sunulmuş ve sonuçlar ve gelecekteki çalışmalar son bölümde sunulacaktır.
METRİKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ
Daha önce de söylediğimiz gibi amacımız, veri ambarı karmaşıklığını kontrol etmek için metrikler tanımlamaktır. Metrik tanımlama metodolojik bir şekilde yapılmalıdır, önerilen metriklerin güvenilirliğini sağlamak için bir takım adımların izlenmesi gerekmektedir. Metrik teklifi için uyguladığımız yöntemi sunar.
Dört ana faaliyetimiz var:
• Metrik tanımı. İlk adım, metriklerin tanımıdır. Basit görünse de, metriklerin doğru tanımlanmasını sağlamada önemlidir. Bu tanımlama, ölçmek istediğimiz çok boyutlu veri modelinin kendine özgü özelliklerini ve bu bilgi sistemlerinin veri tabanı tasarımcıları ve yöneticilerinin deneyimlerini dikkate alarak yapılmıştır.
• Resmi doğrulama. İkinci adım, metriklerin resmi olarak doğrulanmasıdır. Resmi doğrulama, metrikleri ne zaman ve nasıl uygulayacağımızı bilmemize yardımcı olur. Metrik formal doğrulamasında iki ana eğilim vardır: aksiyomatik yaklaşımlara dayalı çerçeveler ve ölçüm teorisine dayalı çerçeveler.
İlklerin amacı yalnızca tanımsaldır. Bu tür bir biçimsel çerçeve üzerinde, belirli bir yazılım özniteliği için bir dizi biçimsel özellik tanımlanır ve bu özellik kümesini önerilen metrikleri sınıflandırmak için kullanmak mümkündür.
Ölçüm teorisine dayalı çerçeveler, metriklerin tanımlanması gereken genel bir çerçeve belirtir. Ölçüm teorisinin gücü, gerçeklik hipotezini türetebileceğimiz ampirik koşulların formülasyonudur.
• Deneysel doğrulama. Bu adımın amacı, önerilen metriklerin pratik faydasını kanıtlamaktır. Bu adımı gerçekleştirmenin çeşitli yolları olsa da, temel olarak ampirik doğrulamayı deney, vaka çalışmaları ve anketler olarak ayırabiliriz.
• Psikolojik açıklama. İdeal olarak, metriklerin değerlerinin etkisini psikolojik bir bakış açısıyla açıklayabileceğiz. SiaBazı yazarlar, yöntemlerin mühendisliğinde ve bilgi modellemesinin incelenmesinde bilişsel psikolojinin bir referans disiplin olarak kullanılmasını önermektedir.
Gösterildiği gibi, metrikleri tanımlama ve doğrulama süreci evrimsel ve yinelemelidir. Geri bildirimin bir sonucu olarak, metrikler, atılan resmi, ampirik doğrulama veya psikolojik açıklamaya dayalı olarak yeniden tanımlanabilir.
Data quality Makine öğrenmesi Makine öğrenmesi Nedir Merkezi eğilim ölçüleri Veri hikayesi anlatımının temel unsurları Veri kalitesinin özellikleri nelerdir Veri kalitesinin unsurları nelerdir Yapılandırılmış veri örnekleri