Data Nedir, Ne İşe Yarar? Data Science Ve Data Mining Terimleri Ne Anlama Gelir?

Data, Latince kelime datumunun çoğul halidir. Kendi içinde datum, “vermek” anlamına gelen Latince cüret fiilinin geçmiş bir ifadesidir. Dolayısıyla İngilizce "donor" ve "donate" gibi sözcükler ve Fransızca'daki "vermek" fiili olan donner anlamına gelir. 

Data Nedir ve Ne İşe Yarar? 

Tüm yazılımlar iki ana kategoriye ayrılmıştır ve bunlar programlar ve datalardır. Programlar, dataları işlemek için kullanılan talimatlardan oluşan koleksiyondur. Data tanımı ise kağıtlara yazılan metinler, sayılar olabilir veya elektronik cihazların belleğindeki baytlar ve bitler olabilir. Hatta bir kişinin zihninde depolanan gerçekler olabilir. 

 Teknoloji alanındaki, özellikle akıllı telefonlardaki büyüme, metin, video ve sesin veri artı web ve günlük etkinlik kayıtlarına dahil edilmesine yol açtı. Bu verilerin çoğu yapılandırılmamıştır. Data terimi petabayt aralığında veya daha yüksek olan verileri tanımlamak için kullanılır. Günümüzde, web tabanlı e-ticaret büyük ölçüde yayıldı, Büyük Datalara dayalı iş modelleri gelişti ve verileri bir varlık olarak ele alıyorlar. Ayrıca Büyük Dataların daha düşük maliyetler, artırılmış verimlilik, artan satışlar gibi birçok faydası vardır. 

 Datanın anlamı, bilgi işlem uygulamalarında verilerin işlenmesinin ötesine geçer. Veri biliminin ne olduğu söz konusu olduğunda, gerçeklerden oluşan bir yapıya veri bilimi denir. Buna göre, finans, demografi, sağlık ve pazarlama da farklı veri anlamlarına sahiptir ve bu da sonuçta verilerin ne olduğu için farklı yanıtlar oluşturur. 

 Ayrıca datalar, bir işletmenin operasyonları sırasında toplanan basit gerçekler ve istatistiklerdir. Hem dahili hem de harici çok çeşitli ticari faaliyetleri ölçmek ve kaydetmek için kullanılabilirler. Datalar çok bilgilendirici olmasa da, tüm raporlamaların temelini oluşturur ve bu nedenle iş dünyasında çok önemlidir. 

 Data Science ve Data Mining Terimleri Ne Anlama Gelir? 

 Data science, yani Veri bilimi, işle ilgili karar verme, stratejik planlama ve diğer kullanımlar için verilerden değerli bilgileri çıkarmak için gelişmiş analitik tekniklerini ve bilimsel ilkeleri uygulama alanıdır. İşletmeler için giderek daha kritik hale geliyor: Veri biliminin ürettiği içgörüler, diğer avantajların yanı sıra kuruluşların operasyonel verimliliği artırmasına, yeni iş fırsatlarını belirlemesine ve pazarlama ve satış programlarını iyileştirmesine yardımcı oluyor. Nihayetinde, ticari rakiplere göre rekabet avantajı sağlayabilir. 

 Veri bilimi, işletme operasyonlarının ve stratejilerinin hemen hemen tüm yönlerinde önemli bir rol oynar. Örneğin, şirketlerin ürün satışlarını artırmak için daha güçlü pazarlama kampanyaları ve hedefli reklamlar oluşturmasına yardımcı olan müşteriler hakkında bilgi sağlar. Üretim tesislerinde ve diğer endüstriyel ortamlarda finansal risklerin yönetilmesine, hileli işlemlerin tespit edilmesine ve ekipman arızalarının önlenmesine yardımcı olur. BT sistemlerinde siber saldırıların ve diğer güvenlik tehditlerinin engellenmesini sağlar. 

 Data mining, yani veri madenciliği, kullanılabilir verileri daha büyük bir ham veri kümesinden çıkarmak için kullanılan bir süreç olarak tanımlanır. Bir veya daha fazla yazılım kullanarak büyük veri yığınlarındaki veri modellerini analiz etmeyi ima eder. Veri madenciliğinin bilim ve araştırma gibi birçok alanda uygulamaları vardır. Veri madenciliğinin bir uygulaması olarak, işletmeler müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve çeşitli işletme işlevleriyle ilgili daha etkili stratejiler geliştirebilir. 

 Dolayısıyla kaynakları daha optimal ve anlayışlı bir şekilde kullanabilir. Bu, işletmelerin hedeflerine daha yakın olmasına ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Veri madenciliği, etkin veri toplama ve depolamanın yanı sıra bilgisayar işlemeyi de içerir. Veri madenciliği, dataları bölümlere ayırmak ve gelecekteki olayların olasılığını değerlendirmek için karmaşık matematiksel algoritmalar kullanmaktadır.