Video: Uygulama Yedekleme ve Eski Sürüm Uygulama Yükleme Nasıl Yapılır? 2024
Büyük verilerin dünyasında veri kalitesine doğru bakış açısı kazandırma çok zor olabilir. Büyük veri kaynaklarının çoğuyla, temiz olmayan verilerle çalıştığınızı varsamanız gerekir. Aslında, görünüşte rastgele ve bağlantısız olan verilerin, sosyal medya verilerini akışı içinde ezici bulması, işletmelere o kadar faydalı olmasını sağlayan şeylerden biridir.
Verilerde kalıp aramaya başladıktan sonra ne bulacağınızı bilmeden petabayt'lık verilere bakarak başlayın. Verilerde çok fazla gürültünün bulunması gerçeğini kabul etmelisiniz. Yalnızca arama ve örüntü eşleştirmesi ile bazı çok kirli verilerin ortasında gerçeğin bazı kıvılcımlarını bulabileceksiniz.
Tabii ki, RFID etiketlerinden veya sensörlerden gelen veriler gibi bazı büyük veri kaynakları, sosyal medya verilerinden daha iyi belirlenmiş kurallara sahiptir. Bazı hatalar bulmayı umarsanız da, sensör verileri makul derecede temiz olmalıdır. Bu verilerin kalite seviyesini planlamak için büyük miktarda veriyi analiz ederken her zaman sizin sorumluluğunuzdadır. Veri kalitesine yönelik iki aşamalı bir yaklaşımı takip etmelisiniz:
Aşama 1 : Veri kalitesinden ödün vermeden büyük verilerdeki kalıpları araştırın.
Aşama 2: İş kalıplarınızı tespit ettikten ve iş için önemli sonuçlar elde ettikten sonra, geleneksel veri kaynaklarınıza uyguladığınızla aynı veri kalitesi standartlarını uygulayın. İş için önemli olmayan büyük verileri toplamaktan ve yönetmekten kaçınmak ve Hadoop'taki veya diğer büyük veri platformlarındaki diğer veri öğelerini bozmak istemektesiniz.
Büyük veri analizinizin sonuçlarını iş sürecinize dahil etmeye başlarken, bir şirketin sağlıklı iş kararları vermesi için yüksek kaliteli verilerin gerekli olduğunu unutmayın. Bu, büyük verilerin yanı sıra geleneksel veriler için de geçerlidir.
Verilerin kalitesi, tutarlılık, doğruluk, güvenilirlik, eksiksizlik, zamanlılık, mantıklılık ve geçerlilik de dahil olmak üzere verilerle ilgili karakteristikler anlamına gelir. Veri kalitesi yazılımı, verilerin tutarlılığını artırmak için veri öğelerinin farklı veri mağazalarında veya sistemlerde aynı şekilde temsil edilmesini sağlar.
Örneğin, bir veri deposu müşterinin adresi için iki satır ve başka bir veri deposu bir satır kullanabilir. Verilerin gösterilme biçimindeki bu fark, bir müşterinin iki farklı müşteri olarak tanımlanması gibi müşterilerin hatalı bilgilerle sonuçlanmasına neden olabilir.
Bir şirket, ürün satın alırken şirket adına ait onlarca varyasyon kullanabilir.Veri kalitesi yazılımı, farklı veri depolarındaki şirket adının tüm çeşitlerini tanımlamak ve bu müşterinin işletmenizden aldığı her şeyi bildiğinizden emin olmak için kullanılabilir.
Bu süreç, müşterinin veya ürünün tek bir görünümünü sağlayan olarak adlandırılır. Veri kalitesi yazılımı, verileri farklı sistemlerle eşleştirir ve gereksiz verileri temizler veya kaldırır. Veri kalitesi süreci, işletmenin kullanımı, yorumlanması ve anlaması daha kolay bilgiler sağlar.
Verilerinizin içeriğini, yapısını ve durumunu anlamanıza yardımcı olmak için veri kalitesi sürecinde veri profilleme araçları kullanılır. Verileri daha güvenilir bir biçime dönüştürme işlemine başlamak için bir veritabanındaki veya başka bir veri deposundaki verilerin özellikleri hakkında bilgi toplamaktadırlar. Araçlar, hataları ve tutarsızlıkları belirlemek için verileri analiz eder.
Bu sorunlar için düzeltmeler yapabilir ve hataları düzeltebilirler. Araçlar, kabul edilebilir değerler, desenler ve aralıkları kontrol eder ve çakışan verileri saptamaya yardımcı olur. Veri profil oluşturma işlemi, örneğin, verilerin alfa veya sayısal olması beklenip eklenmediğini kontrol eder. Araçlar ayrıca bağımlılıkları kontrol eder veya verilerin diğer veritabanlarından alınan veriyle nasıl ilgisi olduğunu görür.
Büyük veriler için veri profilleme araçları, geleneksel veriler için veri profilleme araçlarına benzer bir işleve sahiptir. Hadoop için veri profilleme araçları, size Hadoop kümelerindeki veriler hakkında önemli bilgiler sağlayacaktır. Bu araçlar kibrit aramak ve çoğaltmaları kaldırmak için kullanılabilir. Sonuç olarak, büyük verilerinizin tutarlı olmasını sağlayabilirsiniz. HiveQL ve Pig Latin gibi Hadoop araçları dönüşüm süreci için kullanılabilir.
