1) Gereksinim Analizi: “Büyük Veri mi, Büyük Soru mu?”

Yanlış başlangıç: “Büyük verimiz var; bir şeyler çıkaralım.”
Doğru başlangıç: “Araştırma sorumuz nedir, bu soruyu yanıtlamaya elverişli verinin asgari nitelikleri nelerdir?”

• Araştırma sorusu → veri niteliği eşleşmesi: Zaman çözünürlüğü (saniye/dakika/gün), mekânsal çözünürlük (bina/il/ülke), örneklem kapsayıcılığı (temsil), ölçüm güvenilirliği.

• Büyüklük yönleri: Hacim (volume), hız (velocity), çeşitlilik (variety), doğruluk (veracity), değer (value).

• Karar: Büyük veri gerektirmeyen soru için örneklemeyle küçük ama yüksek kaliteli alt veri seti üretmek çoğu zaman daha etkilidir.

2) Mimari Temeller: Göl (Data Lake) mı, Ambar (Data Warehouse) mı?

• Veri gölü (schema-on-read): Ham veriyi kaynak biçimleriyle (CSV, Parquet, JSON, görüntü, ses) saklar; esneklik yüksektir. Keşif ve yöntem geliştirme için idealdir.

• Veri ambarı (schema-on-write): Önden tanımlı şemaya dönüştürerek saklar; sorgu/raporlama performansı ve veri tutarlılığı yüksektir.

• Melez yaklaşım (medallion): Bronze (ham) → Silver (temiz/standardize) → Gold (analitik için optimize edilmiş) katmanları.
  Akademik öneri: Etik/erişim kontrolü ve sürümleme için göl–ambar melezini tercih edin; “ham”ı dokunmadan koruyun, analizler “silver/gold”ta yürüsün.

3) Şema Tasarımı: Şema-on-Read ile Şema-on-Write Arasında

• Şema-on-read: Okuma sırasında şema uygulanır; esneklik, hızlı yutma. Dezavantaj: Son kullanıcı yükü.

• Şema-on-write: Yükleme sırasında şema kısıtlanır; veri kalitesi artar, esneklik düşer.
  Pratik: Akademik ekipler için sözleşme tabanlı şema: değişken sözlüğü (codebook), tip–birim–sınır değer–eksik tanımları, versiyon alanları (örn. schema_version).

4) Veri Yaşam Döngüsü: Toplama → Temizlik → Dönüştürme → Analiz → Arşiv

• Toplama: Kaynak protokolü, ölçüm metadataları (cihaz, yazılım sürümü, zaman damgası, lokasyon).

• Temizlik: Ters kod, tutarsız tip, aykırı zaman damgaları, kopya kayıtlar.

• Dönüştürme: Birim standardizasyonu (örn. mg/dL → mmol/L), boyut indirgeme, öznitelik mühendisliği.

• Analiz: İstatistiksel model ve MLOps hattı.

• Arşiv ve yeniden kullanım: DOI verilebilen veri paketleri (etik ilkelere uygun anonimleştirme).

5) Meta-Veri ve Veri Kataloğu: “Bulunabilirlik” Bilgi Üretir

• Zorunlu alanlar: Veri kaynağı, kapsama (zaman/mekân), sürüm, kalite bayrakları, erişim kısıtları, sorumlu kişi/kurum.

• Katalog araçları: İç indeksleme (etiketleme), örnek sorgular, görsel önizleme, sözleşme (schema registry).
  Kontrol listesi: “Yeni gelen bir araştırmacı yalnız kataloğa bakarak verinin anlamını ve sınırlılığını çıkarabiliyor mu?”

6) Veri Kalitesi Güvencesi (DQ): Kırmızı Bayraklar ve Otomatik Testler

• Doğruluk testleri: Aralık kontrolü (örn. insan nabzı 20–240), zorunlu alan boşluk taraması, tip doğrulama.

• Tutarlılık: Anahtar bütünlüğü, mantıksal kurallar (örn. doğum yılı ≤ toplama yılı).

• Zaman uyumu: Çakışan/atlayan zaman damgaları.

• Otomasyon: Sürüm kontrolünde doğrulama notebook’ları ve CI (continuous integration) testleri.

7) Sürümleme ve İzlenebilirlik: Veri–Kod–Model Üçlemesi

• Veri sürümü: Değişiklik günlükleri (changelog), DOI/etiket.

• Kod sürümü: Git; dallar (branch) üzerinden deney–ana hat ayrımı.

• Model sürümü: Hiperparametre, eğitim verisi sürümü, değerlendirme metrikleri, model kartı (sorumlu AI belgeleri).
  Pratik: “Ham veri değişmez; sadece yeni sürüm eklenir.” Analiz not defterleri (notebook) salt okunur çıktılarla arşivlenmelidir.

8) Etik, Gizlilik ve Uyum: Akademik Bağlamda “Minimize–Şifrele–İzinle”

• Minimizasyon: Gerekli olmayan alanları kaldırın; hassas alanları (İsim/TC/konum) tokenize edin.

• Şifreleme: Durağan (at rest) ve aktarım (in transit); anahtar yönetimi.

• İzin: Paylaşım katmanları (ham/silver/gold) için farklı erişim politikaları; iz kaydı (audit).

• Anonimleştirme: K-anonimlik, farklılaştırılmış gizlilik (differential privacy) için toplulaştırma ve rastgele gürültü stratejileri.
  Akademik etik: Etik kurul (IRB) metninde veri işleme boru hattı ve saklama süreleri açıkça yazılmalı.

9) Depolama Formatları ve Sütunlu Sıkıştırma: Parquet/ORC ve Arkadaşları

• Sütunlu formatlar (Parquet/ORC): Analitik sorgularda I/O maliyetini düşürür, sıkıştırma verimi yüksektir.

• Sıralı indeksleme: Bölümleme (partitioning) stratejisi: tarih/bölge/kurum anahtarlarına göre dizinlenmiş klasör yapısı.

• Zengin tip desteği: Kategorik, liste/sözlük (nested) alanlar; şema evrimi.
  Kural: CSV yalnız değişim (exchange) için; kalıcı katman sütunlu formatlarda tutulmalı.

10) İşlem Desenleri: Batch, Micro-Batch ve Stream

• Batch: Büyük toplu işler, gecelik/haftalık dönemsel çalışma; yeniden üretilebilir istatistiksel analizler için idealdir.

• Micro-batch: Dakikalık minik partiler; gecikmeyi düşürür.

• Stream (akış): Milisaniye/saniye düzeyi olay işleme; denetimli izlem (monitoring), uyarı (alerting) ve zaman pencereli istatistikler.
  Akademik örnek: Öğrenci etkileşim logları (LMS) için saatlik mikro-batch, kardiyak ritim verisi için stream pencereleri (örn. 5 sn kayan ortalama).

11) Ölçeklenebilir Bilgi İşlem: Dağıtık Çerçeveler ve “Yerine Göre” Seçim

• Büyük tablo–küçük model: Dağıtık SQL/ dataframe motorları (Spark/Flink/BigQuery benzeri).

• Büyük model–büyük veri: GPU/TPU hızlandırma; mini-batch öğrenme; veri paralelliği.

• Büyük görüntü/metin: Vektör veritabanları, FAISS/ANN indeksleri, çok-modlu boru hatları.
  Karar ağacı:

1. Toplam veri RAM’e sığar mı? Evet → tek düğüm (pandas/R/data.table).

2. Hayır → sütunlu format + dağıtık çerçeve; örneklemeyle yöntem geliştirme, sonra tam veri.

12) İstatistiksel Altyapı: “Büyük” Olsa da Temel İlkeler Değişmez

• Mutlak n ≫ istatistiksel anlamlılık: Büyük n’de küçük etkiler bile “anlamlı” çıkar; etki büyüklüğü ve %95 GA şarttır.

• Veri bağımlılığı: Kümelenme (okul, klinik, cihaz); robust/GEE/karma çerçeveler.

• Çoklu karşılaştırma: P-havuzu; FDR/Holm; hipotez ailelerini tanımlayın.

• Replikasyon: Veriyi zaman/küme dilimlerine ayırıp tekrarlayın (temporal/cluster cross-validation).

13) Özellik (Feature) Mühendisliği: Pencere, Gecikme ve Birleşik İstatistikler

• Zaman pencereleri: Sabit (30 sn/5 dk), kayan (rolling), oturum bazlı.

• Gecikmeli değişkenler: Lag özellikleri, farklar, oranlar.

• Birleşik metrikler: Yoğunluk, frekans, sıra içi konum, varyans; robust özetler (medyan, MAD).

• Büyük ölçekte: Özellik türetme kodu idempotent ve deterministik olmalı; aynı fonksiyon hem batch hem stream’de çalışmalı.

14) Deney Tasarımı ve A/B Testleri: Akademik Kurallarla Endüstri Ölçeği

• Rastgele atama ve loglama: Tedavi/ kontrol bayrağının güvenilir log’u; atama hatası en büyük risktir.

• Ara analiz ve durdurma: Sequential kurallar; tip-I hata kontrolü.

• Heterojen etki: Alt gruplar ve uplift modelleme; ön-kayıt ve keşfedici analiz ayrımı.

• Raporlama: Etki büyüklüğü, GA, kalibrasyon; veri akışında “deney dışı sürprizler” (trafik karışması) için kontrol.

15) Makine Öğrenmesi: Basit Modellerden Dayanıklı Hatlara

• Ölçek gerçeği: Basit, düzenlileştirilmiş (ridge/lasso/elasticnet) ve ağaç tabanlı yöntemler çoğu büyük veride dayanıklıdır.

• Değerlendirme: Ayrım (AUC, F1), kalibrasyon eğrileri, Brier skoru; veri kaçakçılığına (leakage) dikkat.

• Nesnelleştirme: Veri ve hiperparametre sürümü; deney izleme (run id, seed).

• Genelleme: Zaman tabanlı bölmelerle validasyon (forward chaining), kümeli CV (grup bazlı).

• Adalet ve önyargı: Grup adalet metrikleri; eğitim verisi dengesizliğini sınıf ağırlıkları ve örnekleme ile yönetin.

16) Doğal Dil, Görüntü ve Çok-Modlu Veriler

• Metin: Tokenizasyon, lemmatizasyon; TF-IDF vs yoğun gömme (embeddings); gizlilik ve PII temizliği.

• Görüntü/sinyal: Standartlaştırma (boyut/kanal), veri artırma, etiket kalitesi; inter-annotator anlaşması.

• Çok-modlu: Metin+görüntü+tablosal; ortak temsil; erken/geç füzyon kararları.

• Depolama: Büyük ikililer için nesne depolama; özetleyici indeksler (thumbnail/preview) kataloğa yazılmalıdır.

17) Yineleme, İzlenebilirlik ve Reprodüksiyon: Boru Hattı Olarak Bilim

• Boru hattı yöneticileri: Make/Snakemake/Airflow/Prefect; görev bağımlılıkları, tekrar çalıştırma.

• Ortam yönetimi: Conda/venv, requirements.txt/renv.lock/Docker imajları; immutability.

• Notebooks → üretim: Notebook’ları parametrik hale getirin (Papermill/Quarto), çıktı–girdi yolları sürümle uyumlu olsun.

• Raporlama: Otomatik karar tabloları ve forest/güven bandı figürleri; GA’yı saklamayın.

18) Büyük Veride Güven Aralığı, Belirsizlik ve Duyarlılık Analizi

• Nonparametrik güven aralıkları: Bootstrap (bloke/cluster bootstrap) – ölçek için dağıtık uygulanır.

• Yakın-sonsuz n paradoksu: p≈0 ama etki küçük → pratik anlam için eşik temelli rapor: “Etkisinin ≥δ olma olasılığı…”.

• Duyarlılık paneli: Aykırı temizleme kuralları, alternatif özellik setleri, farklı model aileleri; ana sonuçların aralık olarak kararlılığı.

19) Görselleştirme: Ölçeği Boğmadan Anlatmak

• Örnekleme ile görselleştirme: Milyonlar yerine temsili örnek + yoğunluk haritaları; heksabin/tiling.

• Büyük seri: İnteraktif “lazy” çekiş; downsampling algoritmaları (LTTB).

• Belirsizlik: Şeritler ve GA çubukları; kalibrasyon grafikleri.

• Hikâye: Keşif (EDA) görselleri → karar grafikleri; eksenler birimli, lejant sade, renk erişilebilir.

20) Öğrenen Sistemlerin İzlenmesi: Veri Kayması ve Model Sağlığı

• Veri kayması: Girdi dağılımı (covariate shift), etiket kayması; istatistiksel uyarı eşiği.

• Performans izleme: Metriklerin zaman serisi; alarm yorgunluğuna karşı adaptif eşikler.

• Geri bildirim döngüsü: Hatalı tahmin örneklerinin aktif öğrenme ile etiketlenmesi.

• Akademik dikkat: Makalede “kullanımdaki modelin” bakım protokolü ve risk analizi açıklanmalı.

21) Çoklu Kaynak Birleştirme: Bağ/Kayıt Bağlama ve Kayıtların “Aynı Kişi” Olduğunu Anlamak

• Deterministik eşleme: Ortak anahtar (ID) üzerinden.

• Olasılıklı eşleme: Fellegi–Sunter; metrikler (Jaro–Winkler); eşik ve manuel inceleme kuyruğu.

• Gizlilik: Hash/tuzlanmış anahtarlar; gizli bağlantı (privacy-preserving record linkage).
  Rapor: Eşleme kalitesi (precision/recall), kalibrasyon eğrileri, etkisinin nihai sonuçlara duyarlılığı.

22) Zaman ve Mekân: Paneller, Düzeyler ve Bağımlılıklar

• Zaman: Panel modelleri (sabit/rastgele etkiler), AR(1) bağımlılık; ITS (Interrupted Time Series).

• Mekân: Alan-korelasyon (Moran’s I), mekânsal lag/hatta; gizlilik için coarsening (kaba konum).

• Ölçek: 10^7 satırlık panellerde bölütleme ve bileşik indeksler ile sorgu hızlandırma.

23) Büyük Veride Nedensel Çerçeveler: Yalnız “Tahmin” Yetmez

• Eğilim puanı (eşleştirme/ağırlık), DID, IV, RDD; yüksek boyutta uygunluk ve ortak destek diyagnostikleri.

• Sebep arama tuzakları: “Her şey anlamlı” → sahte nedensellik; DAG ile karıştırıcı seçimi, negatif kontrol değişkenler.

• Raporlama: Varsayımlar (trend paralelliği, no interference) ve duyarlılık (Rosenbaum, bounding) zorunludur.

24) Kaynak–Maliyet–Karbon Ayak İzi: Etkili ve Etik Hesaplama

• Kaynak hesabı: Depolama/işlem/çıktı maliyeti; bütçe ve kota yönetimi.

• Karbon ayak izi: Büyük eğitim/analiz işlerinde enerji ölçümü; verimli mimari (sütunlu sıkıştırma, yerinde filtreleme).

• Politika: Akademik fon raporlarında maliyet–fayda–sürdürülebilirlik göstergeleri.

25) İnsan Faktörü: Roller, Protokoller ve Eğitim

• Roller: Veri mühendisi, analist/istatistikçi, alan uzmanı, etik/gizlilik sorumlusu.

• Protokoller: Kod incelemesi (peer review), değişiklik talebi (pull request), sorun kayıtları (issue tracker).

• Eğitim: Ortak terminoloji (glossary), kısa atölyeler: “Parquet 101”, “FDR ve GA”, “DAG ve nedensellik”.

26) Yaygın Hatalar ve Önleme Stratejileri

• CSV’de ısrar: Sütunlu format ve bölümleme olmadan maliyet/fail artar.

• P-değer fetişizmi: Büyük n’de etki büyüklüğü ve pratik anlam şart.

• Model sızıntısı: Zaman tabanlı validasyonsuz çapraz doğrulama.

• DAG’siz nedensellik: Karıştırıcı seçimi keyfîleşir.

• Erişim farkındalığı zayıf: Yetkisiz ham veri erişimi; katmanlı izin şart.

• Dokümantasyon eksikliği: Katalogsuz göl çamur olur (“data swamp”).

27) Disiplinlere Göre Örnek Senaryolar

• Eğitim: LMS logları (tıklama, oturum), sınav puanları, anketler → panel + GEE; heterojen etki analizi.

• Sağlık: EHR + giyilebilir cihaz akışı → stream pencereleri, gizlilik ve farklılaştırılmış gizlilik; survival analizi.

• Sosyal bilimler: Sosyal medya metni + anket → çok-modlu; içerik analizi + nedensel ağırlıklandırma.

• Doğa bilimleri: Sensör ağları → mekânsal–zamansal; eksik veri imputation + ARIMA/State-space.

28) Raporlama Şablonu: Tez/Makale için “Büyük Veri” Bölümü

1. Veri Kaynakları ve Kapsam (zaman/mekân, tipler, hacim).

2. Mimari ve Süreç (göl–ambar katmanları, şema, sürüm).

3. Kalite ve Etik (doğrulama kuralları, anonimleştirme, izin).

4. Analitik İş Akışı (EDA, model, validasyon, duyarlılık).

5. Sonuçların Sunumu (etki büyüklüğü, GA, kalibrasyon, görseller).

6. Sınırlılıklar ve Gelecek Çalışma (ölçek, önyargı, kayma).

29) Uygulamalı Örnek: Üniversite Geniş Ölçekli Öğrenme Analitikleri

Soru: Etkileşimli içerik, ders geçme olasılığını artırıyor mu?
Veri: 3 yıl, 120 ders, 1.8M oturum; log + sınav + anket.
Mimari: Bronze (ham log), Silver (oturum düzeyi özetler), Gold (haftalık panel).
Analiz: GEE lojistik (geçme ~ etkileşimli içerik + ön-test + SES + (küme: ders)); aOR=1.24 (%95 GA [1.18, 1.30]); AME=+0.06.
Duyarlılık: Alt gruplar (düşük SES’te daha yüksek etki); farklı özellik setleri ile aralık stabil.
Etik: Öğrenci kimlikleri salt hash; raporda differential privacy ile paylaşılan özetler.
Karar: Programlaştırılmış içerik düşük SES’te önceliklendirilirse eşitlikçi fayda artıyor.

30) Sonuç: Akademide Büyük Veriyi Bilime Çevirmek

Büyük veri yönetimi, mimarî titizlik, istatistiksel dürüstlük, etik koruma ve hikâye anlatıcılığı arasında yürütülen bir denge sanatıdır. Güçlü bir akademik büyük veri projesi:

1. Araştırma sorusunu veri niteliği ile eşleştirir; gerekmiyorsa büyük veriye koşmaz, gerekiyorsa mimariyi melez kurar.

2. Göl–ambar katmanları, meta-veri kataloğu ve sürümleme sayesinde yeniden üretilebilirlik sağlar.

3. Veri kalitesini otomatik test ve doğrulama günlükleri ile güvenceye alır; anonimleştirme ve farklılaştırılmış gizlilikle etik korumayı ciddiye alır.

4. İşlem desenlerini (batch/micro-batch/stream) araştırma gereksinimine göre seçer; sütunlu format ve bölümleme ile maliyeti düşürür.

5. Analitik katmanda etki büyüklüğü, %95 güven aralığı, kalibrasyon ve duyarlılık ilkesini merkezde tutar; büyük n’nin yalancı cazibesine kapılmaz.

6. Makine öğrenmesini deney izleme, model kartı ve adalet metrikleri ile yönetişim altına alır.

7. Çoklu kaynakları gizlilik-dostu eşleme ile birleştirir; zaman–mekân bağımlılıklarını açık modeller.

8. İzlenebilir boru hatları ve immutable ortamlarla aynı sonuçları tekrar üretir; sonuçları karar verdiren tablolar ve belirsizliği saklamayan grafiklerle sunar.

9. Maliyet–enerji–sürdürülebilirlik boyutlarını raporlar; öğrenen sistemler için kayma ve sağlık izlemeyi kurar.

Son tahlilde, akademide büyük veri setleri; yalnız “çok” veri demek değildir. Doğru mimari ve doğru metodolojiyle bir araya geldiğinde, adalet, etkinlik ve bilimsellik adına güçlü kanıtlara dönüşür. Bu yazıdaki omurga, sizi veri kalabalığından kanıt mimarisine taşımak içindir.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

The post Akademide Büyük Veri Setlerinin Yönetimi ve Analizi first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Bu kapsamlı rehberde; tasarımdan başlayan bir bakışla akademik veri setlerinde temizlik ve düzenleme sürecini uçtan uca ele alıyoruz. Gelişme bölümünde 31 alt başlıkla; kaynak–hedef şeması, kodlama standartları, eksik veri stratejileri, aykırı değer yönetimi, tür dönüşümleri, ölçek puanlama, güvenilirlik kontrolleri, zaman ve panel veriler, anket akış hataları, çoklu dosyaların birleştirilmesi (join), veri dengeleme (balancing), sürüm kontrolü, veri güvenliği ve anonimleştirme, reprodüksiyon ve raporlama gibi kritik alanları ayrıntılı ve uygulamalı örneklerle işliyoruz. Yazının sonunda; disiplinler arası örnek olaylarla (eğitim, sağlık, işletme, sosyal bilimler) süreçleri somutlaştıracak ve kararlarınızı hızlandıracak bir kontrol listesi sunacağız.

1) Temizliğe Tasarımla Başlamak: Kaynak–Hedef Şeması (Source–Target Map)

İyi bir temizlik, veriyi toplamadan önce başlar. Araştırma sorularınızdan türeyen değişken listesi (hedef) ile gerçek hayatta toplanacak ham alanlar (kaynak) arasına bir harita koyun. Her değişken için: ad, tip (integer, double, categorical, date), birim, beklenen aralık, izinli değer seti, türev formül(ler)i ve sorumlu kişi belirtilmeli.

Pratik kalıp:

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.

The post Akademik Veri Setlerinde Temizlik ve Düzenleme Süreci first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Konu Alanı Aile Ağacı, uygulamanızdaki her konu alanı için kaynaktan varış noktasına sistemleri içerir. Boş bir Konu Alanı Aile Ağacı içerir. Bu araçtaki sütunlar, Konu Alanı Meta Veri Bngo Kartı’nda görünen meta veri türlerinin bir alt kümesini temsil eder.

Bingo kartında bu aile ağacında görünmeyen meta veri türleri seçilirse, bu türler başka yerlerde yakalanacak demektir. Örneğin, vekilharçlık bilgileri Konu Alanı Aile Ağacında görünmeyecek ancak Bilinen Şablonda görünecektir.

Herhangi bir meta veri değerini tekrarlamadığımızdan emin olmak istiyoruz, aksi takdirde aynı veri öğesini varlıklar arasında tekrarlarken ortaya çıkan aynı senkronizasyon sorunlarını yaşarız.

Aynı şekilde, Konu Alanı Aile Ağacı’nda, Konu Alanı Meta Veri Bingo Kartı’nda görünmeyen meta veri türleri sütun olarak seçilirse, Bingo kartımızı bu yeni bilgi ile genişletmek isteyebiliriz veya sadece bu ekstra meta verinin olduğunu varsayabiliriz. önemlidir ve bu nedenle Bingo kartında oylama gerektirmez. Ayrıca elektronik tablonun hala okunabilir olduğundan emin olmak istiyoruz. Çok fazla sütun yazı tipi boyutunu azaltır ve okunabilirliği azaltır.

Bu örnek Konu Alanı Aile Ağacında, yalnızca en fazla iki uygulamanın izini sürebiliriz. From Here sütunu ilk orijin uygulamasıdır, To Here sütunu bu orijin uygulaması için varış noktası uygulamasıdır ve Buraya Varmak bizim varış noktamızdır. Özel durumlarınız için daha anlamlı hale getirmek için bu adları değiştirebilirsiniz.

Ancak, ikiden fazla uygulamanın izini sürmek isteyebileceğimiz durumlar vardır. Daha sonra daha fazla sütun eklememiz gerekiyor ve bu nedenle yazı tipi boyutu küçülüyor ve soy ağacımız daha az kullanıcı dostu hale geliyor.

Diğer bir seçenek de, belgeyi iki veya daha fazla aile ağacına ayırmaktır; burada birinci soy ağacı belgesinin hedefi, ikincisinin kaynağı olur. Kaynak bölümü altında, kaç uygulamanın geriye doğru izleneceğini belirleme stratejisini tartışacağım. Kaynak ve hedef uygulamaların her biri ad, kaynak, tanım ve geçmiş bilgilerini içerir.

İsimlendirme

Bu sütun, uygulama içindeki tüm konu alanlarının adlarını içerir. Bir konu alanı bu belgenin dışında bırakılırsa, büyük ihtimalle konu alanı modelleme aşamasında modellenmez ve dolayısıyla mantıksal veya fiziksel veri modelinde de yer almaz.

Dolayısıyla Hesabı bu belgenin dışında bırakırsam uygulama kapsamına alınmayabilir. Ancak, nadiren bir konu alanını atlıyoruz. Yapsaydık sorunları bir düşünün! Veri öğelerini daha ayrıntılı Veri Öğesi Aile Ağacının dışında bırakmakla daha fazla ilgilenmemiz gerekiyor.

Bu Ad sütunundaki değerlerin, bu konu alanı için üzerinde anlaşmaya varılan işletme adı olması gerekir. Bu nedenle, “Yüksek Kaliteli Tanımların Sağlanması” başlıklı Tanım Kontrol Listesini kullandıktan sonra, yüksek kaliteli bir işletme tanımına ve karşılık gelen isme sahibiz. Bu isim buraya gelecekti. Daha önce bahsedilen Konu Alanı Kontrol Listesinde veya Konu Alanı CRUD Matrisinde tanımlanan adları bu Konu Alanı Aile Ağacına kolayca kopyalayabilirsiniz.

Her uygulamanın altında Ad sütununa sahip olmamız gerekiyor mu, yoksa hedef uygulamamız için yalnızca bir kez alabilir miyiz?

YouTube meta veri
Metadata Örnekleri
What is meta data
Youtube meta veri Nedir
Meta data Nedir
Meta data silme
Meta veri
Metadata sorgulama

Ad, ortaya çıkabilecek iki durum nedeniyle Konu Alanı Aile Ağacında birçok kez tekrarlanıyor:

Kaynak sistemler aynı konu alanını farklı bir adla adlandırabilir. Örneğin, System XYZ, kurumsal Müşteri kavramını bunun yerine İstemci olarak adlandırabilir. Kaynak sistemlerin de kurumsal kavramları kullanması gerektiğinden, bu nadiren olur. Bununla birlikte, kaynak uygulamalar oldukça eskiyse, bunun olma ihtimali vardır.

Nihai konu alanını oluşturmak için farklı ayrıntı düzeyindeki konu alanlarının birleştirilmesi gerekebilir. Örneğin, XYZ Sistemi Müşteri Adresi bilgilerini sağlar ve Sistem ABC Müşteri Kredisi bilgilerini sağlar. Bu iki konu, modellediğimiz sistemde birleşerek Müşteri’yi oluşturur.

Bu nedenle, bir varış noktası için birçok çıkış olabilir. Aynı zamanda bir menşe için birçok varış noktası olabilir. Bu nedenle, başlangıç ve varış noktası arasında birden çoğa veya çoktan çoğa ilişkiler olduğunda adlar önemlidir. Bu çoktan çoğa ilişkileri elektronik tablo biçiminde göstermek bazen zordur.

Kaynak

Kaynak sütunu, her konu alanı için kaynak uygulama adını içerir. Bir kaynak uygulamanın yalnızca bir veritabanıyla sınırlı olmadığını, aynı zamanda bir dosya veya elektronik tablo olabileceğini unutmayın. Bu noktada cevaplanması gereken çok önemli bir soru “Ne kadar geriye gitmeliyiz?”

Yani, bir kullanıcının bilgiyi girdiği noktaya ulaşana kadar tüm kaynak uygulamaları listelemeliyiz veya doğrudan kaynağa geri mi dönmeliyiz? Benim tavsiyem, bu konu alanı için güvenilir ve doğru bir kaynağa ulaşana kadar konu alanını yukarı doğru takip etmeye devam etmek ve sonra durmaktır.

Diyelim ki bir data mart için aile ağacımızda bir konu alanı olarak Müşteri var. Konu alanı halihazırda veri ambarında bulunuyorsa, bu bizim güvenilir ve doğru kaynağımız olmalıdır. Bu nedenle burada durmalıyız.

Bu nedenle, bu örnekte Müşteri için, veri ambarına yalnızca bir uygulama geri gitmemiz gerekir. Diyelim ki soy ağacımızda bir konu alanı olarak Envanter var. Envanter, yalnızca ayda bir kez veri alan bir Lojistik Entegrasyon Uygulamasından gelir.

Bu nedenle, ihtiyacımız sadece aylık veriler olmadığı sürece, bu entegrasyon uygulaması güvenilir bir kaynak değildir. Daha geriye gitmemiz gerekiyor. Lojistik Entegrasyon Uygulaması, lojistik bilgilerini Depo Uygulamasından alır. Ambar ekibinin envanter bilgilerini girdiği yerdir. Bu nedenle, bu konu alanı bilgileri için en güvenilir ve doğru kaynak ve gidilecek yer burasıdır.

Neyin güvenilir ve doğru bir kaynak olduğunu belirlerken şu kriterleri göz önünde bulundurun:

Tarih gereksinimleri. Seçtiğiniz kaynak sistemin konu alanı için en azından uygulamanızda ihtiyaç duyduğunuz miktarda geçmişe sahip olduğundan emin olun. Örneğin, uygulamanız sipariş bilgilerini saklıyorsa ve kullanıcılarınız 3 yıllık sipariş bilgileri talep ediyorsa, kaynak sisteminizin ilk geçmiş yükü için en az 3 yıl olduğundan emin olmanız gerekir.

Bilgiler ne kadar güncel? Uygulamanız günlük güncellemeler gerektiriyorsa, kaynak sisteminizin günlük güncellemelere sahip olması gerekir. Son zamanlarda, satış konu alanı için ilk tercihimiz, uygulamamız daha zamanında bilgi ararken, ay sonu anlık görüntülerini sağladı.

Bilinen veri kalitesi sorunları. Alternatif olmadığı sürece, konu alanınızda bilinen veri kalitesi sorunları olan bir kaynağı asla seçmeyin. Kaynak veri kalitesi sorunları, yalnızca düşük kaliteli veriler için potansiyel değil, aynı zamanda zayıf bir kaynak kullanarak tutarlı olmanın mı yoksa doğru bilgilerle tutarsız olmanın mı daha iyi olduğu da dahil olmak üzere çeşitli ödünleşimler gibi pek çok sorunu gündeme getirir. Kendinizi bu duruma sokmamaya çalışın çünkü doğru cevaplar yoktur ve yapılacak sadece hatalar vardır.

Sistem bağımlılıkları. Bir durumda, öğe bilgileri için asıl kaynaktan zaten dört seviye aşağıda olan bir kaynak seçtik. Bu kadar aşağı akışta olmak sorunlara neden olabilir. Uygulamalardan herhangi birinin daha ileri akışta sorunları varsa, ürün bilgilerimizin teslimini etkileyecektir.

Yukarı akış kaynağına bağımlılık nedeniyle öğe verilerinin zamanında ulaşmadığı birkaç durum biliyorum. En hızlı doğru veri kaynağını aldığınızdan emin olun. Kaynaktan birkaç adım uzaktaki bir sistemden veri almanız gerekiyorsa, bu uygulamalar arasında bozulmayacak güçlü bağlantılar olduğundan emin olun.

Menşe uygulamasının gelecekteki yaşamı. Veri çektiğiniz uygulamanın veya bu konu alanı bilgilerini ileten uygulamaların herhangi birinin yakın zamanda herhangi bir yere gitmeyeceğinden emin olun. Kaynak uygulamanız uzun bir süre ortalıkta olmalıdır.

The post Meta Veri Türleri first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

A. Görevler, Tarihler ve Kaynaklar Dahil Mevcut Proje Planı

Mevcut proje planı, projede bulunduğunuz yerin en güncel sürümünü içerir. Genellikle bir proje planlama aracı şeklini alır ve tüm görevleri, ne zaman yapılması gerektiğini ve bunlardan kimin sorumlu olduğunu içerir. Planın kullanışlılığı, ne kadar güncel ve doğru olduğuna bağlıdır. Görev bazında veya periyodik (günlük veya haftalık) olarak güncellenmesi ve tüm proje durum toplantılarının bağlamı olması gerekir.

B. Görev, Tarih ve Kaynaklar Dahil Tüm Proje Planlarının Tarihçesi

Tüm proje planlarının geçmişi, nadiren yakalanan ancak proje için ilginç olabilecek bir şeydir. Bu tür meta veriler, proje süresince plana uygulanan tüm değişiklikleri veya geçmişi içerir.

Örneğin, mevcut proje planı, mantıksal veri modelinin önümüzdeki hafta içinde tamamlandığını gösterir. Ancak tarih, bunun geçen ay civarında tamamlanması gerektiğini gösterebilir. Proje planlarının her birinin değişikliklerini takip ederek dedektiflik oynayabilir ve gecikmenin ne zaman meydana geldiğini öğrenebilirsiniz.

Proje planlarının bu geçmişini takip etmenin iki yolu olduğunu unutmayın. Proje planını her değişiklikte yeni bir adla kaydedebilir veya periyodik olarak yeni bir adla kaydedebilirsiniz.

Bu nedenle, ilk yaklaşımı kullanarak, veri modelleme son tarihi geçen aydan sonraki haftaya değişirse, bu değişiklik uygulanır uygulanmaz projenin bir kopyasını kaydedersiniz. Ya da proje planını her Cuma günü (veya başka bir periyodik aralıkta) kaydedebilir ve değişiklikleri belirli bir zamanda tutabilirsiniz.

C. Mevcut Proje Ekipleri ve Rolleri ve Bireyler

Proje planı, her görev üzerinde çalışan kaynakları içerir, ancak genellikle proje üzerinde çalışan kuruluşlara genel bir bakış sağlamaz. Bu tür meta verilerin amacı budur. Burada, iş pozisyonları ve kişiler de dahil olmak üzere organizasyon yapısını takip ediyoruz.

Ancak bu yalnızca en güncel görünümdür. Örneğin, Stu veri modelleyiciden geliştiriciliğe geçerse Stu’yu burada yalnızca geliştirici olarak görürsünüz. Bu, proje ekibi organizasyonu bağlamında projeyi anlamak için çok yararlıdır.

D. Tüm Proje Ekiplerinin ve Rollerinin ve Bireylerinin Tarihçesi

Proje organizasyon ekibinin neye benzediğine dair en güncel görünümü takip etmek yerine, bu tür meta veriler tüm değişikliklerin kaydını tutar. Bu, gelişimin zayıf veya sorunlu alanlarını hedeflemeye yardımcı olabilir.

Veri modelleme tarihleri bir ay kaymışsa, tüm proje planlarının kaydını tutmak, ne zaman kaydığını size söyleyecektir; ancak, kişilerin ve ekiplerin geçmişine sahip olmak, tarihin neden kaydığını daha iyi aydınlatabilir. Stu bir geliştirici pozisyonuna geçtiği için halihazırda devam eden birkaç veri modelleme projesi olan Polly’nin de bu proje için veri modelini tamamlaması gerekiyor. Tarih kaymasının nedeni bu.

E. Tüm Proje Çıktılarını Nerede Bulabilirsiniz?

Genellikle proje geliştirme sırasında o kadar çok geçici, henüz tamamlanmamış belgeler vardır ki, kimse bunların nerede olduğunu umursamıyor gibi görünmektedir. Çoğu muhtemelen ağ sürücüleri yerine insanların yerel makinelerinde bulunur.

Tüm belgelerin konumunun kaydını tutmak için bu tür meta verileri yakalarız, böylece projenin tamamlanmasından sonra bile en güncel belgelere başvurmak için güvenilir bir yer olur. Bu genellikle paylaşılan bir sürücüde veya Web sitesinde bir klasör haline gelir. İşte takip etmeniz gereken dokümantasyon örnekleri:

■■ Proje planı
■■ İş, işlevsel ve teknik gereksinimler belgeleri
■■ Konu alanı, mantıksal ve fiziksel veri modelleri
■■ Sorunlar ve çözümleri
■■ Veri öğesi kaynağı ve dönüştürme belgeleri

YouTube meta veri
YouTube meta veri hatası
Meta veri
Meta veri Nedir
Meta veri alınırken hata oluştu
tüik’in amacı nedir
Türkiye veri setleri
Madde Bağımlılığı TÜİK verileri

F. Her Teslimatı Kim ve Ne Zaman Oluşturdu?

Çoğu zaman, proje tamamlandıktan kısa bir süre sonra birkaç ay, hatta bir yıldan fazla sürebilir, insanlar her teslimatı kimin yarattığını unutmaya başlar. Özellikle veri ambarı ve referans veritabanı uygulamaları gibi yeni uygulamalar tasarlamak veya kaynak sağlamak için kullanılan mevcut uygulamalar için bu bilgilerin izini sürmek önemlidir.

Bunu yaparak, sorular ortaya çıktığında işi kimin yaptığını bulabileceksiniz. Tarih bilgilerini de takip etmek isteyebiliriz.
Bu tanımlayıcı bilgilerden proje düzeyinde bahsettiğimiz için, bir sonraki ayrıntı düzeyi olan veri modeli düzeyinde bundan bahsetmemize gerek olmadığına dikkat edin.

Bunun nedeni, konu alanı, mantıksal ve fiziksel veri modellerinin proje çıktıları olarak kabul edilmesi ve dolayısıyla bu açıklamanın altında yer almasıdır. Örneğin, her teslimatı kimin ve ne zaman oluşturduğunun takibinin önemli olduğu düşünülürse, her veri modelini kimin ve ne zaman oluşturduğunu bilebiliriz.

G. Her Teslimatı En Son Kim Değiştirdi ?

Her teslimatı kimin yarattığını takip etmek isteyebileceğimiz gibi, her teslimatta son değişiklikleri kimin yaptığını takip etmek isteyebiliriz. Genellikle küçük projeler için, son değiştirilen ve yaratılan faaliyetler aynı kişiler tarafından yapılır. Büyük projelerde çok sayıda oyuncu yer alabilir; bu nedenle, son değişikliği kimin yaptığını bilmek önemli olabilir.

Bu kişi muhtemelen proje hakkında en son bilgilere sahiptir. Uygulamayla ilgili bir sorun aniden ortaya çıkarsa, bu değişikliklerle ilgili olabilir. Her teslimatı kimin ve ne zaman oluşturduğunu takip ederek kişiyi hızla bulabilir ve sorunu çözebilirsiniz.

Önceki paragraftaki aynı not burada da geçerlidir. Bu tanımlayıcı bilgi aynı zamanda veri modellerini de içerir ve bu nedenle, Veri Modeli Meta Veri Bingo Kartı altındaki her teslimatı en son kimin değiştirdiğini gereksiz yere belirtmemize gerek yoktur.

H. Her Teslimatta Kim ve Ne Zaman İmzaladı?

Her teslimatı kimin imzaladığını ve ne zaman teslimatın beklentileri karşıladığını ve geliştirmede ilerlemenin kabul edilebilir olduğunu söyleyen kişinin kaydıdır. Bu bilgiyi elde etmek önemlidir ve bu nedenle, her aşamada ilerlerken kontrolleri ve dengeleri tanımlarsınız.

Ayrıca, herhangi bir sorun olursa, teslimatı kimin onayladığına dair bir kaydınız var. Önceki paragraftaki aynı not burada da geçerlidir. Bu açıklayıcı bilgi aynı zamanda veri modellerini de içerir ve bu nedenle Veri Modeli Meta Veri Bingo Kartı kapsamında her bir teslimatta en son kimin imza attığını gereksiz yere belirtmemize gerek yoktur.

The post Meta Veri Planı first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Kısa bir süre önce, büyük ve çok görünür bir veri ambarı projesi için veri modelleyici olarak seçildim. Bu projede birçok eyalete dağılmış ekip üyeleri vardı ve hatta kullanıcılar ve işlevsel analistler bile zaman dilimlerine dağılmıştı.

Her analist, tasarım çalışmasına hazırlık olarak bu proje için meta verileri toplamaya çoktan başlamıştı. İyi fikir, ancak yakaladıkları meta veri türleri birbiriyle tutarlı değildi. Bir analist, her bir veri öğesi için iş amacını yakalarken, diğerleri yalnızca tanımı yakalıyordu.

Bir analist kahyalık bilgilerini toplarken diğerleri alamıyordu. Yakın gelecekte gelişecek sorunları bu senaryo ile görebilirsiniz.

Bu projenin sonunda üretilen tek çıktı, potansiyel olarak çok büyük miktarda bilgi eksikliğine sahip olabilir, burada bir grup diğer grupların yakalayamadığı meta verileri yakalar. Bunun bir olasılık olduğunun farkında olarak, hemen aşağıdaki e-postayı hazırladım ve gönderdim (gizliliği korumak için belirli ifadeler silindi ve adlar değiştirildi):

1. Anketim format olarak bir Bingo kartına benziyordu. Bingo oynadığımızda, önümüzde harfler ve rakamlardan oluşan bir kartımız vardır ve arayanın kartımızda belirli bir desen oluşturmak için doğru harf ve rakam kombinasyonunu bağırmasını da sabırsızlıkla bekleriz.

Amaç, düz bir çizgiyi veya başka bir belirli modeli elde eden ilk kişi olmaktır. Bunu yaptığınızda kazanırsınız ve Bingo diye bağırırsınız! ciğerlerinin tepesinde. Meta Data Bingo ayrıca harf veya kelime içerir. Ancak bu oyunda, isteklerinizi veya ihtiyaçlarınızı anlamayan ve etrafınızdaki diğer oyuncularla rekabet ortamı yaratan bir arayan tarafından yönlendirilmek yerine, kartı kendiniz dolduruyorsunuz.

Meta Data Bingo kartını neyin önemli olduğunu düşündüğünüze göre dolduruyorsunuz; Oyunun sonunda, önemli olduğunu düşündüğünüz şey, diğer herkesin önemli olduğunu düşündüğü şeyle karşılaştırılır ve derecelendirilir. Bireysel puanların ortalaması alınır ve bir ekip olarak en önemli meta veri türleri de seçilir.

2. Dikkat çekici bir konu satırına ihtiyacım vardı. Meta Data Bingo, tüm proje ekibini hangi tür meta verilerin yakalanmasının en önemli olduğu konusunda anlaşmaya teşvik eden etkileşimli bir süreçtir. E-postanızda eğlenceli bir konu satırı olması, tipik veri yönetimi e-postanızdan çok daha fazla ilgi çekecektir.

Konu satırının “Meta veri türü tanımlama” veya “Meta-meta veri senkronizasyonu” olduğunu hayal edin.  Her zaman e-postanızın içeriğiyle alakalı, dikkat çekici konu satırları kullanmaya çalışın. Veri modelleme çalışmalarımız sırasında, herkes veri yönetimi ve veri modelleme ile ilgili e-postaları okumak için heyecanlı ve her zaman istekli olmayabilir. Kelimelerinizi seçerken akılda kalıcı ve görsel düşünün, böylece ekibinizin e-postalarınızı dört gözle beklemesini ve hızlı bir şekilde okuyup yanıt vermesini de sağlayabilirsiniz.

Bir gün içinde bu e-postayı gönderdiğim neredeyse herkesten yanıt aldım. Yanıt vermeyenlerin, bu meta veri türlerinin her birinin önemi konusunda çoğunluk ile aynı fikirde olacağını varsaydım. Daha sonra Meta Data Bingo’nun sonuçlarını özetlemek için aşağıdaki e-postayı da gönderdik.

YouTube meta veri
Meta veri
YouTube meta veri hatası
Metadata Örnekleri
What is metadata
tüik’in amacı nedir
Üstveri nedir
Metadata sorgulama

Bu oyunu kullanarak herkesin isteklerini çok hızlı bir şekilde belirleyebildik ve ekibin beklentilerini belirledik. Bu e-postayı dağıtmadan önce, yalnızca H veya yüksek öncelikli meta veri türlerinin gerekli olacağı ve diğer tüm türlerin ekstra kredi ve sahip olunması güzel, ancak gerekli olmadığı konusunda anlaşmaya da varıldı.

Ekstra önemli için yukarıda bir ExtraH bile olduğuna dikkat edin. Sahip bilgilerinin alınmasının ekip için son derece önemli olduğunu görebilirsiniz. Bu Meta Data Bingo oyunu çok başarılıydı ve bu proje için ihtiyaç duyduğumuz meta veri türlerini doğru bir şekilde belirlememize de yardımcı oldu.

Meta Data Bingo, proje ekibinizdeki kişilerin farklı ayrıntı düzeylerinde yakalamak için hangi meta veri türlerinin en önemli olduğunu belirleyen Bingo kartlarını doldurduğu bir oyundur. Daha sonra bu kartları birleştirir ve hangi meta veri türlerinin kazandığını ve böylece yakalanacağını görmek için puanları da hesaplarız.

Ekip olarak ne tür meta verileri yakalayacağımızı önceden bilerek, veri modellememiz sırasında bu alandaki beklentileri de karşılayacağız. Yakaladığımız bilgi türlerinde sürpriz olmamalı ve hiçbir şey gözden kaçmamalıdır. Örneğin, varlık adı projeniz için önemliyse, bu araç kullanılırken tanımlanacak bir tür meta veridir.

Meta Data Bingo, veri analizi ve modelleme aşamalarında karşılaşacağımız olası meta veri türlerinin çoğunu içerir. Yazılım yaşam döngüsünün geri kalanı için meta verileri de içermez. Örneğin, geliştirme ve test sırasında yakalanan ve muhtemelen daha sonra ihtiyaç duyulan önemli miktarda meta veri vardır.

Bu, bu aracın kapsamı dışındadır. Dolayısıyla, bu aracın bir parçası olarak rapor ortalama çalışma süreleri, güvenlik ayarları, saklı yordam ve teknik dokümantasyon konumları, iş bağımlılıkları vb. gibi meta veri türlerini görmezsiniz. Veri analizi aşamasının dışında meta veri türlerini yakalamanız gerekiyorsa, bu bölümdeki kartları kılavuz olarak kullanarak kendi Meta Data Bingo oyununuzu oluşturmayı düşünebilirsiniz.

Bu bölümdeki Meta Data Bingo kartlarının, veri analizi ve modelleme aşamaları için ihtiyaç duyduğunuz tüm meta verileri içermeme olasılığı da vardır. Departmanlar ve şirketler bu kartlarda kendi meta veri türlerine veya meta veri varyasyonlarına da sahip olabilir.

Popüler bir örnek, veri öğeleri veya varlıklar üzerine notlar gibi farklı not türleri de olabilir. Meta veri türlerinin yeniden adlandırılması, eklenmesi veya silinmesi dahil olmak üzere bu kartları kendi projenizin veya kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre değiştirmenizi de tavsiye ederiz. Önceki örneğimde Meta Data Bingo e-postasında listelediğim meta veri türlerinden biri Diğer idi. Bu, e-postayı gönderirken dikkate almamış olabileceğim diğer meta veri türleri için de kapıyı açtı.

The post Meta Veri Nedir? first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.