Yapılandırılmamış veri

Yapılandırılmamış veri, önceden tanımlanmış bir şekilde organize edilmemiş, yani tablolaştırılmamış, bir alanda yer almayan veya kolay erişilebilir bir formatta düzenlenmemiş bilgidir. Genellikle serbest biçimli metin, ses dosyaları, doğal dil girdileri, fotoğraflar veya video dosyası formatları gibi formatlarda saklanan veri veya bilgileri ifade eder. Yapılandırılmamış veriler e-posta mesajlarından tweetlere kadar birçok farklı biçimde olabilir. Ayrıca PDF'ler ve Word belgeleri, resimler, ses ve multimedya dosyaları ve video klipler gibi belgelerde veya metin dosyalarında depolanan verileri de içerir.

Yapılı veri ise organize edilmiş, sınıflandırılmış ve belirli bir küme formatına sokulmuş veriyi ifade eder. Yapılandırılmış veriler, verilerin belirli bir şekilde depolanmasına, indekslenmesine ve sorgulanmasına olanak tanıyan belirli bir kuralı izler. Yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış verilere kıyasla daha hızlı ve doğru bir şekilde aranabilme ve analiz edilebilme potansiyeline sahiptir.

Verileri yorumlamanın ve anlamanın evrensel bir yolu olmadığından, yapılandırılmamış verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve içgörü kazanılması zor olabilir. Bunun nedeni boyut, format ve içerik açısından büyük farklılıklar gösterebilmesidir. Ancak modern bilgisayar yazılımlarının (yapay zeka ve makine öğrenimi dahil) kullanımı, kuruluşların yapılandırılmamış verileri düzenlemesine ve bunlardan içgörü elde etmesine olanak tanır.

Kuruluşlar ve işletmeler günlük operasyonları için genellikle yapılandırılmış verilere güvenirler. Ancak daha fazla kuruluş verilerinden değerli içgörüler elde etmeye çalıştıkça, yapılandırılmamış veriler yararlı bilgi kaynağı olarak giderek daha cazip hale gelmektedir. Örneğin, müşteri veya pazar araştırmalarında yapılandırılmamış verilerden yararlanarak kuruluşlar, ürün ve hizmetlerini iyileştirmek için kullanılabilecek müşteri davranışları ve eğilimleri hakkında değerli bilgiler edinebilir.

Bilgisayar programlama ve siber güvenlik dünyasında, yapılandırılmamış veriler potansiyel tehditleri ve güvenlik açıklarını belirlemek için kullanılabilir. Yapılandırılmamış verilerin yapısı ve bağlamı analiz edilerek potansiyel tehditler ve güvenlik açıkları belirlenebilir, böylece başarılı bir saldırı olasılığını azaltmak için uygun adımlar atılabilir.

Yapılandırılmamış veriler kuruluşlar, işletmeler ve bireyler için değerli bir bilgi ve içgörü kaynağı olabilir. Ancak yapı eksikliği nedeniyle verilerin anlaşılması ve yorumlanması zor olabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi modern teknolojiler sayesinde kuruluşlar yapılandırılmamış verilerden değerli içgörüler elde edebilir ve verilerini daha iyi korumak için potansiyel tehditleri ve güvenlik açıklarını belirleyebilir.