Change Font Size

Change Screens

Change Profile

Change Layouts

Change Direction

Change Menu Styles

Cpanel

Duyurular

SAP Türkiye’ye yeni Pazarlama Müdürü

Ericcson Türkiye’de Pazarlama ve Strateji Müdürü  olarak görev yapan Erdem Aksakal, SAP Türkiye’nin yeni Pazarlama Müdürü oldu. Dünyanın en büyük kurumsal yazılım firmalarından SAP, Türkiye kadrosunu genişletmeye devam ediyor. SAP…...
Devamını Oku..
Salı, 14 Aralık 2010 13:47 in Duyrular

IBM'den çevre dostu veritabanı sistemi

IBM'den çevre dostu veritabanı sistemi IBM’in yeni DB2 veritabanı sürümü, veri saklama altyapılarından kaynaklanan karbon salınımını %75’e varan oranda azaltarak, küresel ısınmayla savaşıyor. IBM, yeni DB2 veritabanında yüksek ölçekli sıkıştırma…...
Devamını Oku..
Salı, 14 Aralık 2010 10:01 in Duyrular

Avea BT Sistemleri Uygulama Geliştirme Direktörü Cahit Terzioğlu

Merhaba, ETL süreçlerini ve faydalarını iyi analiz edebileceğimiz bir yazı paylaşıyoruz.Bunun için Avea BT Sistemleri Direktörü Cahit Beyle roportajdan bir bölüm yayınlayalım. Avea BT Sistemleri Uygulama Geliştirme Direktörü Cahit Terzioğlu…...
Devamını Oku..
Salı, 14 Aralık 2010 09:32 in Duyrular

Genel Duyuru

Merhaba  Arkadaşlar, Sitemiz güncellenmekte ve sizden gelen istekler doğrultusunda her gün yeni bir şeyler eklenmektedir. Bundan dolayı sitemize Forum, Video bölümlerini ekledik. Modüllerimizi daha da geliştiriyor olacağız. Sitemizi bloglarınızda link…...
Devamını Oku..
Salı, 14 Aralık 2010 09:10 in Duyrular

Yapı Kredi Bankası DataWarehouse Uygulaması

      "YKB Oracle 8i üzerinde geliştirdiği DataWarehouse uygulamasını yedi hafta içerisinde Sybase IQ ya taşıyarak, on aylık geri ödeme süresi ile yatırım geri dönüş maliyetinde %154 kazanç sağlamış…...
Devamını Oku..
Pazar, 12 Aralık 2010 20:34 in Duyrular

En Çok Okunanlar


Data Dictionary İstatistiğinin Alınması on 24 Haziran 2010, 00.00 by Yusuf Arslan in Oracle
Data Dictionary İstatistiğinin Alınması
Bu yazımda Oracle Database 10g ‘yle birlikte kullanıma sununlan cost-based optimizer (COB) hakkında işinize yarayacak bazı bilgiler vermek istiyorum. Cost-based optimizer uygulamasının asli görevi SYS ve SYSTEM ş
Veri, Veritabanı, Başarılı Veritabanı Uygulamaları İçin Dört Öneri
Hasan Tonguç Yılmaz bey’in Turkcell bloğunda yeralan yazılarını izniyle paylaşıyor olacağız.Öncelikle tanımayanlar için Tonguç Yılmaz kimdir kendi yazılarından tanıyalım.    Liseyi Mu�
Oracle Database 11g Bileşenleri Ve Mimarisi-1
Oracle Database 11g Bileşenleri Ve Mimarisi-1 Bu makalede Oracle Database 11g (Oracle 11g) veritabanı yönetimini öğrenmeye başlayacağız. Makalenin hazırlanış amacı Oracle 11g Administration I OCA sertifika
Oracle 11g BI ile Harita Üzerinde Rapor Oluşturma(Integratıon Mapviews)
BI EE 11 g’nin en büyük özelliklerinden biri MapViewer’dır.  Bu özellik , haritalara yetenek ve görsellik katarak raporlar oluşturmamızı sağlamaktadır.Örneğin dünya çapında bir haritada ülke b
Veriambarı Yazılım Geliştirme Sürecinde Test on 14 Aralık 2010, 09.47 by Yusuf Arslan in Oracle
Veriambarı Yazılım Geliştirme Sürecinde Test
Veriambarı bir organizasyonun elektronik olarak saklanan datasının deposudur.Veri ambarları raporlama ve analizi kolaylaştırmak için dizayn edilmişlerdir. Veriambarları analiz ve ilişkili verilerin sorgulanabildi
Cumartesi, 30 Ekim 2010 09:39

Veri Ambarı ve Veri Madenciliği Nedir?

Yazan&Gönderen  Mustafa
Bu Öğeyi Derecelendir
(1 Oy)

VERİ AMBARI NEDİR?

Veri ambarının ne olduğu sorusuna yanıt verebilmek için öncelikle bazı kavramlardan bahsetmek gerekmektedir. Ancak kaba bir tanımla, veri ambarı “işletimsel sistemlerin çıktısı olan verilerin yönetildiği bilgi ortamıdır” denilebilir.

1. VERİ AMBARI GELİŞİM SÜRECİ

Veri ambarı kavramı, karar vermede kullanılabilecek yapısal kaliteli bilgiye kolay erişimi sağlama ihtiyacından ortaya çıkmıştır. İş dünyasının rekabet ortamında bilginin kuruluşa önemli avantajlar sağlayacağı genel olarak kabul edilmektedir. Kuruluşların büyük miktarda verileri olmasına rağmen, ne yazık ki bu verilere erişmek ve kullanmak, veri miktarı arttıkça daha da zorlaşmaktadır. Bunun sebebi, değişik zamanlarda ve değişik kimseler tarafından geliştirilmiş veri tabanı sistemlerinin ve kütük yapılarının veriyi tutmak için kullanılması, bunun sonucu olarak da çok miktardaki veriye farklı düzlem ve farklı biçimlerden erişme gereksiniminin ortaya çıkmasıdır. Dolayısıyla kurumlar bilgiyi çözümleyebilmek ve raporlayabilmek için çok sayıda farklı program geliştirmek ve bu programların bakımını yapmak durumunda kalmaktadırlar. Doğal olarak bu yöntem oldukça maliyetli, etkin olmayan ve zaman alıcıdır. Bu noktada daha iyi bir yaklaşım olarak karşımıza veri ambarları çıkar.

Veri ambarları farklı düzlemlerdeki veri kaynaklarına erişerek veriyi temizleyip, süzüp değiştirdikten sonra, anlaşılabilir ve kolay erişilebilir bir yapıda saklarlar. Bu veri daha sonra sorgulama, raporlama ve veri çözümlemede kullanılır.

2.KARAR DESTEK VE YÖNETİMSEL BİLGİ SİSTEMLERİ

Gözde bilişimsel sistemlerin başka bir çeşidi de karar destek sistemleri ve yönetimsel bilişim sistemleridir. Karar destek sistemleri detaya odaklanır ve hedef  kitlesi alt ve orta düzeyli yöneticilerdir. Yönetimsel bilişim sistemleri ise genellikle daha üst düzeyde bileşimsel veri ve verinin çok boyutlu görünümünü yansıtır.

Bu benzer, hatta örtüşen sistemler, veri ambarı sistemlerinin temelini oluşturur. Ancak üretilmeleri için gerekli olan geliştirme ve eşgüdüm maliyetlerinin yüksek olması nedeniyle bu sistemler, elit ürünler olarak kalmış ve yaygın kullanımları sağlanamamıştır. Aşağıdaki özellikler bu sistemlerin genel özellikleri olarak karşımıza çıkmaktadır:


·

Veriyi şifreli alan adları yerine tanımlaıcı standart iş terimleri ile sunarlar,

 

· Veri adları ve veri yapıları teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmıştır, 

·Veri genellikle standart iş kurallarına göre, önceden islenir.

 


 

 

 

 

 

 

Günümüzün veri ambarı sistemleri, karar destek ve yönetimsel bilişim sistemi gibi sistemleri çözümleme araçları olarak sunmaktadırlar.Ancak tasarımlar, çözümleyici ya da yöneticilerin özel gereksinimlerine göre değil, bütün iş yapısını temel alacak şekilde hazırlandığında veri ambarı sistemlerinin daha başarılı olduğu söylenebilir.

 

 

4.VERİ MADENCİLİĞİ (Data Mining)

 Bu örüntüler bulunduktan sonra, kurallar algoritmalar tarafından çıkarılabilir. Bu kurallar, istenen bir davranışı kestirmek, veriler arasındaki ilişkileri belirlemek, yeni örüntüler oluşturmak veya benzer nitelikteki kayıtları öbeklemek üzere kullanılabilir. Veri madenciliği, tipik olarak istatistiksel veri analizi ve bilgi keşfi (knowledge) discovery) için kullanılır. İstatistiksel veri analizi, verideki alışılmamış örüntüleri belirler ve bu örüntüleri açıklamak üzere istatistiksel ve matematiksel modelleme tekniklerini uygular. Bu modeller daha sonra tahmin ve kestirim için kullanılır.

İstatistiksel çözümleme teknikleri,doğrusal ve doğrusal olmayan, regresyon, çok değişkenli ve zaman serisi çözümlemelerini kapsar.Bilgi keşfi ise verinin içerisindeki gizli, daha önceden bilinmeyen bilgileri açığa çıkartarak, genellikle bilinmeyen iş gerçeklerini ortaya çıkarır.Veri madenciliği, veri tarafından yürütülür. Veri ambarında saklanan veride ve veriler arası ilişkilerde veri madenciliği olmadan bulunması zor olan karmaşık ilişkiler söz 

 

 

 

konusudur. Veri madenciliği kullanıcıya, akla hiç gelmeyen soruların yanıtlarını vererek, sorgulama ve raporlama ya da çok boyutlu çözümleme ile bulunamayacak yeni bakış açıları kazandırır.

 










   Veri Madenciliği Sorgulara yanıt Vermekten Çok, Veri içeriğinin Çözümlemesiyle ilgilenir.

Veri madenciliği diğer tekniklere oranla daha yeni bir çözümleme tekniğidir. Araştırma tekniği (
discovery technique) adı verilen bir yöntem kullanması nedeniyle, raporlama sorgulama  ve çok boyutlu çözümleme tekniklerinden çok farklıdır. Veriden belirli bir sorunun yanıtını çıkartmak yerine veriyi çözümleyerek bulunanları raporlayan özel algoritmalar kullanır. Kullanıcıların hipotezlere dayanarak oluşturdukları sorguları çalıştırdıkları sorgulama-raporlama veya çok boyutlu çözümleme tekniklerinden farklı olarak, veri madenciliği çoğu henüz sorulmamış sorulara yanıt arar. Bu araştırma işlemi belirli veri öğeleri arasında anlamlı ilişkiler bularak, belirli veri öğelerinden öbekler oluşturarak ya da özel veri öğe kümeleri üzerinde çeşitli örüntüler kullanarak gerçekleştirilebilir.

3.VERİ ÇÖZÜMLEME TEKNİKLERİ

Veri ambarı, karar verme ve çözümleme amacıyla kullanılacak olan kaliteli veriye kolayca ulaşmak üzere kurulur. Çözümleme için günümüzde en çok kullanılan teknikler, sorgulama ve raporlama (query and reporting), çok boyutlu çözümleme (multidimensional analysis) ve veri madenciliği (data mining) teknikleridir . Biz Veri madenciliği(data Mining) üzerinden anlatımımıza devam edeceğiz.









 

 

Son Düzenleme Cumartesi, 30 Ekim 2010 10:24
Mustafa

Mustafa

Help Oracle:)

E-posta: Bu e-Posta adresi istek dışı postalardan korunmaktadır, görüntülüyebilmek için JavaScript etkinleştirilmelidir

Yorum yaz

Make sure you enter the (*) required information where indicated.
Basic HTML code is allowed.

About me

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisligini bitirdikten sonra kariyerime özel bir sirkette Danisman olarak devam etmekteyim.

Datawarehouse sistemlerin ve mimarilerin , dwh'a bakis açisini incelemek ve küçükte olsa bunlar hakkinda bilgi vermek amaciyla bu siteyi kurduk.Bunun yani sira diger sistemlere de dokunduk ve Türkçe makaleler paylastik.

Yazarlarimiz; Muhammet Ali Yurtçiçek, Ercan Yazgan, Samet Aslan,Ali Yildiz,Emin Sayan,Ömer Faruk Gül,Mustafa Aksoy,Burak Kutbay'dir.

 

Son Yazılar

Hangi Yazılım Dilini Kullanıyorsunuz








Sonuçlar
You are here