• Buradasın

    Veri işleyen kimdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri işleyen, veri sorumlusunun verdiği yetkiye dayanarak onun adına kişisel verileri işleyen, veri sorumlusunun organizasyonu dışındaki gerçek veya tüzel kişidir 135.
    Veri işleyenin bazı özellikleri:
    • Veri işleme süreçlerinde kullanılacak metotlar veya araçlar gibi işleme faaliyetinin nasıl yürütüleceğine ilişkin süreçleri yönetir 2.
    • Veri sorumlusu ile arasındaki sözleşme hükümlerine göre kişisel verileri işler 4.
    • Veri sorumlusundan aldığı yetki ve talimat dışına çıkarak kendisi adına kişisel veri işlemeye başlaması durumunda, o kişisel veriler için veri sorumlusu olarak kabul edilir 4.
    Veri işleyen olabilecek bazı kişiler ve kurumlar:
    • muhasebe, çağrı merkezi, insan kaynakları ve bordrolama, bulut işletim gibi konularda müşterilerine hizmet veren firmalar 14;
    • serbest çalışan mali müşavirler 1;
    • avukatlar 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri işlemenin yasal dayanağı nedir?

    Veri işlemenin yasal dayanakları arasında şunlar yer alır: İlgili kişinin açık rızası. Kanunlarda açıkça öngörülmesi. Fiili imkansızlık. Sözleşmenin ifası. Veri sorumlusunun hukuki yükümlülüğünü yerine getirmesi. Kişisel verinin alenileştirilmesi. Bir hakkın tesisi, kullanılması veya korunması. Veri sorumlusunun meşru menfaati. Kişisel verilerin işlenme şartları, Kanunda sayma yoluyla belirlenmiş olup, bu şartlar genişletilemez.

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.

    Veri ve bilgi neden önemlidir?

    Veri ve bilgi, birçok nedenden dolayı önemlidir: Karar alma sürecini iyileştirme. Ürün ve hizmet geliştirmede etki. İş öngörülebilirliğini artırma. Sağlık sektöründe etki. Dijital evrenin büyümesi. Rekabet avantajı. İnovasyon ve öğrenme.

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.

    Veri toplama nedir?

    Veri toplama, istatistiksel çalışmalarda ve analizlerde kullanılmak üzere farklı kaynaklardan bilgi toplanması sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Problem Tanımı: Çözülecek problemin ve araştırma hedeflerinin belirlenmesi. 2. Çalışma Tasarımı: Popülasyonun veya örneklemin, örnekleme yönteminin, toplanacak veri türünün ve veri toplama yönteminin belirlenmesi. 3. Veri Toplama Araçlarının Hazırlanması: Anket, gözlem protokolü veya görüşme gibi araçların açık, kesin ve anlaşılır şekilde hazırlanması. 4. Örnek Seçimi: Temsiliyet sağlamak için rastgele veya uygun bir örnekleme yöntemiyle örnek seçilmesi. 5. Veri Toplama: Hazırlanan araçlar ve seçilen örneklem kullanılarak veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi. 6. Veri Doğrulaması: Verilerin doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulanması. 7. Veri Analizi: Toplanan verilerin istatistiksel teknikler ve analitik araçlar kullanılarak kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için analiz edilmesi.

    Veri hizmetleri nelerdir?

    Veri hizmetleri, verilerin hızlı ve güvenilir şekilde kaydedilip erişilmesini, yönetilmesini ve veri akışının kesintisiz çalışmasını sağlayan hizmetlerdir. Bazı veri hizmetleri şunlardır: Bulut hizmetleri. Sunucu barındırma. Yedekleme ve felaket kurtarma. Ağ bağlantısı ve internet hizmetleri. Güvenlik hizmetleri. Müşteri destek hizmetleri.