• Buradasın

    Kamuda büyük veri nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kamuda büyük veri kullanımı çeşitli alanlarda fayda sağlamaktadır:
    • Sağlık sektörü: Hastaların tedavi geçmişlerini ve kontrol tarihlerini takip ederek hasta memnuniyetini artırır 12.
    • E-ticaret: Kullanıcı verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar ve satış miktarını artırır 12.
    • Seyahat sektörü: Kullanıcıların geçmiş verilerine dayanarak tatil planları önerir 12.
    • Arama motorları: Kullanıcıların arama ve tıklama verilerini analiz ederek ilgili sayfaları üst sıralarda gösterir 12.
    • Bankacılık ve sigorta: Periyodik analizleri ile kullanıcılara yenileme zamanından önce bilgi vererek memnuniyeti artırır 12.
    Büyük veri, kamu kurumlarında iş zekâsı oluşturmak ve geleceğe yönelik öngörülerde bulunmak için de kullanılır 13. Ancak, büyük veri kullanımında gizlilik ve güvenlik gibi önemli hususlar dikkate alınmalıdır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri merkezleri neden önemli?

    Veri merkezlerinin önemli olmasının bazı nedenleri: Kritik verilerin depolanması ve işlenmesi. İş sürekliliği. Güvenlik. Merkezileştirilmiş veri yönetimi. Maliyet optimizasyonu. Ölçeklenebilirlik.

    Büyük Veri neden önemli?

    Büyük veri, doğru yönetilip analiz edildiğinde birçok alanda önemli avantajlar sağlar: Daha iyi karar verme. Maliyet tasarrufu ve operasyonel verimlilik. Yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi. Risk yönetimi ve güvenlik. Kişiselleştirilmiş hizmetler. Ancak büyük veri kullanımı, depolama, veri işleme ve gizlilik gibi zorluklar da içerir.

    Büyük veri ve yoğun veri arasındaki fark nedir?

    Büyük veri ve yoğun veri arasındaki temel fark, büyük verinin hacmi, çeşitliliği, hızı ve doğruluğu gibi özelliklerle tanımlanan geniş veri kümelerini ifade etmesidir. Yoğun veri hakkında spesifik bir tanım bulunmamaktadır. Ancak, büyük veri genellikle şu özelliklerle karakterize edilir: Hacim (Volume): Büyük miktarda veri. Çeşitlilik (Variety): Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türleri. Hız (Velocity): Verilerin hızlı artışı ve gerçek zamanlı işleme gereksinimi. Doğruluk (Veracity): Verilerin kalitesi ve güvenilirliği. Büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemleriyle analiz edilemezken, yoğun veri terimi daha çok belirli bir veri türünü veya işleme yöntemini ifade ediyor olabilir.

    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.

    Kamu bilgi sistemi nedir?

    Kamu bilgi sistemi, kamu yönetiminde yer alan unsurların mevzuat dayanaklarıyla birlikte tespit edilerek elektronik ortamda tanımlandığı ve geliştirilen e-Devlet uygulamalarının birbirine tek merkezden entegre edilmesini sağlayan bilgi yönetim sistemidir. Bazı kamu bilgi sistemleri: Elektronik Kamu Bilgi Yönetim Sistemi (KAYSİS). Devlet Teşkilatı Merkezi Kayıt Sistemi (DETSİS). Kamu Mevzuat Sistemi (KMS).

    Açık veri nedir?

    Açık veri, telif hakkı, patent veya diğer kısıtlamalar olmaksızın herkesin ücretsiz ve özgürce erişip kullanabileceği verilerdir. Açık verinin temel özellikleri: Erişilebilirlik: İnternet üzerinden kolayca ulaşılabilir olmalıdır. Yeniden kullanılabilirlik: Diğer veri setleriyle harmanlanarak kullanılabilir. Yeniden dağıtılabilirlik: Yeniden yayınlanabilir. Makine tarafından okunabilirlik: CSV, XLS, JSON, XML gibi formatlarda olmalıdır. Açık veri, şeffaflığı artırarak kamu hizmetlerinin iyileştirilmesine, inovasyona ve demokratik katılıma katkı sağlar.

    Büyük veri analitiği nedir?

    Büyük veri analitiği, geleneksel veri işleme yöntemleriyle yönetilemeyecek kadar büyük, hızlı ve çeşitli veri setlerini analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkarma ve bu sonuçlara dayalı iş kararları alabilme sürecidir. Büyük veri analitiğinin bazı özellikleri: Hacim (Volume). Hız (Velocity). Çeşitlilik (Variety). Doğruluk (Veracity). Değer (Value). Büyük veri analitiğinin kullanım alanları: Sağlık sektörü. Finans. E-ticaret. Üretim.