• Buradasın

    Kamuda büyük veri nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kamuda büyük veri kullanımı, çeşitli alanlarda verimliliği artırmak ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için gerçekleştirilir 13. İşte bazı örnekler:
    1. Devlet Hizmetleri: Nüfus sayımı, seçim sonuçları, bütçe raporları gibi verilerin analizi için büyük veri uygulamaları kullanılır 2. E-devlet portalında sunulan hizmetlerin etkinliği ve güvenilirliği büyük veri sayesinde artırılır 2.
    2. Güvenlik ve Uyumluluk: Büyük veri, düzenleyici raporlamayı hızlandırmak ve sahteciliği tespit etmek için kullanılır 1. Güvenlik altyapılarının sürekli değişen gereksinimlerine uyum sağlamak amacıyla da büyük veriden yararlanılır 1.
    3. Sağlık Hizmetleri: Hastaların sağlık kayıtları analiz edilerek hastalıkların genel seyri belirlenir ve erken teşhis imkanı sağlanır 2. Ayrıca, sağlık hizmetlerinin ve tedavi yöntemlerinin iyileştirilmesi için de büyük veri kullanılır 3.
    4. Eğitim: Öğrenci grupları ile başarı oranları arasındaki ilişkiye göre ders programlaması yapılır 3.
    5. Enerji Sektörü: Akıllı sayaç okuyucular sayesinde müşteri geri bildirimleri ve enerji kullanımının kontrolü için büyük veri kullanılır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. oracle.com
        1
      2. ankaref.com
        2
      3. tokeninc.com
        3
      4. bilginc.com
        4
      5. komtas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Büyük Veri neden önemli?

    Büyük Veri önemlidir çünkü: 1. Doğru ve Veri Odaklı Kararlar Alma: Büyük Veri analizleri, daha doğru ve eksiksiz veriler sunarak daha iyi stratejik kararlar alınmasını sağlar. 2. Müşteri Deneyimini Geliştirme: Müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş deneyimler sunar, bu da müşteri memnuniyetini artırır. 3. Operasyonel Verimlilik: Üretim, tedarik zinciri ve iş gücü verimliliği gibi alanlarda veri analitiği kullanarak süreçleri optimize eder. 4. Rekabet Avantajı: Pazar trendlerini önceden tahmin ederek yeni fırsatlar tespit etmeye ve rakiplerin bir adım önünde olmaya yardımcı olur. 5. Risk Yönetimi: Finansal analizler ve güvenlik verilerinin incelenmesi ile potansiyel riskleri erken tespit etmeyi sağlar. Ayrıca, Büyük Veri, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknolojilerle birleştiğinde daha da güçlü hale gelir.
    5 kaynak

    Büyük veri ve yoğun veri arasındaki fark nedir?

    Büyük veri ve yoğun veri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hacim (Volume): Büyük veri, büyük miktarda veriyi ifade ederken, yoğun veri daha küçük ölçekli ve genellikle insanların anlayabileceği kadar az veridir. 2. Çeşitlilik (Variety): Büyük veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çeşitli veri türlerini içerirken, yoğun veri daha basit ve genellikle tek bir formatta sunulur. 3. Hız (Velocity): Büyük veri, hızlı bir şekilde gelen ve işlenen verileri ifade ederken, yoğun veri daha hızlı işlenebilir ve genellikle gerçek zamanlı bilgiler içerir. 4. Doğruluk (Veracity): Büyük veri, farklı kaynaklardan gelen verilerin kalitesini ifade ederken, yoğun veri bu konuda daha az karmaşıktır. Özetle, büyük veri daha karmaşık ve geniş bir veri kümesini ifade ederken, yoğun veri daha basit ve uygulanabilir bir veri kümesidir.
    5 kaynak

    Büyük veri analitiği nedir?

    Büyük veri analitiği, büyük ve karmaşık veri kümelerinin analiz edilmesi ve bu verilerden değerli içgörüler elde edilmesi sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan büyük veri kümelerinin toplanması. 2. Veri Saklama ve Yönetim: Verilerin güvenli ve verimli bir şekilde işlenmesi için bulut tabanlı veya dağıtık veri tabanı sistemlerinde saklanması. 3. Veri İşleme: Verilerin temizlenmesi, organize edilmesi ve analiz için hazır hale getirilmesi. 4. Veri Analizi: Analitik araçlar ve algoritmalar kullanılarak verilerin analiz edilmesi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme gibi yöntemler kullanılması. 5. Raporlama ve Görselleştirme: Analiz edilen verilerin görsel raporlar, grafikler ve panolar ile kullanıcılara sunulması. Büyük veri analitiğinin faydaları arasında daha iyi karar verme, maliyet tasarrufu, gerçek zamanlı bilgi ve müşteri deneyiminin geliştirilmesi yer alır.
    5 kaynak

    Veri merkezleri neden önemli?

    Veri merkezleri, modern dijital dünyada kritik bir rol oynar çünkü: 1. Veri Güvenliği: Büyük miktarda verinin güvenli bir şekilde depolanmasını sağlar, veri kaybı riskini en aza indirir. 2. Kesintisiz Hizmet: Yedekli sistemler ve kesintisiz güç kaynakları sayesinde hizmetlerin 7/24 aktif kalmasını güvence altına alır. 3. Yüksek Performans: Yüksek hızlı internet bağlantıları ve gelişmiş donanım altyapısı, işletmelerin performansını artırır. 4. Maliyet Tasarrufu: Şirketler, kendi altyapılarını kurmak yerine veri merkezlerinin sunduğu hizmetlerden daha düşük maliyetlerle faydalanabilirler. 5. Regülasyonlara Uyum: Veri yönetimi ve güvenliği ile ilgili sıkı regülasyonlara uyum sağlayarak yasal gereklilikleri yerine getirir.
    5 kaynak

    Veri hizmetleri nelerdir?

    Veri hizmetleri, işletmelerin verilerini yönetmek ve erişilebilir kılmak için sunulan çeşitli hizmetlerdir. Bu hizmetler şunlardır: 1. Sunucu Barındırma: İşletmelerin sunucularını güvenli ve denetlenen bir ortamda saklama hizmeti. 2. Kiralık Sunucu (Dedicated Server): Özel ve yüksek performanslı sunucu kiralama hizmeti. 3. Bulut Hizmetleri: Verilerin düşük maliyetli ve ölçeklenebilir bir ortamda saklanması, yedekleme ve felaket kurtarma hizmetleri. 4. Sanal Özel Sunucu (VPS): Bir fiziksel sunucunun sanallaştırılarak birden fazla sanal sunucuya bölünmesi hizmeti. 5. Ağ Bağlantısı ve İnternet Hizmetleri: Yüksek hızda ve sürekli internet bağlantısı sağlama. 6. Güvenlik Hizmetleri: Fiziksel ve dijital güvenlik tehditlerine karşı koruma. 7. Veri Analizi: Büyük veri kümelerini analiz ederek iş süreçleri ve müşteri davranışları hakkında içgörü sağlama.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Veri modelleri nelerdir?

    Veri modelleri, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal çerçevelerin görsel temsilleridir. Üç ana veri modeli türü şunlardır: 1. Kavramsal Veri Modeli: Verilerin genel yapısını ve iş kavramlarını tanımlar. 2. Mantıksal Veri Modeli: Kavramsal veri modelindeki veri kavramları ve ilişkiler hakkında daha fazla ayrıntı ekler. 3. Fiziksel Veri Modeli: Mantıksal veri modelinin belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için uyarlanmış uygulamasıdır.
    5 kaynak