Veri Toplama Nedir 2023: Kapsamlı Bir Kılavuz!

Bir veya daha fazla kaynak aracılığıyla bilgi toplama ve özetlenmiş bir versiyonda birleştirme eylemi, veri toplama olarak bilinir.

Başka bir deyişle, veri toplama, çeşitli kaynaklardan bireysel veriler elde etmeyi ve bunları toplamlar veya pratik ölçümler gibi daha basit bir formatta düzenlemeyi gerektirir.

Veriler tipik olarak sayım, toplam ve ortalama işleçleri kullanılarak toplanmış olsa da sayısal olmayan verileri birleştirebilirsiniz.

Veri Toplama Nedir?

Veri toplama, çeşitli veritabanlarından, elektronik tablolardan ve web sitelerinden bilgi toplama ve bunları tekil bir rapora, veri kümesine veya görünüme yoğunlaştırma işlemidir. Veri toplayıcılar bu prosedürü işler.

Bir toplama aracı, daha ayrıntılı olarak, heterojen bilgileri girdi olarak alır.

Daha sonra, toplu sonuçlar oluşturmak için üzerinde genişler. Son olarak, ortaya çıkan toplanan bilgileri sunmak ve incelemek için özellikler sağlar.

Muazzam miktarda bilginin hızlı ve kolay bir şekilde incelenmesini sağladığından, verilerin birleştirilmesi özellikle veri analizi için yararlıdır.

Bu, binlerce ve binlerce, binlerce ve hatta belki de milyonlarca bireysel veri girişinin tek bir toplu veri satırı halinde sıkıştırılabilmesi içindir.

Şimdi veri toplamayı daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

Veri Toplama Kullanım Örnekleri

Toplu veriler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde etkili bir şekilde kullanılabilir:

1. Finans : Bir müşterinin kredi değerliliğini belirlemek için finansal kuruluşlar çeşitli kaynaklardan bilgi derler.Örneğin, bir kredi verip vermemeye karar vermek için kullanırlar.

Ek olarak, toplu veriler pazar analizi ve tanımlama için kullanılabilir.

2. Sağlık Hizmeti : Tıbbi tesisler, sağlık kayıtları, teşhis testleri ve laboratuvar sonuçlarından derlenen verileri kullanarak tedavi seçenekleri oluşturur ve koordineli bakımı geliştirir.

3. Pazarlama : Şirketler, bahsi, hashtag'leri ve etkileşimleri izlemek için web sitelerinden ve sosyal medya hesaplarından bilgi toplar.

Bir pazarlama stratejisinin başarılı olup olmadığını bu şekilde belirleyebilirsiniz. Ek olarak, toplu müşteri ve satış verileri, gelecekteki pazarlama kampanyaları için iş seçimleri yapmak için kullanılır.

4. Uygulama İzleme: Uygulama işlevselliğini izlemek, yeni hatalar bulmak ve sorunları çözmek için yazılım rutin olarak uygulamadan ve ağdan veri toplar ve toplar.

5.Büyük Veri: Verileri birleştirerek, küresel ölçekte kolayca erişilebilen bilgilerin analiz edilmesi ve daha sonra kullanılmak üzere bir veritabanı sisteminde saklanması daha kolaydır.

Veri Toplama Neden Önemli?

Toplama, öncelikle veri analizine yardımcı olmak için kullanılır. Özellikle toplu verileri analiz etmek, ham verilerde gizli olan fikirleri ortaya çıkarma sürecini basitleştirir.

Bu, ham verilerin toplu verilere göre daha kolay analiz edilebilmesi, görüntülenebilmesi ve anlaşılabilmesi içindir.

Sadece birkaç rakam veya KPI (Anahtar Performans Göstergeleri) ile pazar trendlerini anlamak ve şirket süreçlerine göz kulak olmak için ihtiyacınız olan tüm bilgilere sahipsiniz.

Tanınmış toplayıcıların çoğu, verileri çeşitli yöntemlerle sunmak için araçlar da sağlar. Sonuç olarak, birleştirilmiş veriler teknik olmayan kişiler tarafından keşfedilebilir ve kullanılabilir.

1. Gelişmiş Verimlilik ve Veri Kalitesi

Veri toplayıcıların yardımıyla verileri zahmetsizce toplayabilir, filtreleyebilir ve özetleyebilirsiniz. Ardından, toplu verileri çeşitli ekipler içinde ve arasında dağıtarak işbirliğini geliştirebilirsiniz.

Bu, manuel çalışma gerekliliğini ve iletişim yükünü azaltarak zamandan, enerjiden ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olur.

Ek olarak, verileri toplamadan önce temizlemeniz gerekir. Bu, veri hatalarını ve anormalliklerini bulup düzeltmeye yardımcı olur. Sonuç olarak, toplama, verinin kalitesini ve güvenilirliğini artırırken aynı zamanda değerini de artırır.

2. Geliştirilmiş Karar Verme

Kullanıcılar, çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştiren ve özetleyen toplama sayesinde durumun tam bir görünümünü elde edebilir. Bunun sonucunda toplu verilerle seçiminizi destekleyebilirsiniz.

Daha uygun seçimler yapmak ve masraflardan tasarruf etmek, özellikle veriye dayalı seçimlerin yalnızca iki avantajıdır.

Birleşik bilgi, karar vermeyi kolaylaştırır ve destekler. İlginç bir şekilde, bilgi elde etmek ve stratejik seçimler yapmak için verileri kullanma prosedürü olan veri analitiğinin özü, veri toplamadır.

Veri Toplama ile ilgili sorunlar

Veri toplamanın birçok faydası olsa da bazı dezavantajları da vardır. Şimdi en önemli üç zorluğu değerlendirelim.

1. Çeşitli Veri Kaynaklarını Entegre Etme

İstatistikler genellikle çeşitli kaynaklardan toplanır. Bu nedenle, girdi verilerinin oldukça farklı biçimlere sahip olması muhtemeldir.

Bu durumda, verilerin birleştirilmeden önce veri toplayıcı tarafından işlenmesi, normalleştirilmesi ve dönüştürülmesi gerekir.

Özellikle Büyük Veri veya son derece karmaşık veri kümeleriyle uğraşırken, bu iş son derece zaman alıcı ve karmaşık hale gelebilir.

Bu amaçla toplanmadan önce bilgilerin kodunun çözülmesi tavsiye edilir. Veri ayrıştırma, orijinal verileri daha kullanışlı bir forma dönüştürme işlemidir.

2. Yasalara, Mevzuata Uyumun Sağlanması ve Korunması

Verilerle çalışırken gizlilik sürekli olarak dikkate alınmalıdır. Toplama tartışırken bu özellikle doğrudur.

Bunun arkasındaki mantık, bir grubu bir bütün olarak doğru bir şekilde temsil eden bir özet oluşturmak için kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) kullanmanız gerekebilecek olmasıdır.

Örneğin, kamuoyu araştırması veya seçim sonuçları açıklanırken olan budur.

Sonuç olarak, veri anonimleştirme ve veri toplama sıklıkla birlikte kullanılır. Davalar ve para cezaları, gizlilik yasalarının ihlalinden kaynaklanabilir.

AB'de ikamet eden kişilerin kişisel bilgilerinin gizliliğini koruyan Genel Veri Koruma Yönetmeliğini (GDPR) göz ardı etmek size 20 milyon dolardan fazlaya mal olabilir.

Birleştirmede hassas verileri korumanın önemli bir zorluk olmasına rağmen, çok az seçeneğiniz var veya hiç seçeneğiniz yok.

3. İyi Sonuçlar Yaratmak

Kaynak verilerin kalitesi, bir veri toplama prosedürünün sonuçlarının ne kadar güvenilir olduğunu etkiler. Sonuç olarak, öncelikle topladığınız verilerin gerçek, kapsamlı ve ilgili olduğunu doğrulamanız gerekir.

Bu sandığınız gibi basit değil. Örneğin, seçilen verilerin incelenmekte olan popülasyonun iyi bir örneği olduğundan emin olun. Bu şüphesiz zor bir iştir.

Ayrıca, toplama sonuçlarının ayrıntı düzeyine bağlı olarak değiştiğini de göz önünde bulundurun. Bilmeyenler için ayrıntı düzeyi, bilgilerin nasıl düzenleneceğini ve özetleneceğini belirler.

Detay çok olunca anlam kayboluyor. Detay çok küçükse geniş resmi göremezsiniz. Bu nedenle kullanılacak kesinlik, elde etmeye çalıştığınız sonuçlara bağlıdır.

Hedeflerinize en uygun hassasiyeti bulmak için birkaç deneme gerekebilir.

4. Bright Data Yardımıyla Veri Toplama

Daha önce keşfettiğimiz gibi, bir veri toplama yöntemi, çeşitli kaynaklardan verilerin alınmasıyla başlar. Bu nedenle, bir veri toplayıcı zaten toplanmış olan verilere erişebilir veya bunları hemen alabilir.

Toplamanın bulguları, her zaman akılda tutulması gereken bir şey olan verilerin doğruluğuna dayanacaktır. Sonuç olarak, verilerin toplanması derleme için çok önemlidir.

Neyse ki Bright Data, bilgi toplamanın her aşaması için özel çözümler sunuyor. Bright Data, özellikle tam bir Web Sıyırıcı Arayüzü sağlar.

Web kazıma ile ilgili tüm zorluklardan kaçarken, böyle bir aracı kullanarak internetten çok daha fazla veri alabilirsiniz.

Bright Data'dan Web Scraper IDE, bir toplama prosedürünün ilk adımı olarak bilgi toplamak için kullanılabilir. Ayrıca, organize ve kullanıma hazır veritabanları Bright Data tarafından sağlanmaktadır.

Bunları satın almak, tüm veri toplama aşamalarını hemen atlayarak toplama sürecini büyük ölçüde basitleştirmenizi sağlar.

Ardından, bu veritabanlarını gerçekten de çeşitli durumlarda uygulayabilirsiniz. Konaklama markalarının çoğu, web sitesi verilerini sağlamak için Bright Data'nın seyahat verileri toplamadaki verimliliğine güveniyor.

Fiyatları rakiplerle karşılaştırabilir, müşterilerin seyahatleri nasıl aradıklarını ve rezervasyon yaptırdıklarını takip edebilir ve bu birleştirilmiş veriler sayesinde seyahat endüstrisinde yaklaşan modelleri tahmin edebilirler.

Bu, Bright Data'nın yeteneklerinin, bilgi birikiminin ve istatistiklerinin yararlı olabileceği çok sayıdaki alandan yalnızca biridir.

Hızlı Linkler:

• Pazarlamada Veri Etiği Neden Önemli?
• Kaç Veri İhlalleri
• Pazarlama Sektörünün Nedeni Nedir?
• Parlak Veri Fiyatlandırma Planları

Sonuç: Veri Toplama 2023

Veri toplama yoluyla verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarabilirsiniz. Verilerinizi özetlerde ve görünümlerde birleştirerek içgörüleri ve kalıpları hızla belirleyebilirsiniz.

Ek olarak, iş seçiminizi toplu verilerle destekleyebilirsiniz. Bu, yalnızca veri kaynaklarının kalibresine dayanan birleştirilmiş sonuçlar güvenilirse mümkün olabilir.

Bu nedenle, veri toplamaya konsantre olmalısınız ve Bright Data'nın web kazıma aracı gibi bir uygulama, ihtiyacınız olan verileri almak için gereken tüm araçları sağlar.

Aksi takdirde, Bright Data'nın sunduğu birinci sınıf veri kümelerinden birini hemen satın alabilirsiniz.