Kirli Veri (Dirty Data)

Kirli veri, işletmeler için hatalı, eksik, tutarsız veya yanlış olan verileri ifade etmektedir. Bu veriler işletmeleri karar alma aşamasında yanıltabilmektedir.

Kirli Veri (Dirty Data)

Kuruluşlar için önemli varlıklardan biri olan veri, stratejik karar alma esnasında güvenilebilecek kaynaklar arasındadır. Bu nedenle de kuruluşlar açısından önemli görülmektedir. Ancak bu durum zaman içerisinde değişmiş ve verilerin değerli olmadığı kararına varılmıştır. Bunun nedeni ise kötü verilerin ortaya çıkaracağı sorunlardır. “Kirli veri” de bahsedilen bu kötü verilerden biridir. İngilizcesi “Dirty Data” olarak bilinen kirli veri terimi, işletmeler için hatalı, eksik, tutarsız veya yanlış olan verileri ifade etmektedir. Aynı zamanda doğru veriler de kirli olabilmektedir. En basit örneği ile işiniz için veri tabanından aldığınız verileri düşünelim. Bu noktada aldığınız veriler doğrudur ama işinize yaramayan ya da güncel olmayan verilerdir. Sonuç olarak bu veriler işinize yaramadığı için kirli veri olarak kabul edilmektedir. Dolayısıyla; yanıltıcı, yenilenen, tutarsız, kopya, eksik, uygunsuz ve konu ile ilgisiz bilgiler veren verilerin hepsi kirli veri olarak adlandırılmaktadır. Bunlar aynı zamanda kirli veri türlerini de ifade etmektedir.

İşletmelerin kirli veri kullanımı, çeşitli sonuçlara neden olmaktadır. Başta operasyonel süreçler aksayabileceği gibi şirket performansında düşüşlerin yaşanmasından gelir kaybı, itibar zedelenmesi ve fırsatların kaçırılabilmesi gibi pek çok sonuçta ortaya çıkabilmektedir. Oysa veriler işletmelerin geleceği için önemli olup karar alma, uyumluk ve raporlama gibi büyük küçük pek çok alanda kullanılmaktadır. Veri kirliği şirketlerin geleceği için alması gereken önemler arasındadır. Dolayısıyla oluşabilecek bu risklerin ortandan kaldırılması gerekmektedir. Bunun için de uygulanması gereken birkaç yöntem bulunmaktadır. Bunlardan ilki veri kalitesinin arttırılmasıdır. Veriler kontrol edilerek yanlış bilgiler ortadan kaldırılarak ve yeni veri girişlerinde denetim mekanizmalarından yararlanarak veri kalitesi arttırılabilir. Veri temizliği yapılırken manuel bir şekilde tek tek ya da excel üzerinden kümeler halinde temizlenebilmektedir. Bu işlemler uzun sürmesi ve hata payı yüksek olmasından dolayı profesyonel veri temizliği tercih edilmektedir. Veri danışmanları profesyonel veri temizliğinden destek olarak kirli verilerden kurtulurken kaliteli veriler depolama yardımcı olmaktadır. Veri temizleme ve veri kalitesi hizmetleri bulunmaktadır. Hizmetlerden faydalanarak doğru veriler elde edilebilir ve kirli verilerin oluşumu engellenmektedir.

Sözlükte Keşfet

İçgörü (Insight)

Basitçe anlatmak gerekirse; müşterilerin / tüketicilerin kendi ifade ettiklerinin bir adım ötesine, görünmeyen...

Nesnelerin İnterneti (IoT)

İnternet üzerinden diğer cihaz ve sistemlere ile veri bağlantısı, paylaşımı sağlayan aynı zamanda...

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal dil işleme, yapay zeka teknolojilerinin insanlarla otonom bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan...

Yeniliklerden Haberdar Olun!

Dijital pazarlama dünyasını takip etmek için hemen haber bültenimize abone olun!

Arama Sonuçları