Büyük Verinin Kapsamı

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 8Следующая ⇒

Büyük Verinin Kapsamı

Yukarıdaki örneklerden de görülebileceği üzere büyük veri işleyebileceği her türlü veriyi hedefleyerek bünyesine katma amacı taşımaktadır. Bu bakımdan büyük verinin kapsamını öngörebilmek mümkün gözükmemektedir. Büyük veri setleri içerisinde istatistiki veriler, anonim veriler, şirket bilgileri, kamuya açık bilgiler, tüzel kişi bilgileri olabileceği gibi gerçek kişilere ilişkin kişisel verilerin yer alması da kaçınılmaz bir durum olarak gündeme gelmektedir. Büyük veri içerisinde yer alan bir veri, kaynaktan elde edilme anında kişisel veri niteliğinde olabilmektedir. Bununla birlikte söz konusu veri elde edilme anında anonim, istatiksel yahut anlamsızken, başka bir veri ya da veri seti ile eşleştirilerek büyük veri uygulamaları ile işlendiğinde netice olarak bir kişiye ilişkin bir kişisel veri niteliğine kavuşabilir. Bu bakımdan büyük veri içerisinde yer alan verilerin tanımlanması ya da sonuçların değerlendirilmesi bakımından yukarıda açıklanan kişisel veri kavramı ve unsurları uyarınca bir değerlendirme yapılması gerekmektedir.

Büyük veri, geleneksel veri tabanı tekniklerinin kullanılması suretiyle işlenmesi mümkün olmayan, farklı hacimlerdeki heterojen veriyi tanımlayan yeni bir kavramdır ve çeşitli dijital içeriklerden oluşmaktadır (Gahi, Guennoun ve Mouftah, 2016, s. 953):

1. Yapısal veri: Yapısal veri, modellenmesi, girdi olarak sokulması, saklanması, sorgulanması, işlenmesi ve görselleştirilmesi kolay olan tüm veri türlerini ifade etmektedir. Genel olarak, belirli tür ve boyutlarda önceden tanımlı alanlarda sunulmakta, ilişkisel veri tabanlarında veya tablolarda yönetilebilmektedir. Katı bir yapıya sahip olan bu veri türünde, süreçlerin yüksek performanslı yetenekler veya paralel teknikler gerektirmemesinden dolayı faydalı bilgilerin elde edilmesi diğer veri türlerine kıyasla daha kolaydır.  Yapısal Veri Nedir? SEO İçin Neden Önemlidir?

Yapısal veri, arama motorlarının sitenizi yalnızca taramakla kalmayıp gerçekten anlamasını sağlar. Evet, arama motorları bile web sayfası içeriğini şifrelerini çözme konusunda zorlanıyor olabilir.

İnsanlar için çok bariz bir şekilde görünen bazı öğeler web tarayıcıları için oldukça anlamsız olabilir. Yapısal verilerin önem kazanmaya başladığı yer burasıdır. Yapılandırılmış veriler doğrudan sayfanın HTML biçimlendirmesine eklenir. Arama motorları, daha sonra arama sonuçlarında görünecek küçük bilgi parçaları olan zengin snippet’ler oluşturmak için yapılandırılmış verileri kullanır.

Peki, yapısal veriler arama motoru listelerinde tam olarak nasıl görünür?

Yapısal veriler, bir web sitesinin ve meta açıklamasının yanında gördüğünüz “ekstra” bilgilerdir. Örneğin, bir restoran arıyorsanız, sadece restoranın adını değil, aynı zamanda olumlu yorumları belirtmek için çalışma saatleri, fiyatlandırma ve yıldızlar gibi ek bilgiler de görürsünüz.

Web siteniz SEO stratejinizin bir parçası olarak yapılandırılmış verileri kullanmıyorsa, işletmeniz SERP(arama sonuç sayfasın)’de daha üst sırada listelenebilmek için gereken önemli bir fırsatı kaçırmaktadır. Yapısal verileri kullanmaya işletmeniz için nasıl başlayabileceğinizi mi merak ediyor musunuz? Aşağıda yapısal verilerle ilgili en sık sorulan dört soruyu yanıtladık:

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Организация работы процедурного кабинета

Области применения синхронных машин

Оптимизация по Винеру и Калману