Veri: Revizyonlar arasındaki fark

düzenleme özeti yok
[kontrol edilmiş revizyon][kontrol edilmiş revizyon]
Değişiklik özeti yok
Değişiklik özeti yok
{{düzenle|Ocak 2012}}
'''Veri''' (''İng.'' ve ''Lat.'' datum; ''çoğul'' data) bir ham (işlenmemiş) gerçek ya da [[enformasyon]] parçacığına verilen addır.<ref>Bosij, P., D. Chafey, A. Greasley ve S. Hickie. (2003). ''Business Information Systems: Technology, Development and Management for the E-Business. 2. Basım.'' S. 4-5. Financial Times-Prentice Hall.</ref> Veriler [[ölçüm]], [[sayım]], [[deney]], [[gözlem]] ya da [[araştırma]] yolu ile elde edilmektedir. Ölçüm ya da sayım yolu ile toplanan ve sayısal bir değer bildiren veriler ''nicel'' veriler, sayısal bir değer bildirmeyen veriler de ''nitel'' veriler olarak adlandırılmaktadır. Her sembolik gösterim gibi, veri de belirli bir nesne, birey ya da olguya ilişkin bir [[soyutlama]]dır. Ancak [[enformasyon]] ve [[bilgi]]nin soyutluk düzeyleri ile karşılaştırıldığında, verilerin soyutluk düzeyi daha düşüktür. Bir verinin tek başına bir anlamı ve işlevi bulunmamaktadır. Veriler toplandıktan sonra gruplanarak, sıralanarak ve özetlenerek, elle ya da [[bilgisayar]]la işlenip enformasyona dönüştürüldüklerinde [[anlam]] kazanmakta; ait oldukları bağlamı açıklama gücüne kavuşmaktadır. [[Problem çözme]] ya da [[karar verme]] gibi bir amaca hizmet edebilecek duruma gelmektedir.
 
== İstatistikte veri kavramı ==
[[İstatistik]]te nicel verilere ''sayısal'' (nümerik), nitel verilere ise ''kategorik'' denmektedir. Nicel veriler ayrıca kendi aralarında ayrışık ve sürekli olarak iki gruba ayrılmaktadır. ''Ayrışık veriler'' sayım yolu ile toplanmakta ve çoğu kez sayma sayıları cinsinden ifade edilmektedir. ''Sürekli veriler'' ise ölçüm yolu ile toplanmakta ve gerçel (reel) sayılar cinsinden ifade edilmektedir. Nitel veriler de nominal ve ordinal olarak iki gruba ayrılmaktadır. ''Nominal veriler'' yazı ile ifade edilmekte ve anlamlı herhangi bir sıralamaya tabi olmamaktadır. ''Ordinal veriler'' ise yazı ile ifade edilmekle birlikte anlamlı bir sırlamaya konabilen verilerdir. İstatistikte, <font color="grey">doğumYılı</font> örneğinde olduğu gibi, doğrudan elde edilen veriler ''basit veriler''; <font color="grey">yaş = içindeBulunulanYıl − doğumYılı</font> örneğinde görüldüğü üzere, basit verilerin işlenmesi yolu ile elde edilen veriler de ''türetilmiş veriler'' olarak bilinmektedir.
 
[[İstatistik]]te nicelyorumlanmak verilereve ''sayısal''sunulmak amacı ile toplanmış, çözümlenmiş ve özetlenmiş gerçeklere veriler denmektedir. Sayısal (nümerik) veriler ''nicel'', nitel verilereveriler ise ''kategorik'' denmektedirolarak tanımlanmaktadır. Nicel veriler ayrıca kendi aralarında ayrışık ve sürekli olarak iki gruba ayrılmaktadır. ''Ayrışık veriler'' sayım yolu ile toplanmakta ve çoğu kez sayma sayıları cinsinden ifade edilmektedir. ''Sürekli veriler'' ise ölçüm yolu ile toplanmakta ve gerçel (reel) sayılar cinsinden ifade edilmektedir. Nitel veriler de nominal ve ordinal olarak iki gruba ayrılmaktadır. ''Nominal veriler'' yazı ile ifade edilmekte ve anlamlı herhangi bir sıralamaya tabi olmamaktadır. ''Ordinal veriler'' ise yazı ile ifade edilmekle birlikte anlamlı bir sırlamaya konabilen verilerdir.<ref>Anderson, D. R., D. J. Sweeney ve T. A. Williams. (2011). ''Statistics for Business and Economics. 11. Basım.'' S. 5-7. South-Western.</ref> İstatistikte, <font color="grey">doğumYılı</font> örneğinde olduğu gibi, doğrudan elde edilen veriler ''basit veriler''; <font color="grey">yaş = içindeBulunulanYıl − doğumYılı</font> örneğinde görüldüğü üzere, basit verilerin işlenmesi yolu ile elde edilen veriler de ''türetilmiş veriler'' olarak bilinmektedir.
[[Bilişim bilimi]] açısından veriler ya makina düzeyinde ikili (''İng.'' binary) gösterimle ifade edilmekte ya da alfanümerik karakterler (harfler ve rakamlar) biçiminde kodlanmaktadır. Her verinin bir türü bulunmakta, bu türlere [[veri yapısı]] denmektedir. Veri yapıları ''basit'' ya da ''karmaşık'' olabilmektedir. Belirli bir bağlamda elde edilmiş çok sayıda ve farklı türden veri bir [[veri tabanı]]nda toplanmakta; veri tabanları oluşturmak ve yönetmek için [[veri tabanı yönetim sistemi|veri tabanı yönetim sistemleri]] denen [[yazılım]]lardan yararlanılmaktadır.
 
== Bilgisayar bilimleri açısından veri kavramı ==
 
[[BilişimBilgisayar bilimibilimleri]] açısından verilerveri, hesaplama ya da manipülasyon amacı ile kullanılan bir gerçeği belirtmektedir.<ref>Das, V. V. (2006). ''Principles of Data Structures Using C and C++''. S. 1. New Age International.</ref> Veriler ya makina düzeyinde ikili (''İng.'' binary) gösterimle ifade edilmekte ya da alfanümerik karakterler (harfler veveya rakamlar) biçiminde kodlanmaktadır. Her verinin bir türü bulunmakta, bu türlere [[veri yapısı]] denmektedir. Veri yapıları ''basit'' ya da ''karmaşık'' olabilmektedir. Belirli bir bağlamda elde edilmiş çok sayıda ve farklı türden veri bir [[veri tabanı]]nda toplanmakta; veri tabanları oluşturmak ve yönetmek için [[veri tabanı yönetim sistemi|veri tabanı yönetim sistemleri]] denen [[yazılım]]lardan yararlanılmaktadır.
 
== Telekomünikasyonda veri kavramı ==
 
Telekomünikasyon uygulamaları için veri, anlam ve bağlamdan bağımsız, bütünlüğü ve yapısı bozulmamış ve ekonomik olarak bir noktadan diğerine iletilmesi istenen metinler, sesler, görseller ve videoları ifade eder.<ref>Peterson, L. L. ve B. S. Davie. (2007). ''Computer Networks: A Systems Approach. 4. Basım.'' S. 542. Morgan Kaufmann Publishers.</ref>
 
== İşletme yönetimi açısından veri kavramı ==
 
[[İşletme yönetimi]]nde veriler fiziksel ve parasal hareketlerin kaydedilmesi, izlenmesi ve yönetim kararlarının verilmesi için kullanılmaktadır. [[Denetim]] ve [[karar verme]] [[süreç]]lerinin etkinliği bakımından,işletmecilikte [[veri kalitesi]] önemli bir yer tutmaktadır. Veri kalitesi, en genel anlamda, kaydedilen verilerin güvenilir ve kullanılabilir olması demektir. Kaliteli veriler ait oldukları kişi, nesne ve olguları geçerli bir biçimde betimlemektedir. Bu bakımdan veri kalitesi, verilerin temel oluşturduğu kararlarla ve karar vericilerle ilişkili bulunmaktadır. Verilerin geçerlilik derecesi bir ölçüde kullanım amacına bağlı olduğundan, veri kalitesi değerlendirmeleri için kullanılan ölçütler nesnel olabildiği gibi öznel de olabilmektedir.<ref>Pipino L. L., Y. W. Lee, ve R. Y. Wang. (2002). Data Quality Assessment. ''Communications of the ACM'', 45(4) 211-218.</ref> Yüksek veri kalitesi, başta [[kurumsal zeka]] uygulamaları olmak üzere, [[kurumsal kaynak planlaması]], [[müşteri ilişkileri yönetimi]], [[performans yönetimi]], [[tedarik zinciri yönetimi]] ve [[elektronik ticaret]] çözümlerinin de başarısına olumlu katkıda bulunmaktadır. Buna karşın, özellikle satış, lojistik ve muhasebe operasyonlarında düşük veri kalitesinin yol açtığı aksaklıklar tepe yönetimlerinin dikkatinden kaçtığında ise, işletmeler açısından ciddi para ve itibar kayıpları söz konusu olabilmektedir.<ref>Eckerson, W. W. (2002). ''Data Quality and the Bottom Line: Achieving Business Success through a Commitment to High Quality Data''. TDWI Report Series. 04.01.2012 tarihinde http://download.101com.com/pub/tdwi/Files/DQReport.pdf bağlantısından erişildi.</ref>
== Kaynakça ==
{{Kaynakça}}
 
{{Taslak}}
 
[[Kategori:İstatistik]]
[[Kategori:Bilgisayar bilimleri]]
[[Kategori: Bilişim bilimi]]
[[Kategori: Telekomünikasyon]]
[[Kategori: Veri tabanı]]
[[Kategori: İşletme]]
871

düzenleme