Veriler dünyanın çalışma şeklini değiştiriyor. İster hastalık ilaçları üzerine bir çalışma, ister bir şirketin gelir stratejisi, verimli bina inşaatı veya sosyal ağ sayfanızdaki hedeflenmiş reklamlar olsun, veriler her şeyden sorumludur. Bu veriler, insan tarafından okunabilir olmaktan ziyade makine tarafından okunabilen bilgilerdir. Bu, Veri Modellemenin resme girdiği zamandır. Verilere ilişkisel kuralların atandığı süreçtir. Bir Veri Modeli, verileri basitleştirir ve işletmelerin karar verme ve strateji için kullanabileceği anlamlı bilgilere dönüştürür. Bu makale size veri modellemenin nasıl çalıştığına, çeşitli veri modelleme türlerine ve işinize nasıl yardımcı olabileceğine dair tam ve kapsamlı bir açıklama sağlayacaktır.
Veri Modeli Nedir?
İyi veriler, kuruluşların ilerlemeye devam etmek için temeller, ölçütler ve hedefler belirlemesine olanak tanır. Bu ölçüme izin vermek için veriler, veri açıklaması, veri semantiği ve veri tutarlılığı kısıtlamaları aracılığıyla düzenlenmelidir. Veri Modeli, kavramsal modellerin sürekli gelişimini ve veri nesneleri arasında bağlantıların kurulmasını sağlayan soyut bir modeldir.
Bir şirket çok büyük bir veri bankasına sahip olabilir, ancak verilerin temel kalitesini ve yorumlanabilirliğini doğrulayacak bir standart yoksa işe yaramaz. Sağlam bir veri modeli, eyleme dönüştürülebilir aşağı yönlü çıktılar, veriler için en iyi uygulamalar hakkında bilgi ve en iyi araçlara erişim sağlar.
Şimdi veri modellemenin birçok türüne ve prosedürüne bakalım.
Veri Modelleme Nedir?
Yazılım mühendisliğinde veri modelleme, bir yazılım sisteminin diyagramını veya veri modelini resmi teknikler kullanarak basitleştirme sürecidir. Metin ve semboller kullanarak veri ve bilgilerin iletilmesini gerektirir. Veri modeli, yeni veritabanları geliştirmek veya eski uygulamaları yeniden yapılandırmak için şablon görevi görür.
Yukarıdakiler göz önüne alındığında, mevcut verilerin yapısının oluşturulmasında ilk ve en önemli aşamadır. Veri modelleme, veri ilişkilerinin ve kısıtlamalarının belgelendiği ve daha sonra yeniden kullanım için kodlandığı veri modelleri geliştirme sürecidir. Karşılıklı ilişkiyi tasvir etmek için, teorik olarak verileri diyagramlar, semboller veya metinlerle ifade eder.
Böylece, veri modelleme terminoloji, kurallar, anlambilim ve güvenlikte tutarlılığı artırmaya yardımcı olur. Sonuç olarak, veri analitiği gelişir. Vurgu, nasıl kullanılırsa kullanılsın, veri mevcudiyeti ve organizasyonunun gerekliliği üzerindedir.
Veri Modelleme Süreci
Veri modelleme, veri nesnelerinin ve bunların karşılıklı ilişkilerinin kavramsal bir temsilini geliştirme sürecidir. Veri modelleme süreci tipik olarak gereksinimlerin toplanması, kavramsal tasarım, mantıksal tasarım, fiziksel tasarım ve uygulama dahil olmak üzere çok sayıda bölümden oluşur.
Veri modelleyiciler, veri gereksinimlerini anlamak, varlıkları ve öznitelikleri tanımlamak, veri nesneleri arasındaki ilişkileri kurmak ve uygulama geliştiricilerin, veritabanı yöneticilerinin, veri tabanı yöneticilerinin, veri tabanı yöneticilerinin, ve diğer paydaşlar kullanabilir.
Veri Modelleme Neden Önemli?
Verilerinizi modelleyerek hangi verilere sahip olduğunuzu, bunları nasıl kullandığınızı ve kullanım, koruma ve yönetişim için gereksinimlerinizin neler olduğunu açıklayacaksınız. Şirketiniz veri modellemeyi şu amaçlarla kullanabilir:
- BT ve iş departmanlarınız arasında işbirliği için bir çerçeve oluşturur.
- Veri gereksinimlerini ve uygulamalarını belirterek iş operasyonlarını iyileştirme potansiyelini tanımlar.
- Önceden hazırlık yaparak BT ve süreç yatırımlarında zamandan ve paradan tasarruf sağlar.
- Hatalar (ve hataya eğilimli gereksiz veri girişi) azaltılırken veri bütünlüğü iyileştirilir.
- Kapasite ve geliştirme için planlama yaparak, veri alma ve analitiğinin hızını ve performansını artırır.
- Şirketinizin hedeflerine göre temel performans göstergelerini belirler ve izler.
Yani mesele sadece veri modelleme yoluyla ne elde ettiğiniz değil, aynı zamanda onu nasıl elde ettiğinizle de ilgili. Sürecin kendisinin sayısız avantajı vardır.
Veri Modellemenin Faydaları
Veri modelleme, herhangi bir yazılım programının veya veritabanı sisteminin oluşturulmasında önemli bir süreçtir. Veri modellemenin avantajları arasında şunlar yer alır:
- Veri modelleme, paydaşların verilerin yapısını ve ilişkilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve bu da verilerin nasıl kullanılacağına ve depolanacağına ilişkin kararları etkilemeye yardımcı olabilir.
- Geliştirilmiş veri kalitesi: Veri modelleme, genel veri kalitesini artırabilen ve gelecekte sorunları önleyebilen verilerdeki kusurları ve tutarsızlıkları belirlemeye yardımcı olabilir.
- Veri modelleme, paydaşlar arasında iletişimi ve işbirliğini kolaylaştırarak daha etkili karar verme ve daha iyi sonuçlara yol açabilir.
- Artan verimlilik: Veri modelleme, geliştiricilere, veritabanı yöneticilerine ve diğer paydaşlara verilerin açık ve tutarlı bir temsilini sağlayarak geliştirme sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.
Veri Modellemenin Sınırlamaları
Veri modellemenin sayısız avantajına rağmen, bilinmesi gereken bazı sınırlamalar ve engeller vardır. Veri modellemenin sınırlarından bazıları şunlardır:
- Esnek olmayan veri modelleri: Veri modelleri, değişen gereksinimlere veya veri formatlarına uyum sağlamayı zorlaştıracak şekilde katı olabilir.
- karmaşıklık: Veri modelleri karmaşık ve kavranması zor olabileceğinden, paydaşlar girdi sağlamakta veya etkili bir şekilde işbirliği yapmakta zorlanabilirler. Veri modelleme, özellikle büyük veya karmaşık veri kümeleri için zaman alan bir süreç olabilir.
Veri Modelleme Türleri
Kuruluşlar üç farklı türde veri modeli kullanır. Bunlar, bir analiz projesinin planlama aşamalarında oluşturulur. Soyut gereksinimlerden ayrı gereksinimlere kadar uzanırlar, belirli bir paydaş alt kümesinden girdiler gerektirirler ve çeşitli işlevleri yerine getirirler.
1 numara. Kavramsal model
Veritabanı fikirlerinin ve bunların ilişkilerinin grafiksel bir tasviridir ve verilerin üst düzey kullanıcı perspektifini gösterir. Veritabanının kendisinin inceliklerinden ziyade varlıkların, bir varlığın özniteliklerinin ve bunlar arasındaki ilişkilerin kurulmasına odaklanır.
2 numara. Mantıksal Model
Bu model, veri varlıklarının yapısını ve ilişkilerini daha ayrıntılı olarak belirtir. Amaç, kuralların ve veri yapılarının teknik bir haritasını oluşturmak olduğundan, genellikle belirli bir proje için mantıksal bir veri modeli kullanılır.
#3. Fiziksel Model
Bu, verilerin bir veritabanında fiziksel olarak nasıl depolandığını tanımlayan bir çerçeve veya şemadır. Sütunların doğru türleri ve özellikleri içerdiği veritabanına özgü modelleme için kullanılır. Dahili şema, fiziksel bir model tarafından tasarlanmıştır. Amaç, veritabanını gerçekten uygulamaktır.
Mantıksal ve fiziksel veri modeli ayrımı, mantıksal modelin verileri kapsamlı bir şekilde açıklaması, ancak veritabanı uygulamasına katılmaması, oysa fiziksel modelin katılması gerçeğiyle ayırt edilir. Başka bir deyişle, mantıksal veri modeli, veritabanının soyutlamasını sağlayan ve şemanın oluşturulmasına yardımcı olan fiziksel modeli oluşturmak için temel görevi görür.
Çalışan yönetim sistemleri, basit sipariş yönetimi, otel rezervasyonları vb. kavramsal veri modelleme örnekleridir. Bu örnekler, bu veri modelinin, kavramları sunmak kadar veritabanının iş gereksinimlerini iletmek ve tanımlamak için nasıl kullanıldığını gösterir. Teknik olması amaçlanmamıştır, daha ziyade basittir.
Şimdi tekniklere bakalım.
Veri Modelleme Teknikleri
Üç temel veri modelleme tekniği mevcuttur. Varlık-İlişki Diyagramı veya ERD, ilişkisel veya geleneksel veritabanlarını modellemek ve tasarlamak için bir tekniktir. İkincisi, Birleşik Modelleme Dili Sınıfı Diyagramları veya UML, bilgi sistemlerini modellemek ve tasarlamak için standartlaştırılmış bir gösterim ailesidir. Son olarak, son modelleme tekniği, veri varlıklarının tablo halinde tanımını veya temsilini içeren Veri Sözlüğü modellemesidir.
2023 Yılında En İyi Veri Modelleme Uygulamaları
Bir veri modelleme projesine veya ödevine başlarken aşağıdaki önerilen uygulamaları aklınızda bulundurun:
1 numara. Görselleştirme için bir veri modeli oluşturun.
Sonsuz sütunlara ve alfasayısal giriş satırlarına bakmanın aydınlanma ile sonuçlanması pek olası değildir. Birçok tüketici, herhangi bir anormalliği vurgulayan grafiksel veri görselleştirmelerini gördüklerinde veya veri tablolarını hızlı bir şekilde değerlendirmek ve birleştirmek için basit sürükle ve bırak ekran arayüzlerini kullandıklarında rahatlar.
Verilerinizi eksiksiz, hatasız ve gereksiz hale getirmek için bunun gibi veri görselleştirme tekniklerini kullanarak temizleyebilirsiniz. Ayrıca, aynı fiziksel öğeye eşit olan farklı veri kaydı türlerinin tanınmasına yardımcı olurlar, böylece birden fazla veri kaynağının kaynaşmasını sağlamak için standartlaştırılmış alanlara ve biçimlere çevrilebilirler.
2 numara. Şirketin ihtiyaçlarını kabul edin ve anlamlı sonuçlar için çaba gösterin.
Veri modellemenin amacı, bir kuruluşun daha başarılı bir performans göstermesine yardımcı olmaktır. Nitelikli bir uzmanın bakış açısından veri modellemenin ortaya koyduğu en önemli sorun, iş taleplerinin kesin olarak yakalanmasıdır. Bu, hangi verilerin toplanması, saklanması, güncellenmesi ve kullanıcılara sunulması gerektiğini belirlemek için gereklidir.
Kullanıcıları ve paydaşları verilerden bekledikleri sonuçlar hakkında sorgulayarak talepleri tam olarak kavrayabilirsiniz. Verilerinizi bu hedefleri göz önünde bulundurarak düzenlemeye başlayın. Kullanıcıların ve paydaşların ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak veri kümelerinizi stratejik olarak tasarlamaya başlamanız önerilir.
#3. Tek bir hakikat kaynağı yaratın.
Kaynaklarınızdaki tüm ham verileri veritabanınıza veya veri ambarınıza getirin. Yalnızca kaynaktan "geçici" veri çıkarmaya güveniyorsanız, veri modelinizin akışı engellenebilir. Merkezileştirilmiş hub'ınızda tutulan tüm ham veri havuzunu kullanırsanız, tüm geçmiş verilere erişiminiz olur.
Doğrudan bir kaynaktan alınan verilere mantık uygulamak ve bunlar üzerinde hesaplamalar yapmak, tüm modelinizi mahvetmese bile ciddi bir etkiye sahip olabilir. Süreç boyunca bir şeyler ters giderse onarmak veya sürdürmek de inanılmaz derecede zordur.
#4. İlkel veri modelleme ile başlayın ve yolunuza devam edin.
Veriler nicelik, nitelik, yapı, büyüme hızı ve sorgulama dili gibi faktörler nedeniyle çok hızlı bir şekilde son derece karmaşık hale gelebilir. Veri modelleri başlangıçta basit ve mütevazı tutulduğunda, sorunları çözmek ve doğru önlemleri almak daha kolaydır.
Orijinal modellerinizin doğru ve anlamlı olduğundan emin olduktan sonra, yol boyunca herhangi bir tutarsızlığı ortadan kaldırarak yeni veri kümeleri ekleyebilirsiniz. İlk başta kullanımı basit olan ancak daha sonra çok büyük veri modellerini destekleyebilen bir program arayın. Ayrıca, birkaç fiziksel yerden verileri hızlı bir şekilde toplamanıza da izin vermelidir.
# 5. Devam etmeden önce, veri modelleme sürecinizin her aşamasını iki kez kontrol edin.
İş ihtiyaçlarına göre veri modelleme önceliklerinden başlayarak bir sonraki aşamaya geçmeden önce her aktivite iki kez kontrol edilmelidir. Örneğin, bir veri kümesi için birincil anahtarın seçilmesi, o kayıttaki birincil anahtarın değerinin benzersiz bir şekilde tanınmasını sağlar.
Aynı yöntem, bire bir mi yoksa bire çok ilişkisine mi sahip olduklarını belirlemek ve aşırı derecede karmaşık veya yönetilemez veri modelleriyle sonuçlanan çoktan çoğa etkileşimlerden kaçınmak için iki veri kümesini entegre etmek için kullanılabilir.
#6. İş sorgularını boyutlara, verilere, filtrelere ve sıralamaya göre sıralayın.
Bu dört değişkenin iş sorgularını açıklamak için nasıl kullanılabileceğini anlayarak, iş sorularının formüle edilmesine yardımcı olacak iyi organize edilmiş veri kümeleri. Örneğin, bir perakende şirketinin tüm dünyada lokasyonları varsa, bir önceki yılda en iyi performans gösterenler belirlenebilir.
Olgular geçmiş satış verileri kümeleri, boyutlar ürün ve mağaza konumu, filtre "son 12 ay" ve sipariş "azalan satış sırasına göre en iyi beş mağaza" olacaktır. Veri kümelerinizi dikkatli bir şekilde düzenleyerek ve boyutlar ve gerçekler için farklı tablolardan yararlanarak, her çeyrekte en iyi satış yapanları belirleyerek ve ek iş zekası sorgularına doğru şekilde yanıt vererek araştırmaya yardımcı olabilirsiniz.
#7. Son kullanıcılarla anlaşmazlıkları önlemek için önceden hesaplamalar yapın.
Kullanıcıların iş yapabileceği tek bir gerçek versiyonuna sahip olmak çok önemlidir. İnsanlar nasıl kullanılması gerektiği konusunda fikir ayrılığına düşseler bile, cevaba ulaşmak için kullanılan temel bilgi veya matematik konusunda herhangi bir anlaşmazlık olmamalıdır. Örneğin, günlük satış verilerini, daha sonra en iyi ve en kötü ayları belirlemek üzere karşılaştırılabilecek aylık değerlere dönüştürmek için bir hesaplama gerekebilir.
Bir şirket, herkesin kendi hesap makinesini veya elektronik tablo araçlarını kullanmasını zorunlu kılmak yerine, bu hesaplamayı veri modellemesine önceden dahil ederek zorluklardan kaçınabilir.
# 8. Bir korelasyon yerine bir ilişki arayın.
Modellenen verilerin nasıl kullanılacağına ilişkin talimatlar, veri modellemeye dahil edilmiştir. Tüketicilerin iş analitiğine kendi başlarına erişmelerine izin vermek önemli bir adımdır, ancak yanlış sonuçlara varmamaları da bir o kadar önemlidir.
Örneğin, alakasız iki ürünün satışlarının birlikte nasıl arttığına ve düştüğüne bakarsak, bu mümkün. Bir ürünün geliri diğerinin satışını mı artırıyor yoksa ekonomi ve hava durumu gibi dış etkenlere tepki olarak dalgalanıyor mu? Bu durumda, kafa karıştırıcı bir bağlantı ve bağlantı yanlış şekilde odaklanarak kaynakları tüketebilir.
# 9. Zorlu görevleri tamamlamak için modern araçları ve stratejileri kullanın.
Daha kapsamlı veri modellemesi gerçekleştirmeden önce, veri setlerini analize hazırlamak için programlama kullanılabilir. Peki ya bu kadar karmaşık görevleri yönetebilecek bir araç veya uygulama olsaydı? İnsanların artık birden çok kodlama dili öğrenmesi gerekmiyor, bu da şirketinizin yararına olan görevlere odaklanmak için zamanınızı boşa çıkarıyor.
Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme (ETL) araçları gibi özel yazılımlar, tüm veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme işlemlerini kolaylaştırabilir veya otomatikleştirebilir. Birçok veri kaynağını birleştirmek için bir sürükle ve bırak arabirimi de kullanılabilir ve hatta veri modelleme otomatikleştirilebilir.
# 10. Daha iyi iş sonuçları için iyileştirilmiş veri modelleme
Kullanıcıların işle ilgili endişelerine hızlı bir şekilde yanıt almalarını destekleyen veri modelleme, diğerlerinin yanı sıra etkinlik, verim, yetkinlik ve müşteri mutluluğu gibi alanlarda şirketin performansını artırabilir.
Teknoloji, kurumsal hedefler, iş hedefleri ve araçlarla ilgili olduğu kadar tüm soruların yanıtları için veri kümelerini araştırma aşamalarını hızlandırmak için kullanılabilir. Ayrıca belirli kurumsal görevler için veri önceliklerinin tahsis edilmesini gerektirir. Bu senaryoları karşıladığınızda, firmanız veri modellemenin sağlayacağı önemli değerleri ve üretkenlik faydalarını daha güvenilir bir şekilde tahmin edebilecektir.
# 11. Veri analitiği uygulamanızı doğrulayın ve test edin.
Analitik sisteminizi, diğer yerleşik ve uygulanan işlevlerle aynı şekilde test edin. Toplanan verilerin toplam miktarının ve doğruluğunun doğru olup olmadığı değerlendirilmelidir. Verilerinizin iyi düzenlenip düzenlenmediğini ve kritik bir önlem almanıza izin verip vermediğini düşünün. Nasıl çalışacağını ve uygulanacağını daha iyi anlamak için bazı sorgular da yazabilirsiniz. Ayrıca, yürütmenizi ve uygulamanızı doğrulamak için birkaç proje geliştirmenizi öneririz.
Veri Modelleme Analitiği Nasıl Etkiler?
Karar vermeye rehberlik eden iş zekası için en etkili analitiği elde etmek için kaliteli bir veri modeli gerektiğinden, veri modelleme ve veri analitiği ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Veri modelleri geliştirme süreci, her iş birimini genel kurumsal hedeflere nasıl katkıda bulunacaklarını düşünmeye zorlayan bir zorunluluktur. Ayrıca, iyi bir veri modeli, veri varlığınız ne kadar büyük ve karmaşık olursa olsun verimli analitik performansı sağlar.
Tüm verileriniz doğru bir şekilde tanımlandığında, yalnızca ihtiyacınız olan verileri değerlendirmek çok daha kolay hale gelir. Daha önce veri öznitelikleri arasındaki bağlantıları kurduğunuz için, değişen süreçlerin, fiyatların veya personelin etkilerini değerlendirmek ve görmek kolaydır.
Veri Modelleme Aracı Seçme
İyi haber şu ki, harika bir iş zekası aracı, fiziksel modelinizi geliştirmek için tam olarak seçtiğiniz yazılım ürünleri ve hizmetleri dışında, ihtiyaç duyduğunuz tüm veri modelleme araçlarını içerecektir. Böylece şirketinizin ihtiyaçlarına ve mevcut altyapınıza en uygun olanı seçebilirsiniz. Veri modelleme ve analitik yetenekleri için bir veri analizi aracı düşünürken kendinize şu soruları sorun.
1 numara. Veri modelleme aracınızın kullanımı kolay mı?
Modeli uygulayan teknik kişiler, onlara hangi aracı verirseniz verin üstesinden gelebilir, ancak iş stratejistleriniz ve günlük analitik kullanıcılarınız - ve tüm kuruluşunuz - kullanımı zorsa araçtan en iyi şekilde yararlanamaz. Ekibinize veri hikaye anlatımı ve veri kontrol panelleri konusunda yardımcı olacak, kullanımı kolay bir kullanıcı arayüzü arayın.
2 numara. Veri modelleme aracınız ne kadar etkili?
Diğer bir kritik özellik de performanstır; kullanıcılarınız analiz yaparken işi sorunsuz bir şekilde yürütme kapasitesine dönüşen hız ve verimlilik. En iyi planlanmış veri modeli, kurumsal gelişim ve artan veri, erişim ve analiz hacimlerini içermesi gereken gerçek dünyadaki durumların zorluklarına dayanamıyorsa en iyisi değildir.
#3. Veri modelleme aracınızın bakıma mı ihtiyacı var?
İş modelinizdeki her değişiklik, veri modelinizde zaman alıcı değişiklikler gerektiriyorsa, şirketiniz modelden veya ilgili analitikten faydalanamayacaktır. Bakım ve yükseltmeleri basitleştiren bir çözüm arayın, böylece şirketiniz en son verilere erişmeye devam ederken gerektiğinde dönebilir.
#4. Verileriniz korunacak mı?
Devlet gereklilikleri, müşterilerinizin verilerini güvence altına almanıza ihtiyaç duyar, ancak şirketinizin yaşayabilirliği, tüm verilerinizi değerli bir varlık olarak korumanızı gerektirir. Seçtiğiniz araçların, ihtiyacı olanlara erişim sağlayan ve ihtiyacı olmayanları yasaklayan kontroller gibi güçlü güvenlik özellikleri içerdiğinden emin olmalısınız.
Veri Modellenirken Dikkate Alınması Gereken En Önemli Faktör Nedir?
Veri modellemenin birincil amacı, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde yükleyebilen, geri getirebilen ve analiz edebilen bir veritabanı için temel oluşturmaktır. Etkili bir veri modelleme fikri, kurumsal verilerin, veri bağlantılarının ve verilerin nasıl kullanıldığının haritalandırılmasını gerektirir.
Bir Veri Modeli Ne Sıklıkta Yeniden Eğitilmelidir?
Bir veri modelinin yeniden eğitilme sıklığı, modele ve çözmeye yardımcı olduğu soruna bağlı olarak değişir. Eğitim veri setlerinin ne sıklıkta değiştiğine, model performansının düşüp düşmediğine ve diğer faktörlere bağlı olarak, bir modelin günlük, haftalık veya aylık veya yıllık gibi daha sık yeniden eğitilmesi gerekebilir.
Veri Modeli Doğrulaması Nedir?
Veri modeli doğrulama süreci, modelin uygun şekilde yapılandırılmasını ve amaçlanan işlevi yerine getirebilmesini sağlar. İyi bir veri modelleme aracı, kullanıcıların sorunları onarmasını, sorguları iyileştirmesini ve diğer ayarlamaları yapmasını isteyen otomatik bildirimler göndererek doğrulama sürecini kolaylaştırır.
Temel Veri Modelleme Kavramları Nelerdir?
Üç tür veritabanı modelleme konsepti vardır: kavramsal veri modelleme, lojistik veri modelleme ve fiziksel veri modelleme. Soyuttan ayrık olana kadar değişen veri modelleme kavramları, bir kuruluşta verilerin nasıl organize edildiği ve yönetildiğine dair bir plan oluşturur.
Özet
Gerçekten etkili, kullanışlı, güvenli ve doğru bir veritabanı oluşturmak için iyi planlanmış ve kapsamlı bir veri modeli gereklidir.
İyi veri modelleme ve veritabanı tasarımı, veri ambarları ve analitik araçlarla iyi çalışan işlevsel, güvenilir ve güvenli uygulama sistemleri ve veritabanları geliştirmek için kritik öneme sahiptir ve iş ortaklarıyla ve çok sayıda uygulama setinde veri paylaşımını kolaylaştırır. İyi düşünülmüş veri modelleri, şirketinizin verilerinin değerini ve güvenilirliğini artırarak veri bütünlüğünü sağlamaya yardımcı olur.
İlgili Makaleler
- Tahmine Dayalı Analitik: Tanım, Örnekler ve Faydalar
- İş Zekası Analisti: ABD'de İş Tanımı, Sertifikalar ve Maaş
- 2023'de Küçük İşletmeniz İçin En İyi Veri Yönetimi Yazılımı
- IASB (Uluslararası Muhasebe Standartları Kurulu) Rolleri, Çerçevesi ve Yararları
Referanslar
