Veri Ayrıştırma Nedir ve Günümüz Pazarındaki Önemi

Basitçe söylemek gerekirse, veri ayrıştırma, yapılandırılmamış verileri belirli bir veri biçimine dönüştürmektir. İstenen bir sonuç için verilerin işlenmesi gerektiğinde, bir dizi veriyi mevcut gereksinimlerle uyumlu olacak şekilde dönüştürmek esasen veri ayrıştırmadır.

Örneğin, bir kuruluş bir yıl içindeki tüm kırtasiye giderlerini farklı para birimlerindeki faturaları tarayarak gözden geçirmek isterse veri ayrıştırma uygulanacaktır. Farklı bölgeler, yazılımın onları nasıl yorumladığını etkileyebilecek sayısal verileri gösteren belirli formatlara sahiptir. Doğruluk için, daha sonraki işlemler için yalnızca herhangi bir özel karakter (virgül, nokta) içermeyen sayısal değerler çıkarılacaktır. Bir veri dizisinin bir makine tarafından okunabilen bir biçime dönüştürülmesi, veri ayrıştırma uygulamalarından biridir.

Veri ayrıştırmanın daha basit bir uygulaması, yorumlanması zor olan ham bir HTML dosyasını okunabilir bir metin dosyasına dönüştürmek olabilir. Şirketlerin büyük miktarda bilgi ile uğraştığı günümüz çağında, verileri anlamak ve yorumlamak büyük bir zorluk teşkil edebilir. Sağlık, E-Ticaret, Bankacılık ve Finans gibi sektörler, müşterilerin gerçek zamanlı olarak anlayabileceği bilgilere anında erişim gerektirir. Veri ayrıştırma, bu sorunlara etkili bir çözüm sağlar.

Veri Ayrıştırma Nasıl Değer Katıyor?

Dijitalin öncelikli olduğu bir dünyada, çoğu insanın işletmelerle etkileşimi çevrimiçi olarak gerçekleşir. Bir şirketin bakış açısından, yalnızca müşterilerin verilerini biriktirmek herhangi bir değer katmaz. Yapılandırılmamış veriler, bilgisayarların yorumlaması ve işlemesi için, insanların daha sonra anlayabileceği, yapılandırılmış anlaşılır bir forma dönüştürülmelidir.

Ayrıca, insan hatasına veya beceriksizliğine atfedilebilen yanlış veriler çok büyük sonuçlar doğurabilir. 2013'te ABD kuruluşlarına, yanlış gelir ve istihdam değerleri raporları nedeniyle 7 milyar doların üzerinde IRS para cezası verildi. Aynı rapor, çalışan profesyonellerin yüzde 27,5'inin iş yerlerinde kurumsal yazılımlarına manuel olarak yanlış veriler girildiğini bildirdiği içgörülerini paylaşıyor.

Bu durum tek başına veri ayrıştırmanın önemi konusunda ikna edici bir argüman sunsa da, bunun yasal bir bakış açısından daha fazla yararı vardır.

• Hızlı ve Doğru

Çalışanların, işletme için yararlı olan içgörüleri elde etmek için manuel verileri sıralamak için sayısız saat harcaması gerekmez. Sadece zahmetli bir şekilde yoğun bir süreç değil, aynı zamanda zaman ve kaynak kaybıdır. Veri ayrıştırma teknikleri, aynı sonucu çok kısa sürede ve daha yüksek doğrulukla sağlar.

• Uygun Maliyetli ve Düşük Yatırım

Bir veri ayrıştırma aracı, yalnızca verileri sıralayan bir ekibe sahip olma alternatifine kıyasla nispeten düşük bir yatırımdır. İşlevlerinden biri olarak veri ayrıştırmayı gerçekleştiren bir yazılım veya yetenekli geliştirici ekibi daha iyi sonuçlar verebilir ve zamanla daha fazla etki yaratabilir.

Veri ayrıştırmanın kendisi kolayca anlaşılan bilgiler oluşturur, bu nedenle ayrıştırılan verileri okumak için özel bir beceri seti veya ekstra eğitim gerekmez.

• Daha Fazla Görünürlük

Veri ayrıştırmanın ana uygulamalarından biri, verileri basitleştirmek ve bir kuruluşun sahip olabileceği büyük bilgi yığınlarını anlamaktır. Tutarsız veriler, pazarlama, satış, finans ve hatta İK gibi birden çok işletme işlevine yardımcı olabilecek anlaşılır içgörülere dönüştürülebilir.

Veri Ayrıştırmanın Günümüz Pazarında Alaka Düzeyi

Çoğu endüstri, verilerin bir şekilde veya biçimde ayrıştırılmasını gerektirir. Gayrimenkul, Finansal Hizmetler ve gelecek vadeden Gıda Dağıtımı sektörü, operasyonları için iyi yapılandırılmış müşteri verilerine güveniyor. Verileri kolay erişim için okunabilir bir biçime dönüştürmek, çoğu işletme için oyunun kurallarını değiştirir. Veri ayrıştırma, insan gücü kısıtlamaları ve uygun maliyetli kalma arasında bir denge olmadığı için şirketlere emsallerine göre rekabet avantajı sağlar.

• E-postalardan Değerli Bilgileri Çıkarma

Günde birkaç yüz e-posta alan bir kuruluş için, her e-postayı alaka düzeyini (önemli iletişim veya önemsiz e-posta) filtrelemek için gözden geçirmek ve mesajdan temel bilgileri elde etmek oldukça sıkıcı bir süreçtir. Aynı zamanda, yüksek bir insan hatası olasılığı ile son derece zaman alıcıdır.

Veri ayrıştırma, ilgilenilen anahtar kelimeleri arayarak her bir e-posta dizisini açmadan e-postaları tarayabilir. Bu bilgileri ilgili parçalara yoğunlaştırabilir ve her e-postayı okumak zorunda kalmadan iletilen şeyin daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir. Bir veri ayrıştırma çözümü, gerekli verileri e-postadan kullanıcıya dakikalar içinde sağlayarak verimsiz manuel işçilik yöntemini ortadan kaldırır.

• Özel Pazarlama Kampanyaları

Platformları aracılığıyla yüksek miktarda müşteri verisi alan işletmeler, bilinçli kararlar vermek için her kullanıcının verisine gerçekçi bir şekilde bakamazlar. Veri ayrıştırma, müşteri verilerinden gerekli bilgileri benzer kişi setleri halinde gruplandırarak çekerek bir çözüm sağlayabilir. Bu, işletmenin pazarlama kampanyalarını özelleştirmesine ve bireysel müşterileri profillerine, beğenilerine ve beğenilerine göre hedeflemesine ve istenen kitle demografisine ulaşmasına olanak tanır. Alternatif olarak, aynı çözüm, ürün verilerinin analiz ve rakip kıyaslaması yapmak için kullanılabilir .

• Finansal Raporlama

İş ve finans sektörleri, muhasebecilerin müşteri verilerini gözden geçirmesini ve gerçekçi finansal modeller geliştirmesini gerektirir. Bir veri ayrıştırma aracı, muhasebeciler tarafından daha sonra finansal raporları analiz etmek ve oluşturmak için kullanılan faydalı verileri kazıma ve çıkarma gereksinimlerini karşılayacaktır. Verilerdeki herhangi bir hata raporları tamamen çarpıtabileceğinden, veri ayrıştırma manuel sıralama için tam kanıtlı bir çözüm sağlar.

• Özgeçmişleri Tarama

Bir veri ayrıştırma çözümünün bir başka yararlı ve önemli uygulaması, bir iş listesi için adayların özgeçmişini (CV) taramaktır. İşe alımcılar, tek bir pozisyon için özgeçmişlerde boğulabilir, bu da her birini gözden geçirmeyi ve görüşmeler için uygun adayları seçmeyi giderek zorlaştırır.

Veri ayrıştırma, birbirine yakın adayları aramak için belirli gereksinimleri kullanarak yüklerini hafifletir. Bu gereksinimler, sonuçları iyileştirmek ve yalnızca kriterleri karşılayan yetenekleri seçmek için işe alım görevlisi tarafından tanımlanan belirli beceriler, deneyim ve eğitim olabilir.

Çözüm

İş stratejilerini optimize edebilecek gerçek zamanlı veriler elde etmek için web taramasıyla ilgilenen şirketler için veri ayrıştırma, süreçte uygulanan çözümlerden biri olacaktır. Böyle bir aracın uygulamaları, çok çeşitli gereksinimleri ve endüstrileri destekler. Veri ayrıştırma çözümleri, genel verimliliği artırabilir ve analiz için güvenilir veriler sağlayabilir.

Web tarama sürecinin bir parçası olarak entegre edildiğinde sonuçlar, kuruluşunuzun iş gereksinimlerine ve hedeflerine hizmet edecek şekilde optimize edilebilir. Web tarama yazılımımız hakkında daha fazla bilgi için lütfen [email protected] ile iletişime geçin.