Giriş

Veri çıkarma, Çıkarma/Dönüştürme/Yükleme (ETL) sürecinin ilk ve belki de en önemli adımıdır. Kuruluşlar, uygun şekilde çıkarılan veriler sayesinde değerli bilgiler edinebilir, bilinçli kararlar alabilir ve tüm iş akışlarında verimliliği artırabilir.

Büyük miktarlarda yapılandırılmamış veri üreten birden fazla farklı kaynak olduğundan, veri çıkarma neredeyse tüm kuruluşlar için çok önemlidir. Bu nedenle, doğru veri çıkarma teknikleri uygulanmazsa kuruluşlar yalnızca fırsatları kaçırmakla kalmaz, aynı zamanda değerli zaman, para ve kaynakları da israf eder.

Bu kılavuzda, farklı veri çıkarma türlerine ve veri çıkarma için kullanılabilecek tekniklere dalacağız.

Veri çıkarma dört tekniğe ayrılabilir. Hangi tekniğin kullanılacağının seçimi öncelikle veri kaynağının türüne göre yapılır. Dört veri çıkarma tekniği şunlardır:

• Dernek 
• Sınıflandırma 
• kümeleme 
• Gerileme

Dernek

İlişkilendirme verisi çıkarma tekniği, bir veri kümesindeki öğeler arasındaki ilişkilere ve kalıplara dayalı olarak verileri çalıştırır ve çıkarır. Bir veri kümesinde sıklıkla meydana gelen öğe kombinasyonlarını tanımlayarak çalışır. Bu ilişkiler verilerde kalıplar oluşturmaya yardımcı olur. 

Ayrıca bu yöntem, veri kümesi içindeki kalıpları tanımlamak ve çıkarmayı kolaylaştırmak için "destek" ve "güven" parametrelerini kullanır. İlişkilendirme tekniklerinin en sık kullanım durumları, fatura veya makbuz verilerinin çıkarılması olacaktır.

Sınıflandırma

Sınıflandırmaya dayalı veri çıkarma teknikleri, veri çıkarmanın en yaygın kabul gören, en kolay ve etkili yöntemleridir. Bu teknikte veriler, tahmine dayalı algoritmalar yardımıyla önceden tanımlanmış sınıflara veya etiketlere kategorize edilir. Bu etiketli verilere dayanarak modeller oluşturulur ve sınıflandırmaya dayalı çıkarım için eğitilir.

Sınıflandırmaya dayalı veri çıkarma tekniklerinin yaygın bir kullanım alanı, dijital ipotek veya bankacılık sistemlerinin yönetilmesi olacaktır.

kümeleme

Kümeleme veri çıkarma teknikleri, benzer veri noktalarını özelliklerine göre kümeler halinde gruplamak için algoritmalar uygular. Bu denetimsiz bir öğrenme tekniğidir ve verilerin önceden etiketlenmesini gerektirmez.

Kümeleme genellikle diğer veri çıkarma algoritmalarının düzgün çalışması için bir ön koşul olarak kullanılır. Kümelemenin en yaygın kullanım durumu, veri öğeleri arasında birçok benzerlik ve farklılığın olabileceği görsellerden veya gönderilerden görsel verilerin çıkarılmasıdır.

Gerileme

Her veri seti farklı değişkenlere sahip verilerden oluşur. Regresyon veri çıkarma teknikleri, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılır.

Gerileyen veri çıkarma, verilerle ilişkili varlıkların değişkenlerini tanımlayan farklı değer kümelerini veya "sürekli değerleri" uygular. Kuruluşlar en yaygın olarak veri kümeleriyle bağımlı ve bağımsız değişkenleri tanımlamak için regresyon veri çıkarma yöntemini kullanır.

Kuruluşlar, Manuel, Geleneksel OCR tabanlı, Web kazıma vb. gibi birden fazla farklı veri çıkarma türü kullanır. Her veri çıkarma yöntemi, daha önce okuduğumuz belirli bir veri çıkarma tekniğini kullanır.

Adından da anlaşılacağı gibi manuel veri çıkarma yöntemi, farklı veri kaynaklarından verilerin manuel olarak toplanıp tek bir yerde saklanmasını içerir. Bu veri toplama herhangi bir yazılım veya araç yardımı olmadan yapılır.

Manuel veri ayıklama son derece zaman alıcı ve hatalara açık olmasına rağmen, işletmelerde hala yaygın olarak kullanılmaktadır.

Web Scraping

Web kazıma, bir web sitesinden veri çıkarılması anlamına gelir. Bu veriler daha sonra ister elektronik tablo ister API olsun, kullanıcı için daha kullanışlı bir formatta dışa aktarılır ve toplanır. Web kazıma manuel olarak yapılabilse de, çoğu durumda daha az maliyetli olabileceği ve daha hızlı çalışabileceği için otomatik botlar veya tarayıcıların yardımıyla yapılır.

Ancak çoğu durumda web kazıma basit bir iş değildir. Web siteleri birçok farklı formatta gelir ve captcha'lar vb. gibi kaçınılması gereken zorluklarla da karşılaşabilir.

Optik Karakter Tanıma veya OCR, basılı veya yazılı metinden, taranmış belgelerden veya metin içeren resimlerden veri çıkarılması ve makine tarafından okunabilir formata dönüştürülmesi anlamına gelir. OCR tabanlı veri çıkarma yöntemleri çok az manuel müdahale gerektirir veya hiç gerektirmez ve endüstriler arasında çok çeşitli kullanımlara sahiptir.

OCR araçları, görüntüyü veya taranan belgeyi ön işleme tabi tutarak ve ardından desen eşleştirme veya özellik tanımayı kullanarak tek tek karakter veya sembolü tanımlayarak çalışır. Derin öğrenmenin yardımıyla günümüzde OCR araçları, yazı tipi veya boyutu ne olursa olsun metnin %97'sini doğru okuyabiliyor ve ayrıca yapılandırılmamış belgelerden veri çıkarabiliyor.

Şablon tabanlı veri çıkarma, formatı büyük ölçüde aynı kalan belirli bir veri kümesinden veri çıkarmak için önceden tanımlanmış şablonların kullanımına dayanır. Örneğin, bir AP departmanının aynı formatta birden fazla faturayı işlemesi gerektiğinde, çıkarılması gereken veriler faturalar arasında büyük ölçüde aynı kalacağından şablon tabanlı veri çıkarma kullanılabilir.

Bu veri çıkarma yöntemi, format aynı kaldığı sürece son derece doğrudur. Veri setinin formatında değişiklik olduğunda sorun ortaya çıkar. Bu, şablon tabanlı veri çıkarmada sorunlara neden olabilir ve manuel müdahale gerektirebilir.

Yapay zeka destekli veri çıkarma tekniği, hataları azaltırken veri çıkarmanın en etkili yoludur. Bu, çok az manuel müdahale gerektiren veya hiç müdahale gerektirmeyen tüm çıkarma sürecini otomatikleştirirken aynı zamanda bu sürece yatırılan zamanı ve kaynakları da azaltır.

Yapay zeka tabanlı belge işleme, verileri çıkarmadan önce içeriğini anlamak için akıllı veri yorumlamayı kullanır. Ayrıca gürültülü verileri temizler, ilgisiz bilgileri kaldırır ve verileri uygun bir formata dönüştürür. Veri çıkarmada yapay zeka, büyük ölçüde verileri çıkarmak ve işlemek için Makine Öğrenimi (ML), Doğal Dil İşleme (NLP) ve Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojilerinin kullanımını ifade eder.

Nanonet'in yapay zeka tabanlı OCR yazılımını kullanarak manuel veri girişini otomatikleştirin. Belgelerden verileri anında yakalayın. Geri dönüş sürelerini azaltın ve manuel çabayı ortadan kaldırın.

API Entegrasyonu

API entegrasyonu, büyük miktarda veriyi çıkarmanın ve aktarmanın en etkili yöntemlerinden biridir. API, farklı türdeki veri kaynaklarından hızlı ve sorunsuz bir şekilde veri çıkarılmasına ve çıkarılan verilerin merkezi bir sistemde birleştirilmesine olanak tanır.

API'nin en büyük avantajlarından biri, entegrasyonun hemen hemen her tür veri sistemi arasında yapılabilmesi ve çıkarılan verilerin analiz, içgörü oluşturma veya rapor oluşturma gibi birden fazla farklı etkinlik için kullanılabilmesidir.

Metin deseni eşleştirme

Metin deseni eşleştirme veya metin çıkarma, belirli bir veri kümesi içindeki belirli desenlerin bulunması ve alınması anlamına gelir. Daha sonra sağlanan veri seti içerisinde aranacak olan belirli bir karakter veya desen dizisinin önceden tanımlanması gerekir.

Bu veri çıkarma türü, bir belgede belirli anahtar sözcükleri, sözcük öbeklerini veya kalıpları bularak verileri doğrulamak için kullanışlıdır.

Veritabanı sorgulama

Veritabanı sorgulama, bir sorgulama dili kullanarak bir veritabanı yönetim sisteminden (DBMS) belirli bilgi veya verileri isteme ve alma işlemidir. Kullanıcıların veritabanlarıyla etkileşime girerek verileri kendi özel ihtiyaçlarına göre ayıklamasına, işlemesine ve analiz etmesine olanak tanır.

Yapılandırılmış sorgu dili (SQL), ilişkisel veritabanları için en yaygın kullanılan sorgu dilidir. Kullanıcılar, veritabanından belirli kayıtları almak için koşullar ve filtreler gibi kriterleri belirleyebilir. Veritabanı sorgulama, bilinçli kararlar almak ve veri odaklı işletmeler oluşturmak için gereklidir.

Sonuç

Sonuç olarak, veri çıkarma, tüm işletmelerin verilerini etkili bir şekilde alabilmesi, depolayabilmesi ve yönetebilmesi açısından çok önemlidir. İşletmelerin verilerini etkili bir şekilde yönetmesi, değerli bilgiler elde etmesi ve verimli iş akışları oluşturması çok önemlidir. 

Herhangi bir kuruluş tarafından kullanılan veri çıkarma tekniği ve türü, girdi kaynaklarına ve işletmenin özel ihtiyaçlarına bağlıdır ve uygulamadan önce dikkatle değerlendirilmesi gerekir. Aksi takdirde hem zaman hem de kaynak israfına yol açabilir.

Manuel veri süreçlerinin yarattığı darboğazları ortadan kaldırın. Nanonets'in işletmenizin veri çıkarmayı kolayca optimize etmesine nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/data-extraction-types-techniques-a-complete-guide/