Veri keşfi ve sınıflandırması bir kuruluş içindeki verileri tanımlama ve kategorilere ayırma sürecidir. Bu, manuel olarak veya otomatik yollarla yapılabilir ve genellikle veri setini daha iyi anlamak, güvenliği artırmak veya uyumluluk girişimlerini desteklemek için gerçekleştirilir. Veri keşfi ve sınıflandırması, özellikle çeşitli veri kümelerine sahip büyük kuruluşlar için karmaşık ve zaman alıcı bir çaba olabilir. Bununla birlikte, iyileştirilmiş veri yönetimi ve güvenliğinin faydalarının genellikle maliyetlerden daha ağır bastığı görülmektedir.

Veri keşif araçları, kuruluşların hassas verileri hızlı bir şekilde tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olabilir. Bu araçlar, veri kümelerini taramak ve veri kategorisini belirlemek için kullanılabilecek kalıpları belirlemek için algoritmalar kullanır. Sınıflandırma şemaları daha sonra veriler için bir taksonomi oluşturmak için bu tanımlanan modellere uygulanabilir.

Veri Keşfi ve Sınıflandırma Yöntemleri

Veri keşfi ve sınıflandırmasına yönelik birkaç farklı yaklaşım vardır ve en uygun yöntem, kuruluşun ihtiyaçlarına ve kaynaklarına bağlı olarak değişiklik gösterecektir. Bazı yaygın yöntemler arasında manuel inceleme, anahtar kelimeler veya arama terimleri, veri madenciliği ve makine öğrenimi bulunur.

Manuel inceleme, verileri tanımlamak ve sınıflandırmak için temel ancak etkili bir yaklaşımdır. Çalışanlar, ilgili veri kümelerini belirlemek için dosyaları ve veritabanlarını manuel olarak inceleyebilir ve ardından buna göre kategorilere ayrılıp etiketlenebilir. Bu yaklaşım, doğruluğu artırmak için genellikle anahtar kelimeler veya arama terimleri gibi diğer yöntemlerle birlikte kullanılır.

Anahtar kelimeler veya arama terimleri, belirli bilgileri içeren veya belirli bir kategoriye giren veri kümelerini tanımlayabilir. Örneğin, bir şirket, bu bilgileri içeren tüm veri kümelerini bulmak için "müşteri adresleri" veya "sosyal güvenlik numaraları" gibi anahtar kelimeler kullanabilir. Bu yaklaşım, daha fazla inceleme gerektirebilecek büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde belirlemek için kullanışlıdır.

Neden Önemli?

Veri keşfi ve sınıflandırması önemlidir çünkü verilerinizi bulmayı ve kullanmayı kolaylaştıracak şekilde düzenlemenize olanak tanır. Verilerinizi düzenleyerek, ihtiyacınız olan bilgilerin kolayca bulunup erişilebilir olduğundan emin olabilirsiniz. Bu, üretkenliğinizi ve verimliliğinizi artırmanıza yardımcı olabilir. Veri keşfi ve sınıflandırması, verilerinizi yetkisiz erişime veya kullanıma karşı korumaya da yardımcı olabilir. Verilerinizi sınıflandırarak yalnızca yetkili kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgilere erişmesini sağlayabilirsiniz.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Kullanılarak Veriler Nasıl Keşfedilebilir ve Sınıflandırılabilir?

Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verileri keşfetmenin ve sınıflandırmanın birkaç yolu vardır. Bir yol, verilerinizdeki ilgili özellikleri belirlemek için özellik seçim algoritmalarını kullanmaktır. Başka bir yol, benzer öğeleri birlikte gruplandırmak için kümeleme algoritmalarını kullanmaktır. Verilerinize etiket atamak için sınıflandırma algoritmalarını da kullanabilirsiniz. Bu etiketler daha sonra ihtiyacınız olan bilgileri bulmanıza ve erişmenize yardımcı olmak için kullanılabilir.

Veri Keşfi ve Sınıflandırmanın Bazı Faydaları Nelerdir?

Veri keşfi ve sınıflandırmasının bazı faydaları şunlardır:

– geliştirilmiş üretkenlik ve verimlilik
– daha iyi veri organizasyonu
- verilerin yetkisiz erişime veya kullanıma karşı korunması.

Kendi Kuruluşunuzda Veri Keşfi ve Sınıflandırmaya Nasıl Başlayabilirsiniz?

Kuruluşunuzda veri keşfine ve sınıflandırmaya başlamanın birkaç farklı yolu vardır. Bir yol, mevcut araç ve teknikleri kullanmaktır. Başka bir yol da kendi araç ve tekniklerinizi geliştirmektir. Ayrıca veri keşfi ve sınıflandırma konusunda uzmanlaşmış bir şirket kiralayabilirsiniz. Hangi yaklaşımı seçerseniz seçin, kuruluşunuzda veri keşfini ve sınıflandırmayı nasıl kullanacağınıza dair bir planınız olduğundan emin olmanız önemlidir.

Veri Keşfi ve Sınıflandırma ile İlgili Bazı Zorluklar Nelerdir ve Nasıl Üstesinden gelinebilir?

Veri keşfi ve sınıflandırması ile ilgili birkaç zorluk vardır. Zorluklardan biri, verilerinizdeki ilgili tüm özellikleri tanımlamanın zor olmasıdır. Diğer bir zorluk, verilerinizi doğru şekilde etiketlemenin zor olabilmesidir. Uygun algoritmalar ve teknikler kullanarak ve kuruluşunuzda veri keşfini ve sınıflandırmayı nasıl kullanacağınıza dair net bir planınız olmasını sağlayarak bu zorlukların üstesinden gelebilirsiniz. Bir şirket kiralamak da bu tür sorunları azaltabilir.

Veri Keşfi ve Sınıflandırma, Veri Uyumu ile Nasıl Bağlantılıdır?

Veri keşfi ve sınıflandırması, veri uyumluluğuyla birkaç farklı şekilde bağlantılıdır. Bunun bir yolu, veri keşfi ve sınıflandırmasının, yalnızca yetkili kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgilere erişmesini sağlamanıza yardımcı olabilmesidir. Başka bir yol da, veri keşfi ve sınıflandırmasının, verilerinizi yetkisiz erişime veya kullanıma karşı korumanıza yardımcı olabilmesidir. Son olarak, veri keşfi ve sınıflandırması, yasal ve düzenleyici yükümlülüklerinizi yerine getirmenize yardımcı olabilir.

Sonuç

Verileriniz en önemli varlıklarınızdan biridir. Veri keşfi ve sınıflandırmasının verilerinizi düzenlemenize ve korumanıza nasıl yardımcı olabileceğini anlamak önemlidir. Uygun algoritmalar ve teknikler kullanarak verilerinizin kolay bulunmasını ve kullanılmasını sağlayabilirsiniz. Ketch gibi bir şirketle çalışmak, kuruluşunuzda veri keşfi ve sınıflandırmasını uygularken karşılaşabileceğiniz tüm zorlukların üstesinden gelmenize yardımcı olabilir.

Kaynak: Plato Data Intelligence: PlatoData.io