Veri (İng. ve Lat. datum; ç. data), ham (işlenmemiş) gerçek enformasyon parçacığına verilen addır.1 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 soyutlamadır. Ancak enformasyon ve bilginin 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 bilgisayarla 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 yorumlanmak ve sunulmak amacı ile toplanmış, çözümlenmiş ve özetlenmiş gerçeklere veriler denmektedir. Sayısal (nümerik) veriler nicel, nitel veriler ise kategorik olarak 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 gerçek (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.2 İstatistikte, <font color="grey">doğum Yılı</font> örneğinde olduğu gibi, doğrudan elde edilen veriler basit veriler; <font color="grey">yaş = içinde Bulunulan Yıl − doğum Yılı</font> örneğinde görüldüğü üzere, basit verilerin işlenmesi yolu ile elde edilen veriler de türetilmiş veriler olarak bilinmektedir. Sayılar cinsinden ifade edilmektedir .
Bilgisayar bilimleri açısından veri, hesaplama ya da manipülasyon amacı ile kullanılan bir gerçeği belirtmektedir.3 Veriler ya makine düzeyinde ikili (İng. binary) gösterimle ifade edilmekte ya da karakterler (harfler veya 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 tabanında toplanmakta; veri tabanları oluşturmak ve yönetmek için veri tabanı yönetim sistemleri denen yazılımlardan yararlanılmaktadır.
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.4
İşletme yönetiminde veriler fiziksel ve parasal hareketlerin kaydedilmesi, izlenmesi ve yönetim kararlarının verilmesi için kullanılmaktadır. Denetim ve karar verme süreçlerinin 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.5 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.6
Orijinal kaynak: veri. Creative Commons Atıf-BenzerPaylaşım Lisansı ile paylaşılmıştır.
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. ↩
Anderson, D. R., D. J. Sweeney ve T. A. Williams. (2011). Statistics for Business and Economics. 11. Basım. S. 5-7. South-Western. ↩
Das, V. V. (2006). Principles of Data Structures Using C and C++. S. 1. New Age International. ↩
Peterson, L. L. ve B. S. Davie. (2007). Computer Networks: A Systems Approach. 4. Basım. S. 542. Morgan Kaufmann Publishers. ↩
Pipino L. L., Y. W. Lee, ve R. Y. Wang. (2002). Data Quality Assessment. Communications of the ACM, 45(4) 211-218. ↩
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. ↩
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page