Yapılandırılmamış veriler, belirli bir biçime veya yapıya sahip olmayan bir veri türüdür. Bu tür veriler herhangi bir veri modeline bağlı değildir veya belirli bir organizasyona sahip değildir. Yapılandırılmamış veriler genellikle metin, resim, ses, video ve günlük dosyalarında bulunur. Tüm veri alanlarının önceden belirlenmiş kurallara uyması gereken yapılandırılmış verilerin aksine, yapılandırılmamış verilerin önceden belirlenmiş bir formatı yoktur.
Yapılandırılmamış verilerin herhangi bir yapısı olmadığı için erişilmesi ve işlenmesi zor olabilir. Bu durum, veri analistleri ve bilim adamlarının erişmesini, işlemesini ve analiz etmesini özellikle zorlaştırıyor çünkü yapı eksikliği oldukça manuel bir sürece yol açabiliyor. Yapılandırılmamış verileri işlemek için, değerli bilgiler elde etmek amacıyla doğal dil işleme (NLP) gibi özel araçlar kullanılır.
Yapılandırılmamış verilerin, geleneksel bir ilişkisel veritabanında saklanmadığından, ihtiyaç duyduğu büyük miktarda alan nedeniyle depolanması ve yönetilmesi de zor olabilir. Bu sorunu çözmek için Hadoop ve NoSQL veritabanları gibi dağıtılmış dosya depolama teknikleri sıklıkla kullanılır.
Yapılandırılmamış verilerle ilgili zorluklara rağmen kuruluşlar analitik içgörüler ve uygulamalar için bu verilerden yararlanmaya çalıştıkça değeri artmaya devam ediyor. Yapılandırılmamış veriler, eğilimleri keşfetmek, anormallikleri tespit etmek ve karar verme sürecine ilişkin öngörüler sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca duyarlılık analizi ve tahmine dayalı modeller gibi akıllı sistemler geliştirmek için de kullanılabilir.
Temelinde yapılandırılmamış veriler, geleneksel yapılandırılmış verilerin sağlayamayacağı değerli bilgiler sunabilir. Kuruluşlar bu verileri müşterilerini daha iyi anlamak, müşteri deneyimini geliştirmek ve potansiyel olarak karları artırmak için kullanabilir.
