Metaveri ve GEODI

Metaveri ve GEODI

11/12/2019
5
Dakika
Burada metaveri, index veya künye bilgisi olarak ifade edeceğimiz kavram eBYS veya Arşiv sistemlerinde belgeleri etiketlemek için kullanılan bilgilerdir. Metaveriler sayesinde aranılan bilgiye daha kolay ulaşılacağı düşünülür.

Ancak manuel metaveri girişi oldukça sıkıntılı bir dizi problemi beraberinde getirir. Belirsizlik, veri giren kişilere bağımlılık gibi çözümü oldukça zor olan bu sorunları çoğunlukla “aradığımızı bulamıyoruz” ile deneyimleriz.

GEODI ile “aradığımızı bulursunuz” ve manuel metaveri girişine ihtiyacınız yoktur.

Metaveriler içeriğin veya belgenin özünü temsil etmezler. Bir belgenin içeriği çok sayıda detay içerir. Ne zaman hangisine ihtiyaç duyacağınızı bilemiyorsanız seçeceğiniz alanlar mutlaka yetersiz kalacaktır. Metaveriler belgeyi tam olarak temsil edemezler.

eBYS gibi yazılımlar için seçilen metaveriler genelde sürecin ilerlemesine fayda sağlar ama kurumların içinde işi yapan kişiler için çok fayda sağlamazlar. İşi yapanlar belgelerin içeriğine ihtiyaç duyarlar.
Manuel girilen metaveriler operatör hatalarına açıktır. Aynı belge için 3 farklı kişiden bilgi girmesini isteyin, 3 farklı sonuç elde edersiniz. Girilmesi gereken verinin çok bariz olduğu durumlar haricinde operatörler çoğunlukla yorum yapmak zorunda kalırlar ve herkesin yorumu farklı olur.
Yapısal veri girmek sıkıcı bir iştir. Metaveri alanlarını zorunlu yaparsanız kişilerin hatalı veri girme eğilimleri artar. Yazılım izin veriyorsa basit bir tire(-) yazıp geçebilirler. Zorunlu yapmazsanız zaten girmezler.

Bu verileri giren kişilerin aynı zamanda veriye ihtiyaç duyacak kişiler olması durumunda hatalar biraz daha azalabilir ama çoğunlukla ayrı kişiler olurlar ve herkes kendisini kurtarır.

Sonuç: aradığımızı bulamıyoruz!.
Metaverilerin belge içinden doğru şekilde ayrıştırılması zor bir iştir. Dokümanda birden çok tarih varsa, hangi tarih? Birden çok kişi varsa hangi kişi? Ya işi yapan 2 kişi varsa, hangisinin adı. Her ikisinin adını da yazacaksak nasıl ayıracağız, tire, virgül veya boşluk? gibi çok sayıda soru çıkar ve bütün bunlar kaliteli bir metaveri havuzunun oluşmasına engel olur.
Belgeye ait bazı metaverilerin girilmesi manuel olarak mümkün değildir. Bir haritanın sınırı mesela, manuel girilmesi pratik olarak mümkün değildir.

İçinde çok sayıda (yüzlerce) parsel numarası olan bir dağıtım cetvelindeki parselleri giremezsiniz.

Dokümanın sınıfı, yani belgenin türü önemli bir bilgidir. Bu bilgiyi istiyorsanız tarama işlemini sırasında belgeleri ayırmanız gerekir. Aksi durumda operatörler zorlanır. İlk 2 sayfa dilekçe, diğer sayfa ehliyet kopyası, sonraki bir harita olunca operatör bütün belgeyi yüzeysel de okumak ve her sayfaya ayrı etiket girmek zorunda kalır. Yani zaman alacak ve pratikte oldukça zorlu bir sürece dönüşür.
Metaveri girişi ek maliyet yaratır Belgenin okunması ve girilmesi zaman alır. Belge başına minimum 1dk gibi bir süre varsayılmalı.

Yaklaşık bir hesap ile 1dk demek yılda 100000 belge üreten bir kurumda 1 adam yıl demektir. Yani her 100K belge için bir kişiyi ayırmanız gerekiyor. Daha hızlı giriş ancak burada söz ettiğimiz sorunları derinleştirir.

10 kişi iseniz %10, 20 kişi için %5 ek maliyet demektir. Sorunlu bir metaveri havuzu için yüksek bir maliyet değil mi?
Dosyalar ve içindeki belgeler ikilemi Genelde sürece ait bir başvuru birden çok belge içerir. Ruhsat başvurusu ve ekleri gibi bir durumda sadece başvuru veya başvuru dosyası için metaveri girilir.

En önemli sebep maliyettir. Maliyet önemli değil derseniz, artan dosya çeşitliliği için daha nitelikli operatörlere ihtiyaç duyarsınız ve bulmanız zorlaşır. Buldunuz diyelim, süreler artar. Her dosyada ortalama 5 belge olsa süre en az 5 katına çıkar. Bu sefer de işler bitmez. Zaman geri kazanılamayacak tek kaynaktır.

Bu nedenle dosya bazlı veri girişi devam eder.

Sonuç: aradığımızı bulamıyoruz!.
Metaverilerin faydalı olduğu durumlar Keşke düzgün girilmeleri mümkün olsaydı, keşke çok zaman almasaydı. Bu durumda metaveriler içerik ile birlikte çok etkili bir analiz ve arama imkânı sunabilirlerdi.

Acaba yazılımlar kendi metaverilerini çıkarabilseler sorunlar azalır mı? Evet önemli ölçüde azalır. Ama metaverilerin belgeyi tam temsil etmedikleri gerçeğini unutmayalım.
Akan veri Vatandaşın sosyal medya’dan ilettiği talepler gibi verinin sürekli aktığı ortamlarda metaveri giriş faslı bir duvar olur, yetişemezsiniz.
Metaveri kullanan yazılımlar Bunca olumsuz özelliğe rağmen mevcut yazılımların bu yoldan gitmelerinin de sebepleri var. En önemli sebep metaverileri yani yapısal verileri yönetmenin görece daha kolay olmasıdır.

Genel kuralı unutmayalım: yazılımın işi kolaylaştıkça, kullanıcının işi zorlaşır.


Özetlersek, metaveriler faydalı olurlar ama manuel yöntemlerle düzgün şekilde oluşmalarının önünde pek çok sorun var. En önemli mesele girilen verinin kalitesinin tam olarak denetlenebilir olmaması ve önemli bir maliyet kalemi olmasıdır.

GEODI bu meseleleri nasıl aşıyor?


GEODI manuel metaveriye ihtiyaç duymaz. Tamamen içerikleri kullanır.

İçerikten arama metaveri yaklaşıma göre daha zordur. İçerikten arama, Google gibi araçlar sayesinde, fazlası ile aşina olduğumuz bir kavram. GEODI Google’ın kelime bazlı aramasını bir adım daha ileriye götürüyor ve içeriğe çok daha farklı bir bakış sağlıyor.

Google dâhil, çoğu araç size sadece aradığınız kelimeler ne söylüyorsa o sonucu verir. “Daha ne yapsınlar” diyebilirsiniz ama içeriklerde aynı bilgi çok farklı şekillerde yer alabilir.

Örneğin tarihler, çok farklı şekillerde yazılır. GEODI tarihler nasıl yazılmış olursa olsun onları tanır ve tarih olduklarını bilir. Veya terimleri herkes ayrı kullanır, aynı kavram yapay Zekâ, artificial intelligence veya AI olarak geçebilir. GEODI iile nasıl ararsanız arayın aynı sonucu elde ederseniz. Bunları farklı yazılımlar ile de test ederek GEODI farkını görebilirsiniz.

GEODI aktif bir araçtır. Sadece aradığınızı söylemekle yetinmez. Ek olarak nerede veya nasıl aramanız gerektiği hakkında bir görüş/anlam (insight) sunar. Örneğin otomatik takvim aradığınız sonuçların zamanda dağılımını ortaya koyar. Harita özelliği ile coğrafi dağılımı ortaya koyar. Ağ grafiği ile dokümanlar arasındaki ilişkileri ortaya koyar. Bu araçlar size kelime tabanlı arama ile ulaşamayacağız bir doğruluk sağlar.

Uzun dokümanlar sorunludur. Dokümanın uzunluğu arttıkça aradığınız bilgiye ulaşma şansınız azalır. 900 sayfalık bir rapor düşünün. Benzerlerinden elinizde çok sayıda olsun. Genel veya sektörünüze ait kelimeler neredeyse tüm dokümanlarda geçer ve isabetli bir sonuca ulaşmak için uğraşırsınız. GEODI bu meseleyi kelime yakınlıklarını dikkate alarak kolayca çözer. Harita ve diğer araçları ile işler daha da kolaylaşır.

Genelde göz ardı edilen ama çok değerli bir bilgi kaynağı olan videolar her sektör için ihtiyaç olmayabilir. Ama medya sektörü veya medya arşivi olan şirketler, kent arşivleri veya kulüpler için bir ihtiyaçtır. Peki, aradığınız bir kişiye veya zafer anıtını içeren fotoğraf veya videolara nasıl ulaşacaksınız. Manuel etiketlemenin zaman ve maliyet kısıtları sebebi ile neredeyse imkânsız olduğu bu işleri GEODI FacePro veya ImagePro eklentileri ile otomatik olarak yapar. Bulunan kişileri haber arşiviniz ile eşleştir ve bir anda bir istihbarat yazılımına dönüşür.

Konuya metaveriler üzerinden girdik ama esas amaç aradığımızı bulmak. GEODI, metaveriler gibi pahalı, hataya açık yöntemler yerine yapay zekâ sayesinde size çok daha etkin bir arama deneyimi sunar.

Sevgilerimizle

İlginizi Çekebilecek Başlıklar