Uyumluluk yöneticileri, elektronik belgeleri analiz ederken birçok dosyanın tamamen aynı olduğunu görecektir. Bu, e-posta mesajlarıyla ilgili olduğunda yaygın bir senaryodur. Örneğin, bir şirket içindeki birden fazla kaynaktan e-posta toplanırsa, aynı mesaj birkaç yerde bulunabilir.

Orijinal mesaj gönderenin giden kutusunda olacaktır, ancak mesaj gönderenin iş arkadaşlarına gönderilmişse ve e-postaları koleksiyonun bir parçasıysa kopyaları bir veya daha fazla alıcı gelen kutusunda bulunabilir. Gönderen, e-postasının yedek kopyalarını oluşturmuşsa, orijinal mesaj başka dosyalarda da bulunabilir.

Mesajın içeriği, kopyalarını takip etmekten daha önemli olabilir ve tekilleştirme için bir ön adım istenebilir. Veri tekilleştirme, nihai inceleme için yalnızca tek bir örnek seçmek amacıyla özdeş dosyaları tanımlamayı ifade eder. Bu, bir yöneticinin bir Concordance veritabanına yükleyeceği veri miktarını azaltır ve ekibin daha az kaydı değerlendirmesi gerekeceğinden inceleme ekibinin iş yükünü sonunda hafifletir.

Concordance, bir yöneticinin zaten bir veritabanında bulunan yinelenen kayıtları tanımlamasına izin veren bir özelliğe sahip olsa da, bu bölümde açıklanan veri tekilleştirme prosedürü, veritabanı yüklenmeden önce gerçekleşen ön işleme aşamasının bir parçasıdır. Concordance’ın harici dosyaları tekilleştirme konusunda yerel bir yeteneği yoktur. Çoğu durumda, bir Concordance yöneticisi bu hizmet için harici bir şirkete güvenir. Nitelikli şirketler, bu amaç için tasarlanmış özel yazılımlara sahiptir.

Veri tekilleştirme sırasında kullanılan yaygın bir yöntem, her elektronik dosyaya diğer dosyaların değerleriyle karşılaştırılabilecek benzersiz bir değer atamaktır. Gerçek değer, dosyada bulunan verilere bağlıdır ve takma ad olarak kabul edilebilir. İki veya daha fazla dosyanın değerleri eşleştiğinde, söz konusu dosyalar olası kopyalardır.

Bu karma değerler, belgeleri kodlamanın bir yoludur ve bir elektronik dosyanın her karakterini bir belge evrenindeki diğer tüm dosyalardaki her karakterle karşılaştırmak yerine kullanılır. Bu ikinci yöntem, teoride basit olmasına rağmen, çok fazla kaynak yoğundur ve çoğu durumda zamanında tamamlanamaz. Dokümanları bir karma değer aracılığıyla kodlamak, prosedürü büyük ölçüde hızlandırır.

Bir karma değer bir dosyadaki verilerden türetilmiş olsa da, dosyanın tüm içeriğinden değer oluşturmak, yinelenenleri belirlemede çok kesin bir yöntem olabilir. Birkaç kaynağa gönderilen aynı e-postanın birden çok örneği örneğini tekrar ele alalım.

Bu e-posta mesajları, mesaj gövdesinde aynı verileri içerir, ancak her bir alıcının iş istasyonu tarafından teslim edildiğinde her bir mesaja atanan zaman damgası gibi, mesaj başına benzersiz olabilecek diğer veriler bunlarla ilişkilendirilir.

Zaman damgasını içeren bir hash değerleri uygulaması, kopyaları başarılı bir şekilde tanımlayamayabilir. Uygulamada, hash değerinin her mesajdaki bir veri alt kümesine uygulanması genellikle tercih edilir. Bu bağlamda, bir belgenin verilerinin bazı alt kümelerine meta veriler denir.

Bir e-posta iletisi için, KONU satırı bir meta veri örneğidir. Yinelenenleri tanımlamanın daha az kesin, ancak daha doğru yöntemi, e-posta mesajlarının SUBJECT, TO ve EK SAYISI meta veri alanlarını hesaba katabilir.

E-posta mesajı olmayan elektronik belgelerin de meta veriler içerdiğini unutmayın. Örneğin, bir Microsoft Word belgesi veri tekilleştirme için önemli olabilecek CREATED, MODIFIED ve ACCESSED özelliklerine sahiptir. Tekilleştirme işlemi için kullanılması gereken meta veriler, koleksiyonun kendisine ve yönetici ile inceleme ekibinin prosedürün ne kadar katı olmasını istediğine bağlıdır.

Bir elektronik dosyaya hash değeri atamanın birkaç yolu vardır. Bu yazı yazıldığı sırada, en popüler yöntem, orijinal olarak 1991 yılında Profesör Ronald Rivest tarafından tasarlanan ve çeşitli güvenlik uygulamalarında kullanılan, Message Digest 5 (MD5) olarak bilinen bir matematiksel algoritmayı kullanır. Bu algoritmanın nasıl bir hash değeri oluşturduğuna dair kapsamlı bir tartışma bu kitabın kapsamını aşıyor ve pratik açıdan gerekli değildir.

Kişisel verilerin işlenmesi iptali
Verilerin işlenmesi Ne Demek
Kişisel verilerin işlenmesi ne demek
Kişisel verilerin işlenmesinde zorunlu ilkeler
Kişisel verilerin işlenmesi ile ilgili verilen bilgilerden hangisi doğrudur
Özel nitelikli kişisel veriler Nelerdir
Kişisel veri işleme şartları
Veri işleme faaliyetleri nelerdir

Verilerin İşlenmesine Yardımcı Olmak İçin Satıcıları Kullanma

Bir Concordance veritabanının çoğu uygulamasında, yönetici, orijinal biçiminde Concordance’a yüklenemeyen bir kağıt veya elektronik belge gövdesini devralır. Kaynak materyali Concordance uyumlu bir elektronik formata dönüştürmek için ek ön işleme gereklidir.

Bazı büyük şirketler veya hukuk firmaları, kağıt veya elektronik belgeleri Uyumluluğa hazır yükleme dosyalarına dönüştürmek için dahili kaynaklara sahip olsa da, birçok şirket ayrı bir tüzel kişiliğe, belge ve veri ön işleme konusunda uzmanlaşmış bir satıcıya güvenir.

Bir Concordance veritabanı yöneticisinin karşılaştığı zorluk, kaliteli yük dosyalarını zamanında ve makul bir fiyata üretebilen satıcıları bulmaktır.

Son yıllarda, şirketler ve hukuk firmaları tam metin bilgi alma sistemlerine daha fazla güvenmeye başladılar ve belgeleri önceden işleme yeteneğine sahip satıcıların sayısı arttı. Bu satıcıların çoğu, “fotokopi dükkanları” olarak ortaya çıktı ve bir şehir içinde yerel bir mevcudiyete sahip. Ayrıca bölge ofisleri bulunan ve geniş bir coğrafi alana hizmet verebilen çok sayıda yerleşik ve ulusal şirket bulunmaktadır.

Satıcı Neden Gereklidir?

Bir Concordance veri tabanı yöneticisi tarafından devralınan bir belge koleksiyonu, belgeleri taramak ve dönüştürmek için gereken insan gücünü engelleyecek kadar büyükse, genellikle bir satıcı kullanılır. Ayrıca veri tekilleştirme gibi ön işlemenin bazı yönleri, özel yazılım ve yetenekli teknisyenlerin istihdamını gerektirir.

Belgeleri Tarama

Concordance yazılımı, kağıt belgeleri taramak ve OCR yapmak için gerekli bileşenleri içermez. Bu, bir Concordance yöneticisi bir kutu kağıt devraldığında, Concordance’ın kendisini kullanarak belgeleri yükleyemeyeceği anlamına gelir. Ayrı bir yazılım paketi kullanılmalıdır.

Tarama terimi, kağıt belgeleri elektronik dosyalara dönüştürmek için kullanılan yöntemi ifade eder. Bireysel kağıt sayfaları, yüksek hızlı harmanlama yapabilen donanımdan geçirilir. Yazılım daha sonra her sayfayı taramak ve tek tek karakterleri (OCR) belirlemek için kullanılır. Karakterler daha sonra Concordance tarafından kabul edilebilir bir formatta formatlanır.

Yalnızca bir sayfa kağıt tüm belgeyi temsil ediyorsa, işlem tamamlanır ve bir sonraki belge harmanlanır ve taranır. Sayfa, bir belgeyi tanımlayan birkaç sayfadan ilkiyse, program son sayfaya, bitiş noktasına ulaşana kadar her sayfa taranır ve dönüştürülür. İlk ve son sayfaları tanımlayan belge sınırları dijital olarak imzalanır ve bir sonraki belge işlenir.

Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır. 

1) Backlink Paketi  50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)

The post Verilerin İşlenmesi – SEO Hizmeti Sunma – SEO Hizmeti – SEO Hizmeti Ücretleri – SEO Hizmeti Yaptırma first appeared on Jeff Bezos Tasarım.