Veri Büyüklüklerinin Veritabanı Yönetim Sistemlerinde Meydana Getirdiği Değişim: NOSQL

Gökşen, Yılmaz; Aşan, Hakan

doi:10.17671/btd.52374

Cited by 5 publications

(4 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The SQLite website claims that SQLite is still the most widely deployed database engine globally in 2019, due to its use in mobile devices, web browsers, and various operating systems by default [36]. Furthermore, the prototype is intended to support NoSQL databases that offer higher scalability and performance than relational databases for larger datasets [37].…”

Section: Rfm Segmentation Toolmentioning

confidence: 99%

Customer Segmentation Based On Recency Frequency Monetary Model: A Case Study in E-Retailing

Kabasakal

2020

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Marketing studies have often drawn attention to the importance of customers for businesses that aim to endure in a harsh competitive environment. Customer Relationship Management (CRM) has been a prominent approach in marketing management that aims to improve relationships with customers. A practical implication of the CRM approach is the analysis of customer data to extract value for businesses, as well as customers. In this context, customer segmentation has been a useful task that helps to group customers with similar attributes and designate better-tailored marketing strategies for customer groups. Among a variety of approaches for customer segmentation, Recency Frequency Monetary (RFM) Model stands out as an easy-to-adopt and effective technique. Based on three dimensions regarding the sales data, the RFM Model depends on scoring customers with different approaches. In this study, a prototype software is introduced that helps to apply the RFM technique with two scoring approaches. Moreover, the sales data obtained from an e-retailer has been analyzed for clustering using the prototype software, and clusters discovered with RFM variants were compared using cluster evaluation metrics. Finally, the segments were presented along with relevant offers for marketing strategies.

show abstract

Section: Rfm Segmentation Toolmentioning

confidence: 99%

Customer Segmentation Based On Recency Frequency Monetary Model: A Case Study in E-Retailing

Kabasakal

2020

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Ağ arayüzü kartının sahip olduğu protokoller vasıtası ile elde edilen veri paketlere bölünür [9]. Bunun yanında sinyalleme ve çağrı işlemleri de ağ arayüzü kartı üzerinden gerçekleştirilmektedir.…”

Section: Voip Teknolojisiunclassified

Büyük Veride Hadoop Mimarisi ile VoIP Güvenliği Önerisi

Yilmaz

2019

European Journal of Science and Technology

View full text Add to dashboard Cite

ÖzGünümüzde kuruluşların birçoğu, siber saldırıyı etkisiz hale getirmek için anomalileri tanımlamak, tehditleri algılamak, alarmları doğrulamak ve güvenlik olaylarını belirlemek adına güvenlik istihbaratında büyük veri teknolojisini kullanmaktadır. Büyük veride hadoop benzeri mimariler anlık tehditleri rasyonel bir bakış açısı ile hesaplayabilme yeteneğine sahiptir. Bu açıdan büyük verinin mantıksal çözümlemesinden yararlanan kuruluşlar öncelikle gizlilik ve güvenlikle ilgili sorunları halletmek istemektedirler. Büyük veri mimarileri ağ üzerinden yapılan anomali ve sahtekarlık girişimlerinin tespiti için sistemlere destek olmaktadır. Hadoop mimarisi gibi anlık izleme yapabilen gelişmiş Büyük Veri teknolojileri, çok büyük ve karmaşık verilerin depolanmasını ve analiz edilmesini benzeri görülmemiş bir ölçekte ve hızda doğrulamaktadır. Bu çalışmada çok hızlı veri trafiğinde VoIP (Voice Over IP) paketlerinin tespit edilerek, VoIP güvenliğinin sağlanması incelenmiştir.(Minimum 250 -Maksimum 400 kelime ve içeriğinde amaç, materyal-metot, bulgular ve sonuç kısımlarını içerecek şekilde yazılmalıdır.

show abstract

“…Bu kapsamda, okuma ve yazma gibi işlemlerin yoğun olarak kullanıldığı veri tabanlarında ilişkisel veri tabanlarının yanı sıra ilişkisel olmayan veri tabanı yönetim sistemleri de kullanılmaktadır. Performans ve esneklik özellikleri ile ilişkisel olmayan veri tabanı yönetim sistemleri (NoSQL) eBay ve Amazon gibi dünyaca ünlü şirketler tarafından tercih edilebilir hale gelmiştir [2]. Bu çalışmada "bilişim sistemleri" ve "veri tabanı" kavramları incelenerek ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri tabanı yönetim sistemleri mimari performansının detaylı karşılaştırılması yapılmıştır.…”

Section: Gġrġġ (Introduction)unclassified

İlişkisel ve İlişkisel Olmayan (NoSQL) Veri Tabanı Sistemleri Mimari Performansının Yönetim Bilişim Sistemleri Kapsamında İncelenmesi

Öztürk¹,

Atmaca²

2017

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Özet-Veri tabanları, veri fazlalığını kontrol eden ve veri tutarlılığını koruyan en önemli sistemlerden biridir. Veri entegrasyonu ile verilere basit şekilde ulaşılması, düzenlenmesi ve paylaşılması gibi avantajlar sağlamaktadır. Veri depoları oluşturulması sırasında yaygın olan yaklaşım, verilerin uygulama modeline yakın bir model ile saklanması üzerine kurgulanmaktadır. Bu çalışmada öncelikle ilişkisel ve ilişkisel olmayan veri tabanlarının yönetim bilişim sistemleri kapsamında öğrenilmesi ve niteliklerinin belirlenmesi ile ilgili bilgiler sunulmuştur. Sonrasında veri tabanı modelinin seçilmesi ve ölçütlerinin ortaya koyulmasıyla en uygun performans ölçümleri, veri tabanlarının avantaj ve dezavantajları ile oluşturulacak yapının uygun hale getirilmesi hakkında bilgiler verilmiştir. Daha sonra ilişkisel veri tabanı ve dağıtık veri tabanlarının performans karşılaştırması yer almaktadır. Çalışmanın son bölümünde ise veri tabanları yapıları karşılaştırmalı olarak incelenerek sonuç ve öneriler sunulmuştur. Abstract-Databases are one of the most important systems that control the exceed data and protect the data consistency. They provide advantages such as accessing data easily by data integration, arranging data and sharing them. The prevalent approach while creating databases is based on preserving data with a model that is similar to that of applying data. In this work, information about the learning of relational and non-relational database in the perspective of management information systems and identifying the attributes of them is presented primarily. Then, information about the selection of the database model and identifying the criteria, the most suitable performance measures, advantages and disadvantages of the databases and compiling the created structure is expressed. Subsequently, comparison of the performance of the relational and non-relational database systems is explained. Lastly, structures of databases are examined by comparing each other and results and suggestions are presented.

show abstract

Veri Büyüklüklerinin Veritabanı Yönetim Sistemlerinde Meydana Getirdiği Değişim: NOSQL

Cited by 5 publications

References 1 publication

Customer Segmentation Based On Recency Frequency Monetary Model: A Case Study in E-Retailing

Customer Segmentation Based On Recency Frequency Monetary Model: A Case Study in E-Retailing

Büyük Veride Hadoop Mimarisi ile VoIP Güvenliği Önerisi

İlişkisel ve İlişkisel Olmayan (NoSQL) Veri Tabanı Sistemleri Mimari Performansının Yönetim Bilişim Sistemleri Kapsamında İncelenmesi

Contact Info

Product

Resources

About