Büyük Veri Nedir?

Bu yazı, Büyük Verinin pratik bir açıklamasını sağlar. Okuduktan sonra bu güçlü inovasyon aracının temellerini anlayacaksınız.

Büyük Veri nedir?

Büyük Veri (BD), örneğin iş dünyasında elde edilen ve işlenen büyük miktarlarda veriyi tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri paketleri genellikle o kadar büyüktür ki, onları işlemek ve analiz etmek zordur. Bununla birlikte iş dünyası Verileri analiz etmekten çok yararlanır. Bu yüzden bu bağlamda Büyük Veri terimi temel olarak verilerin daha iyi kararlar, daha iyi içgörüler ve stratejik iş hareketleri elde etmek için nasıl kullanılabileceği sorusuyla ilgilidir.

BD, aşırı miktarda bilginin elde edildiği hemen her durumda uygulanabilir. Kullanıcılar internette pek çok bilgiyi geride bırakır ve bunlar daha sonra davranış eğilimlerini belirlemek için perakendecilere satılabilir. Bu daha sonra kampanyalarını pazarla daha hassas bir şekilde uyumlu hale getirmek, fiyatları değiştirmek veya stoğu ayarlamak için kullanılır. Örneğin, akıllı enerji sayaçları, kesintiyi tahmin etmek veya verimli kullanımı teşvik etmek için enerji tedarikçilerine kullanıcı verilerini gönderir. Petrol şirketleri bazen makinelerinde binlerce sensörü izler. Bu makinelerin çıktıları hakkındaki bilgiler de saklanır. Bunun sonucu devasa veri kümeleri, Büyük Veri’dir.

BD o kadar büyük ve karmaşıktır ki geleneksel teknolojiler, beceriler ve veri analiz teknikleri artık yeterli değildir. Bu yüzden bu yeni olasılıklara izin veren teknolojileri ve girişimleri kullanır. BD birkaç gereksinimi karşılamalıdır. Bunlar sözde üç V ile hatırlanabilir.

Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Büyük Veri

Büyük Veri terimi, önceki yüzyılın doksanlı yıllarından beri kullanılmaktadır. Bazı insanlar bunu, terimi popüler hale getiren John Mashey’e bağlar. Bununla birlikte Büyük Veri teriminin kökenleri çok daha önce izlenebilir; aslında altmışlı ve yetmişli yıllara. Bu durum ilk veri merkezlerinin oluşturulduğu ve veritabanları konseptinin daha ayrıntılı olarak geliştirildiği zamandır.

İnternetin tanıtılmasından sonra, insanların nasıl kullanılacağını tam olarak bilmediği büyük miktarlarda yeni bilgi mevcut hale geldi. Facebook vb. sosyal medya platformlarına kasıtlı olarak yüklenen fotoğraf ve videoları göz ardı eden insanlar, kullanıcıların geride ne kadar veri bıraktığını fark etmeye başladı. Akıllı cihazların da ortaya çıkması çok uzun sürmedi. Bu cihazlar sözde Nesnelerin İnterneti’ne (IoT) bağlıdır. Şirketler bu cihazlar aracılığıyla kullanıcı alışkanlıkları ve ürün performansı hakkında veri toplayabilir. Bu Büyük Veriler genellikle yapılandırılmamış ve belirli bir kişiye kadar izlenmesi zor olsa da, veriler genellikle hassas bir yapıya sahiptir. Sonuç olarak Nesnelerin İnterneti kavramı sıklıkla eleştirilir ve insanların mahremiyetini ihlal ettiği söylenir.

Büyük Verinin Özellikleri

Tanımlayıcı bir faktör, hacmi veya kapsamıdır. Tüm bu miktarları işlemek için sürekli olarak yeni araçlar geliştirilmektedir. Dört V, ezici miktarda yeni bilgiyi tanımlamanın bir yolu olarak ortaya çıktı:

Hız hızı)

İnternetteki tıklamalar ve reklam görünümleri, saniyede milyonlarca etkinlikle kullanıcı davranışını kaydeder. Borsa, mikrosaniyeler içinde piyasa değişikliklerini gösteren algoritmalar yarattı ve makine süreçleri milyonlarca cihaz arasında veri alışverişi yapıyor. Bu veri akışları, benzeri görülmemiş bir hızda şekillenir ve genellikle gerçek zamanlı olarak sunulur. Bu bilgiler yalnızca ayrıntılı olarak analiz edilmiyor, aynı zamanda belirli web sitelerine gerçek zamanlı erişim sağlıyor veya kredi kartı doğrulamasını mümkün kılıyor. Büyük Veri teknolojisi sayesinde bu veriler bir veri tabanında saklanmak zorunda kalmadan analiz edilir, bu, örneğin hassas kredi kartı bilgileri söz konusu olduğunda kesinlikle istenmeyen bir durumdur.

Ses

Hacim V değeri, her saniye sosyal medya, videolar, fotoğraflar, sensörler, arabalar ve diğer akıllı cihazlar aracılığıyla üretilen muazzam miktarda veriyi gösterir. Miktarlar artık o kadar büyük ki artık merkezi olarak depolanamazlar. Bunun yerine dağıtım sistemleri kullanılır. Bu sistemler, bilgilerin bölümlerini farklı yerlerde depolar. Yazılım daha sonra istek üzerine hepsini topluyor.

2000 yılında sıradan bir PC yaklaşık 10GB depolama alanına sahipti. Bugünlerde, bir Boeing 737, yalnızca kısa bir uçuş sırasında 240 Terabayt uçuş verisi üretiyor. Bu durum yıllar içinde hacimdeki patlayıcı artışı açıkça göstermektedir.

Çeşitlilik

BD birçok şekil alabilir ve her zaman sayılardan oluşmaz. Günümüzde kullanılabilen farklı veri türleri geçmişteki verilerden farklıdır. 21. yüzyıl verileri genellikle yapılandırılmamıştır. Aslında, BD’nin yaklaşık %80’i. Bu verilerin işlenmesi zordur.

Geleneksel veritabanı sistemleri, küçük miktarlarda yapılandırılmış bilgi paketlerini kolayca yönetmek, daha az güncelleme yapmak ve öngörülebilir tutarlı veri yapısını garanti etmek amacıyla tasarlanmıştır. Giderek daha büyük miktarlarda kullanıcı verilerinin üretildiği teknolojiler geliştirilirken bu daha karmaşık hale geldi. Bu yüzden işletmeler ilişkisel veritabanını daha sık kullanmaya başladı. Bu veritabanı, yapılandırılmamış bilgileri yapılandırmayı ve böylece daha değerli hale getirmeyi mümkün kılar.

Doğruluk (değer ve doğruluk)

Doğruluk, son V.’dir. BD bağlamında, doğruluk, verilerin kalitesi ve değeri ile ne kadar doğru olduklarına işaret eder. Bu kadar çok bilginin toplanması, eğer güvenilirliği ve doğruluğu belirlenemezse çok az değerlidir. Bilgi ne kadar güvenilir ve doğru olursa işletme için o kadar değerli ve analiz o kadar doğru olur.

Büyük Verinin Uygulanması

BD, hemen hemen her sektördeki kuruluşları etkiler. BD’yi doğru kullanırken işletmeler paradan tasarruf edebilir, gelir elde edebilir ve diğer hedeflere ulaşabilir. Bunun kullanım alanları şunları içerir:

Araştırma&Geliştirme

Akıllı kuruluşlar, tüketici taleplerini tahmin etmek için üretilen verileri kullanır. Örneğin Netflix, yeni bir film veya dizi gibi kullanıcıya önerilerde bulunmak için tahmin modelleri oluşturur. Procter&Gamble, yeni ürünleri planlamak, üretmek ve piyasaya sürmek için verileri ve analizlerini kullanır. İmalat dünyası da hevesle Büyük Veriyi kullanıyor. Üreticiler kaliteyi ve çıktıyı artırır ve aynı zamanda israfı en aza indirir (Yalın). Bu özellikle rekabetçi pazarda önemlidir.

Bakım

Teknoloji işletmeleri, mekanik arızaları tahmin edebilen Büyük Veriden faktörleri çıkarabilir. Bu şekilde yapılandırılmış verilerin derinliklerine inebilirler ve olası sorunları ortaya çıkmadan önce çözebilirler, örneğin bakımı daha etkili bir şekilde kullanarak ve parçaların ve cihazların kullanılabilirliğini en üst düzeye çıkararak.

Müşteri deneyimi

Bir müşterinin taleplerine net bir şekilde bakmak, sadık bir müşteri yaratma şansını artırır. Büyük miktarda veriyle, her bir müşteri için bir profil her zamankinden daha kolay oluşturulabilir. Tüketiciler verileri sosyal medyada, web sitelerinde, kayıt defterlerinde ve diğer kaynaklarda bırakıyor ve işletmelerin deneyimleri iyileştirmek ve değeri en üst düzeye çıkarmak için kullanabilecekleri. Bunun somut örnekleri, kişiselleştirilmiş teklifler veya aktif müşteri iletişimidir.

Yenilikçilik

BD; kuruluşlar, bireyler, varlıklar ve süreçler arasındaki karşılıklı bağımlılıkları inceleyerek ve ardından bunları anlaşılır hale getirerek işletmelerin yenilik yapmasına yardımcı olabilir. Bu veri içgörüleri, kararları temel almak için kullanılır.

BD ayrıca yeni uygulamaların geliştirilmesini de teşvik eder. İşletmeler, milyarlarca parça gerçek zamanlı veri toplar ve bunları müşteri deneyimini optimize etmek için hemen kullanır. Örneğin büyük Amerikan şehirleri, suç davranışını azaltmak ve belediye hizmetlerini iyileştirmek için Big Data’yı (açık kaynaklı bir veritabanı olan) MongoDB ile birlikte kullanıyor.

Ne düşünüyorsunuz?

Büyük Verinin açıklamasına aşina mısınız? Büyük Veriyi hiç kendi organizasyonunuzda veya çalışma ortamınızda kullanıyor musunuz? Gizlilik ve duyarlılık söz konusu olduğunda Büyük Veri hakkında ne düşünüyorsunuz? Herhangi bir ipucunuz veya ek yorumunuz var mı?

Düşüncelerinizi ve bilginizi aşağıdaki yorum kutusunda paylaşabilirsiniz.

Bu makaleyi beğendiyseniz, modeller ve yöntemler hakkındaki en son gönderiler için bültenimize kaydolabilirsiniz.

Kaynakça