Big data nedir? Faydaları ve kullanım alanları
Big data nedir?
Big data, artan hacimlerde ve daha yüksek hızda gelen daha fazla çeşitliliği içeren verilerdir.
Basitçe söylemek gerekirse, big data, özellikle yeni veri kaynaklarından daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar hacimlidir ki, geleneksel veri işleme yazılımı onları yönetemez. Ancak, bu büyük miktardaki veriler, daha önce çözülemeyen iş sorunlarını çözmek için kullanılabilir.
Big data nasıl doğdu?
Büyük veri kavramının kendisi göreceli olarak yeni olsa da, büyük veri setlerinin kökenleri ilk veri merkezleriyle ve ilişkisel veri tabanının gelişmesinin başladığı 1960’lara ve 70’lere kadar uzanıyor.
2005 yılı civarında, kullanıcıların Facebook, YouTube ve diğer çevrimiçi hizmetler yoluyla inanılmaz boyutlarda veri ürettiğinin farkına varılmaya başlandı. Aynı yıl Hadoop (özellikle büyük veri setlerini depolamak ve analiz etmek için oluşturulan açık kaynaklı bir çerçeve) geliştirildi. Ayrıca NoSQL da bu sırada popülerlik kazanmaya başladı.
Hadoop (ve daha son zamanlarda Spark) gibi açık kaynaklı çerçevelerin geliştirilmesi, büyük verinin büyümesi için çok önemliydi; çünkü büyük verilerin analizi daha kolay ve depolaması daha ucuz hale getirildi. O zamandan beri, büyük verinin hacmi tepe yaptı. Kullanıcılar hala çok büyük miktarlarda veri oluşturuyor.
İnternette geçirdiğimiz her saniye ardımızda dijital bir iz bırakıyor. Sosyal medyada geçirdiğimiz süreler, akıllı telefonlarımızla yaptığımız aramalar, sohbet uygulamalarıyla gerçekleştirdiğimiz konuşmalar, internetten yaptığımız alışverişler… İnternet kullanımı düşünüldüğünde oluşan çok büyük boyutlardaki veri, size bilgi çöplüğü gibi görünebilir. Fakat bu bilgi çöplüğündeki verileri analiz edebilirseniz elinizde inanılmaz kaliteli ve gerçek analizler kalacaktır.
Ayrıca nesnelerin internetinin (IoT) ortaya çıkmasıyla, internete daha fazla nesne ve cihaz bağlanır durumda. Makine öğreniminin ortaya çıkışı daha fazla veri üretilmesine neden oluyor.
Big data, insanların makineler yoluyla ürettikleri tüm bu verilerin toplanması ve bu toplanan verilerin veri toplayıcılarının avantajına kullanılmasını ifade ediyor denebilir.
Big datanın bileşenleri
Big data’nın 5 bileşeni vardır. Bunlar, variety, velocity, volume, verification ve value’dir. Daha önceden bu bileşenler 3V olarak adlandırılmaktaydı fakat daha sonra eklenen yeni bileşenlerle beraber artık 5V olarak adlandırılmakta. Bunları kısaca açıklayalım:
- Volume (Veri büyüklüğü): Verinin miktarı olarak adlandırılabilir. Çeşitli kaynaklardan toplanan veriler kimi kurulular için terebayt olabilir kimileri içinse petabayt. Eskiden bu kadar çok veriyi saklamak imkansız olsa da günümüzde Hadoop gibi teknolojiler sayesinde bunun yükü hafifledi
- Velocity (Hız): Veriler gün geçtikçe çok hızlı bir şekilde, inanılmaz boyutlara ulaşarak akar ve toplanır. Bu veriler kısa zaman aralıklarında toplanmalı, değerlendirilip yorumlanmalı, analizi yapılmalıdır.
- Variety (Çeşitlilik): Mevcut olan birçok dosya türünü ifade eder. Bunlar sosyal medya paylaşımları, e-ticaret işlemleri, finansal işlemler, ses ve video dosyaları olabilir. Örneklere bakıldığı zaman verilerin aynı formatta olduğunu söylemek doğru olmaz.
- Value (Değer): Çok sayıdaki veri işlenerek işlenmiş veri haline getirilir. Bu işlenmiş veriler şirketler tarafından doğru kullanılarak daha verimli çalışmak ve ürünleri geliştirmek için sürekli kullanılıyor olması gerekir.
- Veracity (Doğrulama): Bu kadar hızlı bir akışa sahip olan verilerin doğruluğunun tespit edilip ona göre değerlendirilmesi gerekir. Ne kadar güvenilir olup ne kadar olmadığı tespit edilmelidir. Bunlar doğru soruları soran, doğru analizleri yapan ve bilinçli varsayımlar yapan kişiler tarafından gerçekleştirilmelidir.
Big datanın faydaları
Big data’nın önemi ne kadar çok veriye sahip olduğunuz değildir. Önemli olan bu verilerle ne yaptığınız, nasıl değerlendirdiğinizdir. Big data sayesinde çeşitli alanlarda maliyet azalma ve zamandan tasarruf etme sağlanabilir. Yeni ürün geliştirirken veriler yorumlanarak kullanıcının istek ve ihtiyaçlarına göre daha verimli ürünler üretilebilir. Bu size daha fazla satış yapma imkanı sağlayacaktır. Yaptığınız hataları daha hızlı fark edebilir, üretilen ürünün veya verilen hizmetin kusurları gerçek zamanlı olarak belirlenebilir. Müşterilerin satın alma alışkanlıklarına göre hedefler belirlenebilir. Örneğin Türkiye’deki bir bireyle Almanya’daki bir bireyin satın alma alışkanlıkları farklı olduğu tespit edilmiş ise bu iki bireye farklı satış teknikleri uygulanabilir. Şirketinize yönelik oluşacak hileli durumları, saldırıları önceden tespit edebilir, buna göre önleminizi alabilirsiniz.
Big data şirketlere çok önemli faydalar sağlayabiliyor ve sağlamaya devam da edecek. Datameer tarafından 2016’da Amerika’da yapılan bir araştırmaya göre, şirketlerin %68’i Big data’nın önümüzdeki 3 senede şirketlerin iş yapma şekillerini değiştirme potansiyeli olduğu konusunda hemfikir.
Big data kullanım alanları
- Perakende Sektörü: Şirketler her zaman birçok veri toplamaya çalıştılar ve bu verileri değerlendirerek aksiyonlarını belirlediler. Fakat yapılan araştırmalar ne kadar doğruyu yansıtıyor. Müşterilerinizden toplamaya çalıştığınız bilgiler ne kadar güvenilir? İnternet aracılığıyla ulaşacağınız verilerin kesinliği ve doğruluğu çok daha nettir. Çünkü işlenmiş big data verileri yalan söylemez. İnternette toplanan verilerle beraber müşterilerin satın alma alışkanlıkları çok daha net belirlenebilir. Bu veriler değerlendirilip yorumlanarak müşteri alışkanlıklarına göre ürünler üretilebilir veya üretilen ürünün en doğru zamanda pazarlaması yapılarak satışlar arttırılabilir.
- Sağlık Sektörü: Big data sağlık ve tıp alanlarında geniş çapta kullanılmaktadır. Big data sayesinde hastalara daha net tanılar konulabilir ve bu şekilde tedavi masrafları azaltılabilir. Salgın hastalıkları tespit ederek önlemler daha önceden alınarak bu hastalıkların önüne geçilebilir.
- Ulaşım Sektörü: Altyapı yönetimi, trafik yönetimi, rota planlama gibi konularda big data kullanılabilir. Rota planlama konusunda halen bazı uygulamalar kullanılıyor fakat bu uygulamalar bazen yanlış yönlendirebiliyor. Big data sayesinde eş zamanlı veriler daha doğru olarak değerlendirilecek ve rota tahminleri nokta atışı olarak tam doğrulukta tahmin edilebilecektir.
- Bankacılık sektörü: Bu sektörde sahtecilik tespitinde çok miktarda veri kullanılmaktadır. Kredi kartlarının kötüye kullanılması, kara para aklama, riskli kredi işlemleri gibi faaliyetler tespit edilebilir.
- Eğitim: Öğrencilerin hangi konuları daha iyi öğrendiği ya da hangi konuları öğrenmede zorluklar yaşadığı, hangi eğitim metodunun öğrencilere eğitim verirken daha faydalı olduğu gibi konular veriler analiz edilerek tespit edilebilir.
- Bilgi Teknolojileri Endüstrisi: Bilgi Teknolojileri Endüstrisi’nde belirli bir e-postanın spam olup olmadığını daha iyi belirleyebilmek için ve spam’i azaltmak için büyük veriler kullanılıyor. Derin öğrenme algoritmaları, tarihsel olarak tanımlanmış spam e-posta parçalarını tanımlamak için eğitilerek spam’i tanımlamaya yardımcı olur. Ayrıca, büyük veriler ve makine öğrenmesi, proaktif olarak sorunları tanımlamak ve yöneticileri daha etkin şekilde uyarmak için sistem ve uygulama kayıtlarını daha iyi analiz etmek için kullanılır.
Sonuç
Hep duyduğumuz fakat tam olarak anlayamadığımız Big data’yı biraz olsun açıklamaya ve örneklerle hangi sektörlerde aktif olarak kullanıldığı, gelecekte kullanımının gelişeceğini anlatmaya çalıştık. Yukarıda da bahsettiğimiz gibi önemli olan ne kadar çok veriye sahip olduğunuz değil, bu verileri ne kadar verimli ve doğru kullanabildiğiniz. İleride bu verileri kullanmayı iyi bilen analistler artacak ve şirketlerin de bu analistlere ihtiyacı olacaktır. İyi analizlerle beraber şirketinizin politikalarını geliştirerek daha verimli bir iş akışına sahip olabilir ve satışlarınızı arttırma imkanına sahip olabilirsiniz.
Big data ile ilgili videolar
Video-1
Video-2
