Büyük Veri Nedir

Büyük Veri (büyük veri veya büyük hacimli veri) terimi, iş ve medya ortamlarında moda kelimesi olmaya devam ediyor. Teknoloji dünyası içerisinde her zaman için veri tabanlarına ihtiyaç duyulmuştur. Günümüzde binlerce şirket, firma büyüklük küçüklük değerine bakılmaksızın hepsinin bir veri tabanı bulunmaktadır. Gerek ithalat, ihracat konularında gerek firma içi personel takibinde gerekse de firmanın ilgili özel işleri ile alakalı veri tabanları mevcuttur.

Büyük veriye gündelik hayattan bir örnek vermek gerekirse en iyi örnek Facebook ve Twitter diyebiliriz. Facebook’a fotoğraf, video yüklemeleri, mesajlar ve yorumlar günlük 500 terabayttan fazla yeni veri oluşturur. Bunların hepsi bir ton veri yapar, değil mi? İşte buna Büyük Veri diyoruz.

Peki, Büyük Veri kullanılarak işlenmeye ve analiz edilmeye uygun olmak için ne kadar fazla bilgi var? Önce bayt cinsinden analiz edelim:

Gigabayt = 10 9 = 1.000.000.000
Terabayt = 10 12 = 1.000.000.000.000
Petabayt = 10 15 = 1.000.000.000.000.000
Exabyte = 10 18 = 1.000.000.000.000.000.000

Ancak çoğu büyük projelerde büyük veri tabanlarına ihtiyaç vardır ki bu noktada da big data devreye girmektedir. Peki big data nedir? Big data, diğer ismiyle büyük veri artan hacimlerde ve sürekli olarak daha yüksek hıza ulaşmakta olan daha fazla çeşitlilik içeren veriler olarak da tanımlanır.

Basit olarak büyük veri, özellikle de yeni veri kaynaklarından daha karmaşık ve daha büyük veri kümeleridir. Çok büyük hacimlere sahip olan bu veri setlerini geleneksel veri işleme yazılımları da yönetemez. Fakat bu gibi büyük hacimli veriler, daha öncesinden başarılamayan iş problemlerini çözmek için kullanılmaktadır.

Big data kavramının birden fazla tanımı mevcuttur. Ancak genel anlamda “3V” olarak da bilinirdi. Şimdi daha fazlası var.

Volume (Hacim): Terabayttan petabaytlara kadar indirgenebilen veri aralıklarıdır.

Variety (Çeşitlilik): Birçok çeşitli biçimlerden ve kaynaklardan veri içermektedir. (sosyal medya etkileşimleri, e-ticaret işlemleri, finansal işlemler gibi )

Velocity (Hız): İletmelerdeki zaman verilerinin üretilmesinden kullanıcılara uygulanabilecek zamana kadar iç görüleri sunmaktadır.

Variability (Değişkenlik): Çok fazla veriniz olduğunda, aslında onu çok farklı amaçlar için kullanabilir ve farklı şekillerde biçimlendirebilirsiniz.

Veracity (Doğruluk): Doğruluk, veri setindeki verilerin ne kadar doğru olduğunu ifade eder.

Validity (Geçerlilik): Doğruluğa benzer şekilde, geçerlilik, verilerin amaçlanan kullanımı için ne kadar doğru ve doğru olduğunu ifade eder.

Value (Değer): Veri bilimi, daha fazla veri kullanılabilir hale geldikçe ve yeni teknikler geliştirildikçe kullanıcılar için giderek artan değer sağlamaya devam ediyor.

Visualization (Görselleştirme): Genellikle müşterilerin modellerle etkileşim kurmasının tek yolu.

Big Data Nasıl Çalışır?

Büyük Verinin arkasındaki ana fikir, bir şey hakkında ne kadar çok bilgi sahibi olduğunuz ile alakalı olarak daha güvenilir bir biçimde yeni kavrayışlar kazanabilmenizi ve gelecek kuşaklarda da neler olacağı noktasında tahminlerde bulunabileceğinizi ilke edinen geniş kapsamlı bir kavramdır.

Big data, çok fazla veri noktasının karşılaştıracak biçimde öncesinden gizlenmiş ilişkileri ortaya çıkarır ve bu ilişkilerin öğrenilmesini, bu ilişkiler üzerinden akıllı kararlar alınmasını sağlamaktadır. En yaygın biçimde ise yollanabilen verilere dayanarak yapı modelleri içeren işlemler le yapılmakta daha sonrasında ise simülasyonlarla çalıştırılmaktadır. Her defasında da veri noktalarının değerini değiştiren büyük veri kavramı sonuçların nasıl etkilendiğini de ortaya çıkarmaktadır.

Tüm bu işleyiş süreci otomatik biçimde devam etmektedir. Günümüzdeki gelişmiş olan analitik teknolojisi milyonlarca simülasyonun çalıştırılarak üzerinde çalışmakta olduğu problemin çözümüne de yardımcı olur.

 Büyük Veri Nasıl Kullanılır

Büyük veri sadece şirketler ve kamu kurumları veya büyük kuruluşlar için değildir. Akıllı saatler, sürekli olarak büyümekte olan fotoğraflar, sensör bilgileri, resimler, ses ve video gibi verilerin birkaç yıl öncesine kadar bile mümkün olmayacak biçimlerde kullanılabilmesi anlamına gelmektedir.

Bu da neredeyse hemen her sektörde iş dünyası kapsamında devrim yaratan bir dönemin başlangıcını da ifade etmektedir. Ayrıca big data şirketlerin operasyonlarını da çok verimli biçimde yürütmesine katkıda bulunmaktadır. İş haricinde de big data projelerinin dünyayı çeşitli şekillerde değiştirmeye yardımcı olmaktadır. Bunlar ise;

  • Sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi,
  • İnsan ve doğal kaynaklı felaketlerin tahmin edilmesi ve yanıtlanması,
  • Suçların önlenmesi.

Büyük Veri Kaygıları

Daha öncesinden görülmemiş fırsat ve anlayışları bizlere sunmakta olan büyük veri beraberinde çeşitli endişe ve soruları da getirmektedir. Buna göre;

Veri Gizliliği: Oluşturulan büyük veri, kişisel yaşam hakkındaki birçok bilgiyi içermektedir. Giderek artan ve açığa çıkarılmakta olan kişisel veri miktarı ile big data tarafından desteklenmekte olan uygulamaların sunduğu rahatlık arasında bir denge kurulması da istenmektedir.

Veri Güvenliği: Verilerin ne amaçlarla tutulduğunu bilmek kullanıcılaı güvende hissettirse de onların genel güvenliği hakkında çeşitli soru işaretleri de bulunmaktadır.

Veri Ayırımcılığı: Her şeyin bilindiği bir ortamda sahip olunan verilere dayanarak insanlara karşı ayrımcılık yapılması da düşünülen kriterler arasındadır. Kredi notu, sigorta hesaplama vs gibi durumlarda sistem tarafından ayrımcılık yapılabildiği de düşünülmektedir.

Bu gibi zorluklar karşılığında olmak büyük verinin çok önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Veriler ile ilgilenmek isteyen kuruluşların da dikkate alması gereken bir konudur.

Big Data Eşliğinde Geleceğe Bakmak

Günümüzde veriler çeşitli kategorilere ayrılar. Ancak günümüzde milyarlarca veri bulunmaktadır. Gerekli, gereksiz, çöp, kullanılabilecek ya da kullanılmış olarak kategorize edilebilecek bu veri tipleri de her geçen gün artmaktadır. Bu noktada da gelecek adına büyük anlamda taşınabilecek verilerin big data tarafından ele alınacağı da bilinmektedir. Çok büyük şirketlerin dahi big data ile verilerini yapılandırdığı bilinmektedir.

 Büyük Veri uygulama örnekleri

  • Müşterileri anlama ve segmentlere ayırma
  • İş süreçlerini anlama ve optimize etme
  • Kişisel performansın nicelendirilmesi ve optimizasyonu
  • Bilimi ve Araştırmayı Geliştirme
  • Şehirleri iyileştirme ve optimize etme
  • Makinelerin ve cihazların performansının optimize edilmesi
  • Güvenliği ve Kanun Yaptırımını İyileştirme·

 

BİR CEVAP BIRAK

Please enter your comment!
Please enter your name here