Big Data (Büyük Veri) Nedir?

İnsanlar geçmişten bu yana olayları ve bilgileri yazarak kayıt altına almıştır. Bu sayede bildiklerini ve dönemin kültürel gelişmelerini bir sonraki nesillere aktarmışlardır. Fakat teknolojinin günden güne büyüyüp gelişmesi ve yapay zeka kullanımının artmasıyla eski usul kitaplardan elde edilen bilgiler yerini dijital olarak erişilebilir bilgilere bırakmıştır. Dijital olarak erişilebilirliğin bu denli artmasıyla beraber çok büyük bir bilgi birikimi oluşmuştur. Aslında hepimiz bilmeyerek de olsa en basitinden internet kullanarak bile bu birikimin oluşmasında aktif olarak rol almaktayız.

Büyük Veri Nedir? 

Türkçe karşılığı ‘’Büyük Veri’’ olan Big Data, çeşitlilik içeren, sürekli artan bir hacme sahip olan ve hızlı ulaşılabilen verilere denir. Kısaca yeni veri kaynaklarından gelen büyük ve karmaşık veri kümeleridir. Bu veriler analiz sonucunda sınıflandırılır ve daha anlaşılabilir bir hale dönüştürülür.

Büyük veri kavramının tanımı yapılırken iki farklı yönünden ele alınabilir. Bazılarına göre sürekli olarak büyüyüp gelişmesi, bazılarına göre ise anlaşılması zor ve düzensiz olması ön plandadır. Büyük Veri tipik olarak, yaygın olarak kullanılan yazılım araçlarının verileri tolere edilebilir bir süre içinde yakalama, yönetme ve işleme yeteneğinin ötesinde boyutlara sahip veri kümelerini içerir. 

Büyük Verinin Önemi

Şirketlerin nihayetinde en büyük amaçları gelirlerini ve karlarını artırmaktır. Bu amaçlarına ulaşmaları için de sürekli yeni müşterilere ulaşmaları gerekmektedir. Yeni müşterilere ulaşmanın en kolay ve en hızlı yolu ise kendilerine uygun bir müşteri profilleri oluşturup, bu profile sahip insanların verilerine ulaşmaktır. Big Data bu verilerin yer aldığı devasa bir okyanustur. Şirketler bu okyanusta kendilerine uygun insanların verilerini kullanarak onları müşterisi haline dönüştürebilirler ve rekabet piyasasında rakiplerinden hızlı hareket ederek önlerine geçmeyi başarabilirler.

Big Data, birçok farklı kaynaktan gelen verilere bakmanın ve bunları içgörü kazanmak ve daha iyi iş kararları almak için kullanmanın bir yoludur.

Bunun dışında şirketler Big Data sayesinde maliyetlerini azaltabilir, ürünlerinde geliştirmeler yapabilir, müşterileri daha iyi anlayabilir ve daha iyi kararlar alabilirler.

Big Data’nın Geçmişi

Big Data eski usül yöntemlerle işlenmesi imkansız olan, karmaşık ve devasa verilerden oluşur. Bu verilerin Büyük Veri'de depolanması ve bu bilgilere erişebilme imkanı uzun süredir mümkün. Fakat Big Data’nın popülarite kazanması 2000’li yılların başına dayanıyor. Endüstri analisti Doug Laney 2000li yılların başında Big Data’nın tanımını 3V olarak 3 bileşende ifade etmiştir:

İşte Büyük Veri’nin 3V’si

• Velocity (Hız): Teknolojinin her geçen gün daha da gelişmesiyle birlikte elde edilen verilerin de hızı artmaktadır. Hızla elde edilen ve veri miktarı artan bu verilerin yine hızlı bir şekilde işlenmesi ve depolanması gerekmektedir.
• Volume (Hacim): Veri üretimi her geçen gün çok hızlı bir şekilde artmasıyla birlikte bu verileri depolamak için yapılan harcamalar da artmaktadır. Bu yüzden yüksek hacimli verilerin doğru işlenmesi ve depolanması önem kazanmıştır.
• Variety (Çeşitlilik): Üretilen veriler tek bir kaynaktan ve tek bir şekilde gelmez. Bilgisayar, telefon, tablet gibi farklı kaynaklardan gelebilir ve bu veriler video, ses, e-posta, fotoğraf gibi farklı biçimlerde üretilebilir. 

Büyük Veri Nasıl Çalışır?

Büyük veriyi kullanmak için “entegre etme, yönetme ve analiz etme” adımlarının sırasıyla uygulanması gerekir.

Entegre Etme

Büyük veriler, farklı uygulama, sistem, veri tabanı gibi birçok farklı veri kaynaklarından gelen verilerin bir araya toplanmasıyla ortaya çıkar. Bu veri kaynakları sosyal medya, işletme verileri, web site trafik verileri gibi farklı kaynaklardan gelebilir. Entegrasyon sürecinde, verilerin doğru bir şekilde bir araya getirildiğinden, işlendiğinden ve iş analistlerinin kullanabileceği uygun bir biçimde sunulduğundan emin olmak gerekir.

Hazır Entegrasyon Paketleri

Büyük Verilerin Yönetimi

Büyük veri, depolanmaya ihtiyaç duyar. Günümüzde yaygın olarak kullanılan depolama çözümleri, bulut, şirket içi veya hibrit veri depolama çözümleridir. Bir işletme, verilerini depolamak için herhangi bir çözümü seçebilir.

Büyük Veri Analizi 

Verileri analiz etme, verileri görselleştirerek daha net bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Bilinçli kararlar alırken verilerin daha ayrıntılı incelenmesine yardımcı olur ve veriye dayalı kararlar almayı destek.er

Big Data İle İlgili Zorluklar

Günümüz dünyasında büyük verilerin kullanımının rekabet ortamında önemi çok artmıştır. Bununla birlikte büyük verilerle çalışmanın belli başlı zorlukları da görülmeye başlanmıştır:

• Bilgi Eksikliği: Veri işleme araçlarının hızla gelişmesinden dolayı bu hıza ayak uydurabilen uzman sayısı yeterli değildir.
• Big Dataların Doğru Anlaşılmaması: Eldeki verilerin çok fazla olmasından ve çalışanların yeterli bilgi birikimine sahip olmamasından dolayı hatalar meydana gelebilir.
• Veri Aracı Seçiminde Oluşan Karışıklıklar: Şirketler kullanacakları veri aracını seçerken maliyet olarak uygun ve kullanımı kolay olan araçları tercih ederler. Yanlış yapılan bir seçimde hem mali olarak zarara uğrarlar, hem de boşa vakit ve emek harcamış olurlar.
• Verilerin Güvenliğini Sağlama: Big Datanın en büyük zorluklarından biri bu verilerin güvenliğini sağlamaktır. Yeterli güvenliği sağlanmayan veriler siber korsanlar tarafından ele geçirilebilir ve bunun sonucunda şirket için çok büyük zararlar meydana gelebilir.

Büyük Veri Nasıl Depolanır?

Büyük verinin yükselişiyle birlikte kuruluşların bu büyük miktardaki veriyi nasıl depolayacaklarını ve yöneteceklerini bulmaları gerekiyor.

Depolanan verinin boyutuna ve türüne bağlı olarak büyük veriyi depolamanın çeşitli yolları vardır. Büyük verileri depolamanın en yaygın yolu dağıtılmış bir dosya sistemi kullanmaktır. Bu tür bir sistem, verilerin birden fazla konumda depolanmasına ve birden fazla kullanıcı tarafından erişilmesine olanak tanır. Veriler farklı bilgisayarlarda depolanan parçalara bölünür ve gerektiğinde bu parçalara erişilebilir ve birleştirilebilir. Bu tür bir sistem, yüksek düzeyde ölçeklenebilirlik ve esneklik sağladığından büyük miktarda verinin depolanması için idealdir.

Büyük verileri depolamanın bir başka yolu da NoSQL veritabanlarıdır. Bu veritabanı türü, büyük miktarlarda yapılandırılmamış veriyi işlemek için tasarlanmıştır. Kullanıcıların verileri yapıları veya formatları hakkında endişelenmeden depolamasına olanak tanır ve yüksek düzeyde ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar.

Bu iki yönteme ek olarak, büyük veriyi depolamanın başka yolları da vardır. Bulut bilişim platformları da büyük miktarda veriyi depolamak için giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu platformlar, büyük miktarda veriyi bulutta depolamak için güvenli ve uygun maliyetli bir yol sağlar.

Büyük verileri depolamak için hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın, verilerin güvenli olduğundan ve uygun şekilde yönetildiğinden emin olmak önemlidir. Verilerin kolayca erişilebilecek ve analiz edilebilecek şekilde saklandığından emin olmak da önemlidir. Kuruluşlar, büyük veriyi düzgün bir şekilde depolamak için zaman ayırarak verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarını ve büyük veri teknolojisine yaptıkları yatırımlardan en iyi şekilde faydalanmalarını sağlayabilirler.

Büyük Veri Kullanım Alanları

Büyük veri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden oluşur. Yapılandırılmış veriler organize ve analizi kolayken, yapılandırılmamış veriler organize değildir ve analiz etmek için özel araçlar gerektirir. Büyük veri analitiği araçları, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış kaynaklardan gelen verileri işlemek, depolamak ve analiz etmek için kullanılır.

Büyük veri analitiğinin amacı, büyük hacimli verileri anlamlandırmak ve işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları ortaya çıkarmaktır. Bunu yapmak için veri bilimciler, verilerden içgörü çıkarmak için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik gibi çeşitli teknikler kullanır.

Büyük veri, tahmine dayalı modeller oluşturmak için de kullanılabilir. Bu modeller, gelecekteki sonuçları tahmin etmek ve müşteri davranışı, pazar eğilimleri ve daha fazlası hakkında tahminlerde bulunmak için verileri kullanır.

Büyük veri, dijital dünyada giderek daha önemli hale gelmiştir. Şirketler müşteri davranışları hakkında bilgi edinmek, operasyonlarını optimize etmek ve yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için büyük veriden yararlanmaktadır. Şirketler, müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlayarak müşterilerini memnun eden daha kişiselleştirilmiş hizmetler ve deneyimler yaratabiliyor.

Büyük veri işletmeler için paha biçilmez bir araçtır, ancak verilerin toplanması, depolanması ve analiz edilmesinin gizlilik ve güvenlik üzerindeki etkilerini anlamak önemlidir. Şirketler, müşterilerinin gizliliğine yönelik potansiyel risklerin farkında olmalı ve verilerinin güvenliğini sağlamak için adımlar atmalıdır.

Büyük veri kalıcıdır ve işletmeler içgörü kazanmak ve daha iyi kararlar almak istedikçe daha da önemli hale gelecektir. Şirketler büyük verinin nasıl çalıştığını anlayarak ve müşteri gizliliğini korumak için gerekli adımları atarak büyük verinin sunduğu tüm fırsatlardan faydalanabilirler.

Big Data’nın hacmi çok büyük olduğu için kullanım alanlarının sınırlandırılması pek mümkün değildir. Fakat başlıca kullanıldığı alanlar sağlık, iletişim ve sosyal medya, pazarlama, bankacılık gibi alanlardır.

• Sağlık: Bazı hastalıklarda erken teşhis imkanı sağlar. Tedavi maliyetlerini azaltıp hizmet kalitesini artırır.
• İletişim ve Sosyal Medya: Teknolojinin bu denli gelişmesiyle beraber artık insanlar her an her yerde herhangi bir cihazdan birbirleriyle iletişim kurabiliyor. Bir günde sosyal medya aracılığıyla milyonlarca gönderi paylaşılıyor.
• Pazarlama: Pazarlamacılar Big Data sayesinde tüketicilerin ilgisini neyin daha çok çekeceğini bilirler. Bunun sonucunda onların ilgisi doğrultusunda reklam hazırlarlar.
• Bankacılık: Big Data sayesinde kullanıcıların hesap hareketleri takip edilerek hırsızlığın önüne geçilir.

Büyük Verinin Avantajları

• Geliştirilmiş Karar Alma: Büyük Veri analizi, işletmelere süreçleri, müşterileri ve pazarları hakkında daha doğru ve güncel bilgiler sunarak daha iyi kararlar almalarını sağlayabilir.
• Geliştirilmiş Müşteri Deneyimi: Büyük Veri analizi, şirketlerin müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olarak daha kişiselleştirilmiş hizmetler ve deneyimler sunmalarını sağlayabilir.
• Daha Düşük Maliyetler: Büyük Veri, verimsizlikleri ortaya çıkararak ve maliyet tasarrufu fırsatlarını belirleyerek kuruluşların operasyonel maliyetleri azaltmasına yardımcı olabilir.
• Daha Hızlı Pazara Sunma Süresi: Büyük Veri analizi, işletmelerin yeni fırsatları hızla belirleyip harekete geçmelerini sağlayarak pazara daha hızlı ulaşmalarına yardımcı olabilir.
• Artan Gelir: İşletmeler, Büyük Veri analizinden yararlanarak yeni gelir kaynaklarını ortaya çıkarabilir ve satışları artırmaya yönelik stratejiler belirleyebilir.

Big Data Uzmanı Ne İş Yapar?

Big Data Uzmanı aynı zamanda Veri Bilimci olarak da bilinir. Veri Bilimi Uzmanı, kuruluşların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için büyük veri çözümleri tasarlamak ve geliştirmekten sorumludur. Büyük miktarda veriyi analiz etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve analitik gibi çeşitli araçlar ve teknikler kullanabilirler. Amaç, operasyonları iyileştirmeye, maliyetleri azaltmaya ve müşteri davranışları hakkında içgörü kazanmaya yardımcı olabilecek verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemektir. Büyük Veri Uzmanları ayrıca analiz ettikleri verilerin doğru ve güncel olmasını sağlamak için paydaşlarla yakın işbirliği içinde çalışırlar.

Big Data ve Yapay Zeka Arasındaki İlişki

Büyük Veri ve Yapay Zeka, her ikisinin de büyük miktarda verinin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesini içermesi bakımından yakından ilişkilidir. AI, verilerin işlenmesini otomatikleştirmek için algoritmalar kullanırken, Büyük Veri büyük miktarda bilgiyi depolamak ve düzenlemek için kullanılır. Bu ikisini birleştiren yapay zeka, verilerden insan gözüyle görülemeyecek kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için kullanılabilir. Bu, karar verme sürecini iyileştirmek ve süreçleri otomatikleştirmek için kullanılabilir, böylece daha hızlı ve daha etkili sonuçlar elde edilebilir.

Bir MDP Group Markası olan MIP, işletmelerin farklı uygulama, sistem ve yazılımlarını entegre ederek farklı sistemler arasında otomatik veri akışı sağlar. Hazır entegrasyon paketleri sayesinde entegrasyon oluşturmak çok hızlı ve kolaydır. Tercihe bağlı olarak bulut veya şirket içi kurulum seçenekleri sunar. Daha fazla bilgi için bizimle iletişime geçebilirsiniz.