Büyük veri (big data), geleneksel araçlarla makul sürede depolanamayacak ve işlenemeyecek kadar hacimli, hızlı üretilen ve çeşitli veri kümelerini ve bunları işleyen teknolojileri ifade eder. Veri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.
İnsanlar geçmişten beri olayları ve bilgileri yazarak kayıt altına aldı. Bugün ise bilgi dijital ortama taşındı ve çok büyük bir veri birikimi oluştu. Hepimiz internet kullanırken bu birikime katkı veriyoruz. Bu yazıda big data nedir sorusunu yanıtlıyoruz. Büyük verinin 3V ve 5V özelliklerini, nasıl depolayıp analiz ettiğimizi, kullanım alanlarını ve zorluklarını anlatıyoruz.
Büyük Veri Nedir? Big Data Ne Demek?
Big data’nın Türkçe karşılığı büyük veridir. Kavram, çeşitlilik içeren, sürekli büyüyen ve hızlı erişilen veri kümelerini tanımlar. Bu kümeler yeni veri kaynaklarından gelir ve büyük, karmaşık bir yapı oluşturur. Analiz süreci bu verileri sınıflandırır ve daha anlaşılır hale getirir.
Tanımı iki yönden ele alabiliriz. Bazı kaynaklar sürekli büyümesini öne çıkarır. Diğerleri anlaşılmasının zor ve düzensiz olmasını vurgular. İki tanım da aynı noktaya varır: yaygın yazılım araçları bu veriyi tolere edilebilir bir sürede yakalayamaz, yönetemez ve işleyemez.
Büyük Verinin 3V ve 5V Özellikleri Nelerdir?
Endüstri analisti Doug Laney, 2000’li yılların başında büyük veriyi üç boyutla tanımladı: hacim, hız ve çeşitlilik. TÜBİTAK Ansiklopedi de büyük verinin bu üç temel boyutu olduğunu belirtir. Bazı kaynaklar doğruluk ve değer boyutlarını ekleyerek büyük veriyi beş boyutlu (5V) ele alır.
Velocity (Hız)
Teknoloji geliştiçe verinin üretim hızı artar. Veri hızla gelir ve miktarı büyür. Ekipler bu veriyi aynı hızda işlemeli ve depolamalıdır.
Volume (Hacim)
Veri üretimi hızla arttığı için depolama harcamaları da artar. Yüksek hacimli verileri doğru işlemek ve depolamak bu yüzden önem kazandı.
Variety (Çeşitlilik)
Veri tek bir kaynaktan ve tek bir biçimde gelmez. Bilgisayar, telefon ve tablet gibi farklı kaynaklar veri üretir. Bu veri video, ses, e-posta ve fotoğraf gibi farklı biçimlerde olabilir.
Veracity (Doğruluk) ve Value (Değer)
Doğruluk, verinin tutarlılığını ve güvenilirliğini ifade eder. Değer ise veriyi anlamlı iş sonuçlarına dönüştürme yeteneğidir. Analiz etmediğiniz veri değer üretmez, yalnızca depolama maliyeti yaratır.
Büyük Verinin Önemi Nedir?
Şirketler gelirlerini ve kârlarını artırmak ister. Bunun için müşterilerini iyi anlamaları gerekir. Büyük veri, birden fazla kaynaktan gelen veriye bakarak içgörü kazanmanın ve daha iyi iş kararları almayın yoludur. Şirketler müşteri segmentlerini analiz eder ve rakiplerinden hızlı hareket eder.
Büyük veri sayesinde şirketler maliyetlerini azaltır, ürünlerini geliştirir ve müşterilerini daha iyi anlar.
Big Data’nın Geçmişi
Eski usul yöntemler bu kadar karmaşık ve devasa veriyi işleyemez. Verileri depolamak ve bu bilgilere erişmek uzun süredir mümkündü. Ancak big data 2000’li yılların başında popülerlik kazandı. O dönemde Doug Laney tanımını 3V ile yaptı. Sonraki yıllarda veri çeşitleri ve kaynakları arttı, bu yüzden 5V çerçevesi yaygınlaştı.
Büyük Veri Nasıl Çalışır?
Büyük veriyi kullanmak için üç adımı sırayla uygularsınız: entegre etme, yönetme ve analiz etme.
Entegre Etme
Büyük veri, farklı uygulama, sistem ve veri tabanı kaynaklarından gelen verilerin bir araya toplanmasıyla ortaya çıkar. Kaynaklar sosyal medya, işletme verileri ve web sitesi trafiği olabilir. Entegrasyon sürecinde verinin doğru toplanıp işlendiğinden ve analistlerin kullanabileceği biçimde sunulduğundan emin olun.
Hazır Entegrasyon Paketleri
Büyük Verinin Yönetimi
Büyük veri depolama gerektirir. Bugün bulut, şirket içi veya hibrit depolama çözümleri yaygındır. İşletme verilerini depolamak için bunlardan birini seçer.
Büyük Veri Analizi
Analiz, veriyi görselleştirerek daha net anlaşılmasını sağlar. Verinin ayrıntılı incelenmesine yardımcı olur ve veriye dayalı kararlar almayı destekler.
Büyük Veri Nasıl Depolanır?
Büyük verinin yükselişiyle birlikte kuruluşlar bu veriyi nasıl depolayacağını ve yöneteceklerini bulmalı. Depolama yöntemi verinin boyutuna ve türüne göre değişir. Üç yaygın yöntem şunlardır:
- Dağıtık dosya sistemi: Veriyi farklı bilgisayarlarda depolanan parçalara böler. Birden fazla kullanıcı gerektiğinde bu parçalara erişir ve birleştirir. Sistem yüksek ölçeklenebilirlik sunar.
- NoSQL veri tabanı: Yapılandırılmamış veriyi büyük miktarda işler. Kullanıcılar veriyi yapısını veya biçimini dert etmeden depolar.
- Bulut platformları: Büyük veriyi bulutta güvenli ve uygun maliyetli depolar. Konuyu bulut bilişim nedir yazımızda ayrıntılı anlatıyoruz.
Ham veriyi olduğu gibi tutan veri gölü ile yapılandırılmış veriyi tutan veri ambarı farklı amaçlara hizmet eder. Birçok kurum ikisini birlikte kullanır.
Hangi yöntemi seçerseniz seçin verinin güvenli olduğunu ve doğru yönetildiğini kontrol edin. Veriyi kolay erişilebilir ve analiz edilebilir biçimde saklayın. Depolamaya zaman ayıran kuruluşlar verilerinden ve teknoloji yatırımlarından daha iyi sonuç alır.
Büyük Veri Kullanım Alanları Nelerdir?
Büyük veri hem yapılandırılmış hem yapılandırılmamış veriden oluşur. Yapılandırılmış veri düzenlidir ve analizi kolaydır. Yapılandırılmamış veri düzensizdir ve analiz için özel araçlar gerektirir. Büyük veri analitiği araçları her iki kaynaktan gelen veriyi işler, depolar ve analiz eder.
Büyük veri analitiğinin amacı, büyük hacimli veriyi anlamlı hale getirmek ve işletmelere kalıplar, eğilimler ve korelasyonlar göstermektir. Veri bilimciler içgörü çıkarmak için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik gibi teknikler kullanır. Tahmine dayalı modeller müşteri davranışı ve pazar eğilimleri hakkında ileriye dönük tahminler üretir.
Şirketler müşteri davranışlarını anlamak, operasyonlarını iyileştirmek ve yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için büyük veriden yararlanır. İhtiyaçları ve tercihleri daha iyi anlayan şirketler kişiselleştirilmiş hizmetler sunar. Başlıca kullanım alanları şunlardır:
- Sağlık: Bazı hastalıklarda erken teşhise yardımcı olur, tedavi maliyetlerini azaltır ve hizmet kalitesini artırır.
- İletişim ve sosyal medya: İnsanlar her an her cihazdan iletişim kurar ve bir günde milyonlarca gönderi paylaşır. Büyük veri bu akışı analiz eder.
- Pazarlama: Pazarlamacılar tüketicilerin neye ilgi duyduğunu öğrenir ve reklamlarını buna göre hazırlar.
- Bankacılık: Hesap hareketlerini analiz ederek şüpheli işlemleri erken fark etmeye yardımcı olur.
Büyük Verinin Avantajları Nelerdir?
- Daha iyi karar alma: Analiz, süreçler, müşteriler ve pazarlar hakkında daha doğru ve güncel bilgi verir.
- Daha iyi müşteri deneyimi: Şirketler müşteri ihtiyaçlarını anlar ve kişiselleştirilmiş deneyim sunar.
- Daha düşük maliyet: Analiz verimsizlikleri ortaya çıkarır ve tasarruf fırsatlarını gösterir.
- Daha hızlı pazara sunma: İşletmeler yeni fırsatları hızla fark eder ve harekete geçer.
- Daha fazla gelir: Şirketler yeni gelir kaynakları bulur ve satış stratejileri belirler.
Big Data ile İlgili Zorluklar Nelerdir?
Büyük verinin rekabet ortamındaki önemi çok arttı. Ancak büyük veriyle çalışmanın belli başlı zorlukları da var:
- Uzman eksikliği: Veri işleme araçları hızla gelişiyor ve bu hıza yetişen uzman sayısı yetersiz kalıyor.
- Verinin yanlış yorumlanması: Veri çok fazla olduğu ve ekipler yeterli bilgiye sahip olmadığı için hatalar çıkabilir.
- Yanlış araç seçimi: Şirketler maliyeti uygun ve kullanımı kolay aracı tercih eder. Yanlış seçim hem mali zarara hem zaman ve emek kaybına yol açar.
- Veri güvenliği: Yeterince korunmayan veri siber saldırganların eline geçebilir ve şirkete büyük zarar verir.
- Gizlilik ve mevzuat: Veri kişisel veri içeriyorsa 6698 sayılı KVKK'ya uyum sağlamanız gerekir. Şirketler müşterilerinin gizliliğine yönelik riskleri bilmeli ve güvenlik adımları atmalıdır.
Big Data Uzmanı Ne İş Yapar?
Big data uzmanları veri mühendisi, veri analisti veya veri bilimci gibi rollerde çalışır. Bu rollerin görevleri firmadan firmaya değişir. Veri bilimci, kuruluşların daha bilinçli karar almasına yardımcı olmak için büyük veri çözümleri tasarlar ve geliştirir. Veri madenciliği, makine öğrenimi ve analitik gibi tekniklerle büyük miktarda veriyi analiz eder.
Amacı operasyonları iyileştirmeye, maliyetleri azaltmaya ve müşteri davranışları hakkında içgörü kazanmaya yardımcı olacak kalıpları bulmaktır. Uzmanlar analiz ettikleri verinin doğru ve güncel olması için paydaşlarla yakın çalışır.
Big Data ve Yapay Zeka Arasındaki İlişki Nedir?
Big data ve yapay zeka birbiriyle yakından ilişkilidir. İkisi de büyük miktarda verinin toplanmasını, düzenlenmesini ve analizini içerir. Yapay zeka veri işlemeyi otomatikleştiren algoritmalar kullanır. Big data ise büyük bilgi yığınını depolar ve düzenler. İkisi birleşince yapay zeka, insan gözünün kaçıracağı kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarır. Bu birleşim karar vermeyi iyileştirir ve süreçleri otomatikleştirir.
Büyük Veri Projelerinde Nelere Dikkat Etmelisiniz?
Büyük veri projesi başlatmadan önce hangi iş sorusuna yanıt aradığınızı yazın. Kaynak sistemlerinizi listeleyin ve veri kalitesini kontrol edin. Sonra depolama yöntemini, analiz aracını ve güvenlik önlemlerini seçin. Bir küme verinin büyük veri sayılması gigabayt sayısına değil, beş boyutun aynı anda zorlanmasına bağlıdır.
Bir MDP Group markası olan MDP Integration Platform, işletmelerin farklı uygulama, sistem ve yazılımlarını entegre ederek sistemler arasında otomatik veri akışı sağlar. Hazır entegrasyon paketleri sayesinde entegrasyon oluşturmak hızlı ve kolaydır. MDP Integration Platform tercihe göre bulut veya şirket içi kurulum seçenekleri sunar. Entegrasyon katmanını anlamak için iPaaS nedir yazımıza göz atın.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Big data nedir?
Big data, geleneksel araçlarla işlenemeyecek kadar hacimli, hızlı ve çeşitli veri kümelerini ifade eder. Türkçe karşılığı büyük veridir ve verinin analizini ve işlenmesini kapsar.
Büyük verinin 3V ve 5V özellikleri nedir?
3V hacim, hız ve çeşitliliktir. 5V, bunlara doğruluk ve değeri ekler. Bu çerçeve, bir veri kümesinin neden özel teknolojiler gerektirdiğini açıklar.
Büyük veri kaç GB’dan başlar?
Sabit bir eşik yoktur. Bir veri kümesini büyük veri yapan şey gigabayt sayısı değil, hacim, hız ve çeşitliliğin klasik araçların sınırını aşmasıdır.
Büyük veri nerelerde kullanılır?
Sağlık, iletişim ve sosyal medya, pazarlama ve bankacılık başta gelir. Şirketler müşteri davranışını anlamak, operasyonları iyileştirmek ve tahmine dayalı modeller kurmak için kullanır.
Sonuç
Büyük veri, hacmi, hızı ve çeşitliliği nedeniyle özel depolama, entegrasyon ve analiz gerektirir. Doğru yöntemle şirketler daha iyi karar alır ve müşterilerini daha iyi anlar. Entegrasyon ve veri akışı projelerinizde destek almak isterseniz bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Referanslar
