Büyük Veri, sosyal medya, sensörler, işlem sistemleri ve cihazlar gibi çeşitli kaynaklardan üretilen çok sayıda yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi ifade eder. Bu verilerin hacmi, hızı ve karmaşıklığı, onu etkili bir şekilde yakalamak, depolamak, analiz etmek ve yorumlamak için gelişmiş araçlar, teknolojiler ve süreçler gerektirir. Dijital çağda, Büyük Veri, geleneksel veri işleme tekniklerini kullanarak daha önce erişilemeyen veya analiz edilmesi çok zor olan değerli bilgiler sunarak endüstrileri, işletmeleri ve toplumları dönüştürüyor.
Büyük Verilerin Özellikleri
Büyük Veri kavramı genellikle “3’e Karşı” ile tanımlanır (ve bazen daha fazlasını içerecek şekilde genişletilir):
Hacim: Her gün üretilen çok miktarda veri şaşırtıcıdır. Tahminlere göre, dünya günde yaklaşık 2,5 quintillion bayt veri üretiyor. Bu veriler, sosyal medya gönderileri, web etkileşimleri, IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazları, finansal işlemler, tıbbi kayıtlar ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelir. Bu kadar büyük miktarda veriyi yönetmek ve depolamak, genellikle dağıtılmış sistemleri içeren ölçeklenebilir ve verimli depolama çözümleri gerektirir.
Hız: Büyük Veri yalnızca hacim olarak büyük değildir; Aynı zamanda yüksek hızlarda üretilir ve işlenir. Örneğin, sosyal medya platformlarında gönderiler ve tweetler gerçek zamanlı olarak sürekli güncellenirken, fabrikalardaki veya araçlardaki sensörler sürekli veri akışı gönderir. Gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz etme ve karar verme yeteneği, BüyükVeri analitiğinin kritik bir yönüdür.
Çeşitlilik: Büyük Veriler çeşitli biçimlerde gelir. İlişkisel veritabanlarında depolanan veriler gibi yapılandırılmış veriler, oluşturulan toplam verilerin küçük bir bölümünü temsil eder. Çoğunluk, e-postalar, videolar, resimler, sosyal medya gönderileri ve sensör okumaları dahil olmak üzere yapılandırılmamış verilerin yanı sıra XML dosyaları veya JSON günlükleri gibi yarı yapılandırılmış verilerdir. Bu veri çeşitliliğini ele almak, farklı veri türlerini ayrıştırabilen, dönüştürebilen ve analiz edebilen gelişmiş araçlar ve teknolojiler gerektirir.
Doğruluk: Veri doğruluğu, verilerin kalitesini ve doğruluğunu ifade eder. Büyük Veriler bazen dağınık, tutarsız veya eksik olabilir. Bu nedenle, verilerin güvenilirliğini sağlamak ve hataları en aza indirmek, güvenilir içgörüler oluşturmak için esastır. Gürültülü, güvenilmez veya çakışan verilerle uğraşmak, Büyük Veri analizine ekstra bir karmaşıklık katmanı ekler.
Değer: Sonuçta, BüyükVeri’nin amacı, değer yaratmak için verilerden anlamlı içgörüler elde etmektir. Sadece büyük miktarda veriye sahip olmak yeterli değildir; Önemli olan, kuruluşların verileri nasıl yorumladığı ve kullandığıdır. Etkili analiz, daha iyi karar verme, operasyonel verimlilik ve iş inovasyonuna yol açabilecek eğilimleri, kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarabilir.
Büyük Veri Kaynakları
Büyük Veriler çok çeşitli kaynaklardan üretilir. En önemli katkıda bulunanlardan bazıları şunlardır:
Facebook, Twitter, İnstagram ve YouTube gibi platformlar, kullanıcı gönderileri, etkileşimleri, yorumları, videoları ve fotoğrafları aracılığıyla muazzam miktarda veri üretir. Sosyal medya verilerini analiz etmek, tüketici davranışları, görüşleri ve eğilimleri hakkında fikir verebilir.
Nesnelerin İnterneti (IoT): Üretim tesislerinde veya araçlarda akıllı ev cihazları, giyilebilir cihazlar ve sensörler gibi IoT cihazları sürekli veri üretir. Bu veriler ekipman performansını izlemek, enerji kullanımını optimize etmek veya sağlık ölçümlerini izlemek için kullanılabilir.
İşlem Verileri: E-ticaret platformları, finansal kurumlar ve perakendeciler her gün çok miktarda işlem verisi üretir. Bu veriler, tüketici tercihleri, satın alma davranışı ve finansal eğilimler hakkında fikir verebilecek müşteri satın alımlarını, bankacılık işlemlerini, kredi kartı ödemelerini ve çok daha fazlasını içerir.
Sağlık Verileri: Elektronik sağlık kayıtları (ehr’ler), tıbbi görüntüleme, genomik veriler ve giyilebilir sağlık cihazları, sağlık sektöründe büyük miktarda veri üretir. Bu verileri analiz etmek hasta bakımını iyileştirebilir, tıbbi araştırmaları ilerletebilir ve ilaç geliştirmeyi artırabilir.
Devlet ve Kamu Verileri: Devlet kurumları, nüfus sayımı bilgileri, ulaşım verileri, çevresel veriler ve halk sağlığı verileri gibi çok çeşitli verileri toplar ve yayınlar. Bu bilgiler araştırma, politika oluşturma ve toplumsal karar alma için değerlidir.
İşletme ve Kurumsal Veriler: İşletmeler, satış, pazarlama, operasyonlar ve insan kaynakları dahil olmak üzere dahili süreçlerden veri üretir. Kurumsal verileri analiz etmek verimliliği artırabilir, işlemleri kolaylaştırabilir ve müşteri hizmetlerini iyileştirebilir.
Büyük Veride Yer Alan Teknolojiler
Büyük Verileri yönetmek, işlemek ve analiz etmek için kullanılan araçlar ve teknolojiler son yıllarda önemli ölçüde gelişti. Anahtar teknolojilerden bazıları şunlardır:
Hadoop: Bilgisayar kümeleri arasında büyükveri kümelerinin dağıtılmış depolanması ve işlenmesi için açık kaynaklı bir çerçeve. Hadoop, karmaşık görevleri paralel olarak işlenebilecek daha küçük parçalara bölen MapReduce programlama modeline dayanmaktadır. İşletmelerin çok miktarda yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriyi verimli bir şekilde işlemesini sağlar.
Spark: Apache Spark, gerçek zamanlı veri işleme yetenekleri sağlayan hızlı, bellek içi bir veri işleme motorudur. Ara verileri diske yazmak yerine bellekte depolayarak büyük ölçekli veri analizi işlerini Hadoop’tan çok daha hızlı halledebilir.
NoSQL Veritabanları: Geleneksel ilişkisel veritabanları, ölçeklenebilirlik ve esneklik sorunları nedeniyle Büyük Verileri yönetmek için pek uygun değildir. MongoDB, Cassandra ve Couchbase gibi NoSQL veritabanları, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır ve büyüyen veri kümelerine uyum sağlamak için yatay olarak ölçeklenebilir.
Veri Gölleri: Veri gölü, işletmelerin tüm yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerini ölçekte depolamasına olanak tanıyan merkezi bir depodur. Geleneksel veritabanlarının aksine, veri gölleri, verilerin depolamadan önce önceden işlenmesini veya yapılandırılmasını gerektirmez, bu da onları çeşitli kaynaklardan gelen ham verileri depolamak için ideal hale getirir.
Bulut Bilişim: Amazon Web Hizmetleri (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud gibi bulut platformları, Büyük Verileri depolamak ve işlemek için ölçeklenebilir altyapı sağlar. Bulut bilişim, işletmelere, şirket içi donanıma önemli sermaye yatırımına ihtiyaç duymadan veri depolama ihtiyaçlarına göre ölçeklendirme veya küçültme esnekliği sunar.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka (AI), BüyükVeri analitiğinde kritik bir rol oynar. Bu teknolojiler, kuruluşların büyük miktarda veriden kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri otomatik olarak tanımlamasına olanak tanır. Yapay zeka, işletmelerin geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri tahmin edebileceği tahmine dayalı analitikte de yardımcı olabilir.
Büyük Veri Uygulamaları
BüyükVeri uygulamaları, işletmelerin ve kuruluşların çalışma biçiminde devrim yaratan çok çeşitli sektörlere yayılıyor. Anahtar uygulamalardan bazıları şunlardır:
Sağlık Hizmetleri: Hasta bakımını iyileştirmek, hastalık salgınlarını tahmin etmek ve tedavileri kişiselleştirmek için Büyük Veriler kullanılıyor. Örneğin, tahmine dayalı analitik, doktorların tıbbi geçmişi, yaşam tarzı faktörlerini ve genetik verileri analiz ederek kronik hastalık riski taşıyan hastaları tanımlamasına yardımcı olabilir.
Perakendecilik: Perakendeciler, tüketici davranışlarını analiz etmek, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek, envanter yönetimini optimize etmek ve tedarik zinciri lojistiğini iyileştirmek için Büyük Verileri kullanır. Amazon ve Walmart gibi şirketler, müşterilere geçmiş satın alımlara ve göz atma geçmişine dayalı ürünler önermek için Büyük Verileri kullanır.
Finans: Finans sektöründe Büyük Veriler dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi, algoritmik ticaret ve müşteri segmentasyonu için kullanılır. Finansal kurumlar, çok miktarda işlemsel veriyi analiz ederek hileli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve finansal kayıpları önleyebilir.
İmalat: Üretimde, Öngörücü bakım, tedarik zinciri optimizasyonu ve kalite kontrolü için BüyükVeri analitiği kullanılır. Ekipmana gömülü sensörler, performans hakkında gerçek zamanlı veriler sağlayarak şirketlerin ne zaman bakıma ihtiyaç duyulduğunu tahmin etmelerini ve arıza sürelerini azaltmalarını sağlar.
Pazarlama: Pazarlamacılar, satın alma modellerini, sosyal medya davranışlarını ve demografik verileri analiz ederek tüketicileri daha etkili bir şekilde hedeflemek için Büyük Verileri kullanır. Bu, bireysel müşterilerle rezonansa giren kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarına olanak tanır.
Ulaşım ve Lojistik: BüyükVeri, ulaşım ve lojistik endüstrilerinde rota optimizasyonuna, filo yönetimine ve trafik analizine yardımcı olur. GPS cihazlarından ve trafik sensörlerinden gelen gerçek zamanlı veriler, şirketlerin teslimat rotalarını mevcut koşullara göre ayarlamasına, verimliliği artırmasına ve maliyetleri düşürmesine olanak tanır.
Büyük Verinin Zorlukları
Muazzam potansiyeline rağmen, Büyük Verilerle çalışmak çeşitli zorluklarla birlikte gelir:
Veri Gizliliği ve Güvenliği: Büyük miktarda kişisel veri üretildiğinden, veri gizliliği ve güvenliğinin sağlanması önemli bir endişe kaynağıdır. Uygun veri yönetimi ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelere bağlılık, veri ihlallerini ve kötüye kullanımı önlemek için kritik öneme sahiptir.
Veri Kalitesi: Büyük Veriler dağınık, eksik ve tutarsız olabilir. Verileri temizlemek ve kullanılabilir bir biçime dönüştürmek zaman alıcıdır ve özel beceriler gerektirir.
Nitelikli işgücü: Büyük Verileri yönetmek, analiz etmek ve yorumlamak için gerekli becerilere sahip profesyonel sıkıntısı vardır. Kuruluşlar iş öngörüleri için Büyük Verilerden yararlanmaya çalıştıkça veri bilimcileri, analistler ve mühendisler yüksek talep görüyor.
Entegrasyon: Büyük Veriler genellikle çeşitli kaynaklardan gelir ve bu veri kümelerini analiz için uyumlu bir bütün halinde entegre etmek karmaşık olabilir.
