Big Data (Büyük Veri) Nedir ?

Big Data (büyük veri) : zamanla elde edilen, yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış, yani henüz geleneksel yöntem veya araçlarla işlenerek kullanılabilir hale getirilmemiş verilerdir. Kısaca bilgisayarın işleyemeyeceği kadar büyük veriler anlamına geliyor diyebiliriz.

Son birkaç yılda verilerin % 90’ı üretildi. Veriler mobil cihazlarımız, yazılım kayıtları, kameralar, mikrofonlar, sosyal medya, internetteki tüm hareketlerimiz şu anda bilgi akışında işlenmek üzere depolanıyor. Kısa bir sürede neredeyse tüm hareketlerin bir bilgi akışı olarak sunuculara yönlendirileceği düşünülüyor. Bulut bilişim olanaklarının, depolama ve bilişim gücü sınırlarını ortadan kaldırması büyük verinin önünün açılmasına yardımcı olmuştur. Son yıllarda verilerin, boyut, çeşitlilik ve karmaşıklık anlamında sürekli büyümesi ve büyümeye devam edecek olması, büyük veri konusunu bir sorun olmaktan çıkarıp bulut bilişimle birlikte bir çözüm odağı haline gelmesi sağlanmıştır.

Big data için birçok tanım olsa da, büyük verilerin genellikle “3 V’s” (Volume Variety Velocity) olarak bilinen kavramını içerir:

Volume (Hacim): Terabayttan petabaytlara kadar olan veri aralıkları.

Variety (Çeşitlilik): Çok çeşitli kaynaklardan ve biçimlerden veri içerir (ör; Web günlükleri, sosyal medya etkileşimleri, e-ticaret ve çevrim içi işlemler, finansal işlemler, vb.)

Velocity (Hız): Giderek artan bir şekilde, işletmelerin zaman verilerinin üretilmesinden, kullanıcılara uygulanabilecek zamana kadar iç görüler sunulmaktadır. Bu nedenle, verilerin nispeten kısa pencerelerde toplanması, saklanması, işlenmesi ve analiz edilmesi gerekir – günlükten gerçek zamana kadar.

Big Data Nasıl işler?

Big data, elde bulunan verileri en kullanışlı hale getirip, işletmelerin ve kurumların müşterileri hakkında olan görüşlerine yeni bir bakış açısı getirmeyi, yeni kanallar açmayı kendine ilke edinmiştir. Bu noktada en faydalı bilgiye ulaşmak için big datanın prensipleriyle hareket edip verinin en sade ve işlenebilir halini ortaya koymak gerekiyor. Birçok veri noktası karşılaştırılır, verilerin birbirleriyle olan ilişkileri ortaya çıkarılır ve bu ilişkiler öğrenmemizi dolayısıyla daha akıllı kararlar almamızı sağlar. Bu işlem yaygın olarak, toplanan verilere dayanan yapı modelleri içeren bir işlemle yapılır ve daha sonra simülasyonlar çalıştırılır. Her seferinde veri noktalarının yeri değiştirilerek sonuçların nasıl etkilendiği izlenir.

Nispeten yakın zamana kadar veriler, elektronik tablolar veya veritabanları ile sınırlıydı ve hepsi çok düzenliydi. Ancak çağın ilerleyişiyle birlikte artık veri denen kavram çok karmaşık bir yapıyı ifade etmeye başladı. Veri artık veritabanlarından fotoğraflara, videolardan ses kayıtlarına, yazılı metin ve sensör verilerine kadar her şeyi kapsamaktadır. İşletmeler de teknolojiyi yakından takip ederek, tüm bu karmaşıklığın çözülmesi için kendi yapıları altında big dataya yatırım yapmak durumundadırlar. Veriyi belli segmentlere ayırarak, müşteri profil analizi ile stratejilerini belirlemeliler.

Big Data’nın Kullanım Alanları Nelerdir?

Her alanda kendine yer bulan big datanın kullanım alanını sınırlamak çok mümkün gözükmüyor. Tüketici davranışını izlemek isteyen satıcılar, yaratıcı trendler oluşturmak isteyen yeni şirketler, mevcut durumu açıklamaya çalışan araştırmacılar veya girişimciler olmak üzere birçok kişi ve kuruluş big datayı kullanmaktadır. Big datayı kullanan kurum ve kuruluşlar bu teknolojinin sağladığı olumlu katkıları kısa sürede görüyorlar.

Araştırmalara göre büyük veriyi kullanan şirketler; %50 daha fazla kazanç elde etmiş, pazar çalışmalarında %41 etkili olmuş, reklam harcamaları %37 azalmış ve sosyal medya kullanımında %37 gibi yüksek oranlarla daha başarılı olmuşlar.

Büyük veri sadece iş dünyasında değil, dünyamızı çeşitli şekillerde değiştirmeye yardımcı oluyor.

• ·       Sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesinde big datanın kullanılması büyük katkı sağlamaktadır. Veri odaklı tıp, hastalığın erken teşhisinde ve yeni ilaçların geliştirilmesine yardımcı olabilecek çok sayıda tıbbi kayıt ve görüntünün analizini içerir.

• ·       Doğal ve insan kaynaklı felaketleri tahmin etmek ve önlem almaya yardım olmak için big datadan faydalanılabilir. Deprem verileri, depremlerin bir sonraki aşamada muhtemel durumunu tahmin etmek için analiz edilebilir ve insan davranış kalıpları, kuruluşların hayatta kalanlara ne yapabileceğine dair bilgileri edinmesine yardımcı olur.

• ·       Suçların önlenmesi için polis güçleri, kaynakları daha verimli bir şekilde dağıtmak ve ihtiyaç duyulduğunda caydırıcı olmak için kendi istihbaratı ile kamu veri setlerine dayanan veri güdümlü stratejileri giderek daha fazla benimsiyor.