Büyük veri, teknolojik inovasyonun bir sonucudur ve Nesnelerin İnternetini oluşturan sensörler ve akıllı cihazlardan gelen devasa verilerle son derece büyük veri kümelerini ifade eder. Büyük veri bazen veri bilimi ile birbirinin yerine kullanılsa da, veri bilimi, veri ile çalışma süreçlerini ve tekniklerini temsil eder. Büyük veri ise, geleneksel veri işleme ve analiz yöntemleriyle analiz edilemeyecek kadar büyük ve karmaşık olan geniş veri kümelerini ifade eder.
Büyük Veri Nedir?
Büyük veri tam olarak adından da anlaşılacağı gibi ”büyük” miktarda veridir. Hacim açısından büyük ve daha karmaşık bir veri kümesi anlamına gelir. Büyük verinin büyük hacmi ve yüksek karmaşıklığı nedeniyle geleneksel veri işleme yazılımları bunu kaldıramaz. Büyük veri basitçe, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarda çeşitli veriyi içeren veri kümeleri anlamına gelir.
Büyük veri, işletmelerin işlerinde karşılaştıkları sorunları ele almalarına ve bu sorunları büyük veri analitiği kullanarak etkili bir şekilde çözmelerine olanak tanır. İşletmeler bu verilerden örüntüler belirlemeye ve içgörüler çıkarmaya çalışır, böylece eldeki sorunları çözmek için harekete geçebilir.
İşletmeler onlarca yıldır büyük miktarda veri topluyor olsa da, büyük veri kavramı ancak 2000’li yılların başında popülerlik kazanmıştır. İşletmeler günlük olarak toplanan veri miktarının ve bu verileri etkin bir şekilde kullanmanın öneminin artık farkındadır.
Büyük Verinin 5V’si
- Volume (Hacim), toplanmakta olan veri miktarını ifade eder. Veriler yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.
- Velocity (Hız), verilerin gelme hızını ifade eder.
- Variety (Çeşitlilik), analiz için gelen farklı veri türlerini (veri türleri, formatlar, vb.) ifade eder. Son birkaç yılda, 2 ek veri türü daha ortaya çıkmıştır: değer ve doğruluk.
- Value (Değer), toplanan verilerin kullanışlılığını ifade eder.
- Veracity (Doğruluk), farklı kaynaklardan gelen verilerin kalitesini ifade eder.
Farklı Büyük Veri Türleri
Aşağıdaki listede farklı büyük veri türlerinin bir listesini bulabilirsiniz:
1. Yapılandırılmış veri
Basit bir ifadeyle yapılandırılmış veri, halihazırda veri tabanlarında depolanan veri türüdür. Sabit bir formatta işlenebilir, depolanabilir ve alınabilir. Analiz edilmeden önce çok fazla hazırlık gerektirmediği için üzerinde çalışılması en kolay büyük veri türüdür.
Yapılandırılmış verilerin iki ana kaynağı vardır: makineler tarafından otomatik olarak oluşturulabilir veya bir insan tarafından girilebilir (örneğin, yeni bir müşteri olarak kayıt olurken adını, yaşını ve konumunu giren bir kullanıcı). Yapılandırılmış verileri bir Excel elektronik tablosunda görebileceğiniz düzgün satır ve sütunlar olarak düşünebilirsiniz.
Yapılandırılmış veriler, mevcut büyük verilerin yalnızca küçük bir bölümünü oluşturur (yaklaşık %20).
2. Yapılandırılmamış veri
Adından da anlaşılacağı gibi yapılandırılmamış veri, yapılandırılmış verinin tam tersidir; tamamen düzensizdir ve net bir formatı yoktur.
Yapılandırılmamış verileri, bir bağlama oturtulmadığı takdirde hiçbir anlam ifade etmeyen veriler olarak düşünebilirsiniz. Örneğin, veri açısından Twitter’da paylaşılan bir tweet sadece bir dizi kelimeden ibarettir; hiçbir anlamı veya duygusu yoktur (analizden önce).
Aynı şey paylaştığınız bir resim veya yaptığınız bir telefon görüşmesi için de geçerlidir; bunların hepsi, anlamlı hale getirmek için bir tür dış, gerçek dünya bağlamına yerleştirilmesi gereken yapılandırılmamış veri örnekleridir.
Yapılandırılmamış verilerle çalışmak çok daha yoğun emek gerektirir ve makine öğrenimi, yapay zeka ve doğal dil işlemede kullanılanlar gibi karmaşık algoritmalar içerir. Dünyadaki büyük verilerin yaklaşık %80’i yapılandırılmamış verilerden oluşmaktadır.
3. Yarı yapılandırılmış veri
Yarı yapılandırılmış veriler temel olarak bazı organizasyonel özelliklere sahip yapılandırılmamış verilerdir, bu da işlenmesini tamamen yapılandırılmamış verilere göre daha kolay hale getirir.
Yarı yapılandırılmış verilere genellikle meta veriler eklenir (başka bir veri parçasını tanımlayan veya hakkında bilgi veren veriler). Örneğin, akıllı telefonunuzla bir selfie çektiyseniz, fotoğrafa bir zaman damgası eklerseniz, cihaz kimliğini kaydedebilir. Görüntünün kendisi yapılandırılmamış veridir, ancak bu ek ayrıntılar bazı bağlamlar sağlar.
Benzer şekilde, bir arkadaşınıza bir e-posta gönderirseniz, içeriğin kendisi yapılandırılmamış veri olarak kabul edilir, ancak IP adresi ve e-postanın geldiği e-posta adresi gibi bazı ipuçları eklenmiş olur.
Büyük Veri Nasıl Çalışır?
Büyük veri, karar alma sürecine bilgi sağlayabilecek kalıpları, ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için birden fazla kaynaktan büyük miktarda verinin toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini içerir. Bu süreç birkaç adımdan oluşur:
1. Veri Toplama
Büyük veriler; sosyal medya, sensörler, işlem sistemleri, müşteri yorumları ve diğer kaynaklar gibi çeşitli kaynaklardan toplanır.
2. Veri Depolama
Toplanan verilerin daha sonra kolayca erişilebilecek ve analiz edilebilecek şekilde depolanması gerekir. Bu genellikle büyük hacimli verileri işleyebilen özel depolama teknolojileri gerektirir.
3. Veri İşleme
Veriler depolandıktan sonra analiz edilebilmeleri için işlenmeleri gerekir. Bu, hataları veya tutarsızlıkları gidermek için verilerin temizlenmesini ve düzenlenmesini ve analiz için uygun bir formata dönüştürülmesini içerir.
4. Veri Analizi
Veriler işlendikten sonra kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel modeller ve makine öğrenimi algoritmaları gibi araçlar kullanılarak analiz gerçekleştirilir.
5. Veri Görselleştirme
Veri analizinden elde edilen içgörüler daha sonra grafikler, çizelgeler ve gösterge tabloları gibi görsel formatlarda sunularak karar vericilerin bunları anlaması ve bunlara göre hareket etmesi sağlanır.
Büyük Veri Kullanım Durumları
Büyük veri, işletmelerin daha iyi ve hızlı kararlar almasına yardımcı olur, çünkü sorunları çözmek için daha fazla bilgiye ve hipotezlerini test etmek için daha fazla veriye sahiptir.
1. Müşteri Deneyimi
Müşteri deneyimi, büyük verinin ortaya çıkmasıyla birlikte devrim yaratan önemli bir alandır. İşletmeler müşterileri ve onların tercihleri hakkında her zamankinden daha fazla veri toplamaktadır. Bu veriler, şirketlerin bu verileri toplamasına izin veren müşterilere kişiselleştirilmiş öneri ve teklifler sunarak olumlu bir şekilde kullanılmaktadır. Netflix veya Amazon’da aldığınız öneriler büyük veri sayesinde oluşturulmaktadır.
2. Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, büyük verinin artan popülaritesinden büyük ölçüde yararlanan bir başka alandır. Daha fazla veri, makine öğrenimi modellerini eğitmek için daha büyük veri kümelerine sahip olunduğu anlamına gelir ve daha eğitimli bir model daha iyi bir performansla sonuçlanır. Ayrıca, makine öğrenimi sayesinde daha önce manuel olarak yapılan görevler artık otomatikleştirilebilir.
3. Talep Tahmini
Müşteri satın alımları hakkında giderek daha fazla veri toplanmasıyla talep tahmini daha doğru hale gelmiştir. Bu, işletmelerin gelecekteki talebi tahmin etmelerine ve üretimi buna göre ölçeklendirmelerine yardımcı olan tahmin modelleri oluşturmalarına yardımcı olur. Özellikle imalat sektöründeki şirketlerin satılmamış envanteri depolarda saklama maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olur.
Büyük veri, ürün geliştirme ve dolandırıcılık tespiti gibi uygulamalarda da geniş bir kullanım alanı sunar.
Büyük Veri En İyi Uygulamaları
Büyük veriyi etkin bir şekilde yönetmek ve kullanmak için işletmeler aşağıdaki bazı en iyi uygulamaları takip etmelidir:
1. Net iş hedefleri tanımlayın
İşletmeler büyük verileri toplarken ve analiz ederken net iş hedefleri tanımlamalıdır. Bu, ilgisiz veriler için zaman ve kaynak israfını önlemeye yardımcı olabilir.
2. Yalnızca ilgili verileri toplayın ve depolayın
Yalnızca analiz için gerekli olan ilgili verilerin toplanması ve depolanması önemlidir. Bu, veri depolama maliyetlerini azaltmaya ve veri işleme verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir.
3. Veri kalitesini sağlayın
Depolama ve işleme öncesinde verilerdeki hataları, tutarsızlıkları ve tekrarları gidermek, veri kalitesini sağlamak kritik önem taşır.
4. Uygun araç ve teknolojileri kullanın
İşletmeler büyük veriyi toplamak, depolamak, işlemek ve analiz etmek için uygun araç ve teknolojileri kullanmalıdır. Buna özel yazılım, donanım ve bulut tabanlı teknolojiler dahildir.
5. Veri güvenliği ve gizlilik politikaları oluşturun
Büyük veri genellikle hassas bilgiler içerir. Bu nedenle işletmeler bu verileri yetkisiz erişime veya kötüye kullanıma karşı korumak için veri güvenliği ve gizlilik politikaları oluşturmalıdır.
6. Makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanın
Makine öğrenimi ve yapay zeka, büyük verilerdeki kalıpları belirlemek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilir. İşletmeler, verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için bu teknolojilerden yararlanabilir.
7. Veri görselleştirmeye odaklanın
Veri görselleştirme, karmaşık verileri grafikler veya çizelgeler gibi sezgisel görsel biçimlerde basitleştirerek karar vericilerin büyük verilerden elde edilen içgörüleri anlamasını ve bunlara göre hareket etmesini kolaylaştırabilir.
Büyük Verinin Avantaj ve Dezavantajları
Büyük Verinin Avantajları
- Geliştirilmiş karar verme: Büyük veri, işletmelerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olan içgörü ve modeller sağlayabilir.
- Artan verimlilik: Büyük veri analitiği, işletmelerin operasyonlarındaki verimsizlikleri belirlemelerine ve maliyetleri azaltmak için süreçleri iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
- Daha iyi müşteri hedefleme: Müşteri verilerini analiz ederek, işletmeler bireysel müşterilerle ilgili hedefli pazarlama kampanyaları geliştirebilir ve bu da daha iyi müşteri katılımı ve sadakati ile sonuçlanır.
- Yeni gelir akışları: Büyük veri, yeni iş fırsatlarını ortaya çıkararak işletmelerin pazar talebini karşılayan yeni ürün ve hizmetler oluşturmasını sağlayabilir.
- Rekabet avantajı: Büyük veriden etkili bir şekilde yararlanabilen işletmeler, veriye dayalı içgörülere dayalı olarak daha hızlı ve daha bilinçli kararlar alabildikleri için, yararlanamayanlara göre rekabet avantajına sahiptir.
Büyük Verinin Dezavantajları
- Gizlilik endişeleri: Büyük miktarda verinin toplanması ve depolanması, özellikle de veriler hassas kişisel bilgiler içeriyorsa, gizlilik endişelerine yol açabilir.
- Veri ihlali riski: Büyük veri, veri ihlali riskini artırarak gizli verilerin kaybına ve kurum için olumsuz tanıtımlara yol açar.
- Teknik zorluklar: Büyük hacimli verilerin yönetilmesi ve işlenmesi, pahalı ve zaman alıcı olabilen özel teknolojiler ve kalifiye personel gerektirir.
- Veri kaynaklarını entegre etmenin zorluğu: Özellikle veriler yapılandırılmamışsa veya farklı formatlarda saklanıyorsa, birden fazla kaynaktan gelen verileri entegre etmek zor olabilir.
- Analizin karmaşıklığı: Büyük veri kümelerini analiz etmek karmaşık ve zaman alıcı olabilir, özel beceri ve uzmanlık gerektirir.
Büyük Verinin Geleceği
Her gün üretilen veri hacmi, artan dijitalleşmeyle birlikte sürekli artmaktadır. Bu yüzden giderek daha fazla işletme, geleneksel veri depolama ve analiz yöntemlerinden bulut çözümlerine geçmektedir. Şirketler verinin öneminin farkına vardığı için büyük verinin geleceği umut vericidir. Büyük veri, işletmelerin çalışma ve karar alma biçimlerini değiştirecektir.
En Çok Sorulan Sorular
1. Büyük veri teknolojisi nedir?
Büyük veri teknolojisi, büyük veriyi yönetmek ve ondan değer elde etmek için kullanılan çözümleri, sistemleri ve araçları kapsar. Büyük veri teknolojisi, çok yüksek ölçekte veri yönetimi eylemleri gerçekleştirme yeteneği ile tanımlanır: analitikte ve diğer kurumsal sistemlerde kullanılabilmesi için son derece büyük hacimli verileri dönüştürmek, almak, entegre etmek ve hazırlamak.
2. Büyük veri̇ i̇le ”küçük” veya ”normal” veri̇ arasindaki̇ fark nedi̇r?
Normal veri ile büyük veriyi birbirinden ayırmanın en iyi yolu, büyük verinin ortaya çıkardığı zorlukları göz önünde bulundurmaktır.
Normal veriler temel olarak bir veri tabanına düzgün bir şekilde sığan ve geleneksel araçlar ve yazılımlar (Excel gibi) kullanılarak toplanıp analiz edilebilen yapılandırılmış verilerdir. Buna karşın, büyük veri hacim olarak o kadar büyük, format olarak o kadar çeşitli ve yapılandırılmamış ve birikim olarak o kadar hızlıdır ki, verinin işlenmesi ve anlaşılması söz konusu olduğunda geleneksel araçlar yeterli değildir.
3. Büyük veri ve veri bilimi aynı şey midir?
Veri bilimi ve büyük veri iki farklı kavramdır, ancak büyük veriyi verimli bir şekilde işlemek ve kullanmak için veri bilimine ihtiyaç duyulduğu için bu iki terim birbirleriyle ilişkilidir.
Aşağıdaki noktalar, temel farklılıkları ve büyük verinin veri bilimi ile nasıl ilişkili olduğunu daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir:
- İşletmeler büyük veriyi daha verimli olmak, piyasaları anlamak ve rekabet güçlerini korumak için kullanırken, veri bilimciler büyük verinin tüm potansiyelini tanımlamak ve kullanmak için araçlar sağlar.
- Büyük veriden tüm değerli bilgileri çıkarmak önemli ölçüde zordur, ancak veri bilimciler teorik ve deneysel yaklaşımların yanı sıra çıkarım ve tümdengelimin geliştirilmesi yoluyla büyük veri içindeki tüm yararlı bilgileri bulma sorumluluğunu üstlenirler.
- Büyük veri analitiği, geniş veri kümelerindeki ilgili bilgilerin tanımlanmasını içerir. Genellikle aklında belirli bir soru veya hedef vardır ve bir çözüm bulmak için verileri analiz eder.
- Öte yandan veri bilimi, veri kümelerinden tüm yararlı bilgileri çıkarmayı amaçlar; belirli bir hedef veya sorunla sınırlı değildir. Veri bilimciler, bilgisayarlara verilerden nasıl tahminler yapılacağını öğretmek için makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemlerle uğraşır ve verileri işlemek ve modellemek için yeni yollar geliştirir.
Büyük veri, dağıtık bilgi işlem, analitik ve teknoloji (büyük verinin depolanmasına ve analizine yardımcı olan açık kaynaklı bir çerçeve olan Hadoop gibi) araçlarında ve yazılımlarında kullanılır. Veri bilimi, matematik, istatistik, veri yakalama ve madenciliği ve bilgisayar programlama gibi disiplinleri kullanırken iş stratejileri geliştirmek ve kararları yönlendirmek için kullanılır.
