Big Data (Büyük Veri) Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Hızla gelişen bilişim sektörü ve yeni nesil dijital dünyanın hayatımızın her alanında yer alması ile birlikte, verinin insan hayatı ve iş dünyası üzerindeki önemi fazlasıyla belirginleşti. ‘‘Big Data’’ ise dijital dünyada en sık duyduğumuz kavramlardan biri olarak karşımıza çıkmaya başladı.

Teknoloji ürünleri ile birlikte ortaya çıkan veri havuzu gittikçe büyüyor ve verinin anlamlandırılmasını sağlayan yazılımlar, bu verinin etkin şekilde kullanılması için farklı şekillerde yapılanıyor. Bu süreci öngören firmalar ise yatırımlarını Big Data ve bilişim Ar-Ge’lerine yapıyor.

Big Data (Büyük Veri) Ne Demek?

Big Data, internet ve veri tabanları üzerinde yapılan bütün paylaşımlara verilen isim olarak tanımlanabilir. Bu paylaşımların içerisinde ise fotoğraf arşivleri, log dosyaları (internet hareketleri), müşteri/çalışan bilgileri, finansal dokümanlar gibi farklı kaynaklardan gelen veri yığını bulunuyor. Sosyal medya hesapları, arama motorları ya da kullanıcının internet üzerinde gerçekleştirdiği tüm etkileşim, Big Data kaynağı olarak değerlendirilebilir.

Big Data, hayal edebileceğimizden çok fazla bir büyüklüğe sahip. Üstelik bu boyut ivme ile artmaya devam ediyor. 2022 yılında, 2012 yılından 44 kat fazla verinin üretileceği ön görülüyor. Günümüzde ise şimdiye kadar birikmiş olan tüm verinin yalnızca %0,5’i analiz edilip kullanıldı. Bu da Big Data’nın önümüzdeki yıllar için ne kadar büyük bir potansiyele sahip olduğunu gözler önüne seriyor.

Big Data Yönetim Kolaylığı Sağlıyor

Big Data; iş operasyonlarında yönetim kolaylığının elde edilmesine, gerekli insan gücünün azaltılmasına, bütçesel karlılığın artmasına ve işlem hızının oldukça yüksek seviyelere çıkmasına kadar birçok iş sürecinde yardımcı olabiliyor. Hizmet, servis ya da ürün verimliliğini de Big Data ile artırmak mümkün. Forbes’da yayınlanan bir makaleye göre Big Data’nın bütün gücünden faydalanan perakende firmaları, kar marjlarını %60’a kadar artırabiliyor.

Müşterinin tam olarak ne istediğini bilmek firmalara oldukça büyük kolaylıklar sağlıyor. Kişiye özel yapılan dijital reklamlar Big Data kullanımının en önemli örneklerinden biri. Ancak yalnızca şirketler değil, kamu kuruluşları da Big Data’dan oldukça büyük kazanımlar elde ediyor. Örneğin suç ve terörle mücadele birimleri Big Data’nın gücünden faydalanabiliyor. Bir diğer kullanım olarak eğitim alanında yapılan analizler ile uygun çözümler üretilebiliyor. Ülkemizde ise savunma sanayiden sağlık kurumlarına kadar birçok kamu kuruluşu, yerli ve yabancı yazılım firmalarının desteği ile Big Data’nın gücünden yararlanıyor.

Big Data doğru bir şekilde işlendiğinde, gerçekten de birçok ihtiyacı karşılayabilecek analitikler ortaya çıkıyor. Örneğin Genom olarak adlandırılan genetik haritamız 2003 yılında çizildi, ancak 3 milyar çiftten oluşan halkaların sıralanabilmesi yaklaşık 10 yıl kadar sürdü. Bugün bu sayıdaki DNA’lar Big Data’nın gücü sayesinde yalnızca bir günde sıralanabiliyor.

Bir başka örnek ise sağlık sektöründen verilebilir; sağlık alanında stratejik kararlar alan bir devlet kurumu bölge, hastalık, ilaç, doktor dağılımlarına anlık olarak ulaşabiliyor. Hava Kuvvetleri, bütün taşıtlarının anlık yerlerine ve durumlarına ulaşıp geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebiliyor. Bir banka ise kredi vereceği kişinin yalnızca demografik bilgilerini değil; yemek, tatil ya da kültürel aktivitelerini bile analiz edebiliyor.

Big Data; finans, sağlık, eğitim, savunma, enerji, imalat, medya, internet, emlak, gıda, ilaç gibi veri toplayan bütün sektörlerde etkin bir şekilde kullanılabilir. Mevcut veri doğru anlamlandırılma ile birlikte hayatın her alanını kolaylaştırmak için hazır bir şekilde bekliyor.

Big Data Bileşenleri     

                       

Farklı otoriteler filtrelenmiş veriyi Big Data olarak değerlendirirken, kimi yaklaşımlar ise verinin Big Data olabilmesi için beş temel kritere sahip olması gerektiğini söylüyor. Bu bileşenler ise 5V olarak isimlendirilen çeşitlilik, hız, veri büyüklüğü, doğrulama ve değerden oluşuyor. Peki bu kavramlar ne anlama geliyor?

Çeşitlilik (Variety): Veri, pek çok kaynaktan elde edilebilme özelliğine sahiptir. Genel bir yapısı olmayan verinin bütünleşik, dönüştürülebilir ve doğrulanabilir olması gerekiyor. Çeşitlilik ise bir verinin analiz etmeye değer olup olmadığının ölçümlemesinde önem kazanan bir kriterdir.

Hız (Velocity): Veri, hızlı ve sürekli bir şekilde üretiliyor; Big Data’nın boyutu ise gün geçtikçe artıyor. Bu veriyi hem yazılımsal, hem de donanımsal olarak kaldırabilmemiz için veriye ihtiyaç duyan işlem sayısı ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması gerekiyor.

Veri Büyüklüğü (Volume): Yakın bir gelecekte şu andaki mevcut verinin onlarca kat fazlasına sahip olacağız. Yüksek boyutlardaki veriyi arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama gibi işlemlerle nasıl başa çıkacağımızı kurgulamamız gerekiyor.

Doğrulama (Verification): Big Data’da bulunan verinin ‘‘güvenilir’’ olması ise aranan bir diğer özellik. Bilgi akışına gelen verinin doğru ve kesin olması gerekiyor. Bunun için güvenlik ayarlarının sürekli olarak kontrol ediliyor olması şart. Bu süreçte ise verinin doğru kişiler tarafından görülebiliyor ya da tamamen gizli kalıyor olmasına dikkat edilmesi gerekiyor.

Değer (Value): Veri diğer bileşenleri sağladıktan sonra, üretim ve işlenme sürecinde elde edilen sonucun şirkete değer sağlıyor olması çok önemli. Bu da aslında ‘‘değer’’ bileşenini 5V kriterinden en önemlisi konumuna getiriyor.

Big Data dünyası oldukça hızlı ve verimli bir şekilde gelişmeye devam ediyor. Bu ivmeyi kendi lehimize çevirmek ise bizim elimizde. Bizler BiSoft olarak hem kamuda hem de özel sektörde bulunan iş ortaklarımızın yönetimsel verimliliğini artıracak yazılımlar üretiyoruz.  Birikmiş veriyi anlamlandırmak üzerine yaptığımız çalışmaları ise ürettiğimiz projeler ile desteklemeye devam ediyoruz.

Big Data analizi ile gerçekleştirilmiş ödüllü Genel Energy iş analitiği projemizi incelemek için “BiSoft Ve Genel Energy Ortaklığından Ödüllü Proje” makalemizi okuyabilirsiniz.