Big Data (Büyük Veri) Hakkında Bilmeniz Gerekenler
Hızla geliÅŸen biliÅŸim sektörü ve yeni nesil dijital dünyanın hayatımızın her alanında yer alması ile birlikte, verinin insan hayatı ve iÅŸ dünyası üzerindeki önemi fazlasıyla belirginleÅŸti. ‘‘Big Data’’ ise dijital dünyada en sık duyduÄŸumuz kavramlardan biri olarak karşımıza çıkmaya baÅŸladı.
​
Teknoloji ürünleri ile birlikte ortaya çıkan veri havuzu gittikçe büyüyor ve verinin anlamlandırılmasını saÄŸlayan yazılımlar, bu verinin etkin ÅŸekilde kullanılması için farklı ÅŸekillerde yapılanıyor. Bu süreci öngören firmalar ise yatırımlarını Big Data ve biliÅŸim 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 fotoÄŸraf arÅŸivleri, log dosyaları (internet hareketleri), müÅŸteri/çalışan bilgileri, finansal dokümanlar gibi farklı kaynaklardan gelen veri yığını bulunuyor. Sosyal medya hesapları, arama motorları ya da kullanıcının internet üzerinde gerçekleÅŸtirdiÄŸi tüm etkileÅŸim, Big Data kaynağı olarak deÄŸerlendirilebilir.
​
Big Data, hayal edebileceÄŸimizden çok fazla bir büyüklüÄŸe sahip. Üstelik bu boyut ivme ile artmaya devam ediyor. 2022 yılında, 2012 yılından 44 kat fazla verinin üretileceÄŸi ön görülüyor. Günümüzde ise ÅŸimdiye kadar birikmiÅŸ olan tüm verinin yalnızca %0,5’i analiz edilip kullanıldı. Bu da Big Data’nın önümüzdeki yıllar için ne kadar büyük bir potansiyele sahip olduÄŸunu gözler önüne seriyor.
​
Big Data Yönetim Kolaylığı SaÄŸlıyor
​
Big Data; iÅŸ operasyonlarında yönetim kolaylığının elde edilmesine, gerekli insan gücünün azaltılmasına, bütçesel karlılığın artmasına ve iÅŸlem hızının oldukça yüksek seviyelere çıkmasına kadar birçok iÅŸ sürecinde yardımcı olabiliyor. Hizmet, servis ya da ürün verimliliÄŸini 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.
​
MüÅŸterinin tam olarak ne istediÄŸini bilmek firmalara oldukça büyük kolaylıklar saÄŸlıyor. KiÅŸiye özel yapılan dijital reklamlar Big Data kullanımının en önemli örneklerinden biri. Ancak yalnızca ÅŸirketler deÄŸil, kamu kuruluÅŸları da Big Data’dan oldukça büyük kazanımlar elde ediyor. ÖrneÄŸin suç ve terörle mücadele birimleri Big Data’nın gücünden faydalanabiliyor. Bir diÄŸer kullanım olarak eÄŸitim alanında yapılan analizler ile uygun çözümler üretilebiliyor. Ülkemizde ise savunma sanayiden saÄŸlık kurumlarına kadar birçok kamu kuruluÅŸu, yerli ve yabancı yazılım firmalarının desteÄŸi ile Big Data’nın gücünden yararlanıyor.
Big Data doÄŸru bir ÅŸekilde iÅŸlendiÄŸinde, gerçekten de birçok ihtiyacı karşılayabilecek analitikler ortaya çıkıyor. ÖrneÄŸin Genom olarak adlandırılan genetik haritamız 2003 yılında çizildi, ancak 3 milyar çiftten oluÅŸan halkaların sıralanabilmesi yaklaşık 10 yıl kadar sürdü. Bugün bu sayıdaki DNA’lar Big Data’nın gücü sayesinde yalnızca bir günde sıralanabiliyor.
​
Bir baÅŸka örnek ise saÄŸlık sektöründen verilebilir; saÄŸlık alanında stratejik kararlar alan bir devlet kurumu bölge, hastalık, ilaç, doktor dağılımlarına anlık olarak ulaÅŸabiliyor. Hava Kuvvetleri, bütün taşıtlarının anlık yerlerine ve durumlarına ulaşıp geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebiliyor. Bir banka ise kredi vereceÄŸi kiÅŸinin yalnızca demografik bilgilerini deÄŸil; yemek, tatil ya da kültürel aktivitelerini bile analiz edebiliyor.
​
Big Data; finans, saÄŸlık, eÄŸitim, savunma, enerji, imalat, medya, internet, emlak, gıda, ilaç gibi veri toplayan bütün sektörlerde etkin bir ÅŸekilde kullanılabilir. Mevcut veri doÄŸru anlamlandırılma ile birlikte hayatın her alanını kolaylaÅŸtırmak için hazır bir ÅŸekilde bekliyor.
​
Big Data BileÅŸenleri
Farklı otoriteler filtrelenmiÅŸ veriyi Big Data olarak deÄŸerlendirirken, kimi yaklaşımlar ise verinin Big Data olabilmesi için beÅŸ temel kritere sahip olması gerektiÄŸini söylüyor. Bu bileÅŸenler ise 5V olarak isimlendirilen çeÅŸitlilik, hız, veri büyüklüÄŸü, doÄŸrulama ve deÄŸerden oluÅŸuyor. Peki bu kavramlar ne anlama geliyor?
​
ÇeÅŸitlilik (Variety): Veri, pek çok kaynaktan elde edilebilme özelliÄŸine sahiptir. Genel bir yapısı olmayan verinin bütünleÅŸik, dönüÅŸtürülebilir ve doÄŸrulanabilir olması gerekiyor. ÇeÅŸitlilik ise bir verinin analiz etmeye deÄŸer olup olmadığının ölçümlemesinde önem kazanan bir kriterdir.
​
Hız (Velocity): Veri, hızlı ve sürekli bir ÅŸekilde üretiliyor; Big Data’nın boyutu ise gün geçtikçe artıyor. Bu veriyi hem yazılımsal, hem de donanımsal olarak kaldırabilmemiz için veriye ihtiyaç duyan iÅŸlem sayısı ve çeÅŸitliliÄŸinin de aynı hızda artması gerekiyor.
​
Veri BüyüklüÄŸü (Volume): Yakın bir gelecekte ÅŸu andaki mevcut verinin onlarca kat fazlasına sahip olacağız. Yüksek boyutlardaki veriyi arÅŸivleme, iÅŸleme, bütünleÅŸtirme, saklama gibi iÅŸlemlerle nasıl baÅŸa çıkacağımızı kurgulamamız gerekiyor.
​
DoÄŸrulama (Verification): Big Data’da bulunan verinin ‘‘güvenilir’’ olması ise aranan bir diÄŸer özellik. Bilgi akışına gelen verinin doÄŸru ve kesin olması gerekiyor. Bunun için güvenlik ayarlarının sürekli olarak kontrol ediliyor olması ÅŸart. Bu süreçte ise verinin doÄŸru kiÅŸiler tarafından görülebiliyor ya da tamamen gizli kalıyor olmasına dikkat edilmesi gerekiyor.
​
DeÄŸer (Value): Veri diÄŸer bileÅŸenleri saÄŸladıktan sonra, üretim ve iÅŸlenme sürecinde elde edilen sonucun ÅŸirkete deÄŸer saÄŸlıyor olması çok önemli. Bu da aslında ‘‘deÄŸer’’ bileÅŸenini 5V kriterinden en önemlisi konumuna getiriyor.
​
Big Data dünyası oldukça hızlı ve verimli bir ÅŸekilde geliÅŸmeye devam ediyor. Bu ivmeyi kendi lehimize çevirmek ise bizim elimizde. Bizler BiSoft olarak hem kamuda hem de özel sektörde bulunan iÅŸ ortaklarımızın yönetimsel verimliliÄŸini artıracak yazılımlar üretiyoruz. BirikmiÅŸ veriyi anlamlandırmak üzerine yaptığımız çalışmaları ise ürettiÄŸimiz projeler ile desteklemeye devam ediyoruz.
​
Big Data analizi ile gerçekleÅŸtirilmiÅŸ ödüllü Genel Energy iÅŸ analitiÄŸi projemizi incelemek için “BiSoft Ve Genel Energy Ortaklığından Ödüllü Proje” makalemizi okuyabilirsiniz.