Big Data Nedir? – Büyük Verinin Gücünü Keşfedin

Big Data Nedir? – Büyük Verinin Gücünü Keşfedin

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte her geçen gün daha fazla veri üretilmekte ve bu veriler insanlar tarafından işlenemez boyutlara ulaşmış durumdadır. Yaşanan bu durum da yeni bir kavram olan büyük veri yani big data kavramını ortaya çıkarmıştır. Big data nedir? Sorusu üzerine merak edilen tüm detaylar yazımızda yer almaktadır.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri nedir? Sorusuna yanıt olarak; Büyük veri geleneksel veritabanı araçları ve algoritmaları ile işlemesi zor olan bu büyük verinin oluşturulması, saklanması, akışı, analiz edilmesi gibi birçok konuyu içeren bir terim olarak karşımıza çıkmaktadır. Big data özellikleri arasında şunlar yer almaktadır.

• Büyük veri geleneksel veritabanları tarafından işlenemez boyutlardadır. Örneğin, bir banka günde milyonlarca işlem gerçekleştirmektedir. Bu işlemler sonucunda üretilen veriler, geleneksel bir veritabanında saklanmak ve analiz edilmek için çok büyüktür.
• Büyük veri çok hızlı bir şekilde üretilmektedir. Örneğin, sosyal medya platformlarında her saniye milyonlarca veri üretilmektedir. Bu verilerin hızlı bir şekilde saklanması ve analiz edilmesi gerekmektedir.
• Aynı zamanda büyük veri çok çeşitli kaynaklardan elde edilmektedir. Örneğin, bir şirketin ürettiği veriler, müşterilerden gelen veriler, sosyal medya verileri, sensör verileri gibi çok çeşitli kaynaklardan elde edilebilmektedir. Verilerin çeşitliliği analizlerini zorlaştırmaktadır.

Büyük veri, hacim, çeşitlilik ve hız gibi özelliklerle karakterize edilen büyük ve karmaşık veri setlerini ifade etmektedir. Geleneksel veri yönetim araçları ve işleme uygulamaları tarafından ele alınması zor olan büyük veri setleri genellikle hacim, çeşitlilik ve hız olarak üç ana boyutta değerlendirilmektedir.

Genellikle “3V” olarak adlandırılan bu üç özellikle tanımlanırken bazı kaynaklarda zamanla “4V” (Volume, Velocity, Variety, Veracity – Doğruluk) veya daha fazla boyut ekleyen tanımlamalara da rastlanabilmektedir. Büyük verinin özelliklerini 5V olarak da ifade etmek mümkündür.

• Volume
• Velocity
• Variety
• Veracity
• Value

Büyük Veri Önemi

Büyük veri günümüzde birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır. Örneğin, sağlık alanında büyük veri, hastalıkların teşhisi ve tedavisinde kullanılmaktadır. Bankacılık alanında büyük veri, müşteri davranışlarının analizinde kullanılmaktadır.

Üretim alanında ise büyük veri üretim süreçlerini optimize etmek için kullanılmaktadır. Büyük veri önemi şu başlıklar ile daha net bir şekilde açıklanabilmektedir.

• Büyük veri analitiği, işletmelerin büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmasını sağlar. Bu, stratejik karar alma süreçlerinde daha iyi bilgiye dayalı kararlar almayı mümkün kılar.
• Büyük veri, işletmelere rekabet avantajı sağlar. Rakiplerden daha hızlı ve etkili bir şekilde veri analizi yapabilen şirketler, pazar trendlerini önceden belirleyebilir ve rekabet avantajı elde edebilirler.
• Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri ve büyük veri analitiği sayesinde, işletmeler müşteri davranışlarını daha iyi anlayabilir ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir. Bu da müşteri memnuniyetini artırabilir.
• Büyük veri yeni ürünlerin ve hizmetlerin geliştirilmesinde de önemli bir rol oynar. İşletmeler, büyük veri analitiği ile tüketici taleplerini ve pazar ihtiyaçlarını daha iyi anlayarak yenilikçi çözümler sunabilirler.
• Büyük veri analitiği iş süreçlerini daha verimli hale getirme ve maliyetleri azaltma konusunda yardımcı olabilir. Veri analitiği, işletmelerin operasyonel süreçlerindeki zayıflıkları belirleyerek iyileştirmeler yapmalarını sağlar.
• Finansal sektörde risk yönetimi konusunda etkili bir araçtır. Büyük veri sayesinde finansal kurumlar, potansiyel riskleri önceden tespit edebilir ve gerekli önlemleri alabilirler.

Kısacası büyük veri veya big data, bu noktalarda işletmelere daha iyi bilgi, daha hızlı tepki süreleri ve daha etkili karar alma yetenekleri sağlayarak birçok sektörde önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak büyük verinin etik, gizlilik ve güvenlik gibi zorlukları da beraberinde getirdiği unutulmamalıdır.

Bu nedenle de büyük veri kullanımı, uygun güvenlik önlemleri ve etik standartlar çerçevesinde gerçekleştirilmelidir.

Büyük Veri Kullanım Alanları

Büyük veri günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır ve bu kullanım alanları gün geçtikçe artmaktadır. Büyük veri  işletmelerin ve kuruluşların daha iyi karar vermesine, yeni fırsatlar keşfetmesine ve faaliyetlerini rakamsallaştırmasına yardımcı olmaktadır.

Büyük veri kullanım alanları arasında şunlar yer almaktadır.

• Sağlık sektöründe hastalıkların teşhisi ve tedavisinde kullanılmaktadır. Örneğin, kanser hastalarının verilerinin analiz edilmesiyle, kanserin erken teşhis ve tedavisine yönelik yeni yöntemler geliştirilmektedir.
• Bankacılık sektöründe müşteri davranışlarının analizinde kullanılmaktadır. Örneğin, bir banka, müşterilerinin harcama alışkanlıklarını analiz ederek, onlara daha uygun ürün ve hizmetler sunabilir.
• Üretim süreçlerini optimize etmek için kullanılmaktadır. Örneğin, bir üretim tesisi, büyük veri analizleri sayesinde üretim süreçlerindeki aksaklıkları tespit edebilir ve bunları giderebilir.
• E-ticaret sektöründe e-ticaret işletmelerine müşteri davranışlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olmaktadır. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, müşterilerinin geçmiş alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek, onlara daha uygun ürün önerileri sunabilir.
• Sigortacılık sektöründe ise sigorta şirketlerinin riskleri daha iyi değerlendirmelerine yardımcı olmaktadır. Örneğin, bir sigorta şirketi, müşterilerinin geçmiş sağlık verilerini analiz ederek, onlara daha uygun sigorta teklifleri sunabilir.

Büyük Veri Kaynakları Nelerdir?

Büyük veri birçok farklı kaynaktan elde edilebilmekte ve geniş bir veri çeşitliliğini içerebilmektedir. Özellikle büyük verinin yaygın kaynaklarından bazıları şunlardır.

• Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn gibi sosyal medya platformları üzerinden üretilen veriler
• Web siteleri, arama motorları ve çevrimiçi platformlardan toplanan veriler
• Akıllı cihazlar, sensörler, giyilebilir teknolojiler ve diğer IoT cihazları tarafından üretilen veriler
• Bankalar, finans kuruluşları ve ödeme sistemleri üzerinden elde edilen finansal veriler
• Mobil uygulamalar aracılığıyla toplanan veriler
• Online alışveriş platformları üzerinden elde edilen veriler
• Hastane kayıtları, laboratuvar sonuçları, doktor notları gibi sağlık sektöründen elde edilen veriler
• Enerji üretimi, tüketimi ve dağıtımı ile ilgili veriler, akıllı ölçüm cihazları ve enerji ağları üzerinden toplanan veriler
• Genom verileri, protein yapıları, biyolojik deney sonuçları gibi biyolojik ve genetik veri kaynakları

Sonuç

Son olarak yazımızı Big data teriminin ilk çıktığı zamanlarda bir analistin yaptığı deneyle birlikte bitirelim, vereceğimiz örnek big datanın politik ve satış teknikleri olarak kullanılmasında oldukça popüler olan bir örnektir.

Örnekte büyük bir markete ihtiyacımız var biz buna “A marketi” diyelim. Bir analist A marketinde satılan ürünlerin günlük raporlarını incelemektedir. Raporları belirli bir süre inceledikten sonra bir detayın farkına varıyor. Cips ürünlerini alan kişiler her zaman yanına genellikle içecek alıyor ve aldıkları içecek genellikle Coca Cola.

Analist market sahibine şöyle bir teklifte bulunuyor, eğer sattığınız cipslerle birlikte içeceğinde içerisinde bulunduğu bir kampanya eklerseniz satışlarınızda gözle görülür bir şekilde artış olacağını vaat ediyor. Market sahibi bu fikri 1 aylığına yürürlüğe koyuyor ve ay sonunda gördükleri şey bu ürünlerin satışının %250 olarak arttığı oluyor.

Burada bir diğer farklı etken de devreye giriyor, belirli ürünlerin birlikte satılmasının yanında “İndirimli” olarak satılması. Bu konuyu farklı bir içerikte işleyeceğiz fakat hikayeden anlatılmak istenileni umarım doğru şekilde size aktarabilmişimdir. Bu hikaye Big data’nın kullanımı konusunda oldukça gerçek bir hikayedir ve konuyu da gayet özetleyen nitelikler taşımaktadır.

Günümüzde Big data satış politikaları, siyasi politikalar ve aklınıza gelebilecek her türlü alanda kullanılmaktadır. İnsanların hareketlerini takip ederek bunları düzgün ve okunabilecek veri kayıtlarına dönüştürdüğünüzde bunun bir pattern yani “düzen” oluştuğunu görmek oldukça doğaldır. Bunu farklı alanlarda kullanabilmek ise oldukça bilgi ve deneyim gerektiren bir husustan ibarettir.