Big Data Nedir? Hangi Alanlarda Nasıl Kullanılır?

Günümüzde sıkça adını duymaya başladığımız Big Data (Büyük Veri) kavramı, teknolojinin ilerlemesi ile ortaya çıkmış bir kavram olarak görülse de, yıllardır içerisinde bulunduğumuz fakat gelişim sürecini takip etmediğimiz bir kavramdır. İnternet kullanıcısı olan her birey, farkında olarak veya olmayarak büyük verinin gelişmesine katkı sağlıyor.

Big Data Nedir?

Büyük veri (big data), genellikle geleneksel veritabanı yönetim sistemleri veya veri işleme uygulamaları tarafından işlenemeyen veya analiz edilemeyen, çok büyük, çeşitli ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu veri kümeleri, web trafiği, sosyal medya etkileşimleri, sensör verileri, satış işlemleri ve diğer kaynaklardan gelen veriler gibi farklı kaynaklardan toplanabilir.

Büyük veri, genellikle hacim, çeşitlilik ve hız gibi üç ana özelliği ifade eden “3V” terimiyle tanımlanır. Hacim, büyük veri kümelerinin boyutunu ifade eder. Çeşitlilik, farklı veri tiplerinin (örneğin, metin, görüntü, video vb.) bir arada kullanılmasıdır. Hız ise verilerin çok hızlı bir şekilde toplandığı ve işlendiği gerçeğidir.

Büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemlerinin ötesine geçer ve işletmelerin daha doğru kararlar vermesine yardımcı olabilir. Büyük veri analizi, verilerdeki gizli kalıpları, trendleri ve ilişkileri ortaya çıkararak işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olabilir.

Big Data Nasıl Oluşturulur?

Büyük veri, genellikle farklı kaynaklardan toplanan büyük ve karmaşık veri kümeleridir. Bu veriler, işletmeler, araştırmacılar veya diğer kuruluşlar tarafından birçok farklı yöntemle toplanabilir. Bazı örnekler şunlardır:

1. İnternet trafiği: İnternet siteleri veya uygulamaları aracılığıyla toplanan veriler. Örneğin, bir web sitesinde gezinirken yaptığınız aramalar, tıklamalar veya diğer etkileşimler.
2. Sosyal medya: Sosyal medya platformlarından gelen veriler. Örneğin, tweet’ler, paylaşımlar, beğeniler, yorumlar veya diğer etkileşimler.
3. Sensör verileri: Farklı sensörlerden toplanan veriler. Örneğin, bir araçtaki motor sıcaklığı, bir bina içindeki sıcaklık veya bir tarım arazisindeki toprak nem oranı.
4. Satış verileri: Satış işlemlerine ilişkin veriler. Örneğin, bir perakende mağazasındaki satışlar, bir restorandaki siparişler veya bir bankadaki finansal işlemler.

Büyük veri, bu veri kaynaklarından toplanan verilerin işlenmesiyle oluşturulur. Veriler, veri madenciliği, makine öğrenimi, yapay zeka ve diğer ileri analitik teknolojiler gibi farklı teknolojiler kullanılarak analiz edilebilir ve işletmelerin veya kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Ancak, büyük veri oluşturma işlemi, verilerin doğru bir şekilde toplanması, depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için uygun altyapı, teknoloji ve beceriler gerektirir.

Big Data Kullanım Alanları Nelerdir?

Büyük veri, çeşitli sektörlerde birçok farklı kullanım alanı bulunmaktadır. İşletmeler, araştırmacılar, hükümetler ve diğer kuruluşlar, büyük veri analizi yoluyla daha iyi kararlar almaya, trendleri ve gizli kalıpları keşfetmeye ve işletmelerinin performansını artırmaya yardımcı olabilirler. Bazı büyük veri kullanım alanları şunlardır:

1. Pazarlama: Büyük veri, işletmelerin müşterilerinin ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Pazarlama kampanyalarının etkililiğini artırmak için kullanılan birçok farklı teknik vardır, bunlar arasında kişiselleştirilmiş reklamlar, segmentasyon ve davranışsal analiz yer almaktadır.
2. Sağlık: Büyük veri, sağlık sektöründe hastalıkların teşhis ve tedavisinde kullanılabilir. Örneğin, bir hastanın tıbbi kayıtlarının analizi, hastalıkların teşhisinde ve tedavi planlarının oluşturulmasında yardımcı olabilir.
3. Finans: Büyük veri, finansal kuruluşların dolandırıcılık veya riskleri tespit etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca, finansal işlemleri optimize etmek, portföyleri yönetmek ve risk yönetimini geliştirmek için kullanılabilir.
4. Lojistik: Büyük veri, lojistik sektöründe tedarik zinciri yönetiminde kullanılabilir. Tedarik zincirindeki verilerin analizi, üretim planlamasını ve envanter yönetimini optimize etmek için kullanılabilir.
5. Tarım: Büyük veri, tarım sektöründe üretim verimliliğini artırmak için kullanılabilir. Veriler, tarım ürünlerinin üretim planlamasını, sulama ve gübreleme gibi tarım uygulamalarını yönetmek için kullanılabilir.
6. Enerji: Büyük veri, enerji sektöründe enerji kullanımını optimize etmek ve sürdürülebilir enerji üretimini artırmak için kullanılabilir. Veriler, enerji tüketimini izlemek, yenilenebilir enerji kaynaklarını optimize etmek ve enerji verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

Bu sadece birkaç örnek, büyük verinin kullanılabileceği birçok farklı sektör ve kullanım alanı vardır.

Big Data Nasıl Kullanılır?

Büyük verilerin kullanımı, veri analitiği ve iş zekası gibi teknikleri kullanarak verilerin ölçeklendirilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesi işlemidir. Büyük veri, geleneksel veritabanlarından çok daha büyük hacimlerde veri setleri olduğu için, bu verilerin analizi ve yorumlanması oldukça karmaşık ve zor olabilir.

Büyük verilerin kullanımı için şu adımlar izlenebilir:

1. Verilerin toplanması: Verilerin toplanması, işlenmesi ve depolanması için uygun bir altyapıya sahip olmak önemlidir. Veri kaynakları, veri toplama araçları ve yöntemleri, verilerin depolanması ve yedeklenmesi için uygun bir veri tabanı sistemine sahip olunması gereklidir.
2. Verilerin temizlenmesi: Büyük verilerin temizlenmesi, verilerin eksik, yanlış veya tekrarlı olması durumunda yapılan bir işlemdir. Bu adım, verilerin doğru ve güvenilir bir şekilde analiz edilebilmesi için önemlidir.
3. Verilerin analizi: Verilerin analizi, verilerin keşfedilmesi ve yorumlanması işlemidir. Verilerin analizi, farklı veri analitiği araçları ve teknikleri kullanılarak yapılabilir. Bu teknikler arasında veri madenciliği, yapay zeka, makine öğrenmesi ve istatistiksel analiz bulunur.
4. Sonuçların yorumlanması: Analiz edilen verilerin sonuçları yorumlanarak, verilerin ne anlama geldiği ve ne tür eylemlerin alınabileceği belirlenir. Bu adım, büyük verilerin kullanımının en önemli aşamalarından biridir.
5. Karar verme ve uygulama: Büyük verilerin kullanımı sonucu elde edilen bilgiler doğrultusunda kararlar alınır ve uygulanır. Bu adım, verilerin gerçek dünyada kullanılabilecek somut sonuçlar elde etmesi açısından önemlidir.

Büyük verilerin kullanımı, işletmelerin rekabetçi bir avantaj elde etmesine yardımcı olabilir. Verilerin analizi ve yorumlanması, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamalarına, ürünleri ve hizmetleri iyileştirmelerine ve maliyetleri azaltmalarına yardımcı olabilir. Ancak, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi ve yorumlanması için doğru araçlar ve yöntemler kullanılması gereklidir.

Big Data Neden Önemlidir?

Büyük veri, sadece ne kadar veriye sahip olduğunuzla ilgili değildir. Önemi bu verileri nasıl kullandığınızda yatar. Büyük verileri yüksek performanslı analitikle birleştirdiğinizde, aşağıdakiler gibi işinizle ilgili görevleri gerçekleştirebilirsiniz:

• Arıza, sorun ve kusurların temel nedenlerini neredeyse gerçek zamanlı olarak belirleme.
• Anomalileri insan gözünden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit etme.
• Tıbbi görüntü verilerini hızla içgörülere dönüştürerek hasta sonuçlarını iyileştirme.
• Tüm risk portföylerini dakikalar içinde yeniden hesaplamak.
• Derin öğrenme modellerinin değişen değişkenlerini doğru bir şekilde sınıflandırma ve bunlara tepki verme becerisini keskinleştirmek.
• Hileli davranışı işletmenizi etkilemeden önce tespit etmek.