Büyük Veri (Big Data) Nedir?

Büyük Veri (Big Data) Nedir?

büyük veri nedir

Veri, çok genel bir tanım olarak bilginin işlenmemiş ham halidir. Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle her geçen gün var olan veri sayısı artmaktadır. Artık sadece sosyal medyada paylaşılan veriler bile önemli bir veri miktarı olarak kabul edilmektedir. Büyük veri, çok büyük, karmaşık ve zayıf yapılandırılmış veriler anlamına gelmektedir. Bu kavram, ilk başında verinin hacimsel büyüklüğünü ifade etmek için kullanıldı. Fakat daha sonrasında ise verinin depolanması aşamasından bilgiye dönüşmesine kadar ki tüm süreçlerin büyüklüğünü ifade eden bir kavram olarak karşımıza çıkmıştır. Büyük veri kavramı yerine aynı zamanda büyük veri analizi kavramı da sık kullanılmaktadır.

BÜYÜK VERİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ

Büyük veri kavramı ilk olarak 1997’de bir makalede yer almıştır. 2000’li yılların başında bu kavram önemli bir ivme kazanamamıştır. Asıl çıkışını 2012 yılından itibaren yapmıştır. Bu çıkışın sebebi ise 2012 yılında yapılan Davos Zirvesi’nde verinin artık ekonomik bir değer haline dönüştüğünün açıklanmış olmasıdır. Son yıllarda büyük veri Google, Amazon, SAP, Oracle, IBM, Facebook, Microsoft, Apple, Twitter gibi büyük teknoloji şirketleri tarafında ciddi bir biçimde kullanılır hale gelmiştir.

BÜYÜK VERİ BİLEŞENLERİ

 big data bileşenleri

Büyük veriyi nitelendiren 3 ana bileşen vardır. Gartner analizine göre bunlar; çeşitlilik, oluşma hızı ve hacimdir. Bazı kaynaklarda ise bu 3 bileşene ek olarak gerçeklik ve değer bileşenleri de eklenmiştir. Aşağıda bu 5 bileşenin detaylı açıklamaları yer almaktadır.

1- Çeşitlilik: Büyük veriyi oluşturan veriler tek bir tip halinde değildir. Formatları değişkenlik gösterir. Veri yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan olarak üçe ayrılır. Genelde veriler büyük oranda yapısal olmayan verilerden oluşur.

Yapısal veriler: Veri tabanlarında satır ve sütunlara yerleştirilebilen verilerdir.

Yapısal olmayan veriler: Veri tabanlarında tutulamayan, belli bir format ve düzenleri olmayan verilerdir. Facebook, Twitter, Youtube verileri buna örnek olarak gösterilebilir.

Yarı yapısal veriler: Yapısal olmayan veriler gibi veri tablolarına yerleştirilecek belli bir formata sahip olmamakla birlikte, verilerin kategorilere ayrılması veya belirli sıralara sokulması için etiketlenebilen bir veri türüdür.

2- Oluşma Hızı: Günümüzde özellikle teknolojinin yaygınlaşması ve sıkça kullanılmasından dolayı veriler çok hızlı bir şekilde oluşmaktadır. Örnek olarak sosyal medyada atılan gönderiler, telefondaki mesajlaşmalar, Google da aranılan içerikler gösterilebilir. Büyük veri, oluşma hızı bakımından çok hızlı olduğu kadar aynı zamanda bu verilere de çok hızlı bir şekilde ulaşması gerekir.

3- Hacim: Büyük verinin en önemli özelliklerinden biri yüksek miktarda verilerle işlem yapılabilmesidir. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte eskiden analiz edilemeyen büyük miktardaki veriler bugünün teknolojisi ile analiz edilebilmektedir. Artık sadece verileri insanlar üretmiyor, aygıtlar kendileri otomatik olarak da veri üretebiliyorlar.

4- Gerçeklik: Büyük veriden elde edilen bilgilerin ne kadar doğru olduğunu ve ne kadar güvenilebilir olduğunu göstermektedir. Elde edilen veriler iş kararlarında kullanılabilecek derecede güvenilir olmalıdır. Büyük verinin aynı zamanda çeşitliliğinin fazla olması elde edilen verilerin kalitesini ve güvenirliliğini yüksek oranda sağlama sürecini zorlaştırmaktadır.

5- Değer: Büyük veriden elde edilen bilgilerin faydalı ve yararlı olması gerekir. İşletmelerin karar alma süreçlerine katkıda bulunması, maliyetlerini düşürmesi, verimliliği arttırması gibi etkiler beklenmektedir.

BÜYÜK VERİ KULLANIM ALANLARI

big data büyük veri kullanım alanları

 

Büyük veri, bankacılık, sağlık, spor, üretim, sigortacılık, e-ticaret gibi birçok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.

  • Sağlık alanında hastalara özel olarak kişiselleştirilmiş tedavi protokolleri sunabilmektedir.

  • Sporda performans ölçümü, skor tahmini, sporcu seçimi, sponsorluk ve organizasyonlarda büyük veri kullanılır.

  • Bankalarda müşterilerin belli kategorilere göre sınıflandırılmasını ve onlara yönelik doğru stratejiler oluşturulmasına katkıda bulunur.

  • Sigortacılık alanında büyük verinin kullanılması sağlam müşteri ilişkilerinin kurulmasına, doğru fiyatlandırma yapılmasına yardımcı olur.

  • Üretim cihazlarında bulunan sensörler sayesinde toplanan veriler değerlendirilir ve üretim cihazlarının durumları hakkında öngörülerde bulunulmasını sağlar. Böylece arızalar önceden tespit edebilir.

  • Büyük veri, e-ticaret alanında müşterilerin verilerine göre belli sınıflandırmalar yapar bunun sonucunda hangi müşteriye daha fazla kaynak ayrılması gerektiği bilinir. Ayrıca müşterilerin satın aldıkları ürünleri analiz ederek diğer müşterilere “bu ürünü satın alanlar ayrıca şu ürünleri de satın aldılar “ibaresiyle o ürünle birlikte alınan başka ürünleri hedef göstererek satış rakamlarını arttırmaya çalışırlar.