Büyük Veri/ Big Data Dediğimiz ? // Nurşen Erginsoy

Merhaba sevgili GazeteBilkent okurlarımız! Gazetemizde başlattığımız yeni uygulamamızla misafir yazarlarımızın çalışmalarını sizlerle paylaşıyoruz. Yazmayı seven ve çalışmalarını okuyucularımızla paylaşmak isteyen herkes için başlattığımız köşemizde sizler de yer alabilirsiniz. Sosyal medya hesaplarımızdan ya da gazetebilkent.gb@gmail.com adresinden bizlere ulaşarak yazılarınızı gönderebilirsiniz. Gazetemize sağlayacağınız katkıları büyük bir merak ve heyecanla bekliyoruz, keyifli okumalar dileriz!

Şimdi, sizleri misafir yazarımız Nurşen Erginsoy‘un dördüncü yazısıyla baş başa bırakıyoruz…

 

Büyük Veri (Big Data) kavramı, günümüzde, teknolojinin ilerlemesi ve kullanım alanlarının artması ile sıklıkla adından söz ettiriyor. Her ne kadar yeni ortaya çıkmış bir kelime olarak görülse de, yıllardır içerisinde bulunduğumuz ancak gelişiminden pek haberdar olamadığımız bir olgu. Ve farkında olmadan bizler, ortamda sürekli veri akışı sağlanmakla bu olguya destek vermekteyiz.

 

Webopedia / Big Data Analytics

 

Büyük Veri, sosyal medya paylaşımları, fotoğraf arşivleri, sürekli kayıt aldığımız ‘log’ dosyaları gibi farklı kaynaklardan elde ettiğimiz tüm bu verilerin anlamlı ve işlenebilir hale dönüştürülmüş biçimi şeklinde ifade edilebilir.

Artan hacimlerde ve her zamankinden daha yüksek hıza ve kapasiteye ulaşan daha fazla çeşitlilik içeren verilerdir ve özellikle alışık olduğumuz veri kaynaklarından daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri setlerinin özelliklerini tanımlarken diğer veri işleme yazılımlarının yönetemeyeceği derecede olduğunu söylemek yeterli olacaktır.

Büyük veriyi tanımlamak için genel olarak beş tane özellikten (Volume, Velocity, Variety, Verification, Value) bahsedilir. Bu kavramlar hakkında çok fazla yorum olsa da genel olarak:

Hacim (Volume): Terabayttan petabaytlara kadar olan veri aralıkları

Çeşitlilik (Variety): Çeşitli kaynaklarda ve biçimlerde veri içerir. (Örnek: Web günlükleri, sosyal medya etkileşimleri, e-ticaret ve çevrimiçi işlemler)

Hız (Velocity): Giderek artan bir şekilde, işletmelerin zaman verilerinin üretilmesinden, kullanıcılara uygulanabilecek zamana kadar iç görüler sunulmaktadır.

Doğrulama (Verification): Verinin akışı sırasında “güvenli” olması gerekmektedir. Akış sırasında, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerektiğini ifade eder.

Değer (Value): Diğer bileşenlerle anlamlandırılan büyük verinin, veri üretim ve işleme katmanlarından sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olmasını ifade ediyor. Karar verme süreçlerine anlık etki etme ve doğru karar vermek için hazır kaynak olması gerekiyor.

 

Büyük veri analizi için çalışma prensipleri incelendiğinde, bu analizler için gelişmiş yazılım programları kullanıldığı, ancak büyük veri analizlerinde kullanılan yapısal olmayan veriler, geleneksel veri ambarlarına çok uygun olmayabildiği görünür.

Büyük verinin yüksek işleme gereksinimleri, geleneksel veri ambarını da kötü bir uyum haline getirebilir. Büyük veri analizinde Hadoop, MapReduce ve NoSQL veri tabanları da dâhil olmak üzere daha yeni, daha büyük veri analizi ortamları ve teknolojileri kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kümelenmiş sistemler üzerindeki büyük veri kümelerini işlemek için kullanılan açık kaynaklı yazılımları da içermektedir.

Bpm Conseil / Big Data

 

Özellikle üretim alanların kullanılan bu gibi teknolojilerin gelmesi ile oluşacak otonom sistemler veya robotik yapılar, Endüstri 4.0 dönüşümünü yakalayabilmek adına ve uzun vadede verimli ve esnek, insan hatasının önüne geçip daha kaliteli üretim ve ürün standartları getirecektir.

 

Kullanım Alanları

  • Firmalar müşterileri, malzeme tedarikçileri, şirket içerisindeki her türlü işlem ve ürünleri ile yüksek hacimli veri toplamakta, anlamlı raporlar üretmektedir.
  • Sosyal medya paylaşımları sayesinde her gün milyarlarca kilobayt veri elde edilmektedir.
  • Twitter’ da günlük işlenen veri boyutu: 7 terabyte’a yaklaşmaktadır.
  • Sağlık kuruluşları; bireysel ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri sağlayabilmek için, hastalara ait verileri kendi sayısal ortamlarında depolamaktadırlar.
  • Bankalar, kullanıcı menülerini en etkin hale getiren kişiselleştirme uygulamaları ile, müşterilerine hatırlatmalar yapıyor, kişiselleştirilmiş arayüz deneyimi, zengin içerik ve sürekli hizmet sağlayabiliyor.
  • Arama motorları, milyonlarca sayfa arasında en doğru ve en hızlı veriye ulaşabilmemiz için, büyük veri yönetimi desteği ile çalışıyorlar.

Big Data (Büyük Veri) ile hayal gücünüzü eş değer tutabilirsiniz çünkü bu kadar büyük veri kümeleri ile yapabileceğin her şey hayal gücünüz ile sınırlıdır. Sadece ne yapmak ve neyi bilmek istediğimizi iyi anlamamız gerekmektedir.

 

Öne çıkan görsel: http://www.maintenancenews.org/images/articles/large/bigdata.jpg

Leave a Reply

Yazıcı Tamiri Sigma Defence Ankara Kız Yurdu