Büyük veri tam olarak ne anlama gelir?
Büyük veri, daha fazla çeşitlilik içeren ve hacmi hızlıca artan verilerdir. Bu durum aynı zamanda üç V (volume, velocity, variety) yani hacim, hız ve çeşitliliği ifade eder.
Basitçe belirtmek gerekirse, büyük veri, özellikle yeni veri kaynaklarından elde edilen daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar hacimlidir ki geleneksel veri işleme yazılımı onları bu verilerle başa çıkamaz. Ancak bu büyük hacimli veriler, daha önce üstesinden gelemeyeceğiniz iş sorunlarını çözmek için kullanılabilir.
Son yıllarda iki V (value ve veracity) daha ortaya çıktı: değer ve doğruluk. Temelde verilerin değeri vardır. Ama bu değer keşfedilene kadar hiçbir şekilde kullanılmaz. Bu eşit derecede önem taşır: Verileriniz ne kadar doğru ve bunlara ne kadar güvenebilirsiniz?
Günümüzde büyük veri sermayeye dönüştü. Dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden bazılarını düşünün. Sundukları değerin büyük bir kısmı, verilerinden gelir ve sürekli olarak daha fazla verimlilik üretmek ve yeni ürünler geliştirmek için analiz yaparlar.
En son teknolojik atılımlar, veri depolama ve bilişim maliyetlerini giderek azalttı. Böylece, daha önce hiç olmadığı kadar fazla veri depolama kolay ve uygun maliyetli hale geldi. Artan veri hacminin daha ucuz ve daha erişilebilir hale gelmesiyle, artık daha doğru ve kesin iş kararları verebilirsiniz.
Büyük verilerin değerini anlamak yalnızca verileri analiz etmekten geçmez (bu da bir diğer avantajıdır). Bu, doğru soruları soran, örüntüleri anlayan, bilinçli varsayımlar yapan ve davranışı tahmin eden yöneticiler, içgörüye sahip analistler ve iş kullanıcıları gerektiren tüm keşif süreçidir.
Peki buraya nasıl geldik?
Büyük veri kavramı nispeten yeni olmasına rağmen, büyük veri kümelerinin başlangıç noktası veri dünyasının ilk veri merkezlerini kullanmaya başladığı ve ilişkisel veri tabanlarının geliştirildiği 1960'lara ve 1970'lere dayanır.
2005 civarında, kullanıcıların Facebook, YouTube ve diğer çevrimiçi hizmetler aracılığıyla ne kadar çok veri ürettiği fark edildi. Aynı yıl Hadoop (büyük veri kümelerini depolamak ve analiz etmek için özel olarak oluşturulmuş açık kaynaklı bir sistem) geliştirildi. Ayrıca NoSQL bu sıralarda popülerlik kazanmaya başladı.
Hadoop (ve daha yakın zamanda Spark) gibi açık kaynaklı sistemlerin geliştirilmesi, büyük verilerin daha kolay çalışabilmeleri ve depolanması için daha ucuz hale gelmeleri nedeniyle büyük verilerin büyümesi için gerekliydi. O zamandan bu yana, büyük veri hacmi büyük bir ivme kazandı. Kullanıcılar hala çok miktarda veri üretiyorlar, ancak bunu yapan sadece insanlar değil.
Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) hayatımıza girmesiyle birlikte, daha fazla nesne ve cihaz internete bağlı hale geldi ve müşteri kullanım örüntüleri ve ürün performansı ile ilgili veriler toplanıyor. Makine öğrenimi'nin ortaya çıkışı da daha fazla bilgi üretti.
Büyük veri çok yol katetmiş olsa faydalarının kapsamı giderek artacak. Bulut bilişim, büyük veri olanaklarını daha da genişletti. Bulut, geliştiricilerin bir veri alt kümesini test etmek için özel kümeler başlatabileceği gerçekten esnek ölçeklenebilirlik sunar. Ayrıca, grafik veritabanları da giderek daha önemli hale geliyor. Bu veritabanları, analizleri hızlı ve kapsamlı hale getiren bir biçimde çok miktarda veri görüntüleyebiliyor.
Büyük veri avantajları:
Büyük veri, müşteri deneyiminden analize kadar çeşitli iş faaliyetlerini ele almanıza yardımcı olabilir. Bunlardan bazıları şunlardır.
Büyük veri çok fazla umut vaat etse de zorlukları da vardır.
Öncelikle büyük veri ... büyüktür. Veri depolamaya yönelik yeni teknolojiler geliştirilmesine rağmen, veri hacimleri her iki yılda bir ikiye katlanıyor. Organizasyonlar hala verilerini yönetebilmek ve onları etkili bir şekilde depolamanın yollarını bulmak için mücadele ediyor.
Ancak sadece verileri depolamak yeterli değildir. Veriler, değer yaratacak şekilde kullanılmalıdır bu da iyileştirmeye bağlıdır. Temiz veriler veya müşteri ile ilgili olan ve anlamlı bir analiz sağlayacak şekilde organize edilen veriler çok fazla çalışma gerektirir. Veri bilimcileri, zamanlarının yüzde 50 ila 80'ini, verilerin gerçekten kullanılabilmesi için önce düzenleyip hazırlarken harcıyor.
Son olarak, büyük veri teknolojisi hızla değişiyor. Birkaç yıl önce, Apache Hadoop büyük verileri işlemek için kullanılan popüler teknolojiydi. 2014 yılında Apache Spark kullanıma sunuldu. Günümüzde, iki sistemin bir arada kullanılması en iyi yaklaşım olarak görülüyor. Büyük veri teknolojisine ayak uydurmak, devam eden bir zorlu görev.
Daha fazla büyük veri kaynağını keşfedin:
Büyük veriler, size yeni fırsatlar ve iş modelleri sunan yeni içgörüler sağlar. Kullanmaya başlamak için üç temel adım vardır:
1. Entegre Etme
Büyük veriler, çok sayıda farklı kaynaktan ve uygulama yazılımlarından gelen verileri bir araya getirir. Çıkartma, dönüştürme ve yükleme (ETL) gibi geleneksel veri entegrasyon mekanizmaları genellikle göreve uygun değildir. Terabayt ve hatta petabayt ölçeğinde büyük veri kümelerini analiz etmek için yeni stratejiler ve teknolojiler gerektirir.
Entegrasyon sırasında verileri bir araya getirmeniz, işlemeniz ve formatlandığından ve iş analistlerinizin kullanmaya başlayabileceği bir biçimde sunulduğundan emin olmanız gerekir.
2. Yönetme
Büyük veri depolama gerektirir. Depolama çözümünüz bulutta, şirket içinde veya her ikisinde olabilir. Verilerinizi istediğiniz herhangi bir biçimde depolayabilir ve talep üzerine dilediğiniz işleme gereksinimlerini ve gerekli işlem motorlarını bu veri kümelerine taşıyabilirsiniz. Birçok kişi, depolama çözümlerini verilerinin bulunduğu yere göre seçer. Geçerli bilişim ihtiyaçlarınızı karşıladığından ve kaynakları gereken şekilde başlatmanıza olanak sağladığından bulut giderek daha popüler hale geliyor.
3. Analiz Etme
Büyük veriye yaptığınız yatırım, verilerinizi analiz ederken ve bunlarla işlem yaparken karşılığını verir. Çeşitli veri kümelerinizin görsel analiziyle verilerinizi hiç olmadığı kadar net görebilirsiniz. Yeni keşifler için verilerinizi daha ayrıntılı inceleyin. Bulgularınızı başkalarıyla paylaşın. Makine öğrenimi ve yapay zeka ile veri modelleri oluşturun. Verilerinizi çalışmalarınızda kullanın.
Büyük veri yolculuğunuzda size yardımcı olmak için aklınızda bulundurmanız gereken bazı önemli en iyi uygulamaları bir araya getirdik. Başarılı bir büyük veri temeli oluşturma yönergelerimiz aşağıdadır.