Big Data Nedir?

Günümüzde sıkça adını duymaya başladığımız Big Data (Büyük Veri) , her ne kadar teknolojinin ilerlemesi ve kullanım alanlarının artması ile ortaya çıkmış bir kelime olarak görülse de, yıllardır içerisinde bulunduğumuz fakat gelişiminden pek haberdar olamadığımız bir olgudur. Bu olguya farkında olmadan sürekli destek vermekte ve “Büyük Veri” olarak isimlendirdiğimiz bu ortama sürekli veri akışı sağlanmasında bizler de katkı sağlamaktayız.

Büyük veri, yükselen teknolojiler ve tüketicilerin artan veri kullanım oranı paralelinde daha fazla çeşitlilik içeren veri kümesidir. 

Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıkıtı ve bununla beraber internet dünyasındaki bir çok olgu ‘Bilgi Çöplüğü’ olarak anılmaya başladı. Bu çöplükten anlamlı verilerin de çıkabileceğini düşünen yazılım şirketleri, AR-GE çalışmalarını bu anlamda yürüterek Big Data olarak isimlendirdiğimiz olguyu ortaya çıkarttılar.

Big Data(Büyük Veri) olarak isimlendirdiğimiz bu olgu, diskte çok fazla yer kaplayan veri çağrışımı yapsada aslında tam olarak böyle değil. Big Data, sosyal medya paylaşımları, fotoğraf arşivlerimiz, sürekli kayıt aldığımız ‘log’ dosyaları gibi farklı kaynaklardan elde ettiğimiz tüm bu verilerin anlamlı ve işlenebilir hale dönüştürülmüş biçimidir.

Günümüzde veri tabanı uzmanları, aralarında ilişkilendirilen mevcut verileri ilişkisel veritabanlarında (relational databases) yapısal biçimde sınıflandırıyorlar. Şirket yöneticileri de bu veritabanlarında çalışan raporlama sistemleri aracılığıyla üretilen raporlar sayesinde kararlar alıyorlar. Fakat bu ilişkileri tam anlamıyla sağlayamayıp, sınıflandıramadığımız çok daha fazla veri kümeleri de mevcut. Şimdiye kadar tüm bu bilgiler bilgi çöplüğü olarak isimlendiriliyordu, çünkü bu verinin kullandığımız veritabanlarında tutulması ve raporlama sistemlerinde kullanılması çok zordu.

Yakın tarihe kadar mevcut veri, belirlenen sayısal ya da sözel kompartımanlarda, tasarlanmış tablolarda muhafaza edilmekteydi.  Ama artık, bir müşterinin facebook üzerindeki paylaşımlarını takip etmenin gerektiği durumlarda müşterinin resim, müzik ve video gibi verilerinde kullandığımız raporlama yazılımları ile ilişkilendirmenin zor olduğu veri tipleri dahil olmaktadır. Günümüzde artık, tüm bu verilerin kullanılması ihtiyaç haline geldi. Kısaca, amacımız bilgi çöplüğünden işimize yarayabilecek değerli veriler ortaya çıkarmak haline geldi.

Büyük Veri, Veri Bileşenleri

Big Data (Büyük Veri) nin oluşumunda 5 bileşen vardır. Bu bileşenler sırasıyla; variety, velocity, volume, verification ve value ‘dir. Genel olarak 5v şeklinde adlandırılmaktadır.

Variety (Çeşitlilik): Üretilen veriler genel olarak yapısal olmadığı ve bir çok farklı ortamdan elde edilen veri formatlarından oluştukları için bütünleşik ve birbirlerine dönüştürülebiliyor olmaları gerekmektedir.

Velocity (Hız): Big data üretimi her geçen gün hızına hız katmakta ve bu veriler saniyede inanılmaz boyutlara ulaşmaktadır. Hızlı büyüyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu ortaya çıkartmaktadır ve hem yazılımsal hemde donanımsal olarak bu yoğunluğu kaldırabilmeliyiz.

Volume (Veri Büyüklüğü): Büyük veri olarak isimlendirdiğimiz verilerimiz her geçen gün hızına hız katarak artıyor olabilir, haliyle gelecekteki durumlarımızı da ön plana koyarak ileride bu veri yığınları ile nasıl başa çıkacağımızı iyi düşünmemiz ve planlarımızı bu doğrultuda yapmamız gerekmektedir.

Verification (Doğrulama): Bu kadar hızlı büyüyen verilerin akışı sırasında gelen verilerin güvenli olup olmadığını kontrol etmemiz gerektiği durumlarda da bir diğer veri bileşeni olarak Verification (Doğrulama) görülebilir. Bu veri doğru kişiler tarafından görülebilir veya saklı kalması gerekiyor olabilir.

Value (Değer): Belkide en önemli katmanlardan bir tanesi de “Değer” katmanıdır, verilerimiz yukarıdaki veri bileşenlerinden filtrelendikten sonra büyük verinin üretimi ve işlenmesi katmanlarında elde edilen verilerin şirketimiz için artı değer sağlıyor olması gerekiyor.

Big Data (Büyük Veri) Kullanım Alanlarına Örnekler :

Günümüzde internetin çok fazla kişi tarafından kullanılması günlük hayatımızda aldığımız hizmetleri, internet üzerinden bulunan uygulama yazılımları aracılığı ile hızlı ve kolayca erişebiliyor olmamız nedeniyle ortaya çıkan yaygın kullanım, özellikle  hizmet alanında satış sonrası müşteri memnuniyeti sağlamak için, son kullanıcının her türlü bilgisinin alınıp saklanmasına neden oldu. Saklanan bu verilerin büyüklüğünün sürekli artması Big Data kullanım gerekliliğini ortaya koydu.

Son dönemlerde ortaya çıkan yeni yapı kısaca, kişiye özel hizmet sağlayabilmek için kişilerle ilgili çok fazla bireysel bilgi saklamak amaçlanmaktadır.

Big data kullanım alanları ile ilgili örnekler:

• Firmaların müşterileri, malzeme tedarikçileri, şirket içerisindeki her türlü işlem ve ürünleri ile ilgili trilyonlarca bayt’ lık veri toplamakta ve anlamlı raporlar üretilmektedir.
• Sosyal medya paylaşımları sayesinde her gün milyarlarca kilobayt veri elde edilmektedir.
• Günümüzde normal bir tüketicinin günlük yaşamında internette yaptığı haberleşme, arama, satın alma ve paylaşma türü işlemlerin yarattığı verilerin de tümü saklanmaktadır.
• Twitter’ da günlük işlenen veri boyutu: 7 terabyte’a yaklaşmakta ve günden güne artmaktadır.
• Sağlık Kuruluşları; hastalarına yönelik bireysel ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri sağlayabilmek için, bireysel durumdaki verileri kendi sayısal ortamlarında depolamaktadırlar.
• Bankalar, müşterileri ile ilgili sakladıkları bilgiler aracılığı ile kullanıcılarını tanıyan ve internet şubesinde o gün için hangi hizmeti aldığını bilen aynı zamanda ana sayfayı, menüleri en etkin hale getiren (kişiselleştirme uygulamaları), müşterilerine hatırlatmalar yapan, kişiselleştirilmiş arayüz deneyimi, zengin içerik ve sürekli hizmet sağlayan şube haline geldi.
• İlaç depolarında yüz binlerce ilacın adını ve tam olarak nerede bulunduklarını, herhangi bir ilaca ulaşmak istediğimiz zaman yerini doğru bir şekilde bulabilmemizi sağlayan sistemlerin arkasında büyük veriler yatmaktadır.
• Arama motorları sayesinde milyonlarca sayfa arasında en doğru ve en hızlı veriye ulaşabilmemiz için yine aynı şekilde arka taraftaki büyük veriler ve bunların anlamlı hale getirilmeleri yatmaktadır.

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.

Sonuç

Büyük verilerin depolanması ve işlenmesinin beraberinde ortaya çıkan en önemli sorun, bilişim sektöründeki gelişmelerin genelinde olduğu gibi, bireysel mahremiyetin korunmasıdır. Bu yönde de çalışmalar sürmekte ve konu bir uzmanlık dalı haline gelmektedir.

Büyük veri çalışmaları ile aslında hedeflenen, şimdiye kadar kayıt altına alamadığımız verileri de kullanarak, online raporlamalar ile müşteri memnuniyetini arttırarak şirketimize değer ve akabinde tabii ki para kazandırmaktır.

Big data çalışmalarının yaygınlaşmasıyla her gün yeni bir alanda kullanıldığını görüyoruz. Bu paralelde Pazarlama alanında “Big Data Pazarlaması” karşımıza çıkıyor. Veri odaklı pazarlamanın ülkemiz için yeni bir yaklaşım olmasına rağmen, Netvent sizlere big data üzerinden etkin pazarlama stratejileri geliştirmenizi sağlayacak hizmetler sunuyor.