Union İstanbul

Büyük Veri Nasıl Oluşur?

Big Data Nedir? Özellikleri Nelerdir?

İçindekiler

Son zamanlarda ‘Big Data’ terimi ilgi odağı oldu, ancak çoğu insan Big Data’ nın ne olduğunu bilmiyor. Big Data neymiş gelin birlikte inceleyelim.

İşletmeler, devlet kurumları, Sağlık Hizmeti Sağlayıcılar ve finansal kurumların yanı sıra akademik kurumların tümü, iyileştirilmiş müşteri deneyimi ile birlikte iş beklentilerini geliştirmek için BigData’ nın gücünden yararlanmaktadır. Bu nedenle, BigData’ nın bugün hemen hemen her sektöre nüfuz ettiğini ve dünya çapındaki işletmelerin ve kuruluşların başarısının arkasındaki baskın itici güç olduğunu kesinlikle biliyoruz. Ancak bu noktada, BigData’ nın ne olduğunu bilmek önemli mi?

 

Big Data nedir ? Gartner Tanımı

Gartner’ a göre BigData’ nın tanımı ; “Big Data”, gelişmiş iç görü ve karar verme için uygun maliyetli, yenilikçi bilgi işleme biçimleri gerektiren yüksek hacimli, hızlı ve çeşitli bilgi varlıklarıdır. ” Bu tanım, “Big Data Nedir?” Sorusuna açıkça yanıt verir. soru – Big Data, işletmeler ve kuruluşlara fayda sağlayabilecek değerli bilgileri ortaya çıkarmak için işlenmesi ve analiz edilmesi gereken karmaşık ve Big Data kümelerini ifade eder. Bununla birlikte, BigData’ nın ne olduğunu yanıtlamayı daha da kolaylaştıracak bazı temel Big Data ilkeleri vardır:

  • Zamanla katlanarak büyümeye devam eden muazzam miktarda veriyi ifade eder.
  • kadar hacimlidir ki, geleneksel veri işleme teknikleri kullanılarak işlenemez veya analiz edilemez.
  • Veri madenciliği, veri depolama, veri analizi, veri paylaşımı ve veri görselleştirmeyi içerir.
  • Bu terim, verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılan araçlar ve tekniklerin yanı sıra verileri, veri çerçevelerini içeren tamamen kapsamlı bir terimdir.

 

Big Data Türleri

 

Büyük Veri Nasıl Oluşur?

Büyük veri, modern teknolojinin gelişimi ve dijitalleşmenin yaygınlaşmasıyla hayatımızın her alanında üretilen, yönetilmesi ve işlenmesi geleneksel yöntemlerle mümkün olmayan büyük ve karmaşık veri setleridir. Bu veriler, internet kullanımı, akıllı cihazlar, sosyal medya etkileşimleri, online alışveriş işlemleri, endüstriyel faaliyetler, kamu hizmetleri ve medya sektörü gibi çok çeşitli kaynaklardan gelir. Günümüzde her an üretilen bu devasa veri miktarı, iş dünyasından sağlığa, eğitimden kamu yönetimine kadar pek çok alanda derinlemesine analizler yapılmasına ve önemli kararlar alınmasına imkan tanır. Büyük verinin doğru analizi, gelişmiş veri işleme teknikleri ve algoritmalar gerektirir ve bu alanda uzmanlık, giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

 

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, ham verilerin incelenmesi, işlenmesi ve yorumlanması sürecidir. Bu süreçte, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı sonuçlar, bilgiler, öneriler ve kararlar çıkarmak amaçlanır. Veri analizi, çeşitli teknikler ve araçlar kullanılarak gerçekleştirilir ve genellikle aşağıdaki adımları içerir:

  • Veri Toplama: İlk adım, analiz için gerekli verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, anketler, deneyler, işlemler, sosyal medya, sensörler ve diğer birçok kaynaktan elde edilebilir.
  • Veri Temizleme ve Hazırlama: Toplanan veriler sıklıkla eksik, hatalı veya tutarsız olabilir. Veri temizleme sürecinde, bu tür sorunlar düzeltilir ve veriler analize uygun hale getirilir.
  • Veri İşleme: Veriler, analiz edilebilir formata dönüştürülür. Bu işlem, veri sınıflandırma, kategorize etme ve özetleme gibi işlemleri içerebilir.
  • Veri Analizi: İşlenmiş veriler, istatistiksel yöntemler, algoritmalar ve analitik araçlar kullanılarak analiz edilir. Bu süreçte, veriden anlamlı bilgiler, desenler ve ilişkiler çıkarılır.
  • Sonuçların Yorumlanması ve Raporlanması: Analiz sonuçları yorumlanır ve belirli bir bağlamda değerlendirilir. Elde edilen bulgular, raporlar, görselleştirmeler ve sunumlar aracılığıyla paylaşılır.

Veri analizi, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamasından, sağlık sektöründe hastalıkların teşhisine, kamusal politikaların şekillendirilmesinden, bilimsel araştırmalara kadar geniş bir yelpazede uygulanır. Günümüzde, veri analizi, kurumların daha bilinçli kararlar almasında ve stratejik planlamalar yapmasında kritik bir rol oynamaktadır.

 

Big Data Nasıl Çalışır?

Büyük veri, günlük yaşamda sürekli olarak üretilen ve artan miktarda verinin yönetimi ve analiziyle ilgilidir. Bu süreç, çok sayıda ve çeşitli veri kaynaklarından gelen verilerin toplanmasıyla başlar. Daha sonra, bu devasa veri kümeleri, modern ve geniş ölçekli veri depolama çözümlerinde saklanır. Saklanan veriler, işlenebilir hale getirilmek için çeşitli işleme ve temizleme süreçlerinden geçirilir. Ardından, makine öğrenmesi, istatistiksel analiz gibi gelişmiş analitik teknikler kullanılarak derinlemesine incelenir. Bu analizlerden elde edilen bilgiler, çeşitli sektörlerde stratejik karar alma süreçlerine katkı sağlar ve karmaşık veri setlerinin görselleştirilmesi ile daha anlaşılır hale getirilir. Büyük veri, iş dünyasından sağlık sektörüne, eğitimden kamu yönetimine kadar geniş bir alanda kullanılmakta olup, sürekli gelişen teknoloji ile birlikte daha da önem kazanmaktadır.

 

Big Data Türleri

Artık BigData’ nın ne olduğu konusunda doğru yolda olduğumuza göre, Big Data türlerine bir göz atalım:

 

Yapılandırılmış

Yapılandırılmış, Big Data türlerinden biridir ve Yapılandırılmış veri ile sabit bir biçimde işlenebilen, depolanabilen ve alınabilen verileri kastediyoruz. Basit arama motoru algoritmaları ile kolayca ve sorunsuz bir şekilde depolanabilen ve bir veri tabanından erişilebilen yüksek düzeyde organize edilmiş bilgileri ifade eder. Örneğin, bir şirket veri tabanındaki çalışan tablosu, çalışan detayları, iş pozisyonları, maaşları vb. Organize bir şekilde bulunacak şekilde yapılandırılacaktır.

 

Yapılandırılmamış

Yapılandırılmamış veriler, herhangi bir belirli form veya yapıdan yoksun olan verileri ifade eder. Bu, yapılandırılmamış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi çok zor ve zaman alıcı hale getirir. E-posta, yapılandırılmamış verilere bir örnektir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış iki önemli Big Data türüdür.

 

Yarı yapılandırılmış

Yarı yapılandırılmış, üçüncü Big Data türüdür. Yarı yapılandırılmış veriler, yukarıda bahsedilen her iki formatı, yani yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren verilerle ilgilidir. Kesin olmak gerekirse, belirli bir havuz (veritabanı) altında sınıflandırılmamış olmasına rağmen, yine de verilerdeki ayrı öğeleri ayıran hayati bilgileri veya etiketleri içeren verileri ifade eder. Böylece veri türlerinin sonuna geldik. Verinin özelliklerini tartışalım.

 

Big Data’ nın Özellikleri

2001’de Gartner analisti Doug Laney , 3 ‘V Big Data – Çeşitlilik, Hız ve Hacim’i listeledi . BigData’ nın özelliklerini tartışalım. Bu özellikler, tek başına, BigData’ nın ne olduğunu bilmek için yeterlidir. Onlara derinlemesine bakalım:

 

Çeşitlilik

Big Data Çeşitliliği, birden çok kaynaktan toplanan yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri ifade eder. Geçmişte veriler yalnızca elektronik tablolardan ve veri tabanlarından toplanabilirken, bugün veriler e-postalar, PDF’ ler, fotoğraflar, videolar, sesler, SM gönderileri ve çok daha fazlası gibi bir dizi formda gelir. Çeşitlilik, BigData’ nın önemli özelliklerinden biridir.

 

Hız

Hız, esasen verilerin gerçek zamanlı olarak oluşturulduğu hızı ifade eder. Daha geniş bir olasılıkla, değişim oranını, gelen veri setlerinin değişen hızlarda bağlanmasını ve etkinlik patlamalarını içerir.

 

Hacim

Hacim, BigData’ nın özelliklerinden biridir. BigData’ nın, sosyal medya platformları, iş süreçleri, makineler, ağlar, insan etkileşimleri vb. gibi çeşitli kaynaklardan günlük olarak üretilen büyük ‘hacimlere’ işaret etmektedir. Böylece BigData’ nın özelliklerinin sonunda yer almaktadır.

 

Big Data Nasıl Kullanılır?

Büyük veri, günümüzde birçok sektörde ve iş sürecinde çeşitli şekillerde kullanılmaktadır. İşte büyük verinin kullanımına dair bazı örnekler:

  • Karar Alma Süreçlerinde: Kurumlar, büyük veri analizlerinden elde edilen içgörülerle daha bilinçli ve veriye dayalı kararlar alabilirler. Örneğin, müşteri tercihlerini anlamak, pazar trendlerini izlemek veya iş performansını değerlendirmek için kullanılır.
  • Müşteri Davranışlarının Anlaşılması: Şirketler, müşteri alışveriş alışkanlıklarını, tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek, müşteri deneyimini iyileştirebilir ve kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirebilir.
  • Ürün ve Hizmet Geliştirme: Büyük veri, ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kullanılır. Müşteri geri bildirimleri ve pazar analizleri, yeni ürün geliştirme süreçlerine yön verebilir.
  • Risk Yönetimi ve Tahmin: Finans ve sigorta sektörlerinde, büyük veri analizleri risk değerlendirmeleri ve tahminler yapmak için kullanılır. Bu analizler, dolandırıcılık tespiti, kredi riski değerlendirme ve finansal trendlerin tahmini gibi alanlarda önemlidir.
  • Sağlık Sektöründe: Sağlık verilerinin analizi, hastalıkların teşhis ve tedavisi, hasta bakımı ve sağlık politikalarının geliştirilmesinde kritik rol oynar.
  • Operasyonel Verimlilik: Büyük veri, işletmelerin operasyonel verimliliğini artırmak için kullanılır. Üretim süreçlerinin optimizasyonu, lojistik planlama ve tedarik zinciri yönetimi bu alanda öne çıkar.
  • Trafik ve Şehir Planlaması: Kent planlaması ve trafik yönetimi, büyük veri analizleriyle daha etkili hale getirilebilir. Trafik akışı analizleri, şehir içi hareketliliği iyileştirmek ve ulaşım planlamaları yapmak için kullanılır.
  • Eğitim Sektöründe: Eğitim alanında, öğrenci performansı ve öğrenme süreçlerinin analizi için büyük veriden yararlanılır. Bu, öğretim yöntemlerinin geliştirilmesi ve kişiselleştirilmiş eğitim programlarının oluşturulmasına yardımcı olur.

Büyük veri, bu ve daha pek çok alanda verimliliği artırmak, maliyetleri düşürmek ve daha akıllı kararlar almak için kullanılır. Ancak, büyük verinin etkili bir şekilde kullanılması, gelişmiş analiz teknikleri ve araçları gerektirir ve veri gizliliği ile güvenliği konusunda titiz bir yaklaşımı zorunlu kılar.

 

Big Data’nın Faydaları Nelerdir?

Big data’nın sunduğu faydalar oldukça çeşitlidir ve bu faydalar iş dünyasından kamusal hizmetlere kadar geniş bir alanda etkili olmaktadır. İşte big data’nın başlıca faydaları:

  1. Daha İyi Karar Alma: Big data analizleri, kurumların daha bilinçli ve veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Bu, pazar trendlerinin anlaşılmasından, tüketici davranışlarının incelenmesine kadar geniş bir yelpazede uygulanabilir.
  2. Müşteri İçgörüleri ve Kişiselleştirme: Müşteri verilerinin analizi, müşterilerin tercihleri ve davranışları hakkında derinlemesine bilgiler sağlar. Bu bilgiler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve müşteri hizmetleri stratejileri geliştirmek için kullanılabilir.
  3. İş Süreçlerinin Optimizasyonu: Operasyonel verimlilik, big data analizleriyle önemli ölçüde artırılabilir. Üretim süreçlerinin iyileştirilmesi, tedarik zinciri yönetimi ve lojistik planlama bu analizlerle daha etkili hale getirilebilir.
  4. Risk Yönetimi ve Dolandırıcılık Önleme: Finansal işlemler ve sigorta sektöründe, big data, risk yönetimi ve dolandırıcılık tespiti için kritik öneme sahiptir. Karmaşık veri setleri, riskleri önceden tahmin etmek ve önlemek için analiz edilebilir.
  5. Yenilikçi Ürün ve Hizmetler: Şirketler, big data’nın sağladığı içgörülerle yeni ürün ve hizmetler geliştirebilir. Pazar araştırması ve müşteri geri bildirimlerinin analizi, yenilikçi fikirlerin ortaya çıkmasını sağlar.
  6. Sağlık Sektöründe Gelişmeler: Sağlık verilerinin analizi, hasta bakımını iyileştirebilir, teşhis ve tedavi yöntemlerini geliştirebilir ve sağlık politikalarının şekillendirilmesine yardımcı olabilir.
  7. Trafik ve Şehir Planlaması: Şehir planlaması ve trafik yönetimi, büyük veri analizleriyle daha etkin ve verimli hale getirilebilir.
  8. Eğitimde Kişiselleştirme ve Geliştirme: Eğitim alanında, öğrenci performansının ve öğrenme yöntemlerinin analizi, daha etkili eğitim stratejileri ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri geliştirmek için kullanılabilir.

Büyük veri, bu faydalarıyla iş dünyasında rekabet avantajı sağlamaktan, kamusal hizmetlerin etkinliğini artırmaya kadar geniş bir etki alanına sahiptir. Ancak, büyük verinin doğru ve etik bir şekilde kullanılması, veri güvenliği ve mahremiyet konularına dikkat edilmesi gerekmektedir.

 

Big Data (Büyük Veri) Örnekleri

Büyük veri, geleneksel veri işleme yazılımlarının işleyemeyeceği kadar büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Genellikle verinin hacmi, hızı ve çeşitliliği ile karakterize edilir. İşte büyük veriye örnekler:

  1. Sosyal Medya Verileri: Sosyal medya platformlarından elde edilen veriler, kullanıcı davranışları, tercihleri, etkileşimler ve trendler hakkında büyük miktarda bilgi içerir. Örneğin, Twitter’daki tweet’ler ve bunların etkileşimleri büyük veriye örnektir.
  2. E-Ticaret Verileri: Online alışveriş sitelerinin ürün satışları, müşteri yorumları ve tıklama verileri büyük veri kapsamına girer. Bu veriler, müşteri tercihleri ve satın alma eğilimleri hakkında detaylı bilgiler sağlar.
  3. IoT (Nesnelerin İnterneti) Verileri: Akıllı cihazlar ve sensörler tarafından toplanan veriler, büyük veri örneklerindendir. Örneğin, akıllı ev sistemleri, otomobiller ve giyilebilir teknolojik cihazlardan gelen veriler.
  4. Sağlık Sektörü Verileri: Hastaların elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüleme verileri ve genetik bilgiler büyük veri setlerini oluşturur. Bu veriler, hastalıkların teşhis ve tedavisinde kullanılır.
  5. Finansal İşlemler: Bankalar ve finansal kuruluşlar tarafından işlenen işlem kayıtları, kredi kartı işlemleri ve borsa verileri büyük veri kapsamındadır.
  6. Ulaşım ve Lojistik Verileri: Ulaşım ağlarından toplanan veriler, trafik akışı, araç kullanımı ve nakliye rotaları gibi bilgileri içerir. Bu veriler, trafik yönetimi ve lojistik planlamada kullanılır.
  7. Telekomünikasyon Verileri: Telefon çağrıları, mesajlaşma verileri ve ağ kullanımı gibi telekomünikasyon verileri, kullanıcı davranışları ve ağ performansı hakkında bilgi sunar.
  8. Hava Durumu ve İklim Verileri: Hava durumu istasyonlarından, uydu görüntülerinden ve iklim modellerinden elde edilen veriler, büyük veri analizleri için kullanılır.

Büyük veri, çeşitli sektörlerde ve uygulama alanlarında değerli bilgiler elde etmek ve karar verme süreçlerini iyileştirmek için kullanılır. Bu verilerin işlenmesi, gelişmiş analitik teknikleri ve yapay zeka uygulamalarını gerektirir.

 

Bu yazımızda ilginizi çekebilir:

Javascript nedir ?

Yapısal Veri Nedir? – Yapısal Veri Çeşitleri

Union İstanbul
Union İstanbul
Union Ailesi olarak, tüm reklam mecraları ile güçlü ilişkilerimizi kullanarak, markalarımızın hedef kitlesine uygun doğru mecraları kazançlı alanlara dönüştürüyoruz.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir