blog posts

Büyük veri analizinin önemi nedir?

Büyük verinin gerçek değeri onu analiz etme ve anlama yeteneğinizle ölçülür. Yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri görselleştirme ve analizine sahip modern veritabanı teknolojileri, gerçek zamanlı olarak eyleme geçirilebilir içgörüler sağlanmasını mümkün kılar. Büyük veri analitiği, şirketlerin verilerini yeni fırsatları anlamak ve iş modelleri oluşturmak için kullanmalarına yardımcı olur.

Büyük veri analitiği olmadan şirketler kör ve sağırdır ve otoyoldaki bir geyik gibi internette dolaşırlar.

Geoffrey Moore, yazar ve yönetim analisti

Büyük verinin evrimi

Bugün hayal bile edilemez gibi görünüyor, ancak Apollo navigasyon bilgisayarı 80 kilobayttan daha az belleğe sahip ilk uzay aracını aya gönderdi. O zamandan bu yana, bilgisayar teknolojisi ve veri üretimi katlanarak arttı. Aslında dünyanın teknoloji depolama kapasitesi 1980’lerden bu yana her üç yılda bir yaklaşık iki katına çıktı. Yaklaşık 50 yıl önce Apollo 11 fırlatıldığında, tüm dünyada üretilen dijital veri miktarı sıradan bir dizüstü bilgisayarda depolanabiliyordu.

Şu ana kadar 64,2 zettabayt verinin oluşturulduğu tahmin ediliyor ve önümüzdeki beş yılda oluşturulan dijital veri miktarının, dijital depolamanın ortaya çıkışından bu yana toplam veri miktarının iki katından fazla olacağı tahmin ediliyor.

 

Yazılım ve teknolojinin her geçen gün gelişmesiyle birlikte dijital olmayan sistemler veri işleme ve yönetiminden sorumlu değildir. Dijital olarak oluşturulan ve toplanan veriler, bunları yönetmek için daha gelişmiş veri yönetimi sistemleri gerektirir. Ek olarak, sosyal medya platformlarının, akıllı telefon teknolojilerinin ve IoT cihazlarının katlanarak büyümesi, mevcut büyük veri çağına katkıda bulunmuştur.

Büyük veri türleri nelerdir?

Veri kümeleri genellikle yapılarına ve karmaşıklıklarına göre üç kategoriye ayrılır:

Yapılandırılmış veriler:Finansal veriler, araç kayıtları ve demografik bilgiler gibi şeyleri içerebilen bu tür veriler, düzenlenmesi ve aranması en kolay verilerdir. Önceden tanımlanmış sütun ve satırlara sahip bir Excel elektronik tablosu, yapılandırılmış verileri görselleştirmenin iyi bir yoludur; Bileşenleri kolayca kategorize edilebilir ve veritabanı tasarımcılarının ve yöneticilerinin verileri aramak ve analiz etmek için basit algoritmalar tanımlaması mümkündür. Yüksek hacimli yapılandırılmış veriler mutlaka büyük veri değildir; Çünkü yapılandırılmış verinin yönetimi nispeten basittir ve bu nedenle büyük verinin tanımlayıcı kriterlerini karşılamamaktadır. Geçmişten beri veritabanları, yapılandırılmış verileri yönetmek için Yapılandırılmış Sorgu Dili veya SQL adı verilen bir programlama dili kullanıyordu.

Yapılandırılmamış veriler :Bu tür veriler, sosyal medya gönderileri, ses dosyaları, resimler ve müşteri yorumları gibi şeyleri içerebilir. Bu tür veriler standart satır-sütun ilişkisel veritabanlarında kolaylıkla temsil edilemez. Geçmişte büyük hacimli yapılandırılmamış verileri aramak, yönetmek veya analiz etmek isteyen şirketler zahmetli manuel süreçler kullanmak zorundaydı. Bu tür verileri analiz etmenin ve anlamanın potansiyel değeri konusunda hiçbir şüphe yoktu, ancak bunu yapmanın maliyeti genellikle buna değmeyecek kadar yüksekti ve harcanan zaman göz önüne alındığında, sonuçlar genellikle daha sunulmadan güncelliğini yitiriyordu. Yapılandırılmamış veriler, elektronik tablolar veya ilişkisel veritabanları yerine genellikle veri göllerinde, veri ambarlarında ve NoSQL veritabanlarında depolanır.

Yarı yapılandırılmış veriler :Adından da anlaşılacağı gibi yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin birleşimidir. E-postalar bu tür verilere iyi bir örnektir çünkü mesajın gövdesinde yapılandırılmamış verilerin yanı sıra gönderen, alıcı, konu ve tarih gibi daha yapılandırılmış nitelikler içerirler. Coğrafi etiketleme, zaman damgaları veya anlamsal etiketler kullanan cihazlar, yapılandırılmamış içeriğin yanı sıra yapılandırılmış veriler de sağlayabilir. Örneğin, anonim bir akıllı telefon görüntüsü, fotoğrafın ne zaman ve nerede çekildiğini size bildirebilir. Yapay zeka teknolojisini kullanan modern bir veritabanı, yalnızca farklı veri türlerini anında tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda farklı veri kümelerini etkin bir şekilde yönetmek ve analiz etmek için anında algoritmalar üretebilir.

Büyük verinin kaynakları nelerdir?

Uydulardan tost makinelerine kadar veri üreten makinelerin çeşitleri olağanüstü bir hızla artıyor. Ancak veri kaynakları genellikle üç kategoriye ayrılır:

Sosyal ağlar:Adından da anlaşılacağı üzere bu veriler sosyal medyadaki yorumlardan, gönderilerden, görsellerden ve videolardan elde ediliyor. 4G ve 5G ağlarının dünya çapında giderek yaygınlaşmasıyla birlikte, dünyada akıllı telefonlarında düzenli olarak video içeriği izleyen insan sayısının 2023 yılına kadar 2,72 milyara çıkacağı tahmin ediliyor . Sosyal medya trendleri ve kullanımları hızla ve öngörülemez bir şekilde değişse de, dijital veri üreticisi olarak sürekli büyümeleri sabit kalıyor.

Makine verileri:Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve makineleri sensörlerle donatılmıştır ve dijital veri gönderip alma özelliğine sahiptir. IoT sensörleri, şirketlerin cihazlardan, araçlardan ve ekipmanlardan makine verilerini toplamasına ve işlemesine yardımcı olur. Veri üreten makinelerin sayısı hızla artıyor; Hava durumu ve trafik sensörlerinden güvenlik izleme sistemlerine kadar. 2025 yılına kadar dünyada 40 milyardan fazla IoT cihazının bulunacağı ve bu cihazın dünyadaki tüm dijital verilerin neredeyse yarısını oluşturacağı öngörülüyor.

Finansal işlem verileri:Bu tür veriler dünyada en hızlı büyüyen verilerden biridir. Örneğin, büyük bir uluslararası perakendeci saatte bir milyondan fazla işlem gerçekleştiriyor. Tüm bankacılık ve alışveriş işlemlerini eklediğinizde, şaşırtıcı miktarda veri üretiliyor. Ayrıca işlem verileri, görüntüler ve yorumlar gibi şeyler de dahil olmak üzere giderek daha fazla yarı yapılandırılmış verilerden oluşuyor ve bu da yönetimi ve işlenmesini daha karmaşık hale getiriyor.

Büyük Veriyi tanımlayan beş “V” nedir?

Bir veri kümesinin büyüklüğü mutlaka büyük veri olduğu anlamına gelmez. Verilerin meta veri olarak nitelendirilebilmesi için en az aşağıdaki beş özelliğe sahip olması gerekir:

Hacim:Hacim, bir veri kümesini büyük veri olarak tanımlayan tek bileşen olmasa da kesinlikle temel bir özelliktir. Büyük veriyi yönetmek ve tam anlamıyla kullanmak için yapay zekaya dayalı gelişmiş algoritmalara ve analizlere ihtiyaç vardır. Ancak her şeyden önce, büyük kuruluşların elinde bulunan terabaytlarca veriyi depolamanın, düzenlemenin ve geri getirmenin güvenli ve güvenilir bir yolu olmalıdır.

Hız:Geçmişte, oluşturulan herhangi bir verinin analiz edilmeden veya alınmadan önce geleneksel bir veritabanına manuel olarak girilmesi gerekiyordu. Günümüzde büyük veri teknolojisi, veritabanlarının verileri oluşturulduğu anda işlemesine, analiz etmesine ve yapılandırmasına olanak tanıyor; Bazen sadece birkaç milisaniyede. Bu, işletmelerin finansal fırsatları yakalamak, müşteri ihtiyaçlarına yanıt vermek, dolandırıcılığı önlemek ve hızın kritik olduğu diğer etkinlikleri gerçekleştirmek için gerçek zamanlı verileri kullanabileceği anlamına gelir.

Çeşitlilik:Yapılandırılmış verilerden oluşan veri kümeleri, boyutlarına bakılmaksızın mutlaka büyük veri değildir. Büyük veri genellikle yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerin birleşiminden oluşur. Geleneksel veritabanları ve veri yönetimi çözümleri, büyük verileri oluşturan karmaşık ve çeşitli veri kümelerini yönetme esnekliğinden ve ölçeklenebilirliğinden yoksundur.

Doğruluk:Modern veritabanı teknolojisi, şirketlerin büyük miktarda ve türde büyük veriyi toplamasına ve yorumlamasına olanak tanırken, yalnızca doğru ve zamanında yapıldığında değerlidir. Yalnızca yapılandırılmış verilerle doldurulan geleneksel veritabanlarında, sözdizimi hataları ve yazım hataları, veri yanlışlığının en yaygın nedeniydi. Ancak yapılandırılmamış verilerde, veri bütünlüğü konusunda yepyeni zorluklar var. İnsan yönelimleri ve veri kaynağı sorunları, veri kalitesini ve doğruluğunu etkileyebilir.

Değer:Kuşkusuz büyük veri analizinden elde edilen sonuçlar çoğu zaman büyüleyici ve beklenmediktir. Ancak işletmeler için büyük veri analitiği, onların daha rekabetçi, daha esnek olmalarına ve müşterilerine daha iyi hizmet vermelerine yardımcı olacak bilgiler sağlamalıdır. Modern büyük veri teknolojileri, veri toplama ve alma kapasitesine olanak tanıyarak karlılık ve operasyonel esneklik açısından ölçülebilir faydalar sağlar.

Büyük verinin faydaları nelerdir?

Modern büyük veri yönetimi çözümleri, şirketlerin ham verileri benzeri görülmemiş bir hız ve doğrulukla anlamlı içgörülere dönüştürmesine olanak tanır.

• Ürün ve hizmet geliştirme: Büyük veri analitiği, ürün geliştiricilerin müşteri yorumları ve kültürel trendler gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmesine ve bunlara hızlı bir şekilde yanıt vermesine olanak tanır.

• Kestirimci bakım: Uluslararası bir araştırmanın sonuçları, Nesnelerin İnterneti ile donatılmış makinelerden elde edilen büyük verilerin analizinin, ekipman bakım maliyetlerini %40 oranında azaltabileceğini gösterdi.

• Müşteri Deneyimi: 2020 yılında küresel iş liderleri arasında yapılan bir anketin sonuçları, büyüyen şirketlerin müşteri deneyimi verilerini diğer şirketlere göre daha aktif bir şekilde topladıklarını ortaya çıkardı. Bu verileri analiz etmek, işletmelerin müşteri deneyimlerini iyileştirmesine ve kişiselleştirmesine yardımcı olur. Büyük veri analizine ek olarak şirketler, müşteri gözlemleri, duyguları ve tepkileri üzerine araştırma yaklaşımlarını giderek daha fazla kullanıyor. Bu yaklaşım büyük veriden yararlanıyor ve şirketlere müşterileri hakkında daha kapsamlı bir anlayış sağlıyor.

• Dayanıklılık ve risk yönetimi: COVID-19 salgını, birçok iş liderinin operasyonlarının kesintiye karşı ne kadar savunmasız olduğunu fark etmesini sağladı. Büyük veri, şirketlerin riskleri tahmin etmelerine ve beklenmedik durumlara hazırlanmalarına yardımcı olabilir.

• Maliyet tasarrufu ve daha fazla verimlilik: İşletmeler gelişmiş büyük veri analitiğini tüm iç süreçlerine uyguladığında, yalnızca verimsizlikleri tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda hızlı ve etkili çözümler de uygulayabilirler.

• Artan rekabet gücü: Büyük verilerden toplanan bilgiler, şirketlerin maliyetten tasarruf etmesine, müşteri memnuniyetini artırmasına, daha iyi ürünler üretmesine ve iş operasyonlarında yenilik yapmasına yardımcı olabilir.

Büyük veri nasıl çalışır?

Büyük veri, analizi iş süreçlerini iyileştirmek için ilgili ve faydalı bilgiler sağladığında etkilidir. Büyük veri dönüşümüne hazırlanırken işletmelerin sistem ve süreçlerinin büyük veriyi toplamak, depolamak ve analiz etmek için yeterince hazır olmasını sağlamaları gerekiyor.

  Büyük veri toplama:Büyük verilerin çoğu, farklı ve tutarsız kaynaklardan toplanan devasa yapılandırılmamış veri kümelerinden oluşur ve disk tabanlı veritabanları ve geleneksel veri entegrasyon mekanizmaları bunların yönetilmesi için uygun değildir. Büyük veri yönetimi, büyük verileri toplamak için bellek içi veritabanı çözümlerinin ve özel yazılım çözümlerinin benimsenmesini gerektirir.

  Meta verileri depolama: Birçok işletme şirket içi depolama çözümleri kullanıyor ve bu depoları büyük veri işleme ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde yeniden kullanarak kaynaklardan tasarruf etmeyi umuyor. Ancak meta veriler, boyut veya bellekle sınırlı olmadığında en iyi şekilde çalışır. Bulut depolama çözümlerini başlangıçtan itibaren büyük veri modellerine dahil etmeyen işletmeler genellikle aylar sonra pişman oluyor.

  Büyük veri analizi: Büyük veriyi analiz etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanmadan, bu verinin potansiyelinden tam olarak yararlanmak mümkün değildir. Büyük veriden elde edilen bilgilerin uygulanabilir ve değerli olabilmesi için hızlı bir şekilde sağlanması gerekmektedir. Analiz süreçleri aynı zamanda optimal olmalı ve geçmiş deneyimlerden düzenli olarak ders alabilmelidir; Yalnızca yapay zeka ve modern veri tabanı teknolojileri kullanılarak elde edilebilecek çıktılar.

Büyük verinin kullanım alanları nelerdir?

Büyük verinin sağladığı bilgi ve derin öğrenme hemen hemen her işletme veya sektör için faydalı olabilir. Ancak karmaşık operasyonel faaliyetlere sahip büyük kuruluşlar genellikle Büyük Veriden en iyi şekilde yararlanabilirler.

Finans :Büyük veri, özellikle ticaret ve yatırım, vergi reformu, dolandırıcılık tespiti, risk analizi ve otomasyon alanlarında finansal hizmetler alanının değiştirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Büyük veri aynı zamanda müşteri memnuniyetini ve deneyimini geliştirmek için gereken değerli bilgileri elde etmek amacıyla verileri ve müşteri geri bildirimlerini analiz ederek finans sektörünün dönüşmesine de yardımcı oldu. İşlemsel veri kümeleri dünyanın en hızlı büyüyen ve en büyük veri kümeleri arasındadır. Gelişmiş büyük veri yönetimi çözümlerinin artan kullanımı, bankaların ve finans kuruluşlarının bu verileri korumasına ve hem müşterilere hem de işletmelere faydalı olacak şekilde kullanmasına yardımcı oluyor.

Sağlık ve tedavi :Büyük veri analizi, sağlık profesyonellerinin daha doğru ve kanıta dayalı teşhisler koymasını sağlar. Ayrıca hasta bakımı ve bu alandaki araştırmaların maliyeti yüksek olduğundan hastane yöneticileri büyük veri yardımıyla trendleri tespit ederek riskleri yönetebilir ve gereksiz maliyetleri en aza indirebilir.

Enerji ve tesisler :ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’ndan alınan verilere göre, kamu hizmetleri ölçümlü cihazlara 1,4 milyar dolardan fazla para harcıyor ve genellikle analog sayaçlara ve aralıklı manuel okumalara güveniyor. Akıllı sayaçlar günde birçok kez dijital veri sağlar. Ayrıca bunların analizi yapılarak daha verimli enerji tüketimi ve daha doğru fiyatlandırma ve tahmin yapılması sağlanabilir.

Yapay zeka ve makine öğreniminin büyük veriyle ilişkisi nedir?

Büyük veri yönetimi, büyük miktardaki farklı ve karmaşık bilgiyi anlamlı bir şekilde işleme ve analiz etme yeteneğine sahip sistemlere bağlıdır. Bu bakımdan büyük veri ile yapay zekanın bir ölçüde karşılıklı ilişkisi bulunmaktadır. Düzenlenecek ve analiz edilecek yapay zekanın olmadığı büyük verinin pek pratik bir kullanımı olmayacaktır ve yapay zeka analizinin doğruluğu, büyük verideki veri setlerinin boyutuna bağlıdır.

İlginizi çekebilir: Yapay Zeka Nedir?

Makine öğrenimi algoritmaları ayrıca alınan verileri tanımlar ve bunların içindeki kalıpları tanımlar. Bu bilgiler iş kararlarının alınmasına ve süreç otomasyonuna yardımcı olur. Makine öğrenimi büyük verinin yardımıyla büyüyor çünkü veri kümesi ne kadar güçlü olursa sistemin öğrenmesi ve süreçlerini sürekli olarak geliştirmesi ve uyarlaması için o kadar fazla fırsat olur.