Big Data (Büyük Veri) Nedir? Nerelerde ve Nasıl Kullanılır?

İnsanlık tarihinden itibaren dünyayı şekillendiren birçok güç olmuştur. Ateşin, buharlı makinelerin ve elektriğin icadı gibi gelişmeler bu şekillendirici gücün en büyük örnekleridir. Yakın dönemde ise güç kavramı çok farklı bir yöne evrilmiştir. Kas gücünden makineleşmeye, makineleşmeden veriye dayalı bir hal almıştır. Endüstri 4.0 denilen veriye dayalı, verinin her şey olduğu bir dönemdeyiz. Bu dönemin ise en önemli kavramı “Big Data” yani “Büyük Veri”dir. Büyük veriyi daha ayrıntılı şekilde ele alalım.

Big Data (Büyük Veri) Nedir?

Büyük veri, verilerin anlamlı hale getirilmiş halidir. Veriler analiz edilir, sınıflandırılır, işlenir ve böylelikle bir veri yığını halinde değil anlamlandırılmış bir halde kullanılabilir bilgi kaynaklarına dönüşür. Veriler üç aşamalı olarak Big Data haline gelir; 

• Birleştirme: Bu aşamada birçok kaynaktan gelen veriler bir araya getirilir.
• Yönetme: Verilerin yönetilmesi aşamasıdır. Büyük veri denilince aklınıza gelmesi gereken birkaç döküman olmamalıdır. Yüzlerce kaynaktan gelen milyonlarca veridir. Bu kadar büyük bir verinin depolanması gerekmektedir. Bu işlemi şirketler kendi içlerinde ya da bulut kullanarak çözmektedirler. Günümüzde her iki şekilde de depolama yapmakta olanlar vardır.
• Analiz Etme: Analiz edilmeyen hiçbir verinin anlamı yoktur. Yalnızca depolamak bir veriyi anlamlı hale getirmez. Bu sebeple büyük verinin en önemli analiz etme adımıdır.

Big Data’nın Temel Özellikleri Nelerdir?

Büyük veri beş ana bileşenden oluşmaktadır. Bunlar şu şekilde listelenebilir:

• Volume (Hacim): Verinin miktarı için kullanılan terimdir. Bu veri miktarı işlenen veriye göre artıp azalmaktadır.
• Velocity (Hız): Verininin alınma ve işlem yapılma süresine hız denir. Hız oranı ne kadar yüksekse o kadar değerlidir. Günümüzde gerçek zamanlı hızla çalışan birçok cihaz bulunmasının sebebi hızın önemli bir bileşen olmasıdır.
• Variety (Çeşitlilik): Veri türünün birden fazla olması çeşitliliğine örnektir. Örneğin bir metin ve ses iki veri türüdür.
• Verification (Doğrulama): Son zamanlarda çıkan veri güvenliğini ifade eden bir terimdir. Bu terim doğrultusunda verinin kimler tarafından görünüp işlenebileceği, verinin doğruluğu konuları ele alınmaktadır.
• Value (Değer): Veri anlamlı olduğu kadar değerlidir. Değerli olan veri de kuruma değer katar. Kurumun ihtiyacını karşılamayan gereksiz veri yığınları değersizdir.

Big Data (Büyük Veri) Neden Önemlidir?

Veri günümüzde yeri doldurulamaz bir öneme sahiptir. Turizmden sanayiye, eğitimden sağlığa her sektörde verinin önemi göz ardı edilemez bir boyuttadır. Endüstri 4.0 ve öncesinde tüketici odaklı değil iş odaklı bir düzen vardı. Bu düzen doğrultusunda üretilen ürün vardı ve bu ürün satılırdı. Talep doğrultusunda ürünün üretimi arttırılır ya da azaltmalıdır. Fakat günümüzde her alanda çok büyük bir rekabet söz konusu bu sebeple ürün üretmek değil ürünü tüketici isteklerine göre üretmek önemli hale geldi. Tüketiciyi anlamak, beğenilerini öğrenmek, ihtiyaçlarını ve ihtiyacı olabilecek zamanları bulmak önemli hale geldi. Bir örnekle ele alabiliriz. 

Bir elbise almak istiyorsunuz diyelim. İnternet sitesinden yalnızca bir elbiseye baktınız. Sistem bunu algılar ve sizin önünüze elbise getirir. Diyelim ki bebek bezi, mama, bebek kıyafetleri üzerine bir arama yaptınız. Sistem sizin bir ebeveyn olduğunuzu algılar ve size bebek ürünlerini daha çok gösterir. Bu örnekler büyük verinin yalnızca küçük bir kısmını oluşturur.

Büyük Veri Teknolojileri ve Veri Analitiği

Büyük verilerin analizini kolay bir şekilde yönetmek için geliştirilen çeşitli teknolojiler ve araçlar bulunmaktadır. Bu araç ve teknolojilerden bazıları şunlardır;

• Hadoop: Büyük verinin depolanması ve işlenmesi için açık kaynaklı bir platformdur.
• Spark: Gerçek zamanlı olarak büyük verilerin işlenmesi kolaylaştıran bir veri işleme moturudur. Hadoop platformuna göre çok daha fazla hızlı şekilde çalışır.
• NoSQL Veritabanları: Yapısal olmayan verileri depolamak ve yönetmek için kullanılır.
• Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Büyük veri analitiğinde kullanılan yöntemler arasında veri madenciliği ve makine öğrenimi de yer alır. Bu teknikler, veri setlerindeki örüntüleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılır.
• Görsel Analitik Araçları: Veri analizini görsel olarak anlamak için kullanılan araçlardır. Tableau ve Power BI, görsel analitik araçlarına örnek olarak gösterilebilir.

Big Data (Büyük Veri) Kullanım Alanları Nelerdir?

Büyük veri günümüzde her alanda kullanılmaktadır. Elinizdeki telefonlardan sanayi sektöründe kullanılan cihazlara kadar büyük veri yer almaktadır. En basit örnek ise aslında çok uzaklarda değil evlerinizin içerisindedir. Araca bindiğimizde evinize ulaşmadan evin havalandırılması, ısının ayarlanması akıllı cihazların varlığını sizlere göstermektedir. Evin içine girdiğimizde ışığın otomatik olarak yanması, akıllı robot süpürgelerinin evin her alanın haritasını çıkarıp temizlik yapması kullanım alanlarına örnek olarak verilebilir.

Gerek günlük yaşantınızda gerekse de iş hayatınızda işinizi kolaylaştıracak büyük veri oldukça önemli bir yere sahiptir. Teknolojinin giderek gelişmesi ve genişlemesiyle birlikte kullanım alanlarında artış görülmesi muhtemeldir.