Büyük Veri ve Analitik

Özellikle mobil iletişimin ve sensör teknolojilerinin hayatımıza girmesinden sonra dünyada üretilen veri miktarı büyük ölçüde arttı. Bu oran o kadar yüksek ki her iki senede geçtiğimiz tüm yıllarda üretilenden daha çok veri üretiliyor. Üretilen bu veriler alışkın olduğumuz verilerden de farklılar. Alışkın olduğumuz veriler daha çok karakter temelli ve içindeki bilginin ne olduğu tanımlanmış (yapısal) iken yeni veri tipleri daha çok görüntü, ses içerikli ve tanımlı (yapısal) değiller. Yeni tip veriler tipleri dışında, çok büyük miktarda olmaları ve çok yüksek hızda üretilmeleri gibi özellikleri ile de alışkın olduğumuz verilerden ayrılıyorlar.

Diğer yandan bu veriler çok önemli. Üretildikleri yerler açısından ya bir sistem ile ilgili bilgileri içeriyorlar. Ya da bir insan ile bu verileri işleyebilmek, kendi işimiz açısından yararlı hale getirebilmek bizi rakiplerimizin önüne geçirebilecek önemli bir araç.

Büyük Veri

Mevcut sistemlerimiz ile bu verileri işlemek ise olanaklı değil, bu yüzden yeni tip bu verileri işlemek, farklı veriler arasından işimize yarayacak örüntüleri, eğilimleri belirlemek amacı ile yeni teknolojiler geliştirildi. Bu iş için geliştirilen teknolojilerin tümüne birden büyük veri adı veriliyor.

Büyük Veri teknolojisinin temelinde farklı kaynaklardan gelen bütün verileri tek bir yerde toplamayı amaçlayan Hadoop teknolojisi yer almakta. Bu verileri Hadoop içine almak için gerekli olan araçların yanı sıra, aldıktan sonra işlemek, analiz etmek ve anlamlandırmak için gereken araçlar da büyük verinin bir parçası.

Büyük verinin getirdiği önemli bir yenilik de üzerinde işlem yapacağınız verilerin sizin tarafınızdan üretilmiş olmasının gerekli olmaması. Doğal olarak kendi işiniz ile ilgili üretmiş olduğunuz verilerden faydalanacaksınız ancak buna ek olarak diğer kaynaklardan (sosyal medya, GPS gibi) veri almanız ve tüm bu verileri karşılaştırarak kendiniz/işiniz için yararlı hale getirmeniz amaçlanıyor.

Sağlık Sektörü

Sağlık sektöründe özellikle farklı hastaların bilgilerinin karşılaştırılması ile hangi tip hastaların hangi tedavilere olumlu yanıt verdiklerinin belirlenmesi, olumsuz cevap veren hastalarda başka tip tedavilerin denenerek hem zaman kazanılması hem de tedavi şansının arttırılması. Mevsim geçişleri, hava koşulları gibi ektenler ile oluşacak mevsim hastalıkları, kaza gibi durumların önceden tahmin edilerek hem bu durum için hazırlık yapılması hem de zamanında uyarılar ile etkilerinin azaltılması.

Sigortacılık Finans

Sigorta firmaları müşterileri hakkında ne kadar çok bilgi sahibi olurlarsa onlara uygun çözümler üretmeleri o kadar kolay olmaktadır. Müşterilerinin risklerini doğru analiz edebilmek hem firma açısından hem de müşterileri açısından en uygun çözümün sunulmasında en önemli etkendir. Büyük veri ile her müşterinin riskleri ayrı ayrı analiz edilebilmekte, en uygun çözümler sunulabilmektedir. Finans sektöründe durum farklı değildir. Müşterilerine doğru zamanda doğru ürünlerle erişebilmeleri için finans kurumlarının hem müşterilerini işlerini iyi bilmeleri hem de bu bilgilerini ekonominin genel durumu, kendi kurumlarının hedefleri ile birleştirmeleri gerekmektedir. Bu ancak büyük veri uygulamaları ile sağlanabilecek ve devam ettirilebilecek bir durumdur.

Sonuç

“Büyük Veri” çözümleri her firma için özel olarak, firmanın sektörüne, hedeflerine ve imkanlarına göre hazırlanmaktadır. Destek A.Ş, şirketinizi rekabette bir adım öne çıkaracak çözümler sunmak için birlikte çalışmayı amaçlamaktadır.

Üretim Sektörü

Alıcılardan gelen verilerin işlenmesi ile koruyucu bakım süreçlerinde yapılan iyileştirmeler, arıza olmadan erken uyarıları değerlendirerek iş ve para kaybının önlenmesi, daha iyi talep tahmini yapabilmek, buna bağlı olarak hammadde ve üretim süreçlerinin daha verimli planlanabilmesi.

Büyük Veri ve Analitik (Big Data and Analytics), devasa boyuttaki verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi sürecini ifade eder. Büyük veri, genellikle geleneksel veri işleme yöntemleriyle yönetilemeyecek kadar büyük, karmaşık ve çeşitli veri setlerinden oluşur. Bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarılması, iş stratejilerini yönlendirmek, karar verme süreçlerini iyileştirmek ve yenilikçi çözümler geliştirmek için kullanılır.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, genellikle 4V kavramıyla tanımlanır:

1. Hacim (Volume): Büyük veriler, çok büyük boyutlarda olabilir. Özellikle dijital dünyada her gün milyarlarca veri oluşturuluyor. Bu, petabaytlarca veri anlamına gelebilir. Verinin büyüklüğü, depolama ve işleme için özel çözümler gerektirir.
2. Çeşitlilik (Variety): Büyük veri, yapılandırılmış (örneğin veritabanları), yapılandırılmamış (örneğin sosyal medya gönderileri, videolar) ve yarı yapılandırılmış (örneğin e-postalar, XML dosyaları) veri türlerini kapsar. Bu, verilerin farklı kaynaklardan ve farklı formatlarda toplanıp işlenmesini gerektirir.
3. Hız (Velocity): Büyük veri genellikle çok hızlı bir şekilde üretilir ve işlenir. Gerçek zamanlı veya yakın gerçek zamanlı analiz gerektiren veriler bu kategoriye girer. Örneğin, sosyal medya etkileşimleri anlık olarak analiz edilmek istenebilir.
4. Doğruluk (Veracity): Büyük veri, zaman zaman güvenilmez ya da eksik olabilir. Bu verilerin doğruluğu, anlamlı bilgiler elde etmek için kritik öneme sahiptir. Yanıltıcı veya eksik veriler, yanlış sonuçlara yol açabilir.

Bazı kaynaklar, bu 4V’ye Değer (Value) ve Değişkenlik (Variability) gibi ek özellikler de eklemektedir. Değer, verilerin işlenip analiz edildikten sonra iş stratejilerine katkıda bulunma potansiyelini ifade eder.

Büyük Veri Kaynakları

• Sosyal Medya: Facebook, Twitter, Instagram gibi platformlar aracılığıyla milyonlarca kullanıcı her gün büyük miktarda veri üretir. Kullanıcı davranışları, beğeniler, yorumlar ve paylaşımlar analiz edilerek müşteri eğilimleri hakkında bilgi edinilebilir.
• İnternet Trafiği: Web sitelerinin ziyaretçi verileri, kullanıcı etkileşimleri, tıklama davranışları ve arama motoru sonuçları büyük veri analizleri için önemli bir kaynaktır.
• Makine ve Sensör Verileri (IoT): Nesnelerin interneti (IoT) cihazları, makineler ve sensörler büyük miktarda veri üretir. Bu veriler, endüstriyel sistemlerin optimizasyonu, akıllı şehir çözümleri ve sağlık sektöründe hasta takibi gibi alanlarda kullanılır.
• Finansal İşlemler: Bankalar, kredi kartı işlemleri, borsa verileri ve diğer finansal hareketler büyük veri analizleri için önemli veri kaynaklarıdır. Finansal dolandırıcılık tespiti, yatırım stratejileri ve risk analizi gibi konularda kullanılır.
• Mobil Cihazlar: Akıllı telefonlar ve mobil uygulamalar, kullanıcıların konum verileri, uygulama kullanımları ve çevrimiçi aktiviteleri hakkında büyük miktarda veri üretir.

Büyük Veri Analitiği

Büyük veri analitiği, büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılan yöntem ve teknikleri içerir. Bu analizler, ham veriyi değerli bilgilere dönüştürerek işletmelerin daha iyi kararlar almasını sağlar.

1. Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics):

• Geçmiş verileri analiz ederek “Ne oldu?” sorusuna cevap arar. Örneğin, satış raporları ya da müşteri davranışlarına dair özetler sağlar. Bu analiz türü, verilerden özet bilgi elde ederek genel eğilimleri ve kalıpları anlamayı amaçlar.

2. Teşhis Edici Analitik (Diagnostic Analytics):

• Tanımlayıcı analizdeki sonuçların neden meydana geldiğini analiz eder. “Neden oldu?” sorusunu cevaplar ve olası neden-sonuç ilişkilerini ortaya çıkarır.

3. Tahmine Dayalı Analitik (Predictive Analytics):

• Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmeye çalışır. Örneğin, müşteri davranışlarının gelecekte nasıl değişeceğini tahmin eder. Makine öğrenimi algoritmaları sıkça kullanılır.

4. Önerici Analitik (Prescriptive Analytics):

• Gelecekte alınması gereken en iyi kararları önerir. Bu analiz türü, karar verme sürecine yönelik somut önerilerde bulunarak işletmelerin stratejilerini optimize etmeye yardımcı olur. Optimizasyon algoritmaları ve simülasyonlar kullanılır.

Büyük Veri Teknolojileri ve Araçları

1. Hadoop:
   • Açık kaynaklı bir yazılım çerçevesi olan Hadoop, büyük veri setlerinin dağıtık olarak işlenmesini sağlar. Veriler, birden fazla makineye dağıtılır ve paralel işleme ile analiz edilir.
2. Apache Spark:
   • Hadoop’a alternatif olarak, büyük veriyi daha hızlı işleyebilen bir dağıtık işlem platformudur. Özellikle bellek içi hesaplama yetenekleri sayesinde gerçek zamanlı analizlerde tercih edilir.
3. NoSQL Veritabanları:
   • Geleneksel veritabanlarından farklı olarak büyük, çeşitli ve yapılandırılmamış verilerin saklanmasını sağlar. MongoDB, Cassandra ve Couchbase gibi veritabanları büyük veri uygulamalarında yaygındır.
4. Makine Öğrenimi:
   • Büyük veri analitiği, makine öğrenimi algoritmalarından yoğun olarak faydalanır. Bu algoritmalar, verilerden öğrenerek otomatik tahminler yapabilir ve büyük veri içindeki kalıpları tanıyabilir.
5. Data Lakes:
   • Yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerin saklanabileceği devasa veri depolarıdır. Data lake’ler, daha sonra işlenmek üzere büyük miktarda veriyi toplar.
6. Veri Görselleştirme:
   • Büyük veri analizlerinin sonuçları, Tableau, Power BI ve D3.js gibi veri görselleştirme araçları kullanılarak grafiksel olarak sunulur. Bu, karmaşık verilerin daha anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olur.

Büyük Veri Kullanım Alanları

1. Müşteri Analitiği:
   • Müşteri davranışlarını anlamak ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak için kullanılır. Örneğin, e-ticaret siteleri büyük veri analitiği ile müşteri tercihlerini analiz eder ve önerilerde bulunur.
2. Sağlık Sektörü:
   • Hasta verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunar ve hastalıkların erken teşhisinde yardımcı olur. Büyük veri ayrıca ilaç geliştirme süreçlerinde de kullanılır.
3. Finans:
   • Finansal dolandırıcılıkları tespit etme, yatırım stratejileri geliştirme ve risk yönetimi için kullanılır. Bankalar ve sigorta şirketleri, büyük veriden faydalanarak daha güvenli ve karlı kararlar alabilir.
4. Endüstriyel İmalat:
   • Üretim süreçlerinde verimliliği artırmak için makine ve sensör verilerini analiz eder. IoT ile entegrasyon, büyük veriyi kullanarak akıllı üretim ve bakım süreçlerini optimize etmeye yardımcı olur.
5. Perakende:
   • Stok yönetimi, satış analizleri ve müşteri deneyimini iyileştirmek için kullanılır. Perakendeciler, satış eğilimlerine dayalı olarak talep tahminlerinde bulunabilir ve envanterlerini optimize edebilirler.

Büyük Veri ve Analitiğin Geleceği

Büyük veri analitiği, yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyonun birleşimi ile gelecekte daha da gelişecektir. Nesnelerin interneti (IoT) cihazlarının çoğalmasıyla veri miktarı katlanarak artacak ve bu verilerin anlamlandırılması iş dünyasında devrim yaratacaktır. Ayrıca, gizlilik ve güvenlik konuları da büyük verinin yönetiminde önemli bir rol oynayacaktır. Özellikle veri gizliliği ile ilgili regülasyonların (örneğin GDPR) artması, büyük verinin yönetilmesi ve analiz edilmesi süreçlerini daha da karmaşık hale getirebilir.

Büyük veri, modern iş dünyasında rekabet avantajı sağlamak için kritik bir kaynak haline gelmiştir. Doğru analizler ve stratejik yaklaşımlarla büyük veri, işletmelerin geleceği şekillendirmelerine yardımcı olacaktır.