Big Data nedir? Büyük veri analitiği neden bu kadar önemli?

Big Data kavramı hayatımıza çok hızlı şekilde girdi. Teknolojik gelişmeler ile internet üzerinden elde edilebilen veriler, çok yüksek seviyelere ulaştı. İnternet üzerine girdiğimiz, arama yaptığımız ve hatta internet açıkken konuştuklarımız bile depolanıp kişisel verilerimiz ile eşleştirilebiliyor.

Nasıl mı? Big Data’nın gizemli dünyasına hoş geldiniz. Öyleyse "Big Data nedir?" sorusunun cevabını alma zamanımız geldi.

Büyük veri (big data) nedir? neden önemlidir?

Big Data Türkçe diline "Büyük Veri" olarak çevrilir. İnternet üzerinde farklı kaynaklardan toplanan verilerin, belli algoritmalar ile anlamlı ve işlenebilir hale getirilmiş biçimlerini ifade eder. Başka bir ifade ile dijital ortamda elde edilen veri yığınının işlenip sınıflandırılmasıyla kullanılabilir bilgi kaynaklarına dönüştürülmüş biçimleridir.

Bu kaynakların başında sosyal medya platformları, internet siteleri, kaydedilen fotoğraflar, banka işlemleri ve videolar gelmekle birlikte, bugün bu kaynakları geliştirmek için yoğun bir çalışma vardır. Aksi halde, internetiniz açık iken yaptığınız konuşmalar akabinde, sosyal medya hesaplarınızda konu ile ilgili reklamlar çıkmasını nasıl açıklayabiliriz?

Big Data tam anlamıyla bir hazinedir. Bu verilerin işlenmesi ile hangi saatte ne yapmaktan hoşlandığınız, ihtiyaç duyduğunuz ya da duyabileceğiniz ekipmanlar, hizmetler, en son arama yaptığınız ürünler, geçen sene nereye tatile gittiğiniz ve benzeri bilgi kişisel verileriniz ile eşleştirilebilir. 

Bu veriler mikro düzeyde ticari şirketler tarafından makro ölçekte ise devletler tarafından farklı şekillerde kullanılabilir. Veriler toplumsal fayda ve toplum yararına araştırmalar için kullanıldığında büyük bir sosyal fayda yaratacağı açıktır.

Büyük veri analizi temel süreç adımları

"Büyük veri nedir?" sorusunun yanıtını aldığımıza göre şimdi biraz daha işin mutfağına girebiliriz.

Veri kısaca ham bilgi parçalarını ifade eder. Bilgi toplamak önemli bir iş olsa da bu parçalar tek başlarına herhangi bir şey ifade etmez. Verilerin anlamlı ve kullanılabilir bir hale getirilmesi veri analizi ile mümkündür.

Veri analizi, temel olarak veri madenciliği ve iş zekası bileşenlerinden oluşur. Veri madenciliği, veri yığınları arasında bilgiyi kazarak faydalı olana ulaşma işidir. Bu işlem belli düzeyde kayıplar ile yapılırken, veri madenciliği çalışmaları ise bu kayıpları minimize etmek için uğraşır. İş zekası (Business Intelligence), veri yığınını iş amacıyla faydalı bilgiye dönüştüren işlemlerin tümünü içerir.

Bu işlemler için öncelikle veri noktaları karşılaştırılarak verilerin birbiri ile ilişkisi tespit edilir. Veriler, geliştirilen yapı modellerinde işlenir. Simülasyonlar üzerinden veri noktalarının yerleri değiştirilerek sonuçlar izlenir.

Big data hangi alanlarda kullanılıyor?

Büyük Verinin kullanımı her geçen gün yaygınlaşmaktadır. Genel olarak tüketici eğilimlerini tespit etmek, günün trendlerini izlemek, sektörel ya da tüketici bazlı araştırmalar yapmak amacıyla kullanılır. Bunların yanında bilimsel amaçlı kullanımlar da yaygınlaşıyor diyebiliriz. Örneğin, kamusal sağlık hizmetlerinde çok sayıda kayıt ve görüntünün analizi hastalıkların erken teşhis edilmesi ve ilaçların geliştirilebilmesi konusunda önemli gelişmeler sağlar. 

Eğitim hizmetlerinde de var olan ya da geliştirilen yeni yöntemlerin eğitime katkısı ve verimliliğini ölçmek için Büyük Veri kullanımı gün geçtikçe artıyor.

Büyük veri ve iş analitiği

Elimizde bulunan veri yığınının analiz edilerek raporlanması sürecinin tümüne iş analitiği denir. İş zekası ile iş analitiğini birbirinden ayıran en önemli nokta, ilkinin açıklamaya ikincisinin ise belli tahminler çerçevesinde yol haritası çizmeye yönelik olmasıdır.

Bunu gerçekleştirebilmek için, iş analitiği çözümleri birçok farklı kaynaktan elde edilen verileri işleyerek, geleceğe yönelik tahminler oluşturur ve doğru reçetelerin sunulmasını sağlar.

İş Analitiği çözümlerini değerlendirirken görselleştirme, ölçeklendirilebilme, analiz yetisi, öngörü kapasitesi ve veri güvenliği konularına önem verilmelidir.