Büyük Veri nedir? Büyük Veri Analitiği Neden Önemli?

Yüzyıllardan beri veriler hayatımızda önemli bir rol oynamaktadır. Bu, günlük olarak 2,5 kentilyon bayt veri oluşturduğumuzu söyledi. Bu, dünyadaki verilerin %90'ının yalnızca son iki yılda oluşturulduğu anlamına gelir. Ve geleneksel yöntemlerle analiz edilemeyecek kadar büyük olan bu devasa hacimli veri kümesine Büyük Veri denir. Bu yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri incelemek için Büyük Veri analitiği tekniği kullanılır.

Bu yazımızda bu büyük hacimli verinin ne olduğunu, Büyük Veri Analitiğinin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu tartışacağız.

Büyük Veri nedir?

• Ürün mü?
• Bir takım araçlar mı?
• Sadece büyük işletmeler tarafından kullanılan bir veri seti mi?
• Büyük işletmeler büyük veri havuzlarıyla nasıl başa çıkıyor?
• Bu verinin boyutu nedir?
• Büyük veri analitiği nedir?
• Büyük veri ve Hadoop arasındaki fark nedir?

Büyük veri nedir sorusunun cevabını aradığımızda bu ve bunun gibi birkaç soru aklımıza geliyor. Tamam, son soru sorduğunuz şey olmayabilir, ancak diğerleri bir olasılık.

Bu nedenle, burada ne olduğunu, amacının veya değerinin ne olduğunu ve bu büyük hacimli veriyi neden kullandığımızı tanımlayacağız.

Günümüzde işletmeler rekabetçi, kârlı ve geleceğe hazırlıklı kalmanın yeni ve daha iyi yollarını arıyor ve sektör uzmanlarına göre Büyük Veri analitiği yeni fikirler öğrenmenin, yeni içgörüler elde etmenin ve eğrinin önünde kalmanın yollarını sunuyor.

Büyük Veri , işletmelere günlük bazda güç veren, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi ifade eder. Ancak önemli olan verinin boyutu değil, nasıl kullanıldığı ve işlendiğidir. İşletmelerin hareket etmesi için daha iyi stratejik kararlar almak için büyük veri analitiği kullanılarak analiz edilebilir.

Gartner'a göre:

Büyük veri, gelişmiş içgörü ve karar verme için uygun maliyetli, yenilikçi bilgi işleme biçimleri talep eden yüksek hacimli, yüksek hızlı ve yüksek çeşitlilikteki bilgi varlıklarıdır.

Büyük Verinin Önemi

Bir şeyi anlamanın en iyi yolu onun tarihini bilmektir.

Veriler yıllardır var; ancak konsept 2000'lerin başında ivme kazandı ve o zamandan beri işletmeler bilgi toplamaya, gelecekte kullanmak üzere ayrıntıları ortaya çıkarmak için büyük veri analitiği çalıştırmaya başladı. Böylece kuruluşlara hızlı çalışma ve çevik kalma yeteneği kazandırır.

Bu, Doug Laney'nin bu verileri üç Vs (hacim, hız ve çeşitlilik) olarak tanımladığı zamandı:

Hacim : Gigabaytlardan terabaytlara ve ötesine taşınan veri miktarıdır.

Hız: Veri işleme hızı hızdır.

Çeşitlilik: Veri, yapılandırılmıştan yapılandırılmamışa kadar farklı türlerde gelir. Yapılandırılmış veriler genellikle sayısal iken yapılandırılmamış verilerdir - metin, belgeler, e-posta, video, ses, finansal işlemler vb.

Bu üç V'nin büyük veriyi anlamayı kolaylaştırdığı yerde, bu büyük hacimli veriyi geleneksel çerçeveyi kullanarak ele almanın kolay olmayacağını bile açıkça belirttiler. Bu, Hadoop'un ortaya çıktığı ve aşağıdaki gibi bazı soruların ortaya çıktığı zamandı:

• Hadoop nedir?
• Hadoop, büyük verinin başka bir adı mı?
• Hadoop büyük veriden farklı mı?

Bütün bunlar ortaya çıktı.

Öyleyse, onları cevaplamaya başlayalım.

Büyük Veri ve Hadoop

Büyük veri ve Hadoop arasındaki ilişkiyi anlamak için örnek olarak restoran benzetmesini ele alalım

Tom yakın zamanda bir şefle birlikte günde 2 sipariş aldığı bir restoran açtı ve bu siparişleri kolayca halledebiliyor, tıpkı RDBMS gibi. Ancak zamanla Tom işi genişletmeyi ve dolayısıyla daha fazla müşteri çekmek için çevrimiçi siparişler almaya başladı. Bu değişiklik nedeniyle sipariş alma hızı arttı ve şimdi 2 yerine 10 sipariş almaya başladı. Aynı şey verilerde de oldu. Akıllı telefonlar, sosyal medya vb. gibi çeşitli kaynakların kullanıma sunulmasıyla birlikte veri büyümesi muazzam hale geldi, ancak ani bir değişiklik nedeniyle büyük siparişleri/verileri işlemek kolay değil. Bu nedenle, bu sorunla başa çıkmak için farklı türde bir stratejiye ihtiyaç duyulmaktadır.

Bu durumun farkında olan Tom bir çözüm düşünmeye başladı. Benzer şekilde, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte veriler endişe verici bir hızla üretilmeye başlandı. Büyük orandaki siparişleri idare etmek için Tom 4 şef daha tuttu. Her şey yolunda gidiyordu ama 4 şefin kullandığı yemek rafı aynı olduğu için darboğaz oluyordu, bu yüzden çözüm o kadar verimli değildi

Benzer şekilde, büyük veri kümeleri ile veri sorununun üstesinden gelmek için birden fazla işlem birimi kuruldu, ancak bu da merkezi depolama birimi darboğaz haline geldiğinden etkili olmadı. Bu, merkezi birim çökerse tüm sistemin tehlikeye gireceği anlamına gelir. Bu nedenle, hem veri hem de restoran için daha iyi bir çözüm aramaya ihtiyaç vardı.

Tom verimli bir çözümle geldi, şefleri küçük ve baş şef olmak üzere iki hiyerarşiye ayırdı ve her genç şefe bir yemek rafı atadı. Örneğin yemeğin makarna sosu olduğunu söyleyin. Şimdi, Tom'un planına göre, bir genç şef makarna hazırlayacak ve diğer genç şef sosu hazırlayacak. İleride hem makarnayı hem de sosu baş aşçıya teslim edecekler, burada baş şef her iki malzemeyi birleştirdikten sonra makarna sosunu hazırlayacak, son sipariş teslim edilecek. Bu çözüm Tom'un restoranı için mükemmel çalıştı ve Büyük Veri için bu Hadoop tarafından yapıldı.

Hadoop, verileri büyük ticari donanım kümelerinde dağıtılmış bir şekilde depolamak ve işlemek için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Hadoop, hata toleransı sağlamak ve darboğaz sorunuyla karşılaşmadan nihai bir sonuç vermek için verileri çoğaltmalarla dağıtılmış bir şekilde saklar. Şimdi, Hadoop'un Büyük Veri sorununu nasıl çözdüğü hakkında bir fikriniz olmalı, yani

• Büyük miktarda veri depolama.
• Verileri çeşitli formatlarda depolamak: yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış.
• Veri işleme hızı.

Peki bu hem Büyük Veri hem de Hadoop'un aynı olduğu anlamına mı geliyor?

İkisi arasında farklar olduğu için bunu söyleyemeyiz.

Büyük Veri ve Hadoop arasındaki fark nedir?

• Büyük veri, büyük miktarda veriyi temsil eden bir kavramdan başka bir şey değildir, oysa Apache Hadoop bu büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılır.
• Pek çok anlamı ile karmaşıktır, oysa Apache Hadoop bir dizi amaç ve hedefe ulaşan bir programdır.
• Bu büyük veri hacmi, Apache Hadoop farklı veri biçimlerini işlerken, birden çok biçime sahip çeşitli kayıtlardan oluşan bir koleksiyondur.
• Hadoop bir işleme makinesidir ve büyük veri hammaddedir.

Artık bu verilerin ne olduğunu, Hadoop ve büyük verilerin nasıl çalıştığını biliyoruz. Şirketlerin bu verilerden nasıl yararlandığını öğrenmenin zamanı geldi.

Şirketler Büyük Veriden Nasıl Yararlanıyor?

Bu büyük verinin şirketlerin ekstra avantaj elde etmesine nasıl yardımcı olduğunu açıklamak için birkaç örnek:

Coca Cola ve Büyük Veri

Coca-Cola, tanıtım gerektirmeyen bir şirkettir. Yüzyıllardır bu şirket, ambalajlı tüketim mallarında lider olmuştur. Tüm ürünleri dünya çapında dağıtılmaktadır. Coca Cola'nın kazanmasını sağlayan şeylerden biri veridir. Ama nasıl?

Coca Cola ve Büyük Veri :

Toplanan verileri kullanarak ve büyük veri analitiği ile analiz ederek Coca Cola, aşağıdaki faktörlere karar verebilmektedir:

• Meyve suyu ürünleri üretmek için doğru bileşen karışımının seçimi
• Restoran, perakende vb. yerlerde ürün tedariği
• Alıcı davranışını anlamak için sosyal medya kampanyası, sadakat programı
• Tedarik ve İK süreci için dijital hizmet merkezleri oluşturma

Netflix ve Büyük Veri

Netflix, diğer video akış hizmetlerinden bir adım önde olmak için sürekli olarak trendleri analiz eder ve insanların Netflix'te aradıklarını bulmalarını sağlar. Verileri şurada ararlar:

• En çok görüntülenen programlar
• Trendler, müşterilerin tükettiğini ve beklediğini gösterir
• Tanıtım görselleri, tıklamalar, izlemek için harcanan zaman
• Müşteriler tarafından programlarını izlemek için kullanılan cihazlar
• İzleyicilerin tıkınırcasına izlemeyi, parçalar halinde, arka arkaya veya tam bir dizi izlemeyi sevdiği şeyler.

Birçok video akışı ve eğlence şirketi için büyük veri analitiği, aboneleri elde tutmanın, gelirleri güvence altına almanın ve coğrafi konumlara dayalı olarak görüntüleyenlerin beğendiği içerik türlerini anlamanın anahtarıdır. Bu hacimli veriler yalnızca Netflix'e bu yeteneği kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda diğer video akış hizmetlerinin izleyicilerin ne istediğini ve Netflix ve diğerlerinin bunu nasıl sunabileceğini anlamalarına yardımcı olur.

Bunların yanı sıra, büyük veri analitiğinin aşağıdaki gibi doğru sonuçlar vermesine yardımcı olan aşağıdaki verileri depolayan şirketler vardır:

• Twitter sunucularına kaydedilen Tweetler
• Google tarafından izlenen araba yolculuklarından elde edilen bilgiler
• Yerel ve ulusal seçim sonuçları
• Yapılan tedaviler ve hastanenin adı
• Kullanılan kredi kartı türleri ve farklı yerlerden yapılan alışverişler
• İnsanlar Netflix, Amazon Prime, IPTV vb.'de ne zaman ve ne kadar süreyle izliyor?

Hmm, demek şirketler davranışlarımızı bu şekilde biliyor ve bizim için hizmetler tasarlıyorlar.

Büyük Veri Analitiği Nedir?

Kalıpları anlamak ve içgörüler elde etmek için büyük veri kümelerini inceleme ve inceleme sürecine büyük veri analitiği denir. Anlamlı bir korelasyon elde etmek için algoritmik ve matematiksel bir süreç içerir. Veri analitiğinin odak noktası, araştırmacıların bildiklerine dayanan sonuçlar çıkarmaktır.

Büyük veri analitiğinin önemi

İdeal olarak, büyük veri, çeşitli kaynaklardan toplanan geniş verilerin tahminlerini/tahminlerini ele alır. Bu, işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Verilerin kullanıldığı alanlardan bazıları makine öğrenimi, yapay zeka, robotik, sağlık, sanal gerçeklik ve diğer çeşitli bölümlerdir. Bu nedenle, verileri dağınık ve düzenli tutmamız gerekiyor.

Bu, kuruluşlara değişme ve büyüme şansı verir. İşte bu yüzden büyük veri analitiği popüler hale geliyor ve büyük önem taşıyor. Doğasına göre onu 4 farklı bölüme ayırabiliriz:

Buna ek olarak, büyük veri aşağıdaki alanlarda da önemli bir rol oynamaktadır:

• Yeni fırsatların belirlenmesi
• Kuruluşlarda veri kullanımı
• Daha yüksek kar ve verimli operasyonlar elde etme
• Etkili pazarlama
• Daha iyi müşteri hizmeti
• Rakiplere göre rekabet avantajları

Artık verilerin hangi alanlarda önemli bir rol oynadığını biliyoruz. Büyük verinin ve 4 farklı parçasının nasıl çalıştığını anlamanın zamanı geldi.

Büyük Veri Analitiği ve Veri Bilimleri

Verilerin analizi, makine öğrenimi, veri madenciliği, istatistik gibi gelişmiş tekniklerin ve araçların kullanımını içerir. Bu şekilde farklı kaynaklardan ve farklı boyutlarda elde edilen veriler analiz sağlamak için kullanılır.

Veri Bilimleri ise verileri işlemek için bilimsel yöntemleri içeren bir şemsiye terimdir. Veri Bilimleri, büyük verileri hazırlamak ve hizalamak için matematik, veri temizleme vb. gibi birden çok alanı birleştirir.

İlgili karmaşıklıklar nedeniyle veri bilimleri oldukça zordur, ancak küresel olarak üretilen bilginin benzeri görülmemiş büyümesiyle birlikte hacimli veri kavramı da gelişmektedir. Bu nedenle, büyük verileri içeren veri bilimleri alanı birbirinden ayrılamaz. Veri, yapılandırılmış, yapılandırılmamış bilgileri kapsarken, veri bilimleri belirli bilimsel alanları içeren daha odaklı bir yaklaşımdır.

İşletmeler ve Büyük Veri Analitiği

Talepteki artış nedeniyle, kuruluşların yeni fırsatlar bulmasına ve işlerini verimli bir şekilde yürütmeleri için yeni içgörüler kazanmasına yardımcı olduklarından, verileri analiz etmek için araçların kullanımı artmaktadır.

Ayrıca, müşteri odaklı şirketler, operasyonlarını iyileştirebilir ve daha fazla kar elde edebilir. Hadoop gibi araçlar, depolama maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur. Böylece iş verimliliğinin artması paradan, enerjiden tasarruf edilmesini ve daha hızlı karar alınmasını sağlar.

Büyük Veri Analitiğinin Gerçek Zamanlı Faydaları

Yıllar içinde veriler, aşağıdakiler arasında değişen sektörlerde veri kullanımının artması nedeniyle muazzam bir büyüme gördü:

• Bankacılık
• Sağlık hizmeti
• Enerji
• teknoloji
• Tüketici
• Üretme

Sonuç olarak, Veri analitiği bugün şirketlerin önemli bir parçası haline geldi.

İş Fırsatları ve büyük veri analitiği

Veriler hemen hemen her yerdedir, bu nedenle üretilen her türlü veriyi toplamak ve korumak için acil bir ihtiyaç vardır. Bu nedenle büyük veri analitiği, BT'nin sınırlarındadır ve işletmeleri geliştirmede ve karar vermede çok önemli hale gelmiştir. Verileri analiz etme konusunda yetenekli profesyoneller, bir fırsatlar okyanusuna sahiptir. Çünkü işletmelerin büyümesine yardımcı olan geleneksel ve yeni iş analitiği teknikleri arasındaki boşluğu doldurabilecekler onlar.

Büyük Veri Analitiğinin Faydaları

1. Maliyet azaltma
2. Daha İyi Karar Verme
3. Yeni ürün ve hizmetler
4. Dolandırıcılık tespiti
5. Daha iyi satış bilgileri
6. Piyasa koşullarını anlama
7. Veri doğruluğu
8. İyileştirilmiş Fiyatlandırma

Büyük veri analitiği nasıl çalışır ve temel teknolojileri

Tek bir teknoloji büyük verileri kapsayamaz, ancak bilgiden en fazla değeri elde etmek için verilere gelişmiş büyük veri analitiği uygulanabilir.

İşte en büyük oyuncular:

Makine Öğrenimi : Makine öğrenimi, bir makineyi daha hızlı ve doğru sonuçlar elde etmek için daha büyük, daha karmaşık verileri öğrenip analiz edecek şekilde eğitir. Yapay zeka kuruluşlarının bir makine öğrenimi alt kümesini kullanmak, bilinmeyen risklerden kaçınarak karlı fırsatları belirleyebilir.

Veri yönetimi: Kuruluşun içinde ve dışında sürekli akan verilerle, bunların yüksek kalitede olup olmadığını ve güvenilir bir şekilde analiz edilip edilemeyeceğini bilmemiz gerekir. Veriler güvenilir olduğunda, organizasyonu aynı sayfaya getirmek ve verileri analiz etmek için bir ana veri yönetimi programı kullanılır.

Veri madenciliği : Veri madenciliği teknolojisi, karmaşık iş sorularına yanıt almak için daha fazla analizde kullanılabilmesi için gizli veri kalıplarının analiz edilmesine yardımcı olur. Veri madenciliği algoritmasını kullanan işletmeler daha iyi kararlar verebilir ve hatta maliyetleri düşürerek geliri artırmak için sorunlu alanları tespit edebilir. Veri madenciliği, veri keşfi ve bilgi keşfi olarak da bilinir.

Hadoop: Hadoop, veri işleme ve veri uygulamalarının bilgisayar sunucularında organize bir şekilde depolanmasını yönetmeye yardımcı olan açık kaynaklı bir yazılımdır. Hadoop, makine öğrenimi, veri madenciliği vb. dahil olmak üzere gelişmiş büyük veri analitiği girişimlerini destekleyen önemli bir teknoloji haline geldi. Hadoop sistemi, verileri kolayca toplamak, işlemek ve analiz etmek için ekstra bir avantaj sağlayarak farklı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri biçimlerini işleyebilir.

Bellek içi analitik: Bu iş zekası (BI) metodolojisi, karmaşık iş sorunlarını çözmek için kullanılır. RAM bilgisayarın sistem belleğinden gelen verileri analiz ederek sorgu yanıt süresi kısaltılabilir ve daha hızlı iş kararları alınabilir. Bu teknoloji, veri toplama tablolarını depolama veya verileri indeksleme ek yükünü bile ortadan kaldırarak daha hızlı yanıt süresi sağlar. Yalnızca bu bellek içi analitik değil, aynı zamanda kuruluşun yinelemeli ve etkileşimli büyük veri analitiği yürütmesine de yardımcı olur.

Tahmine dayalı analitik: Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçları ve eğilimleri belirlemek ve tahmin etmek için mevcut verilerden bilgi çıkarma yöntemidir. veri madenciliği, modelleme, makine öğrenimi, yapay zeka gibi teknikler, geleceğe yönelik tahminler yapmak için mevcut verileri analiz etmek için kullanılır. Tahmine dayalı analitik, kuruluşların proaktif olmalarına, geleceği öngörmelerine, sonucu tahmin etmelerine vb. olanak tanır. Dahası, daha da ileri gider ve tahminden yararlanmak için eylemler önerir ve ayrıca tahminlerinden ve sonuçlarından yararlanmak için bir karar sağlar.

Metin madenciliği : Metin veri madenciliği olarak da adlandırılan metin madenciliği, yapılandırılmamış metin verilerinden yüksek kaliteli bilgi türetme sürecidir. Metin madenciliği teknolojisi ile daha önce fark etmediğiniz içgörüleri ortaya çıkarırsınız. Metin madenciliği, makine öğrenimini kullanır ve veri bilimcileri ve diğer kullanıcılar için büyük veri platformları geliştirmek ve yeni konuları keşfetmek için verileri analiz etmeye yardımcı olmak için daha pratiktir.

Büyük veri analitiği zorlukları ve çözülebilecekleri yollar

Her dakika büyük miktarda veri üretildiğinden, depolamak, yönetmek, kullanmak ve analiz etmek zor bir iş haline geliyor. Büyük işletmeler bile, büyük miktarda veri kullanımı yapmak için veri yönetimi ve depolama ile mücadele eder. Bu sorun, kuruluşların zorlukları belirlemesi ve bunları çözmek için çalışması gerekmesinin nedeni olan verileri depolamakla çözülemez:

1. Büyük verilerin yanlış anlaşılması ve kabul edilmesi
2. Büyük veri analitiği aracılığıyla anlamlı içgörüler
3. Veri depolama ve kalite
4. Verilerin güvenliği ve gizliliği
5. Gerçek zamanlı olarak anlamlı verilerin toplanması: Beceri eksikliği
6. Veri senkronizasyonu
7. Verilerin görsel temsili
8. Veri yönetiminde karışıklık
9. Büyük veriyi yapılandırma
10. Verilerden bilgi çıkarma

Büyük Verinin Kurumsal Faydaları

Büyük Veri, verileri düzenlemek için kullanışlı değildir, ancak işletmeler için çok sayıda fayda sağlar. İlk beş:

• Pazar eğilimlerini anlayın : Büyük veri ve büyük veri analitiğini kullanarak, kuruluşlar kolayca pazar eğilimlerini tahmin edebilir, müşteri tercihlerini tahmin edebilir, ürün etkinliğini, müşteri tercihlerini değerlendirebilir ve müşteri davranışına ilişkin öngörü elde edebilir. Bu bilgiler karşılığında satın alma kalıplarını, satın alma kalıplarını, tercihleri ​​ve daha fazlasını anlamanıza yardımcı olur. Bu tür önceden bilgi, işleri planlamaya ve yönetmeye yardımcı olur.
• Müşteri ihtiyaçlarını anlayın: Büyük Veri analitiği, şirketlerin daha iyi müşteri memnuniyetini anlamasına ve planlamasına yardımcı olur. Böylece bir işletmenin büyümesini etkiler. 7 gün 24 saat destek, şikayet çözümü, tutarlı geri bildirim toplama vb.
• Şirketin itibarını iyileştirme : Büyük veri, yanlış söylentilerle başa çıkmaya yardımcı olur, müşteri ihtiyaçlarına daha iyi hizmet sağlar ve şirket imajını korur. Büyük veri analitiği araçlarını kullanarak, müşteri ihtiyaç ve beklentilerini anlamaya yardımcı olan hem olumsuz hem de olumlu duyguları analiz edebilirsiniz.
• Maliyet tasarrufu sağlayan önlemleri teşvik eder: Büyük Veriyi dağıtmanın ilk maliyetleri yüksektir, ancak getiriler ve kazançlı öngörüler ödediğinizden daha fazladır. Büyük Veri, verileri daha etkin bir şekilde depolamak için kullanılabilir.
• Verileri kullanılabilir hale getirir : Büyük Verideki modern araçlar, gerçek zamanlı olarak gerekli veri bölümlerini yapılandırılmış ve kolay okunabilir bir biçimde her zaman sağlayabilir.

Büyük Verinin Kullanıldığı Sektörler:

• Perakende ve E-Ticaret
• Finans Hizmetleri
• Telekomünikasyon

Çözüm

Bununla, büyük verinin ne olduğuna dair belirli bir tanım olmadığı sonucuna varabiliriz, ancak yine de büyük miktarda verinin büyük veri olduğu konusunda hemfikir olacağız. Ayrıca, zamanla bilgi birikimini artırmaya ve karlı bir sonuca varmaya yardımcı olduğu için büyük veri analitiğinin önemi artmaktadır.

Büyük verilerden yararlanmak istiyorsanız, Hadoop'u kullanmak kesinlikle yardımcı olacaktır. Çünkü büyük veriyi nasıl yöneteceğini bilen ve anlaşılır hale getiren bir yöntemdir.