Big Data (Büyük Veri) Nedir?
Teknolojinin gelişmesi ve dijitalleşmenin yaygınlaşmasıyla birlikte artan veri hacmi, big data kavramının ortaya çıkmasına yol açtı.
Verilerin analiz edilir ve çeşitli anlamlar çıkarılır. Verilerin işlenebilir biçimine big data denir. Peki big datayı oluşturan verilerin kaynakları nelerdir? Bu veriler; günlük hayatta kullandığınız sosyal medya uygulamalarından, araştırmalardan, arama motoru geçmişinden, blog sayfalarından, forumlardan, gözlem ve deneylerden veya diğer benzeri kaynaklardan elde edilir. Aslında gün içinde farkında olmadan sürekli veri ürettiğiniz doğrudur.
Big Datanın Kullanım Alanları Nelerdir?
Big data; bankacılık, sigortacılık, perakende, üretim, eğitim ve sağlık gibi pek çok sektörde müşterilerin davranışlarını analiz etme, satış stratejileri belirleme, ürün geliştirme, tahmin yapma, makine öğrenimi ve operasyonel verimlilik sağlama amacıyla kullanılır. Çeşitli kaynaklardan toplanan veriler anlamlı ve işlenebilir hale geldikten sonra verilerin birbiriyle olan ilişkileri incelenir. Ardından firmanın veriyi kullanma amacına göre veri üzerinde farklı senaryolar uygulanabilir. Büyük veriyi etkili olarak kullanan firmalar, müşteri davranışlarını ve operasyonel gidişatını analiz ederek bu incelemeler doğrultusunda karar alabilir. Alınan kararlar verilere dayalı olduğundan firmalar, karar sürecini daha iyi yöneterek stratejik planlamalar yapabilir. Böylelikle hem operasyon hem de müşteri tarafı incelenmiş olur ve firmalar kaynak yatırımını gerekli yerlere yaparak maliyetlerini düşürebilir. Big data ile maliyetlerin azalması, reklam stratejilerinin gelişmesi, iş gücünden tasarruf edilmesi ve taleplere uygun ürün geliştirmesi yapmak mümkündür.
Big Datanın Bileşenleri
Big datayı oluşturan bileşenler şunlardır:
- Variety (Çeşitlilik): Veri kaynakları ve veri tipleri farklı formatlara sahiptir. Dolayısıyla telefon, bilgisayar ve tablet, ev aletleri gibi elektronik cihazlardan gelen veriler; farklı tip ve dilde ortaya çıktığından çeşitlilik oluşur.
- Velocity (Hız): Teknolojideki gelişmeler, ortaya çıkan veri hızının artmasına neden olur.
- Volume (Hacim): Veri hacmi, her yıl geçen yıllara göre kat kat artar. Bu nedenle elde edilen büyük hacimdeki verinin iyi bir şekilde depolanması ve işlenmesi gerekir.
- Verification (Doğrulama): Gün geçtikçe veri hacmi ve veri kaynağı çeşitliliği artar. Fakat bu artışla birlikte verilerin güvenliği ve doğru olup olmadığı da önemlidir. “Bu veriler kimler tarafından kullanılacak? Gizli kalması gereken veriler mevcut mu? Veri kaynakları doğru veri akışı sağlıyor mu? Kullanıcı verileri güvende mi?” gibi soruların cevaplanması gerekir.
- Value (Değer): Büyük verinin en önemli bileşenlerinden biri olan değer, elde edilen verilerin firmaya ne kattığıdır. Firmalar, büyük veri analizi ve simülasyonu sürecinde bu verileri hangi amaçla kullandıklarını ve verilere dayanarak ne tarz kararlar aldıklarını değerlendirmelidir. Böylece büyük verinin kuruma olan katkıları ele alınır.
İşletmenizi ve İtibarınızı Berqnet ile Koruyun!
Big Data ve Siber Güvenlik
Veri kaynaklarının çoğalması ve veri hacminin genişlemesiyle birlikte siber güvenlik çözümlerine olan ihtiyaç da artar. Firmanızın itibarını ve kullanıcı verilerini siber tehditlere karşı korumak için Berqnet SASE ile tüm ağınızı tek bir platform üzerinden kolaylıkla yönetebilirsiniz. SD-WAN, Güvenli İnternet Erişimi, Sıfır Güven Yaklaşımı (ZTNA) ve Merkezi Yönetim bileşenlerinden oluşan Secure Access Service Edge (SASE), ağ ve güvenlik operasyonlarının etkili bir şekilde takip edilmesi için geliştirilmiştir. Siber güvenliğin en modern hali SASE, KVKK ve 5651 sayılı kanun doğrultusunda yasal yükümlülükleri de yerine getirmenizi sağlar. Böylelikle kanunlara uygun hareket edebilir, bilgi teknolojileri operasyonlarında verimliliği maksimum seviyeye çıkarabilir, itibarınızı koruyabilir ve verilerinizi güvence altına alabilirsiniz. Ayrıca Berqnet Firewall ile kurum ağını; siber saldırı, zararlı yazılım ve virüslerden korumanız mümkündür. Berqnet Firewall, güvenlik duvarı görevi üstlenerek gelen ve giden ağ trafiğini filtrelerden geçirerek kontrol eder.
Sıkça Sorulan Sorular
Arama motoru, sosyal medya uygulaması, arşivler, blog sayfaları ve elektronik cihazlar gibi farklı kaynaklardan gelen verilerin belirli bir amaç doğrultusunda kategorize edilmesine ve anlamlı bir hale getirilmesine veri analizi denir. Veri analizi sayesinde maliyetler azalır, hızlı karar mekanizması geliştirilir ve stratejiler belirlenir
Big data alanında sıklıkla kullanılan terimler şunlardır:
- Business Intelligence (İş Zekası): İş süreçlerini daha iyi anlamak ve geliştirmek amacıyla ham verileri işleyerek anlam çıkarmaktır. İş zekası ile hızlı ve doğru kararlar alarak stratejiler belirlemek mümkündür.
- Cloud Computing (Bulut Bilişim): Bulut bilişim; bilgisayar ya da diğer cihazlar tarafından istenilen zamanda kullanılan ve uzak sunucularda depolanan internet tabanlı kaynaklardır. Kullanıcılar, bulut sistemlerinde depolanan verilere internet aracılığıyla erişebilir.
- Data Visualization (Veri Görselleştirme): Verilerin grafik, çizelge, tablo, diyagram ya da diğer şekillere dönüştürülmesine veri görselleştirme denir. Büyük veriye görsel açıdan bakmak raporlama ve karar alma sürecinde oldukça etkilidir. Böylelikle tüm süreçler günlük, haftalık, aylık, yıllık ya da anlık olarak görsel olarak raporlanır ve beklenmedik durumlarda hızlıca aksiyon alınır.
- Search Engine (Arama Motoru): Kullanıcıların web üzerinde araştırma yaparken belirtilen koşullar altında arama sorgusunu gerçekleştiren sistemlere arama motoru denir. Arama motorları, büyük bir veri hacmi oluşturduğundan analitik süreçlerde önemli bir rol oynar.
- Machine Learning (Makine Öğrenimi): Makine öğrenimi, bilgisayarların yeni becerileri kendi kendine öğrenme yeteneğidir. Bilgisayarlar, verileri işlerken öğrenerek karar veren algoritmaları içerir.
İş süreçlerinde kullanılan büyük verinin analiz edilerek raporlanmasına iş analitiği denir. Veri analizi, veri görselleştirme, bulut bilişim, veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zeka çözümleri iş analitiği kapsamındadır. Bu sayede firmalar, belirli tahminler çerçevesinde gelecek stratejilerini belirleyebilir ya da mevcut durumlarını değerlendirerek çeşitli iyileştirme çalışmalarına başlayabilir.
Teknolojinin gelişmesi, yaşam alışkanlıkları, dijitalleşmenin yaygınlaşması ve otomasyon süreçleri veri hacmini etkileyen unsurlardır. Günümüzde geçmişe göre kat kat artan veri hacmi karşısında gelecek için de tahminler oluşturmak imkansız değildir. Firmaların büyük veri işleme, analiz, sınıflandırma ve görselleştirme süreçlerine ihtiyacı gün geçtikçe artmaya devam ediyor. Dolayısıyla big data kullanarak verilerini stratejik bir değer haline getirenlerin teknolojiye ayak uydurması çok daha kolaydır. Siz de gelecekte de kritik bir önem taşıyan büyük veriden yararlanarak verilerinizi etkili bir şekilde yönetebilir ve karar alma mekanizmasını geliştirebilirsiniz.
Statista’ya göre büyük veri ve analitik pazarından elde edilen yıllık gelirin 2025 yılına kadar 68.09 milyar ABD doları olması bekleniyor. Bu gelirin büyük bir bölümü veri madenciliği aracılığıyla iş süreçlerinin öngörülebilir hale getirilmesine ve veri analizi için tahminler üzerinden modelleme yapılmasına dayanır.
Bulut bilişim; tablet, telefon, sunucu ve bilgisayar gibi çeşitli elektronik aygıtlar arasında yer ve zaman fark etmeksizin veri paylaşımına imkan tanıyan bir hizmettir. İnternet tabanlı bir sistem olan bulut ile veri depolamak mümkündür. Büyük veriden elde edilen yüksek hacimdeki veriler, kaynak ve yer problemi olmadan bulut sunucularda depolanabilir. Depolama için gereken kaynaklar verinin hacmi doğrultusunda ölçeklendirilebilir. Farklı veri kaynaklarından farklı veri tiplerini depolayan bulut sunuculara internet aracılığıyla kolaylıkla ulaşabilirsiniz. Bu sayede verilerinizi bulut tabanlı sistemlerde güvenli bir şekilde depolarken dilediğiniz zaman veri analizi yapabilir ve analitik sürecini geliştirebilirsiniz.
