Büyük Veri Nedir?
Büyük Veri, her gün içinde yüzdüğümüz bilgilerin okyanusudur: bilgisayarlarımızdan, mobil cihazlarımızdan ve makine sensörlerimizden akan çok sayıda veri zetabayt.
Büyük Veri tanımı (ayrıntılı)
Büyük Veri, her gün içinde yüzdüğümüz bilgilerin okyanusudur: bilgisayarlarımızdan, mobil cihazlarımızdan ve makine sensörlerimizden akan çok sayıda veri zettabayt. Bu veriler organizasyonlar tarafından karar vermek, süreçleri ve politikaları geliştirmek ve müşteri odaklı ürünler, hizmetler ve deneyimler oluşturmak için kullanılır. Büyük Veri, sadece hacmi nedeniyle değil, doğasının çeşitliliği ve karmaşıklığı nedeniyle de “büyük” olarak tanımlanır. Tipik olarak, geleneksel veri tabanlarının yakalama, yönetme ve işleme kapasitesini aşar. Büyük Veriler, yeryüzündeki herhangi bir yerden veya dijital olarak izleyebileceğimiz herhangi bir yerden gelebilir. Hava uyduları, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, trafik kameraları, sosyal medya trendleri - Bunlar, işletmeleri daha dayanıklı ve rekabetçi hale getirmek için madenleştirilen ve analiz edilen veri kaynaklarından sadece birkaçı.
Büyük Veri analitiklerinin önemi
Büyük Verilerin gerçek değeri, analiz edip anlayabilme derecesine göre ölçülür. Yapay zeka (AI), öğrenen makineler ve modern veritabanı teknolojileri, gerçek zamanlı olarak eyleme dönüştürülebilir öngörüler sunmak için Big Data görselleştirmesine ve analizine olanak sağlar. Büyük Veri analitikleri, şirketlerin yeni fırsatlar gerçekleştirmek ve iş modelleri oluşturmak için verilerini işe koymalarına yardımcı olur. Yazar ve yönetim analisti Geoffrey Moore'un belirttiği gibi, "Büyük Veri analitiği olmadan şirketler kör ve sağır, serbest yolda geyik gibi Web'e dolaşırlar."
Büyük Verilerin Evrimi
Bugün göründüğü gibi düşünülemez olan Apollo Rehber Bilgisayarı ilk uzay gemisini 80 kilobayttan az bellek ile aya götürdü. O zamandan beri, bilgisayar teknolojisi üstel bir hızda büyüdü ve onunla birlikte veri üretimi de oldu. Aslında, dünyanın veri depolamak için teknolojik kapasitesi 1980'lerden bu yana her üç yılda bir iki katına çıkıyor. Apollo 11'in kaldırılmasından tam 50 yıl önce, tüm dünyada üretilen dijital verilerin miktarı ortalama dizüstü bilgisayara sığabilirdi. statista, 2020'de VERİLERİN 64.2ZB'sinin oluşturulduğunu veya çoğaltıldığını tahmin ediyor ve "Önümüzdeki beş yıl içinde oluşturulan dijital veri miktarı, dijital depolamanın gelişinden bu yana oluşturulan veri miktarının iki katından fazla olacaktır."
Yazılım ve teknoloji gittikçe daha gelişmiş hale geldikçe, dijital olmayan sistemler karşılaştırmalı olarak daha az kullanılabilir hale gelir. Oluşturulan ve dijital olarak toplanan veriler, daha gelişmiş veri yönetimi sistemlerinin işlenmesini talep eder. Ayrıca, sosyal medya platformlarının, akıllı telefon teknolojilerinin ve dijital olarak bağlantılı IoT cihazlarının üstel büyümesi, mevcut Big Data döneminin oluşturulmasına yardımcı oldu.
Büyük Veri Türleri: Yapılandırılan ve yapılandırılmamış veriler nelerdir?
Veri kümeleri genellikle yapısını ve dizinlemek için ne kadar basit (veya değil) olduğuna bağlı olarak üç türe ayrılır.
Üç büyük veri türü
- Yapılandırılmış veriler: Bu tür verileri düzenlemek ve aramak en basittir. Mali veriler, makine günlükleri ve demografik ayrıntılar gibi şeyleri içerebilir. Önceden tanımlanmış sütunlar ve satırlar düzenine sahip bir Excel elektronik tablosu, yapılandırılmış verileri öngörmenin iyi bir yoludur. Bileşenleri kolayca kategorize edilerek veritabanı tasarımcıları ve yöneticileri arama ve analiz için basit algoritmalar tanımlayabilir. Yapılandırılan veriler çok büyük hacimde olsa bile büyük veri olarak nitelendirilemez çünkü tek başına yapılandırılmış verilerin yönetilmesi nispeten basittir ve bu nedenle Büyük Verilerin tanımlama ölçütlerini karşılamaz. Geleneksel olarak, veri tabanları yapılandırılmış verileri yönetmek için Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) adlı bir programlama dili kullanmışlardır. SQL, 1970'lerde IBM tarafından geliştiricilerin o zaman kalkmaya başlayan ilişkisel (elektronik tablo stili) veritabanları oluşturmasına ve yönetmesine olanak sağlamak için geliştirilmiştir.
- Yapılandırılmamış veriler: Bu veri kategorisi sosyal medya gönderileri, ses dosyaları, resimler ve açık uçlu müşteri yorumları gibi şeyleri içerebilir. Standart satır sütunu ilişkisel veritabanlarında bu tür veriler kolayca yakalanamaz. Geleneksel olarak, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi aramak, yönetmek veya analiz etmek isteyen şirketlerin zahmetli manuel süreçleri kullanması gerekiyordu. Bu tür verileri analiz etmenin ve anlamanın potansiyel değeri ile ilgili hiçbir soru asla yoktu, ancak bunu yapmanın maliyeti genellikle değerli yapmak için çok fazlaydı. Zaman zaman dikkate alındığında, sonuçlar teslim edilmeden önce genellikle eskidi. Elektronik tablolar veya ilişkisel veritabanları yerine, yapılandırılmamış veriler genellikle veri göllerinde, veri depolarında ve NoSQL veritabanlarında depolanır.
- Yarı yapılandırılmış veriler: Ses çıkardıkça yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir melezidir. E-postalar, ileti gövdesinde yapılandırılmamış verilerin yanı sıra gönderen, alıcı, konu ve tarih gibi daha fazla organizasyonel özellik içerdiğinden iyi bir örnektir. Coğrafi etiketleme, zaman damgaları veya semantik etiketler kullanan cihazlar, yapılandırılmamış içeriklerin yanında yapılandırılmış veriler de sunabilir. Örneğin tanımlanamayan bir akıllı telefon görüntüsü, bunun bir selfie olduğunu ve ne zaman ve nerede alındığını yine de söyleyebilir. Yapay zeka teknolojisini çalıştıran modern bir veritabanı yalnızca farklı veri türlerini anında tanımlayamaz, aynı zamanda dahil olan farklı veri kümelerini etkili bir şekilde yönetmek ve analiz etmek için gerçek zamanlı olarak algoritmalar oluşturabilir.
Büyük Veri Kaynakları
Veri üreten şeylerin aralığı, drone uydularından toasterlere kadar olağanüstü bir hızla büyümektedir. Ancak, kategorizasyon amaçları doğrultusunda, veri kaynakları genellikle üç türe ayrılır:
Sosyal medya verileri
Sesler olduğu gibi sosyal medya yorumları, gönderiler, görüntüler ve giderek artan video ile sosyal veriler üretiliyor. Ve 4G ve 5G hücresel ağlarının giderek artan küresel üstatlarıyla, akıllı telefonlarında düzenli olarak video içeriği izleyen dünyadaki insan sayısının 2023 yılına kadar 2,72 milyara yükseleceği tahmin ediliyor. Sosyal medya ve kullanımındaki eğilimler hızlı ve öngörülemez bir şekilde değişme eğiliminde olsa da, değişmeyen şey dijital verilerin üreticisi olarak istikrarlı büyümesidir.
Makine verileri
IoT cihazları ve makineleri sensörlere takılır ve dijital veri gönderip alabilme özelliğine sahiptir. IoT sensörleri, şirketlerin iş genelinde cihazlardan, araçlardan ve ekipmanlardan makine verileri toplamasına ve işlemesine yardımcı olur. Küresel olarak, hava ve trafik sensörlerinden güvenlik izlemesine kadar veri üreten şeylerin sayısı hızla artıyor. IDC, 2025 yılına kadar dünyada 40 milyardan fazla IoT cihazının olacağını ve dünyanın toplam dijital verilerinin neredeyse yarısına ulaşacağını tahmin ediyor.
İşlem verileri
Bu, dünyanın en hızlı hareket eden ve büyüyen verilerinden bazılarıdır. Örneğin, büyük bir uluslararası perakendecinin her saat bir milyondan fazla müşteri işlemini işlediği bilinmektedir. Tüm dünyanın satınalma ve bankacılık işlemlerini eklediğinizde, oluşturulan verilerin aşamalı hacminin bir görünümünü elde edersiniz. Ayrıca işlem verileri, görüntü ve yorum gibi şeyler de dahil olmak üzere yarı yapılandırılmış verilerden giderek daha karmaşık bir şekilde oluşur. Bu da verileri yönetmek ve işlemek için daha karmaşık hale getirir.
Büyük Verileri tanımlayan beş V'lik
Bir veri kümesi büyük olduğu için büyük veri olması gerekmez. Bu şekilde nitelendirilebilmesi için veriler en az şu beş karakteristiğe sahip olmalıdır:
Big Data'nın 5V'ler olarak adlandırılan beş özelliği
- Hacim: Hacim hiçbir şekilde Büyük Verileri "büyük" yapan tek bileşen olmasa da kesinlikle birincil bir özelliktir. Büyük Verileri tam olarak yönetmek ve kullanmak için gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka odaklı analitikler gereklidir. Ancak bunların herhangi biri olabilmesi için güvenli ve güvenilir bir veri saklama, düzenleme ve büyük şirketlerin elinde bulundurduğu pek çok terabaytı alma gibi yollar olması gerekiyor.
- Hız: Geçmişte, üretilen tüm verilerin analiz edilebilmesi veya alınabilmesi için daha sonra geleneksel bir veritabanı sistemine (genellikle manüel olarak) girilmesi gerekiyordu. Günümüzde Big Data teknolojisi, veri tabanlarının üretilen verileri bazen milisaniye içinde işlemesine, analiz etmesine ve konfigüre etmesine olanak sağlar. İşletmeler için, gerçek zamanlı veriler finansal fırsatları yakalamak, müşteri ihtiyaçlarına yanıt vermek, dolandırıcılığı önlemek ve hızın kritik olduğu diğer aktiviteleri ele almak için kullanılabilir.
- Çeşitlilik: Yalnızca yapılandırılmış verilerden oluşan veri kümeleri, ne kadar hacimli olduklarına bakılmaksızın Büyük Veri olması gerekmez. Büyük Veri tipik olarak yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri bileşimlerinden oluşur. Geleneksel veri tabanları ve veri yönetimi çözümleri, Big Data'yı oluşturan karmaşık ve farklı veri kümelerini yönetme esnekliğinden ve kapsamından yoksundur.
- Veracity: Modern veritabanı teknolojisi şirketlerin büyük veri miktarlarını ve türlerini topluca kullanmasını ve mantıklı olmasını mümkün kılsa da, yalnızca doğru, ilgili ve zamanında olması bakımından değerlidir. Yalnızca yapılandırılmış verilerle doldurulan geleneksel veri tabanları için sözdizimsel hatalar ve yazım hataları, veri doğruluğuna geldiğinde alışılmış sonuçlardı. Yapılandırılmamış verilerle birlikte yeni bir dizi verim zorluğu var. İnsan önyargısı, sosyal gürültü ve veri kaynağı konularının hepsinin veri kalitesi üzerinde etkisi olabilir.
- Değer: Soru olmadan büyük veri analizinden gelen sonuçlar genellikle büyüleyici ve beklenmedik olur. Ancak işletmeler için Büyük Veri analitikleri, işletmelerin daha rekabetçi ve dayanıklı hale gelmesine ve müşterilerine daha iyi hizmet vermesine yardımcı olabilecek içgörüler sunmalıdır. Modern Büyük Veri teknolojileri, hem temel hatlara hem de operasyonel dayanıklılığa ölçülebilir fayda sağlayabilecek verileri toplama ve alma kapasitesini açar.
Büyük Verilerin Avantajları
Modern Büyük Veri yönetimi çözümleri şirketlerin ham verileri benzeri görülmemiş hız ve doğrulukla ilgili içgörülere dönüştürmesine olanak sağlar.
Ürün ve hizmet geliştirme: Büyük Veri analitikleri, ürün geliştiricilerinin müşteri gözden geçirmeleri ve kültürel trendler gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmesine ve hızlı yanıt vermesine olanak sağlar.
Tahmine dayalı bakım: Uluslararası bir ankette McKinsey, IoT özellikli makinelerden Big Data analizinin ekipman bakım maliyetlerini %40'a kadar azalttığını ortaya koydu.
Müşteri Deneyimi: Gartner, 2020 yılında küresel iş liderlerine yönelik bir ankette, "Büyüyen şirketlerin, büyümeyen şirketlerden daha aktif olarak müşteri deneyimi verileri topladığını" belirledi. Bu Büyük Verileri analiz etmek, işletmelerin, müşterilerinin deneyimlerini markalarıyla geliştirmelerine ve kişiselleştirmelerine olanak sağlar. BÜYÜK Veri'nin yanı sıra CX ekipleri giderek daha fazla "kalın verileri" hesaba katıyor. Müşterilerin gözlemlerine, hislerine ve tepkilerine ilişkin bu niteliksel içgörüler Büyük Verileri geliştiriyor ve şirketlere müşterilerine ilişkin daha kapsamlı bir anlayış kazandırıyor.
Dayanıklılık ve risk yönetimi: COVID-19 pandemisi, operasyonlarının aksamaya ne kadar savunmasız olduğunu anladığından birçok iş lideri için sert bir uyanış oldu. Büyük Veri içgörüleri, şirketlerin riski öngörmesine ve beklenmeyen durumlara hazırlanmasına yardımcı olabilir.
Maliyet tasarrufu ve daha fazla verimlilik: İşletmeler, kuruluşlarındaki tüm süreçlerde gelişmiş Büyük Veri analitikleri uyguladığında, yalnızca verimsizlikleri belirleyebilir, hızlı ve etkili çözümler uygulayabilirler.
Gelişmiş rekabet gücü: Büyük Verilerden elde edilen içgörüler, şirketlerin para tasarrufu sağlamasına, müşterileri memnun etmesine, daha iyi ürünler elde etmesine ve iş operasyonlarında yenilikler yapmasına yardımcı olabilir.
Yapay Zeka ve Büyük Veri
Büyük Veri yönetimi, çok sayıda farklı ve karmaşık bilgiyi işleme ve anlamsız analiz etme gücüne sahip sistemlere bağlıdır. Bu açıdan Büyük Veri ve Yapay Zeka'nın biraz karşılıklı bir ilişkisi vardır. Büyük Verilerin, düzenlemek ve analiz etmek için yapay zeka olmadan çok fazla pratik kullanımı olmaz. Yapay zeka, eyleme geçirilebilecek kadar güçlü analizler sunmak için Büyük Veri içinde bulunan veri kümelerinin genişliğine bağlıdır. Forrester Araştırma analisti Brandon Purcell'in koyduğu gibi “Veriler yapay zekanın can kanıdır. Bir yapay zeka sisteminin, işlevini yerine getirebilmesi için verilerden öğrenmesi gerekir."
" Veriler yapay zekanın can damarıdır. Bir yapay zeka sisteminin, işlevini yerine getirebilmesi için verilerden öğrenmesi gerekir.&teklif;
Brandon Purcell, analist, Forrester Research
Büyük Verilerin yanı sıra kuruluşlar, yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarını eğitmek için giderek daha fazla "küçük veri" kullanıyor. Pazarlama anketleri, elektronik tablolar, e-postalar, toplantı notları ve hatta münferit sosyal medya gönderileri gibi küçük veri kümeleri genellikle gözden kaçırılır ancak değerli bilgiler içerebilir. Sonuç olarak, algoritmaların öğrendikleri malzeme ne kadar fazla olursa çıktı o kadar iyi olur.
Makine öğrenmesi ve büyük veriler
Makine öğrenmesi algoritmaları, gelen verileri tanımlar ve içindeki örnekleri tanımlar. Bu analizler, iş kararlarını bilgilendirmeye ve süreçleri otomatikleştirmeye yardımcı olmak için sunulur. Makine öğrenmesi, analiz edilen veri kümeleri ne kadar sağlam olursa sistemin süreçlerini sürekli olarak öğrenmesine ve geliştirmesine olanak sağlar.
Büyük Veri teknolojileri
Big Data mimarisi
Yapı yapısındaki mimaride olduğu gibi Big Data mimarisi de işletmelerin verilerini nasıl yöneteceğine ve analiz edeceğine ilişkin temel yapıya ilişkin bir kavramsal tasarım sunar. Big Data mimarisi; Veri kaynaklarından veri depolamaya, ardından Büyük Veri analizine ve son olarak analiz edilen sonuçların iş zekası olarak sunulduğu tüketim katmanı aracılığıyla dört temel "katman" üzerindeki yolculuğunda Büyük Verileri yönetmek için gerekli süreçleri eşler.
Büyük Veri analitikleri
Bu süreç, Büyük Veri özelliklerine özgü veri modelleme ve algoritmalar kullanılarak anlamlı veri görselleştirmesine olanak sağlar. MIT Sloan School of Management'tan yapılan derinlemesine bir çalışma ve ankette, 2.000'in üzerinde işletme liderine, şirketlerinin Big Data analizine ilişkin deneyimleri soruldu. Şaşırtıcı bir şekilde, büyük veri yönetim stratejilerini geliştirmede etkileşimde bulunanlar ve destekleyiciler, en ölçülebilir şekilde faydalı iş sonuçlarını elde ettiler.
Büyük Veri ve Apache Hadoop
Resim 10, 100 nikahla karıştırılmış tek büyük bir kutuda dimdik dimdik. Daha sonra 10 küçük kutuyu, yan yana, her biri 10 lakapla ve sadece bir dime ile resmetin. Dimleri tespit etmek hangi senaryoda daha kolay olacak? Hadoop temelde bu ilke üzerinde çalışır. Birçok bağlı bilgisayardan oluşan bir ağ boyunca dağıtılmış Büyük Veri işlemeyi yönetmek için açık kaynaklı bir çerçevedir. Yani tüm verileri depolamak ve işlemek için büyük bir bilgisayar kullanmak yerine, Hadoop birden fazla bilgisayarı neredeyse sonsuz ölçeklenebilir bir ağa kümeler ve verileri paralel olarak analiz eder. Bu süreç tipik olarak, dağıtılan bilgisayarları marşlaştırarak Big Data işlemeyi koordine eden MapReduce adlı bir programlama modeli kullanır.
Veri gölleri, veri depoları ve NoSQL
Yapılandırılan verilerin saklanması için geleneksel SQL elektronik tablo stilindeki veritabanları kullanılır. Yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış Büyük Veri, endekslenmek ve kategorize edilmek üzere kendisini ödünç vermediği için benzersiz depolama ve işleme paradigmaları gerektirir. Veri gölleri, veri depoları ve NoSQL veritabanlarının tümü, geleneksel olmayan veri kümelerini yöneten veri havuzlarıdır. Veri gölü, henüz işlenmesi gereken geniş bir ham veri havuzudur. Veri ambarı, belirli bir amaç için zaten işlenmiş olan verilere yönelik bir havuzdur. NoSQL veritabanları, işlenecek verilerin türüne uyacak şekilde değiştirilebilen esnek bir şema sağlar. Bu sistemlerin her birinin güçlü ve zayıf yönleri vardır ve birçok işletme ihtiyaçlarına en uygun şekilde bu farklı veri havuzlarının bir kombinasyonunu kullanır.
Bellekte veri tabanları
Sql ve ilişkisel veritabanı teknolojileri ile geleneksel disk tabanlı veritabanları geliştirildi. Büyük hacimli yapılandırılmış verileri işleyebilirler ancak yapılandırılmamış verileri en iyi şekilde depolamak ve işlemek için tasarlanmazlar. Bellek içi veritabanları ile, verilerin disk tabanlı bir sistemden alınması gerekenin aksine işleme ve analiz tamamen RAM'de gerçekleşir. Bellek içi veritabanları da dağıtılmış mimariler üzerine kurulmuştur. Bu, tek düğüm, disk tabanlı veritabanı modellerinin aksine paralel işlemeyi kullanarak çok daha büyük hızlar elde edebilecekleri anlamına gelir.
Büyük Veriler Nasıl Çalışır?
Büyük Veriler, analizleri işletmeyi ölçülebilir şekilde geliştiren ilgili ve eyleme geçirilebilir öngörüler sunduğunda çalışır. Big Data dönüşümüne hazırlık olarak işletmeler, sistemlerinin ve süreçlerinin Büyük Verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek için yeterli düzeyde hazır olmasını sağlamalıdır.
Büyük Veri kullanımında yer alan üç ana adım
- Büyük Veri Topla. Büyük Veri'nin çoğu, farklı ve tutarsız kaynaklardan gelen büyük yapılandırılmamış veri kümelerinden oluşur. Geleneksel disk tabanlı veritabanları ve veri entegrasyon mekanizmaları basitçe bunu işleme görevine eşit değildir. Büyük Veri yönetimi, Big Data edinimine özgü bellek içi veritabanı çözümlerinin ve yazılım çözümlerinin benimsenmesini gerektirir.
- Büyük Verileri Depola. Büyük Veri adı ile büyük veri hacimlidir. Birçok işletme mevcut verileri için şirket içi depolama çözümlerine sahiptir ve Büyük Veri işleme ihtiyaçlarını karşılamak için bu depoları yeniden şekillendirerek ekonomikleştirmeyi umuyor. Ancak Büyük Veri, boyut ve bellek sınırlamalarıyla sınırlanmadığında en iyi şekilde çalışır. Bulut depolama çözümlerini en başından beri Büyük Veri modellerine dahil edemeyen işletmeler genellikle bu durumdan birkaç ay aşağıdan üzülüyor.
- Büyük Verileri Analiz Edin. Büyük Veri analizine yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri uygulanmadan tam potansiyelini gerçekleştirmek pek uygun değildir. Büyük Veri'nin beş v'inden biri "hız"dır. Büyük Veri içgörülerinin eyleme geçirilebilir ve değerli olması için hızlı bir şekilde gelmeleri gerekir. Analitik süreçlerin kendi kendini optimize etmesi ve düzenli olarak deneyimden öğrenebilmesi gerekir. Bu, yalnızca yapay zeka işlevselliği ve modern veritabanı teknolojileriyle elde edilebilen bir sonuçtur.
Büyük Veri uygulamaları
Büyük Verilerin sağladığı içgörüler ve derin öğrenim, neredeyse her işletmeye veya sektöre fayda sağlayabilir. Bununla birlikte, karmaşık operasyonel retoritlere sahip büyük kuruluşlar genellikle Büyük Veri'yi en anlamlı şekildekullanabilmektedirler.
Finans Journal of Big Data'da 2020 yılında yapılan bir araştırmada, Big Data'nın "ticaret ve yatırım, vergi reformu, dolandırıcılık tespiti ve soruşturması, risk analizi ve otomasyon başta olmak üzere mali hizmetler sektörünü değiştirmede önemli rol oynadığına" işaret ediliyor. Big Data, müşteri memnuniyetini ve deneyimini iyileştirmek için gereken değerli içgörüleri elde etmek üzere müşteri verilerini ve geri bildirimleri analiz ederek finansal sektörün dönüştürülmesine de yardımcı oldu. İşlemsel veri setleri dünyanın en hızlı hareket eden ve en büyüğüdür. Gelişmiş Büyük Veri yönetimi çözümlerinin giderek benimsenmesi, bankaların ve finans kuruluşlarının bu verileri korumasına ve hem müşteriye hem de işletmeye fayda sağlayacak şekilde kullanmasına yardımcı olacak.
Sağlık Bakımı Big Data analizi, sağlık çalışanlarının daha doğru ve kanıtlara dayalı tanılar yapmasını sağlıyor. Ayrıca Big Data, hastane yöneticilerinin eğilimleri tespit etmesine, riskleri yönetmesine ve gereksiz harcamaları en aza indirmesine yardımcı olur. Bu da olası en yüksek bütçeleri hasta bakımı ve araştırma alanlarına yönlendirmektedir. Pandeminin ortasında, dünya çapındaki araştırma bilimcileri COVID-19'u tedavi etmek ve yönetmek için daha iyi yollara doğru yarışıyor ve Big Data bu süreçte muazzam bir rol oynuyor. The Science dergisinde Temmuz 2020 tarihli bir makalede, sağlık ekiplerinin koronavirüsle mücadeleye yardımcı olmak için Büyük Verileri nasıl iş birliği yapıp analiz edebildiği anlatılıyor: “Mümkün olmayan yollarla Büyük Veri ve veri biliminin araç ve kaynaklarından yararlanarak klinik bilimin yapılma şeklini dönüştürebiliriz.”
Taşımacılık ve Lojistik Amazon Etkisi, Amazon'un bir sonraki gün teslimat beklentileri için çubuğu müşterilerin çevrimiçi sipariş ettikleri herhangi bir şey için bu tür sevkiyat hızını talep ettikleri yere nasıl ayarladığını açıklayan bir terimdir. Girişimci dergisi, Amazon Etkisi'nin doğrudan sonucu olarak "son mil" lojistik yarışının daha rekabetçi bir şekilde büyüyeceğine işaret ediyor. Lojistik şirketleri rota planlamasını, yük konsolidasyonunu ve yakıt verimliliği önlemlerini optimize etmek için büyük veri analitiklerine giderek daha fazla güveniyor.
Eğitim Pandemi döneminde dünyanın dört bir yanındaki eğitim kurumları uzaktan öğrenmeyi desteklemek için müfredatlarını ve öğretim yöntemlerini yeniden icat etmek zorunda kaldı. Bu süreçte karşılaşılan büyük bir zorluk, öğrencilerin performansını ve çevrimiçi öğretim yöntemlerinin genel etkinliğini analiz etmek ve değerlendirmek için güvenilir yollar bulmaktır. Big Data'nın eğitim ve çevrimiçi eğitim üzerindeki etkisine ilişkin 2020 tarihli bir makalede öğretmenler hakkında bir gözlem yapılıyor: "Büyük veriler, eğitimi kişiselleştirmede, karma öğrenme geliştirmede, değerlendirme sistemlerini dönüştürmede ve yaşam boyu öğrenmeyi teşvik etmede kendilerini çok daha güvende hissetmelerini sağlar."
Enerji ve Altyapı Hizmetleri ABD'ye göre Çalışma İstatistikleri Bürosu, enerji üretim ve dağıtım şirketleri sayaç okuyuculara 1,4 milyar ABD dolarının üzerinde para harcıyor ve genellikle analog sayaçlara ve gereksiz manuel okumalara güveniyor. Akıllı sayaç okuyucuları günde birçok kez dijital veri sunar ve Büyük Veri analizinin de faydasıyla, bu intel daha verimli enerji kullanımı ve daha doğru fiyatlandırma ve tahmin hakkında bilgi verebilir. Dahası, alan çalışanları sayaç okumadan serbest bırakıldığında, veri yakalama ve analiz, onarım ve yükseltmelerin en acil olarak ihtiyaç duyulduğu yere daha hızlı bir şekilde yeniden dağıtılmasına yardımcı olabilir.
Büyük Veri SSS'leri
SAP'nin veri yönetimi çözümlerini keşfedin
Çeşitli veri altyapınızı yönetin ve iş içgörüleri için verilerinizi birleştirin.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.