Büyük veri tanımı

Büyük veri, kuruluşların birçok kaynaktan gelen bilgilerle, birçok biçimde çalışması gerektiğinde ortaya çıkar ve geleneksel veri sistemlerinin üstesinden gelmek için tasarlanmamıştır. Bu veri kümeleri genellikle birçok farklı kaynaktan yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleştirerek yüksek hızda ve önemli ölçekte gelir.

Organizasyonlar karar alma sürecini iyileştirmek, modelleri ve eğilimleri belirlemek, süreçleri otomatikleştirmek, riski yönetmek ve daha ilgili ürünler, hizmetler ve müşteri deneyimleri oluşturmak için büyük verileri kullanır. Verileri “büyük” yapan şey sadece bunun ne kadarının var olduğu değil, aynı zamanda ne kadar farklı olduğu, ne kadar hızlı geldiği ve güvenilir bir şekilde yönetmenin ne kadar zor olduğudur.

Büyük veri sadece herhangi bir büyük dosya veya veritabanı değildir. Analitik, yapay zeka veya bulut depolama ile eş anlamlı değildir. Bunun yerine büyük veri; dağıtılmış depolama, ölçeklenebilir işleme ve modern veri yönetimi uygulamaları gerektiren veri karakteristikleri ve mimari taleplerin birleşimini tanımlar.

Günümüzde büyük veriler sürekli olarak iş sistemleri, dijital etkileşimler, bağlı cihazlar, sensörler ve uygulamalar tarafından üretilir. Bu verilere anlam kazandırmak için modern veri mimarileri, bulut ölçekli depolama, dağıtılmış işleme ve gelişmiş analitik teknikleri gerekir.

Büyük verilerin neden önemi var?

Büyük veri, kuruluşların engelden öngörüye ve giderek öngörüye geçmesine olanak tanıdığından önemli. Veriler hızlı ve ölçekte analiz edilebildiğinde işletmeler değişen koşullara, müşteri davranışlarına ve operasyonel risklere neredeyse gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir.

Pratik anlamda, büyük veriler organizasyon genelinde daha hızlı ve güvenli kararları destekler. Liderler, gecikmiş raporlara veya eksik anlık görüntülere güvenmek yerine gerçek zamanlı sinyallerin yanı sıra geçmiş eğilimleri analiz edebilir. Bu özellikle tedarik zincirleri, finansal piyasalar ve müşteriye dönük operasyonlar gibi koşulların hızla değiştiği ortamlarda önemlidir.

Büyük veri, organizasyonların otomasyona ve gelişmiş analitiklere hazırlanmasında da kritik rol oynar. Büyük, çeşitli ve güvenilir veri kümelerine erişim olmadan makine öğrenimi veya tahmine dayalı modelleri uygulama çabaları duraklatma veya sınırlı sonuçlar üretme eğilimindedir.

Şirketler şunları yapmak için büyük verilere güvenir:

• Mevcut ve geçmiş verilere dayalı olarak daha hızlı ve daha bilinçli kararlar alın.
• Daha küçük veri kümelerinde görünmeyen örnekleri ve anormallikleri algılayın.
• Operasyonlar, tedarik zincirleri ve finans genelinde verimliliği artırın.
• Müşteri ve çalışan deneyimlerini kişiselleştirin.
• Otomasyon, tahmin ve senaryo planlamasını destekleyin.

Büyük verileri analiz etme özelliği olmadan değerli bilgiler parçalı, gecikmeli veya kullanılmamış olarak kalır.

Büyük veri türleri

Büyük veri genel olarak yapıya göre kategorize edilir. Çoğu modern veri kümesi üç türün de karışımını içerir.

Yapılandırılmış veriler

Yapılandırılmış veriler oldukça düzenlidir ve kolayca aranabilir. Düzgün bir şekilde satırlara ve sütunlara sığar ve önceden tanımlanmış bir şemayı takip eder. Mali işlemler, stok kayıtları, müşteri hesabı verileri ve sabit biçimlere sahip sensör okumaları bunlara örnek olarak verilebilir.

Yapılandırılan veriler tipik olarak ilişkisel veritabanlarında depolanır ve SQL kullanılarak sorgulanır. Büyük hacimlerde bile tek başına yapılandırılmış veriler, yüksek hızda işlenmesi veya diğer veri türleriyle entegre edilmesi gerekmediği sürece her zaman büyük veri niteliği taşımaz.

Yapılandırılmamış veriler

Yapılandırılmamış veriler önceden tanımlanmış bir biçim izlemez ve geleneksel veri tabanlarını kullanarak depolama ve analiz etmek daha zordur. Metin belgeleri, e-postalar, resimler, ses, video dosyaları, sosyal medya gönderileri ve açık uçlu anket yanıtları bunlara örnek olarak verilebilir.

Yapılandırılmamış veriler genellikle değerli bağlam ve öngörü içerir, ancak buradan anlam çıkarmak doğal dil işleme veya görüntü analizi gibi gelişmiş analitik teknikler gerektirir.

Yarı yapılandırılmış veriler

Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında yer alır. Katı bir şemayı takip etmez ancak bazı organizasyonları sağlayan etiketler veya meta veriler içerir. JSON ve XML dosyaları, günlük dosyaları, başlıklar ve zaman damgaları içeren e-postalar ve uygulamalar tarafından oluşturulan olay verileri bunlara örnek olarak verilebilir.

Yarı yapılandırılmış veriler özellikle modern dijital platformlarda yaygındır ve büyük veri ortamlarında büyük rol oynar.

Yaygın büyük veri kaynakları

Büyük veri, üç geniş kategoride gruplanabilen çok çeşitli dijital kaynaklardan gelir.

Kişiler ve sosyal etkileşimler

Buna sosyal medya etkinliği, çevrimiçi incelemeler, web sitesi etkileşimleri, tıklama akışları ve mobil uygulama kullanımı gibi dijital kanallar aracılığıyla kişiler tarafından oluşturulan veriler dahildir. Bu veriler genellikle müşteri davranışlarını, duygularını ve tercihlerini yansıtır.

İş sistemleri ve işlemleri

Temel iş uygulamaları; satış işlemleri, mali kayıtlar, tedarik zinciri olayları ve İK verileri dahil olmak üzere her gün büyük hacimli veriler oluşturur. İşlem verileri hızlı hareket etme eğilimindedir ve genellikle yapılandırılmış kayıtları notlar veya ekler gibi yapılandırılmamış öğelerle birleştirir.

Makineler ve bağlı cihazlar

Makineler ve IoT cihazları, sensörler ve sistem günlükleri aracılığıyla sürekli veri oluşturur. Üretim ekipmanları, araçlar, akıllı sayaçlar, altyapı sistemleri ve çevre sensörleri bunlara örnek olarak verilebilir. Makine tarafından üretilen veriler hem veri hacminin hem de hızının önemli bir sürücüsüdür.

Büyük verinin evrimi

Büyük veri kavramı bilişim, depolama ve ağ oluşturma konusundaki gelişmelerin yanında gelişmiştir. İlk dijital sistemler, merkezi veritabanlarında depolanan nispeten küçük, yapılandırılmış veri kümelerini işlemek için tasarlandı. Veri hacimleri arttıkça ve yeni veri türleri ortaya çıktıkça bu sistemler sınırlarına ulaştı.

Zaman içinde, veri mimarileri merkezi sistemlerden verileri birden fazla makinede işleyebilen dağıtılmış ortamlara kaydırıldı. Bulut bilişim, esnek depolamayı ve sabit altyapı kısıtlamaları olmadan işlemeyi etkinleştirerek bu kaydırmayı daha da hızlandırdı.

Günümüzde büyük veriler tek bir teknoloji hakkında daha az ve hibrit ve bulut tabanlı ortamlardaki ölçek, hız ve karmaşıklığı ele almak için tasarlanmış araç, mimari ve uygulamalardan oluşan bir ekosistem hakkında daha fazlasıdır. Statista'ya göre, dünya genelinde üretilen veri hacminin 2025 ve 2029 yılları arasında üç katına çıkması beklenirken, küresel veri oluşturmanın önümüzdeki on yıl içinde hızla büyümesi öngörülüyor.

Büyük veri özellikleri: 3V ve 5V'ler

Büyük veri genellikle “Vs” olarak bilinen bir dizi çekirdek özellik ile tanımlanır.

Çekirdek 3V'ler

• Hacim: Üretilen ve saklanan veri miktarı
• Hız: Verilerin oluşturulma, işlenme ve analiz edilme hızı
• Çeşitlilik: Dahil olan biçimlerin ve veri türlerinin aralığı

Genişletilmiş 5V'ler

• Doğruluk: Verilerin doğruluğu, tutarlılığı ve güvenilirliği
• Değer: Verileri anlamlı iş sonuçlarına dönüştürebilme

Bu özellikler, büyük verilerin neden özel teknolojiler ve uygulamalar gerektirdiğini açıklamaya yardımcı olur.

Büyük veri analitiklerinin avantajları

Etkili bir şekilde yönetildiğinde, büyük veri analitikleri iş fonksiyonları genelinde pratik ve ölçülebilir avantajlar sunar. Etki en çok, organizasyonlar izole raporlamanın ötesine geçtiğinde ve analitikleri operasyonlar genelinde tutarlı bir şekilde uyguladığında görünür.

Daha hızlı ve daha güvenli karar alma

Büyük veri analitikleri, liderlerin kararları kısmi veya eski raporlar yerine mevcut ve kapsamlı bilgilere dayandırmasına olanak sağlar. Organizasyonlar, büyük hacimli tarihsel ve gerçek zamanlı verileri birlikte analiz ederek takasları değerlendirebilir, varsayımları test edebilir ve değişime daha hızlı yanıt verebilir.

Gelişmiş operasyonel verimlilik

Süreçler genelinde verileri analiz etmek, daha küçük veri kümelerinde algılanması zor olan dar boğazların, gecikmelerin ve atık kaynaklarının belirlenmesine yardımcı olur. Organizasyonlar bu bilgileri kullanarak iş akışlarını kolaylaştırır, manüel çabayı azaltır ve finans, tedarik zinciri ve operasyonlar genelinde kaynak kullanımını geliştirir.

Daha doğru tahmin ve planlama

Büyük veri; geçmiş trendler, sezonsal örnekler ve gerçek zamanlı sinyaller dahil olmak üzere daha geniş bir değişken yelpazesine karşılık gelen tahmin modellerini destekler. Bu da daha güvenilir talep planlamasına, kapasite planlamasına ve finansal tahmine yol açar.

Daha ilgili müşteri ve çalışan deneyimleri

Organizasyonlar, davranışsal ve etkileşim verilerini ölçekte analiz ederek tercihleri ve ihtiyaçları daha iyi anlayabilir. Bu analizler varsayımlara veya küçük örnek boyutlarına güvenmeden pazarlama, hizmet ve çalışan etkileşimi gibi alanlarda kişiselleştirmeyi destekler.

Daha güçlü risk algılama ve uyumluluk

Büyük ölçekli veri analizi; dolandırıcılığı, uyumluluk sorunlarını veya operasyonel riski belirtebilecek anormallikleri, tutarsızlıkları ve olağandışı örnekleri tespit etmeyi kolaylaştırır. Bu, organizasyonların daha erken yanıt vermesine ve maruziyeti azaltmasına yardımcı olur.

Büyük verilerin değeri yalnızca bilgi toplamaya değil, tutarlı ve sorumlu bir şekilde uygulamak için gereken yönetişime, kalite kontrollerine ve analitik özelliklerine sahip olmaya bağlıdır.

Büyük veri zorlukları ve riskleri

Büyük veriler, avantajlarının yanı sıra kuruluşların ele alması gereken önemli zorlukları da beraberinde getiriyor.

• Veri gizliliği ve uyumluluğu: Büyük veri kümelerinde genellikle kişisel veya hassas bilgiler yer alır. Organizasyonlar veri koruma düzenlemelerine uygun olarak izni, erişimi ve saklama işlemlerini yönetmelidir.
• Ölçekli güvenlik: Dağıtılmış ortamlar, veri ihlalleri için saldırı yüzeyini artırır. Verileri korumak için depolama, işleme ve erişim katmanları arasında tutarlı güvenlik denetimleri gerekir.
• Veri kalitesi ve güven: Veri hacimleri arttıkça tutarsızlıklar ve hatalar çarpabilir. Yetersiz veri kalitesi; analitik, raporlama ve aşağı akış otomasyonunu zedeler.
• Yönetişim ve sahiplik: Kimlerin veri sahibi olduğunu, verilere kimin erişebileceğini ve bunların nasıl kullanılabileceğini tanımlamak için net ilkeler gerekir.
• Maliyet ve karmaşıklık: Dikkatli yönetim olmadan özellikle bulut ortamlarında depolama ve işleme maliyetleri hızla büyüyebilir.

Büyük veri karşısında analitik ve veri bilimi karşılaştırması Yapay zeka ve öğrenen makineler

Bu terimler ilişkilidir ancak değiştirilemez.

• Büyük veri, veri kümelerinin kendisini ve bunları yönetmek için gerekli altyapıyı ifade eder.
• Veri analitiği, belirli soruları yanıtlamak için verileri analiz etmeye odaklanır.
• Veri bilimi, analiz, istatistik ve alan uzmanlığını bir araya getirerek modeller ve öngörüler oluşturur.
• Yapay zeka ve makine öğrenmesi, tahmin yapmak veya kararları otomatikleştirmek için verilerden öğrenen algoritmalar uygular.

Büyük veri hammaddeyi sağlar. Analitik ve veri bilimi bunu yorumluyor. Makine öğrenmesi ve yapay zeka, güvenilir sonuçlar üretmek için büyük ve çeşitli veri kümelerine bağlıdır.

Büyük veri teknolojileri

Büyük veri teknolojileri, büyük ve karmaşık veri kümelerinin saklanmasını, işlenmesini, analiz edilmesini ve yönetilmesini mümkün kılan sistemleri ve araçları ifade eder. Büyük veri ortamları, tek bir platform veya üründen ziyade ham verileri işlemekten kullanılabilir öngörü sunmaya kadar her birinin belirli bir rol oynadığı tamamlayıcı teknoloji katmanlarından oluşur.

Bu teknolojiler genellikle depolama, işleme, analiz ve makine öğrenimi, yönetişim ve entegrasyon gibi birkaç temel kategoriye girer. Birlikte, değişen veri hacimlerini ve kullanım durumlarını desteklemek için gittikçe bulut tabanlı ve modüler olan modern büyük veri mimarilerinin temelini oluştururlar.

• Depolama: Veri gölleri, veri ambarları ve bulut nesne depolama sistemleri, ham ve işlenmiş veriler için ölçeklenebilir depolar sağlar.
• İşleme: Dağıtılan işleme çerçeveleri hem toplu hem de akış iş yüklerini destekler ve verilerin ulaştıkça analiz edilmesini sağlar.
• Analiz ve makine öğrenmesi: Analitik veritabanları ve makine öğrenmesi platformları keşfetmeye, modellemeye ve gelişmiş analize olanak sağlar.
• Yönetişim ve entegrasyon: Entegrasyon, meta veri yönetimi ve erişim denetimleri, tutarlı ve sorumlu veri kullanımı sağlamaya yardımcı olur.

Hadoop ve Apache Spark gibi vakıf teknolojileri bazı ortamlarda, genellikle daha geniş bulut tabanlı mimarilerin bir parçası olarak kullanılmaya devam etmektedir.

Büyük veri mimarisi ve pipeline (nasıl çalışır)

Büyük veri mimarisi, verilerin oluşturulduğu noktadan analize ve eyleme nasıl geçtiğini açıklar. Geleneksel veri ortamlarının aksine, büyük veri mimarileri birçok kaynaktan sürekli olarak gelen, yüksek hacimli çeşitli verileri ele almak için tasarlanmıştır.

Modern büyük veri mimarileri tipik olarak sabit sistemler yerine esnek boru hatları olarak inşa edilir. Bu, organizasyonların, gerçek zamanlı izleme, geçmiş analizi veya makine öğrenmesi dahil olmak üzere kullanım durumuna bağlı olarak verileri birden fazla şekilde almasına, işlemesine ve analiz etmesine olanak sağlar.

Tipik bir büyük veri kanalı şu aşamaları içerir:

• Depolama Alanı: Veriler iş uygulamalarından, cihazlardan, sensörlerden ve harici kaynaklardan toplanır. Ham ve işlenmiş veriler, veri gölleri veya bulut depolama gibi ölçeklenebilir havuzlarda depolanır. Verileri orijinal ayrıntı düzeyinde tutmak, verilerin farklı analitik amaçlar için yeniden kullanılmasına olanak sağlar.
• İşleme: Veriler, tutarlı bir şekilde analiz edilebilmesi için temizlenir, dönüştürülür ve zenginleştirilir.
• Analiz: Analiz: Analiz sorguları, gösterge tabloları ve makine öğrenmesi modelleri; örüntüleri, eğilimleri ve anormallikleri ortaya çıkarmak için uygulanır. Analizler daha sonra aşağı akışlı işlemleri tetikleyen raporlar, görselleştirmeler, uygulamalar veya otomatik iş akışları aracılığıyla kullanıcılara sunulur.

Büyük veri mimarileri, bu aşamaları ayırarak kuruluşlara münferit bileşenleri ölçeklendirme, yeni veri kaynaklarına uyum sağlama ve hem operasyonel hem de analitik iş yüklerini destekleme esnekliği sağlar.

Büyük veri kullanım durumları ve örnekleri

Büyük veri, sektörler arasında çok çeşitli kullanım durumlarını destekler. Belirli uygulamalar değişiklik gösterse de çoğu, organizasyonların ölçekte veri uygulama biçimine göre birkaç ortak kategoriye girer.

Karar zekası

Kuruluşlar, geçmiş verileri gerçek zamanlı sinyallerle birleştirerek stratejik ve operasyonel karar alma sürecini geliştirmek için büyük verileri kullanır. Bu, mali tahmin, senaryo analizi ve performans yönetimi gibi aktiviteleri destekler.

Otomasyon ve optimizasyon

Büyük veri analitikleri rutin kararları otomatikleştirmeye ve süreçleri optimize etmeye yardımcı olur. Stok düzeylerinin ayarlanması, lojistik rotaların optimize edilmesi ve ekipman verilerine göre bakım ve onarım aktivitelerinin tetiklenmesi bunlara örnek olarak verilebilir.

Risk algılama ve dayanıklılık

Büyük veri kümelerini analiz etmek dolandırıcılığı, uyumluluk sorunlarını veya operasyonel riski belirtebilecek anormallikleri belirlemeyi kolaylaştırır. Bu, kuruluşların aksaklıkları öngörmesine ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olarak dayanıklılık planlamasını da destekler.

Kişiselleştirme ve deneyim geliştirme

Davranışsal veriler ve ölçekteki etkileşim verileri, daha ilgili müşteri ve çalışan deneyimleri sağlar. Organizasyonlar bu bilgileri önerileri, iletişimleri ve hizmetleri uyarlamak için kullanır.

Sektör örnekleri

Altta yatan desenler benzer olmakla birlikte, büyük veri kullanım durumları genellikle sektöre bağlı olarak farklı görünür. Aşağıdaki örnekler, farklı sektörlerdeki organizasyonların en yaygın operasyonel ve stratejik zorluklarını ele almak için nasıl büyük veriler uyguladığını göstermektedir.

• Finans: dolandırıcılık tespiti, tahmin ve risk analizi
• Sağlık hizmeti: klinik araştırma, tanı desteği ve operasyonel optimizasyon
• Üretim: öngörülü bakım ve kalite izleme
• Perakende: Talep tahmini ve ürün yelpazesi planlaması
• Lojistik: rota optimizasyonu ve tedarik zinciri görünürlüğü
• Enerji ve enerji üretim ve dağıtım şirketleri: kullanım tahmini ve altyapı izleme

SSS