Ana Sayfa / Nedir ? / Big Data Nedir ?

Big Data Nedir ?

Big Data, yapısal ve yapılandırılmamış verilerden oluşan büyük bir hacim anlamına gelen ve geleneksel veritabanını ve yazılım tekniklerini kullanarak işlem yapması çok zor olan bir ifade olarak kullanılır.

Mevcut sistemlerin veri işleme ve analiz kapasitelerinin çok üstünde kapasitelere ihtiyaç duyan, büyük miktarda, çeşitlilikte ve hızda türeyen verilerin işlenerek değerlendirilmesi ve değer yaratması olarak da tanımlayabiliriz.

Big Data, “Büyük veriler” terimi nispeten yeni olsa da, nihai analiz için büyü

Big Data

k miktarda bilgi toplamak ve depolamak olarak ifade edilebilir.. Konsept, 2000’li yılların başında endüstri analisti Doug Laney’nin büyük verilerin şu anki tanımını üç V olarak ifade ettiğinde ivme kazandı:

 

  1. VOLUME: Hacim. Kuruluşlar, ticari işlemler, sosyal medya ve sensör veya makinadan-makineye veri gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamaktadır. Geçmişte, depolamak bir sorun olurdu – fakat yeni teknolojiler (Hadoop gibi) yükü hafifletti.
  2. VELOCITY: Hız. Veri benzeri görülmemiş bir hızda akar ve zamanında ele alınmalıdır. RFID etiketleri, sensörler ve akıllı ölçüm, neredeyse gerçek zamanlı veri torrentleriyle başa çıkma ihtiyacını beraberinde getiriyor.
  3. VARIETY: Çeşitlilik. Veriler, geleneksel veritabanlarındaki yapılandırılmış, sayısal verilere, yapılandırılmamış metin belgelerine, e-posta, video, ses, hisse senedi kodu verileri ve finansal işlemlere kadar her tür formatta gelir.

Ne işe yarar ?

Big Data, şirketlerin operasyonları iyileştirmelerine ve daha hızlı ve daha akıllı kararlar vermelerine yardımcı olabilir. Toplanan, düzenlenmiş, manipüle edilmiş, depolanmış ve analiz edilen bu veriler, bir şirketin gelirleri artırmak, müşterileri elde etmek ya da elde tutmak ve operasyonları iyileştirmek için yararlı bilgiler edinmesine yardımcı olabilir.

Büyük verilerin önemi, sahip olduğunuz verinin ne olduğu, ne yaptığınızla ilgili değildir.

  1. Maliyet düşürmeleri,
  2. Zaman kazandırması,
  3. Yeni ürün geliştirme ve en iyileştirilmiş teklifler
  4. Skıllı karar verme olanağı sağlayan cevapları bulmak

için verileri herhangi bir kaynaktan alabilir ve analiz edebilirsiniz. Büyük verileri yüksek güçlü analizlerle birleştirdiğinizde, aşağıdaki gibi işle ilgili görevleri yerine getirebilirsiniz:

  • Başarısızlıkların, sorunların ve kusurların neredeyse gerçek zamanlı olarak temel nedenlerini belirleme
  • Müşterilerin satın alma davranışlarına göre satış stratejileri geliştirme
  • Hileli davranışları organizasyonunuzu etkilemeden algılama
  • Tüm risk portföylerini birkaç dakika içinde yeniden hesaplama
    Küresel bilgi depolama kapasitesi

Big Data bir Hacim mi yoksa Teknoloji mi ?

Terim olarak başlangıçta veri hacmine atıfta bulunsa da, bu her zaman geçerli değildir. Özellikle satıcılar tarafından kullanıldığında, bir organizasyonun büyük miktarda veri ve depolama olanaklarını kullanması için gerekli teknolojiye (araçları ve süreçleri içerir) atıfta bulunabilir. Terimin, yapılandırılmamış verilerin çok geniş bir biçimde dağıtılmış kümelerini sorgulamak zorunda kalmış Web arama şirketleri tarafından ortaya çıktığı düşünülüyor.

Big Data ya örnek olarak  milyonlarca hatta milyarlarca insanın trilyonlarca kaydını (sosyal medya vs.) içeren petabyte (1.024 terabyte) veya exabyte (1.024 petabayt) verileri gösterebiliriz.

Daha büyük veri kümeleri ile uğraşırken, kuruluşlar büyük verileri yaratma, kullanma ve yönetme konusunda zorlanırlar. En önemli sorun analitik problemlerdir. Çünkü standart araçlar ve prosedürler büyük veri setlerini aramak ve analiz etmek için tasarlanmamıştır.

Yapılan araştırmalar gösteriyor ki büyük veri girişimleri patlayıcı büyüme için hazırlanıyor. Günümüzde birçok işletme sadece stok, sipariş gibi geleneksel yapılandırılmış veri tabanlarını istemiyorlar. Bunların yanında müşteri bilgilerini Web, sosyal paylaşım siteleri ve akıllı cihazlardan elde edilecek  verilere de ulaşmak istiyolar.

Big Data Analiz

Big Data analizi, verileri toplamak, organize etmek , yararlı bilgileri keşfetmek ve bunları analiz etmek için kullanır. Bu analiz, verilerin içerdiği bilgileri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, iş ve gelecekteki işletme kararları için en önemli verileri tanımlamanıza yardımcı olur. Büyük verilerle çalışan analistler, temelde verilerden elde edilen analiz bilgilerini isterler.

Kaynak