Büyük Veri (Big Data) Nedir, Ne İşe Yarar, Nasıl Kullanılır?

İnternet ve bulut tabanlı sistemlerin kullanımının yıllar içinde hızla artması, dijital ortamda faaliyet gösteren markalar için ortaya çıkan veri hacminin büyüklüğünü açıkça ortaya koyuyor. Yazıyı okumaya devam ederek sizin için detaylandırdığımız büyük veri nedir, nasıl kullanılır, big data ne işe yarar, gerçek hayattan kullanım örnekleri nelerdir, sorularının cevabını bulabilirsiniz. İşte, karşınızda "Big data nedir?" sorusunun yanıtı!

Konvansiyonel veri tabanları ve geleneksel yazılım teknikleriyle etkin biçimde işlenemeyecek ölçekteki yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bütünü "big data" olarak tanımlanır. Dolayısıyla büyük veri ne demek, sorusunun yanıtı verilirken yalnızca verinin miktarı değil, bu verinin nasıl toplandığı, işlendiği, analiz edildiği ve anlamlı çıktılara dönüştürüldüğü de dikkate alınmalıdır.

Yeri gelmişken Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? Cloud Tabanlı Analizlerin Gücü başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.

Büyük veri ekosisteminde temel amaç, farklı kaynaklardan gelen yüksek hacimli verileri doğru araç ve altyapılarla işleyerek karar alma süreçlerine katkı sağlayacak içgörüler elde etmektir. Özellikle dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte işletmeler için büyük veri, rekabet avantajı yaratmanın önemli bir unsuru haline gelmiştir. Bu noktada ölçeklenebilir sistemler ve bulut tabanlı altyapılar, büyük verinin etkin şekilde yönetilmesini mümkün kılar. Aşağıdaki listede, büyük veri bileşenlerini görmek mümkün.

Büyük Veri Bileşenleri

• Hacim: Büyük veri, geleneksel sistemlerin sınırlarını aşan büyük miktardaki veri anlamına gelir.
• Hız: Büyük veri alanında veriler, sürekli ve yüksek hızda üretilir ve düşük gecikme ile işlenmesi beklenir.
• Çeşitlilik: Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış farklı veri türleri bulunur.
• Doğruluk: Büyük verinin doğruluğu, verinin güvenilirliği ve analiz sonuçlarını büyük oranda etkiler.
• Değer: Büyük veriyi analiz ettiğinizde veriden anlamlı ve işe yarar çıktılar elde etmeniz gerekir.

Büyük veri depolama yöntemleri, farklı ihtiyaçlara göre çeşitlenmektedir. Bu yöntemler arasında veri tabanları, veri ambarları, dağıtık dosya sistemleri, genel ve özel bulut sistemleri, şirket içi sunucular ve hibrit bulut sistemleri yer alır. Aşağıda her birinin detaylarını görebilirsiniz.

• Veri Tabanları: Yapılandırılmış verilerin hızlı şekilde saklanması ve sorgulanması için kullanılır.
• Veri Ambarları: Farklı kaynaklardan gelen verilerin analiz ve raporlama amacıyla merkezi olarak toplandığı sistemlerdir.
• Dağıtık Dosya Sistemleri: Büyük hacimli dosyaların ve ham verilerin ölçeklenebilir şekilde saklanmasını sağlayan depolama altyapılarıdır.
• Genel Bulut Sistemleri: İnternet üzerinden erişilebilen esnek ve ölçeklenebilir depolama çözümleri sunar.
• Özel Bulut Sistemleri: Kuruma özel olarak yapılandırılan, yüksek güvenlik ve kontrol sağlayan bulut altyapılarıdır.
• Hibrit Bulut Sistemleri: Genel ve özel bulut yapılarının birlikte kullanıldığı esnek depolama modelleridir.
• Şirket İçi Sunucular: Verilerin kurum bünyesinde fiziksel sunucular üzerinde saklandığı geleneksel depolama yöntemidir.

Yapılandırılmış Büyük Veri

Yapılandırılmış büyük veri, önceden belirlenmiş bir şema veya tablo düzeni içinde saklanan ve kolayca sorgulanabilen veri türüdür. Genellikle satır ve sütunlardan oluşur ve klasik veri tabanları tarafından sorunsuz şekilde işlenir. Bu tür veriler, düzenli yapısı sayesinde analiz ve raporlama süreçlerinde yüksek hız ve doğruluk sağlar. Örnek olarak müşteri ad ve soyadı bilgileri, sipariş kayıtları, ürün fiyat listeleri, stok bilgileri, banka işlem verileri ya da şirket veri tabanındaki çalışan detayları yapılandırılmış büyük veri kapsamında değerlendirilir.

Yapılandırılmamış Büyük Veri

Yapılandırılmamış büyük veri, belirli bir formatı veya sabit bir veri modeli olmayan ham ve düzensiz verileri ifade eder. Bu veriler geleneksel veri tabanlarında doğrudan işlenemez ve genellikle özel analiz araçlarına ihtiyaç duyar. Büyük veri ekosisteminde hacim olarak en geniş paya sahip veri türüdür. Sosyal medya paylaşımları, e-posta içerikleri, görsel ve video dosyaları, ses kayıtları, PDF dokümanlar ve müşteri yorumları yapılandırılmamış büyük veriye örnek olarak gösterilebilir.

Yarı Yapılandırılmış Büyük Veri

Yarı yapılandırılmış veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri özelliklerini kısmen birlikte barındıran veri türüdür. Yani bu veri türü, tamamen düzensiz olmamakla birlikte klasik tablo yapısına da sahip değildir. Verinin içinde etiketler, anahtarlar veya meta veriler bulunur ki bu, verinin kısmen düzenli şekilde işlenebilmesini sağlar. Kısacası yarı yapılandırılmış büyük veri, esneklik ile analiz edilebilirlik arasında bir denge sunar. JSON ve XML dosyaları, API çıktıları, web sunucu logları, IoT cihazlarından gelen veriler ve e-posta başlık bilgileri yarı yapılandırılmış büyük veri örnekleri arasında yer alır.

Peki, big data ile neler yapılır? Büyük verinin şirketler için en önemli faydalarından biri, geçmiş ve gerçek zamanlı veriler üzerinden tahmine dayalı analizler yapılmasını mümkün kılmasıdır. Bu da markalara, müşteri davranışlarını analiz ederek satışlarını artırma ve dolayısıyla daha fazla gelir elde etme fırsatı verir. Okumaya devam ederek big data nasıl kullanılır, sorusunun en yaygın cevaplarını bulmanız mümkün.

• Müşteri davranışlarını analiz ederek satın alma alışkanlıklarını ve tercihleri ortaya koyar.
• Tahmine dayalı analizler sayesinde gelecekteki talep, satış ve trendler hakkında öngörü sağlar.
• Pazarlama stratejilerinin daha hedefli ve kişiselleştirilmiş şekilde kurgulanmasına yardımcı olur.
• Operasyonel süreçleri analiz ederek maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma imkanı tanır.
• Risk analizi yaparak dolandırıcılık, sistem arızaları ve güvenlik açıklarının erken tespit edilmesini sağlar.
• Ürün ve hizmet geliştirme süreçlerinde kullanıcı geri bildirimlerini anlamlandırarak daha doğru kararlar alınmasını destekler.
• Gerçek zamanlı veri analizi ile hızlı ve veri odaklı karar alma süreçlerini mümkün kılar.

İşte, karşınızda küresel markalardan büyük veri örnekleri!

Google

Büyük veriyi kullanma konusunda akla ilk gelen marka, elbette ki Google'dır. Google, milyarlarca arama sorgusunu analiz ederek arama motoru sonuçlarını iyileştirir. Aynı veriler, reklam hedefleme ve kullanıcı deneyimini geliştirme süreçlerinde kullanılır.

Netflix

Netflix, kullanıcıların izleme geçmişi, durdurma süreleri ve içerik etkileşimlerini analiz ederek kişiye özel öneri sistemleri geliştirir. Aynı zamanda bu veriler, hangi tür içeriklerin üretileceğine karar verme sürecinde de aktif olarak kullanılır.

Amazon

e-ticaretin devlerinden olan Amazon, arama geçmişi, satın alma davranışları ve sepet verilerini analiz ederek ürün önerileri sunar. Büyük veri analizi sayesinde markada stok yönetimi, fiyatlandırma ve lojistik süreçleri çok daha verimli hale getirilir.

Spotify

Spotify, kullanıcıların dinleme alışkanlıkları, favori türleri ve çalma listelerini analiz ederek kişiselleştirilmiş müzik önerileri sunar. Her yıl yayınladığı “Wrapped” özetleri, büyük veri analizinin başarılı bir örneği olarak öne çıkar.

Uber

Uber, gerçek zamanlı konum, trafik yoğunluğu ve talep verilerini analiz ederek sürücü–yolcu eşleşmesini optimize eder. Bu analizler, aynı zamanda, markanın dinamik fiyatlandırma sisteminin de temelini oluşturur.