Basitçe “Big Data”
2000’li yılların başından itibaren hızla artan dijitalleşme ve özellikle son yıllarda sosyal medyanın yaygınlaşmasıyla ortaya çıkan Big Data (Büyük Veri), son yılların en popüler konularından biri.
Pazarlama dünyasında da son yıllarda daha fazla konuşulmaya başlanan Big Data kavramı, sosyal medya yönetim platformumuz SenseKit’i geliştirmeye başladığımız 2010 yılı başından beri sıkça üzerinde düşündüğümüz; sağlayacakları ve bu sayede yapılabilecekleri anlamaya çalıştığımız bir kavramdı.
Benim için Big Data hakkındaki en anlaşılabilir tanımı, “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think” kitabında Viktor Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier yaptı:
“Kesin bir tanımı yok ve sanırım bu iyi bir şey. Zira bir şeyi tanımladığınızda onu sınırlamış da oluyorsunuz. Ama genel olarak toplumun, eskiden biriken az miktarda bilgiyle yapamadığını, şimdi büyük miktarda biriken verilerle yapabilme kabiliyeti.”
Buradaki büyük miktarlarda biriken veri ile kastedilen; internet üzerindeki toplumsal medya (sosyal medya, bloglar, fotoğraf, video sitelerindeki içerikler) paylaşımları, sağlık sektöründeki sonuçların saklandığı bilgiler, hükümetlerin vatandaşları hakkında topladığı vatandaşlık bilgileri, bankacılık sektörünün toplandığı finansal bilgi ve rakamlar, kredi kartı harcama bilgileri, enerji sektörünün enerji tüketimi ile ilgili topladığı bilgiler, ilaç veya teknoloji şirketlerinin araştırmalarından elde edilen bilgiler, havayolu şirketlerinin uçuş bilgileri gibi gerek özel sektör gerekse kamu gibi değişik kaynaklardan toparlanan veriler.
Yukarıda okuduğunuz gibi korkunç büyüklükteki verilerden bahsediyoruz. Sadece Youtube’a her dakika 100 saatlik videonun yüklendiğini, dünyada biriken tüm verilerin %90’ının son 24 ayda oluştuğunu düşününce Big Data kavramında boyut konusu elbette çok önemli. Ancak boyuttan daha önemli olan konu ise bu verinin anlamlandırılması, zira büyük olan, datanın -MB olarak kapladığı alandan ziyade- sağladığı anlam. Bu veriler bir şeyler anlatıyor da, peki biz anlıyor muyuz?
Peki bu Big Data pratikte ne işimize yarayabilir?
Bu sorunun cevabına şöyle başlamak en doğrusu diye düşünüyorum; Big Data kavramı hakkında bilinmesi en kritik olan ve onu en önemli hale getiren özelliği, “Neden?” sorusuna değil “Ne?” sorusuna cevap vermesi.
Big Data: “Neden-sonuç ilişkisinden ziyade, dağınık veriler arasında korelasyon kurmak.”
Bu sorunun birçok cevabı mevcut; yine Kenneth Cukier çok güzel iki örnekle bunu anlatmaya çalışıyor:
“Bugün sağlık hizmetlerinde insanları tedavi etmek için önce hasta olmalarını bekliyoruz. Yakında bütün yaşamsal sinyallerimizi ve vücudumuzun diğer yönlerini gözleme fırsatımız olacak. Kanseri çok önceden, daha belirtiler ortaya çıkmadan ve tedavi için geç olmadan fark etme şansımız olacak. Ve en iyi tedavi yöntemini milyonlarca vatandaşın sağlık hizmeti arşivine bakarak belirleyebileceğiz. Bu Big Data öncesi imkansız bir şeydi.”
“Pazarlama Big Data ile beraber değişim geçiriyor. Eskiden bu alanda yapılan ölçümler son derece etkisizdi. Örneğin bir dükkanda sadece kaç kutu mısır gevreği satıldığını belirleyebiliyorduk, bunları kimlerin aldığını belirleyemiyorduk. Big Data sayesinde derinlere inebiliyoruz. Bir dükkanda satılan yetişkinlere yönelik mısır gevreklerinin spor yapan kadınlar tarafından alındığını belirleyebiliyoruz. Bu doğal olarak ürünün nasıl pazarlandığını etkileyecektir. Pazarlamanın -sonuçları ölçümlenemediği için- her zaman kötü bir şöhreti olmuştur. Şimdi bu durum değişiyor ve pazarlamanın etkinliği de artıyor.”
Bunun yanında, mesela, eğitim sektöründe kullanımına örnek olması için, “Öğrencilerin elektronik kitaplarda hangi bölümlerin daha çok altını çizdiğini, – anlaması güç olduğu için- hangi bölümlerin tekrar tekrar okunduğunu görebiliyor ve buradan yola çıkarak dersin hangi bölümlerinin tekrar edilmesi gerektiğini öngörebiliyoruz.”
Yeni bir meslek doğuyor
İnternet, bilgisayarlar arasında bağlantı kurarak nasıl iletişimi değiştirdiyse, Big Data’nın da internet kadar büyük bir devrim yaratacağı öngörülebilir. Bu nedenle her gün daha fazla veri biriktirme, saklama ve işleme yeteneğimizi artırmamız gerekiyor. “Çünkü söz konusu büyük verinin tek başına anlamı yok, işlenmesi ve analiz edilmesi büyük önem taşıyor.”
Türkiye’deki bankalar, e-ticaret şirketleri, internet ve gsm şirketleri her gün milyonlarca veri topluyor. Verinin boyutu arttıkça içinden istenen bilgiyi çekip çıkartmak da zorlaşıyor. Bu toplanmış veriyi temizlemek, incelemek, anlamak ve anlamlandırmak çok önemli bir iş haline geldi. Bu nedenle bu konuya gerek devletin gerekse özel sektörün ciddi yatırım yapması gerekiyor.
Kısa vadede Türkiye’nin ciddi anlamda “veri bilimcisi”ne (data scientist) ihtiyacı olacak ve kendine yatırımını bu alanda yapan kişilerin bunun karşılığını yine kısa vadede alacakları kesin.
Şimdi bu yeni dünyanın avantajlarını kullanarak rekabet gücünü artırmanın zamanı.