Big data, teknolojinin gelişmesiyle hayatımıza giren bir kavram olsa da uzun zamandır hayatımızda olan ve tahmin ettiğimizden çok daha fazla etkileşimde olduğumuz bir kavramdır. Farkında olmasak da büyük veri olarak isimlendirdiğimiz bu olguya destek verip veri akışı sağlıyoruz.
Nedir bu büyük veri dediğimiz noktada ise, Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımı tarafından ele alınamayacak kadar büyük veya karmaşık olan veri kümelerini analiz etme, sistematik olarak bilgi çıkarma veya bunlarla başka şekilde ilgilenme yollarını ele alan bir alandır.
Big Datanın Bileşenleri
Big data kavramının beş ana bileşeni vardır: Çeşitlilik, Hız, Hacim, Doğrulama, Değer.
Çeşitlilik (Variety): Üretilen verilerin %80i yapısal değildir. Her yeni teknoloji farklı formatlarda veri üretebiliyor. Kimi zaman da bu veriler farklı dillerde ve unicode olmayabiliyor. Tüm bu durumlar göz önünde bulundurulduğunda verilerin bütünleşik olmaları ve birbirlerine dönüşebilir olması gerekiyor.
Hız (Velocity): Büyük verinin üretilme hızı çok yüksek. Bu hız her geçen gün de giderek artmakta. Daha hızlı artan veri ile ona ihtiyaç duyanların sayısı da aynı hızla artmakta.
Hacim (Volume): IDC verilerine göre 2020 sonunda oluşacak veri miktarı 2009 yılında oluşan verinin 44 katı olacak. Kurumların bu dev veri yığınlarını nasıl depolayacaklarını ve yöneteceklerini kurgulaması gerekiyor.
Doğrulama (Verification): Bu bilgi yoğunluğu içerisinde güvenli olması da önemli bir etken. Verileri depolama, işleme ve verilerin aktarımı sırasında sadece ilgili kişilere iletilmesi ve gizli kalması gerekiyor.
Değer (Value): En önemli bileşen ise değer yaratması. Big data sisteminin doğru kararı alabilmek için elinizin altında olması gerekiyor. Örneğin bir banka kredi vereceği müşterinin sadece demografik bilgilerini değil aynı zamanda tüketim alışkanlıklarını bilerek bunlara ne kadar harcama yapacağını da öngörmesi gerekiyor.
Big Data Kullanımının Artmasının Nedenleri
80’lerde şirketlerin temel amacı ürünün üretilerek müşteriye ulaşmasını sağlamaktı. O yıllarda ERP (Enterprise Resource Planning) oldukça önemliydi. ERP sistemlerini geliştirmedeki asıl amaç tüm tedarik zincirini bir platformda toplayarak kontrolü kolaylaştırmaktı.
ERP çağında doyuma ulaşan şirketler “Benim için doğru müşteri kimdir?” sorusunu sormaya başladı. Bu soru da CRM (Customer Relationship Management) çağını başlattı. CRM’in asıl amacı doğru ürünü, doğru müşteriye, doğru fiyata, doğru yer ve zamanda sunmaktır. Yani artık ürüne göre müşteri değil müşteriye göre ürün üretimi anlayışı benimsenmiştir.
Veri miktarı oluşumundaki hız artışının asıl sebebi sosyal ağ etkileşimlerinin büyüyen hacmi lokasyon duyarlı cihazların artması ve fiziksel dünya hakkında bilgi yakalayan ve ileten “akıllı sensörler”in sayısındaki artış olarak özetlenebilir.
Big Data Neden Önemlidir?
Büyük verinin önemi, bir şirketin ne kadar veriye sahip olduğu değil, bir şirketin toplanan verileri nasıl kullandığı etrafında döner. Her şirket verileri kendi yöntemiyle kullanır; Bir şirket, verilerini ne kadar verimli kullanırsa, büyümesi için o kadar potansiyel gerekir. Şirket, herhangi bir kaynaktan veri alabilir ve aşağıdakileri sağlayacak yanıtları bulmak için bunları analiz edebilir:
Maliyet Tasarrufu: Bulut Tabanlı Analitik gibi bazı Büyük Veri araçları, büyük miktarda veri depolanacaksa işletmeye maliyet avantajları sağlayabilir ve bu araçlar aynı zamanda daha verimli iş yapma yöntemlerinin belirlenmesine de yardımcı olur.
Zaman Azaltmaları: Bellek içi analitik gibi araçların yüksek hızı, işletmelerin verileri anında analiz etmesine ve öğrenilenlere göre hızlı kararlar almasına yardımcı olan yeni veri kaynaklarını kolayca tanımlayabilir.
Piyasa koşullarını anlamlandırmak: Büyük verileri analiz ederek mevcut piyasa koşullarını daha iyi anlaşılabilir. Örneğin bir firma, müşterilerinin satın alma davranışlarını analiz ederek en çok satılan ürünleri bularak bu trende göre ürün üretebilir. Bu sayede rakiplerinin önüne geçebilir.
Çevrimiçi itibarı kontrol edin: Büyük veri araçları duyarlılık analizi yapabilir. Bu nedenle, firmanız hakkında kimin ne söylediği hakkında geri bildirim alabilirsiniz. İşletmenin çevrimiçi varlığını izlenmek ve iyileştirmek isteniyorsa, büyük veri araçları tüm bunlarda yardımcı olabilir.
Müşteri Edinmeyi ve Elde Tutmayı Artırmak için Büyük Veri Analitiğini Kullanma:
Müşteri, herhangi bir işletmenin bağlı olduğu en önemli varlıktır. Önce sağlam bir müşteri tabanı oluşturmak zorunda kalmadan başarıyı talep edebilecek tek bir işletme yoktur. Ancak, bir müşteri tabanı olsa bile, bir işletme karşılaştığı yüksek rekabeti göz ardı edemez. Bir işletme, müşterilerin ne aradığını öğrenmekte yavaşsa, düşük kaliteli ürünler sunmaya başlaması da çok kolaydır. Sonunda, müşteri kaybı ortaya çıkar ve bu iş başarısı üzerinde olumsuz bir genel etki yaratır. Büyük verilerin kullanımı, işletmelerin çeşitli müşteri ile ilgili kalıpları ve eğilimleri gözlemlemelerine olanak tanır. Müşteri davranışını gözlemlemek, sadakati tetiklemek için önemlidir.
Reklamverenlerin Sorununu Çözmek ve Pazarlama İçgörüleri Sunmak için Büyük Veri Analitiğini Kullanma
Büyük veri analizi, tüm iş operasyonlarının değiştirilmesine yardımcı olabilir. Bu, müşteri beklentilerini karşılama, şirketin ürün yelpazesini değiştirme ve tabii ki pazarlama kampanyalarının güçlü olmasını sağlama becerisini içerir.
Büyük verinin bir diğer büyük avantajı, şirketlerin ürünlerini yenilemelerine ve yeniden geliştirmelerine yardımcı olma yeteneğidir.
Big Data Kullanım Alanları:
Bankacılık ve Finans:
Perakende tüccarlar, Büyük bankalar, yüksek frekanslı ticarette, ticaret öncesi karar destek analitiğinde, duyarlılık ölçümünde, Tahmine Dayalı Analitiklerde Büyük Veri kullanılır.
Bu sektörler aynı zamanda risk analizi için büyük ölçüde Büyük Veriye güvenmektedir; kara para aklamayı önleme, kurumsal risk yönetimi talep etme ve dolandırıcılık azaltma vb.
İletişim, Medya ve Eğlence:
Tüketiciler, farklı formatlarda ve çeşitli cihazlarda isteğe bağlı zengin medya beklediğinden, iletişim, medya ve eğlence endüstrisindeki bazı Büyük Veri zorlukları şunları içerir:
- Tüketici içgörülerini toplamak, analiz etmek ve kullanmak
- Mobil ve sosyal medya içeriğinden yararlanma
- Gerçek zamanlı medya içeriği kullanım modellerini anlama
İletişim, Medya ve Eğlence Sektöründeki kuruluşlar, aşağıdakiler için kullanılabilecek ayrıntılı müşteri profilleri oluşturmak için müşteri verilerini ve davranış verilerini eş zamanlı olarak analiz eder:
- Farklı hedef kitleler için içerik oluşturma
- Talep üzerine içerik önerisi
- İçerik performansını ölçümü
Örneğin, isteğe bağlı bir müzik hizmeti olan Spotify, dünya çapındaki milyonlarca kullanıcısından veri toplamak için Hadoop Büyük Veri analizini kullanır ve ardından analiz edilen verileri bireysel kullanıcılara bilinçli müzik önerileri vermek için kullanır.
Sağlık Hizmeti Sağlayıcıları
Sağlık hizmetleri sektörünün çok büyük miktarda veriye erişimi var, ancak artan sağlık hizmetlerinin maliyetini azaltmak için verileri kullanmadaki başarısızlıklar ve yönetim kurulu genelinde daha hızlı ve daha iyi sağlık hizmeti faydalarını bastıran verimsiz sistemler yüzünden sıkıntı yaşandı.
Bunun başlıca nedeni, elektronik verilerin mevcut olmaması, yetersiz veya kullanılamaz olmasıdır. Ek olarak, sağlıkla ilgili bilgileri tutan sağlık hizmetleri veri tabanları, tıp alanında yararlı kalıplar gösterebilen verileri birbirine bağlamayı zorlaştırmıştır.
Büyük Veri ile ilgili diğer zorluklar arasında hastaların karar verme sürecinden dışlanması ve kullanıma hazır farklı sensörlerden gelen verilerin kullanımı yer alır.
Örneğin, Florida Üniversitesi tarafından ücretsiz halk sağlığı verileri ve Google Haritalar, kronik hastalıkların yayılmasının izlenmesinde kullanılan sağlık hizmeti bilgilerinin daha hızlı tanımlanmasına ve verimli analizine olanak tanıyan görsel veriler oluşturmak için kullanılmıştır.
İmalat ve Doğal Kaynaklar
Petrol, tarım ürünleri, mineraller, gaz, metaller vb. Dahil olmak üzere doğal kaynaklara yönelik artan talep, ele alınması zor olan verilerin hacminde, karmaşıklığında ve hızında bir artışa yol açmıştır.
Benzer şekilde, imalat endüstrisinden gelen büyük hacimli veriler de ele geçirilmemiştir. Bu bilgilerin yetersiz kullanılması, ürün kalitesinin artmasını, enerji verimliliğini, güvenilirliği ve daha iyi kar marjlarını engeller.
Doğal kaynaklar endüstrisinde, Büyük Veri, jeo-uzamsal verilerden, grafik verilerden, metinlerden ve zamansal verilerden büyük miktarda veriyi almak ve entegre etmek için kullanılan karar vermeyi desteklemek için tahmine dayalı modellemeye izin verir. Bunun kullanıldığı ilgi alanları arasında; sismik yorumlama ve rezervuar karakterizasyonu.
Big Data, günümüzün üretim zorluklarını çözmek ve diğer avantajların yanı sıra rekabet avantajı elde etmek için de kullanılır.