MakalelerÇok Boyutlu Yapısı ve İşlevsellik Alanları İle Birlikte Büyük Veri Analizi Nedir?

Büyük veri birçok farklı yetisi ile veri işlemlerinde çok önemli bir rol oynuyor.
10 Aralık 201958

Hepimizin bildiği büyük miktarda veriyi analiz etme yetisi, büyük veri analizinin yetileri arasından sadece ufak bir parça. Büyük veri birçok farklı yetisi ile veri işlemlerinde çok önemli bir rol oynuyor.

Büyük Verinin Tanımı

Net bir tanım ortaya koyabilmek oldukça zor çünkü büyük verinin kullanım durumları oldukça kapsayıcı. Ancak genel olarak söyleyebiliriz ki; büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemlerinin yürüttüğü verileri toplama yürütme ve işleme kapasitesinin oldukça büyük ve karmaşık bir şekilde yürütme yetkinliğine sahip bir olgudur.

Ne kadar veri “büyük” veri olarak adlandırılabilir konusu tartışmaya açıktır. Bunun dışında genellikle, büyük veriler şu üç kategori ile karakterize edilir:

1-)Aşırı veri hacmi

2-)Çok çeşitli veri türü

3-)Hangi verinin analiz edileceği ve işleneceği konusunda hız

Büyük veri depolarını oluşturan veriler, web siteleri, sosyal medya, uygulamalar, bilimsel deneyler ve nesnelerin interneti gibi kaynaklardan gelebilir. Büyük veri kavramı, kuruluşların verileri pratik kullanıma koymalarını ve çeşitli iş sorunlarını çözmelerini sağlayan bir dizi ilgili bileşeni yanında getirir. Bu bileşenler, büyük veri teknolojilerini desteklemek için gereken IT altyapısı, verilere uygulanan analitik ve büyük veri platformları gibi bileşenlerdir.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, büyük veri organizasyonlarından toplanan verilere değer ve anlam katma amacıyla bahsi geçen verilere uygulanan analitiktir. Modeller, korelasyonlar, iç görüler ve eğilimleri keşfetmek için kullanılan veri analitikleri olamasa, veriler sınırlı kullanım alanları ile birlikte değersiz bir yığın olurdu.

Şirketler, büyük verilere analitik uygulayarak elde ettikleri sonuçlar ile artan satış, gelişmiş müşteri hizmeti, daha yüksek verimlilik ve rekabette avantaj yakalama gibi fırsatlar elde edebilir.

Veri analitiği, gelecekteki faaliyetler ile ilgili eğilimler ve tahminler gibi kazanımlar elde etmek amacıyla var olan verilerden sonuçlar çıkarma motivasyonuna sahiptir.

Kuruluşlar, büyük veri analizi araçlarını kullanarak analiz ettikleri veriler ile pazarlama kampanyalarını yönetip yeni bir ürünü veya hizmeti ne zaman piyasaya sunabileceği gibi kararları alabilir.

Veri analitiği genel itibarı ile iki ayrı kategoriye ayrılır. Bunlar birisi sayısal verilere sırtını yaslamış olan nicel veri analizi ikincisi ise sayısal olmayan verilere dayalı olan nitel veri analizidir.

Büyük Verilerin İhtiyaç Duyduğu IT Altyapısı

Büyük verilerin işlevli olarak kullanılabilmesi için kuruluşların, verileri toplamak ve depolamak, verilere erişim sağlamak ve depoda verileri güvence altına alabilmek için sağlam bir altyapıya sahip olması gerekir. IT altyapıları, veri yönetimi ve entegrasyon yazılımı, iş zekası ve veri analizi yazılımı ve büyük veri uygulamaları için tasarlanmış depolama sistemleri ve sunucuları içermelidir.

Veri toplama, şüphesiz ki veri toplamak için gerekli olan kaynaklara sahip olmayı gerektirir. Bu kaynaklar ekseriyetle web uygulamaları, sosyal medya kanalları, mobil uygulamalar ve e- posta adresleridir lakin IoT’nin yaygın hale gelmesi ile birlikte şirketlerin veri toplamak için her türlü cihaza, araca ve ürüne sensörler yerleştirmesi gerekebilir.

Bunun yanı sıra gelen tüm verileri saklamak için yeterli bir veri deposu ve güvenlik altyapısı da ihtiyaç duyulan araçlardır.

Büyük Veri Teknolojileri

Hadoop Ekosistemi

Hadoop, büyük veri ile en yakından ilişkili teknolojilerden bir tanesidir. Apache Hadoop projesi ölçeklenebilir ve dağıtılmış bilgi işlem için açık kaynaklı bir yazılım geliştirmektedir.

Hadoop yazılım kütüphanesi, basit programlama modelleri kullanarak büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında dağıtılmasına olanak sağlayan bir çerçeveye sahiptir.

Proje birkaç modül içermektedir:

  • Hadoop Common: diğer Hadoop modüllerini destekleyen yardımcı program.
  • Hadoop Distributed File System: Uygulama verilerini yüksek verimliliğe sahip erişim sağlar.
  • Hadoop YARN: İş planlama ve küme kaynak yönetimi çerçevesi.
  • Hadoop MapReduce, Büyük veri setlerinin paralel bir biçimde işlenebilmesi için YARN tabanlı sistem.

Apache Spark

Hadoop ekosisteminin bir parçası olan Apache Spark, Hadoop’ta büyük verileri işlemek için motor görevi gören açık kaynaklı bir küme hesaplama çerçevesidir. Spark, büyük veri dağıtım çerçevelerinden biri haline gelmiştir. Java, Scala, Phyton ve R programlama dilleri için yerel ciltlemeler sağlar ve SQL, veri akışı, makine öğrenmesi ve grafik işlemeyi destekler.

Veri Gölleri

Veri gölleri, iş kullanıcıları tarafından ihtiyaç duyulana kadar, kendi ana formatında çok büyük miktarda ham veri bulunduran depolama havuzlarıdır. Veri gölleri, kullanıcıların ihtiyaç duyulduğunda çok miktarda veriye erişmelerini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Veri göllerinin büyümesini körüklemeye yardımcı olmak, dijital dönüşüm girişimleri ve IoT'nin büyümesine olanak sağlayacaktır.

NoSQL Veritabanları

Geleneksel SQL veritabanları güvenilir işlemler ve geçici sorgular için tasarlanmıştır, ancak bazı uygulamalar için pek işlevsel olmayabilirler. NoSQL veritabanları SQL veritabanlarının işlevsel olamadığı noktalarda devreye girer ve verileri yüksek operasyonel hız ve esnekliğe izin verecek şekilde saklar ve yönetir. NoSQL veritabanları SQL veritabanlarından farklı olarak yüzlerce veya binlerce sunucu arasında yapayca ölçeklenebilir.

Bellek İçi Veritabanları

Bir bellek içi veritabanı (IMDB), veri depolama için öncelikle diskten ziyade ana belleğe dayanan bir veritabanı yönetim sistemidir. Bellek içi veritabanları, disk optimizasyonlu veritabanlarından daha hızlıdır, büyük veri analitiği kullanımları ve veri ambarları ve veri depoları oluşturulması için önemli bir husustur.

Büyük Veri Becerileri

Bu becerilerin çoğu, Hadoop, Spark, NoSQL veritabanları, bellek içi veritabanları ve analitik yazılımı gibi temel büyük veri teknolojisi bileşenleri ile ilgilidir.

Geri kalanları ise veri bilimi, veri madenciliği, istatistiksel ve nicel analiz, veri görselleştirme, genel amaçlı programlama ve veri yapısı ve algoritmaları gibi disiplinlerdir. Bunların yanı sıra , büyük veri projelerini başarılı kılabilmek için yetkin insanlara ihtiyaç vardır.

Büyük veri analizi projelerinin ne kadar yaygınlaştığı ve bu tür becerilere sahip kişilerin yetersiz kaldığı göz önüne alındığında, deneyimli profesyoneller bulmak kuruluşlar için en büyük zorluklardan biri olabilir.

Büyük Veri Analitiği Çözüm Olabilir

Büyük veri analitiği birçok işletme problemine uygulanarak çözüm yoluna ulaşma konusunda önemli bir araç olabilir. Örnek olarak:

1-) Müşteri analizi: Şirketler, müşteri deneyimini geliştirmek, dönüşüm oranlarını artırmak ve elde tutma oranını artırmak için müşteri verilerini inceleyebilir.

2-) İşlemsel analitik: Operasyonel performansın arttırılması ve kurumsal varlıkların daha iyi kullanılması birçok şirketin en önemli hedeflerindendir. Büyük veri analizi araçları, işletmelerin daha verimli çalışmanın ve performansı artırmanın yollarını bulmalarına yardımcı olabilir.

3-) Dolandırıcılık önleme: Büyük veri araçları ve analizleri, kuruluşların sahtekarlık davranışını gösterebilecek riskli ve şüpheli etkinlikleri tespit etmesine olanak sağlayabilir.

4-) Fiyat optimizasyonu. Şirketler, ürün ve hizmetler için talep ettikleri fiyatları optimize etmek ve gelirin artmasına yardımcı olmak için büyük veri analizleri kullanabilirler.

İlgili Haberler