Büyük Veri Nedir ve İş Dünyası İçin Neden Önemlidir?

İşlerin, işlemlerin ve süreçlerin dijitale taşınmasıyla verilerin önemi ciddi oranda arttı. Öyle ki en küçük veri kaynakları bile aktif olarak kullanılıyor. Her bir veri kendi çapında küçük olsa da toplamda oldukça büyük bir veri havuzu elde etmek mümkün. Ortalamanın çok daha üzerinde genişliğe sahip veri havuzları için ise büyük veri kavramı kullanılıyor. Peki, büyük veri nedir ve büyük veri kullanım alanları nelerdir?

Büyük Veri (Big Data) Ne Demek?

Büyük veri; çok sayıda kaynaktan toplanan, büyük hacimli, karmaşık ve çoğunlukla yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veri yığınlarıdır. Big data olarak da bilinen bu kavramdaki “büyük” tabiri sadece verilerin çokluğu ile ilgili değildir. Bu tabir, büyük veri olarak kabul edilen veri kümelerinin hacmiyle birlikte çeşitliliğini, işleme hızı büyüklüğünü, doğrulama imkanlarını ve yüksek değerlerini de ifade eder.

Büyük veriler çoğunlukla sosyal medyadan, IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarının sensörlerinden ve dijital sistemlerdeki işlemlerden toplanır. Kişi ve kurumların dijital ortam ile sistemlere gönderdiği, aldığı ve işlediği verilerin karşılıklı rıza ve yasal sınırlara uyumluluk çerçevesinde toplanmasıyla büyük veri kümeleri oluşturulur. Analiz edilerek yapılandırılan bilgilerle de anlamlı büyük veriler ortaya çıkar.

Büyük Verinin Özellikleri

Büyük verinin 5V olarak bilinen 5 temel özelliği vardır ve şu şekilde sıralanır:

1. Volume (Hacim): Hacim, büyük verilerin gerçek anlamda çok büyük boyutlarda olmasını ifade eden özelliktir. Ortalama bir büyük veri kümesinin boyutu petabayt, eksabayt, hatta zettabayt ile gösterilebilir.
2. Velocity (Hız): Büyük veriler çok hızlı bir şekilde toplanabilir, işlenebilir, analiz edilebilir ve anlamlı hale getirilebilir. Her bir süreç genellikle milisaniyeler içinde tamamlanır.
3. Variety (Çeşitlilik): Big data yığınlarında çok farklı çeşit ve varyasyonlarda veri grubu bulunur. Bu çeşitlilik hem verinin formatından hem de içeriğinden gelir.
4. Veracity (Doğruluk): Analiz edilerek yapılandırılmış büyük veriler, çok yüksek hacimli olmalarına rağmen büyük oranda doğru bilgi içerirler ve doğruluk bu durumu anlatan özelliktir.
5. Value (Değer): Büyük veri yığınları başlangıçta değersiz verileri de topluyor olsa bile yapılandırılmış kümeler, önemli oranda değerli veri içerir.

Big data ile ilgili bu 5 temel özellikten verimli bir şekilde faydalanabilmek için elde edilen verileri doğru bir şekilde analiz etmek gerekir. Peki, büyük veri analizi nedir ve nasıl yapılır?

Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Büyük veri analizi; verilerin toplanması, işlenmesi, temizlenmesi ve anlamlı kümeler haline getirilmesi adımlarını içerir. Asıl analiz işlemi son aşamada yapılır ve elde edilen toplam veriden anlamlı büyük veriler çıkarılır. Çeşitli araç ve teknolojiler kullanılarak gerçekleştirilen bu analiz işlemi, büyük veri analisti tarafından profesyonel olarak da yapılabilir.

Büyük veri analizinin ilk aşaması verileri toplamaktır. Toplama sürecinde genellikle bir filtreleme uygulanmaz. İkinci adımda veriler filtrelenerek önceden belirlenmiş kurallar doğrultusunda sınıflandırılır, sıralanır ve işlenir. Temizleme adımında ihtiyaç dışında kalan veri sınıfları elenir ve amaca yönelik değer taşıyan veriler süzülür. Son aşamada tam anlamıyla analiz gerçekleştirilir ve büyük veriler, ihtiyaç duyulan işlemlere uyarlanarak kullanılmaya başlanır.

Büyük Veri Hangi Alanlarda Kullanılır?

Büyük veri; finanstan sağlığa, eğitimden e-ticarete, sigortacılıktan elektroniğe kadar hemen her sektörde kullanılabilir. Bu veriler işlendikten sonra oldukça değerli ve kullanışlı hale gelirler. Dolayısıyla sadece toplandıkları kanallarda değil, birçok farklı alanda kullanılabilirler. Büyük verinin kullanım alanlarına şu şekilde örnekler verebiliriz:

• Finans: Müşterilerin gruplandırılması ve gruba özel hizmetler sunulması.
• Sağlık: Kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin uygulanması.
• Sigorta: Müşteri ilişkileri yönetimi ve doğru fiyatlandırma yapılması.
• Eğitim: Öğrenci grupları ile başarı oranları arasındaki ilişkiye göre ders programlanması.
• Elektronik: Kullanım alışkanlıklarının ölçülmesi ve arızaların tespit edilmesi.
• E-ticaret: Kişiselleştirilmiş ürün ve kampanyaların sunulması.
• İş - işletme: Karar alma süreçlerinin hızlandırılması ve risk analizi yapılması.

Büyük Verinin İş Karar Alma Süreçlerindeki Rolü Nedir?

Büyük verinin iş dünyasında karar alma süreçlerinde kullanılması, bu sürece sağladığı katkılarla ilgilidir. İş kararlarının alınma sürecinde önemli bir rol oynayan büyük veriler, öncelikle karar alma sürelerini ciddi oranda kısaltır. Zaman kazandırmasının yanında olası senaryoların da önceden tahmin edilmesine yardımcı olur. Bu sayede daha doğru karar verme oranı artar ve buna bağlı olarak iş süreçleri daha verimli hale getirilebilir.

Büyük Veriyi Kararlara Entegre Etmek İçin Hangi Adımlar İzlenir?

İş süreçlerinde büyük veriyi kararlara entegre etmek için öncelikle doğru analiz etmek gerekir. Analiz sürecinin içerdiği temel adımlar, karar alma süreci öncesinde de uygulanmalıdır. Verilerin toplandığı kanallar, karar mekanizmasının konusu olan organizasyona göre seçilmelidir. Bu verilerin filtrelenmesi ve temizlenmesi gerektiği de unutulmamalıdır. İhtiyaç dışı verileri sürece dahil etmemek, kararın doğruluk oranı açısından önemlidir.

Büyük Veri ile Risk Yönetimi Nasıl Yapılır?

Risk yönetimini verimli bir şekilde yapabilmek için olası risk senaryolarını tahmin etmek ve bunlara göre aksiyon planlarını yapmak gerekir. Durumu tahminden öteye taşıyıp daha kesin ve risksiz süreçler için ise büyük veriden faydalanmak oldukça kullanışlıdır. Büyük veriler ile söz konusu girişim için geçmişte planlanmış süreçleri ele alarak olası riskleri tespit etmek, risklerin gerçekleşme ihtimallerini ölçmek, riskli süreçlerin sonuçlarını görmek ve ihtimaller dahilindeki riskler için çözüm önerileri sunmak mümkündür. Dolayısıyla büyük veri analizi iş süreçlerine dahil edildiğinde operasyonel işlemlerin riski de minimuma iner.

Büyük Verinin İşletmelere Sağladığı Avantajlar Nelerdir?

Büyük veri işletmeleri; ürün geliştirmeden pazarlamaya, müşteri memnuniyetinden satışları artırmaya kadar birçok konuda avantaj sağlar. Söz konusu avantajlara şöyle örnekler verebiliriz:

• Karar alma süreçleri hızlanır ve risk yönetiminin verimliliği artar.
• Müşteri ihtiyaçlarının ve ürünlerdeki eksikliklerin tespiti kolaylaşacağı için ürün ve hizmetlerin ne yönde geliştirilmesi gerektiği öğrenilebilir.
• İş süreçlerinde kullanılan cihaz ve makineler için önceden arıza tespiti yapabilmek mümkün hale gelir.
• Müşterilerin geri bildirimleri daha hızlı toplanarak ve daha çabuk işleme alınarak müşteri memnuniyeti artırılabilir.
• Müşteri davranışlarına uygun pazarlama stratejileri oluşturulabilir.
• Kişiselleştirilmiş ürün ve hizmet sunma imkanı elde edilebileceği için satışları artırmak kolaylaşır.

Büyük Veri Kullanımında Karşılaşılan Zorluklar Nelerdir?

Büyük veri kümeleri doğru kullanıldıklarında önemli oranda faydalı olur, fakat bu sürecin zorlukları da bulunur. Öncelikle başlıca zorluğun depolama olduğunu söyleyebiliriz. Büyük veriler gerçek anlamda büyüktür ve toplanan verilerin depolanabilmesi için özel depolama birimlerine ihtiyaç duyulur. Bu da maliyet yaratan bir detaydır.

Bir diğer zorluk ise büyük verileri kullanılabilir hale getirebilmektir. Filtreleme, analiz etme, temizleme ve etkili şekilde işleme gibi süreçler için bu alanda yetkinliği bulunan bir ekibe ihtiyaç duyulur. Ayrıca bu ekibin kullanacağı yazılım ve programlar da yeni maliyetler doğurur.

Büyük Verinin Etkili Kullanımı İçin Hangi Teknolojiler Gereklidir?

Büyük verinin etkili kullanımı, manuel analiz ve işleme yöntemleri ile pek mümkün değildir. Bu nedenle big data özelinde geliştirilmiş veya bu süreçlere katkı sağlayacak teknolojilerden faydalanmak gerekir. Büyük verinin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için faydalanılabilecek başlıca teknolojileri; veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka olarak sıralayabiliriz. Özellikle yapay zeka, büyük veri ile en çok ilişkisi bulunan teknolojilerin başında gelir.

Büyük Veri ve Yapay Zeka Arasındaki İlişki Nedir?

Büyük veri ve yapay zeka, ortak çalışma konusunda doğrudan ilişkilidir. Elde edilen verilerin sınıflandırılması, sıralanması ve genel olarak analiz edilebilmesi için yapay zekaya ihtiyaç vardır. Büyük veri analitiği için kullanılan teknoloji ve yazılımlar, yapay zeka ile desteklenir. Yapay zekanın kendi içerisindeki ölçme ve değerlendirme mekaniği, büyük veri analizi için en önemli yardımcıdır.

Büyük Veri Kullanımı İçin En İyi Uygulamalar Nelerdir?

Büyük veri kullanımı için destek alınabilen en popüler uygulamalar şu şekildedir:

1. Spark: Büyük verilerin işlenmesi için kullanılan ve veri işleme motoru olarak çalışan bir uygulamadır.
2. Hadoop: Daha çok büyük verinin depolanması için kullanılan bir uygulamadır ve işleme fonksiyonları da mevcuttur.
3. NoSQL Veritabanları: Karmaşık verileri depolamak ve yönetmek için kullanılabilen bir uygulamadır.

Bu uygulamaların yanında büyük veri konusunda hizmet veren bazı global firmalar da mevcuttur. Big data firmaları, süreci baştan sona yöneterek işletmelere kullanılabilir ve anlamlı büyük veri kümeleri sunar. Söz konusu firmalardan bazıları şöyledir:

• Google Cloud
• AWS (Amazon Web Service)
• IBM Big Data Platform
• IBM Watson
• Microsoft HDInsight
• Pivotal
• MapR
• Infobright
• Hortonworks Data Platform

Büyük Verinin Geleceği Nasıl Şekillenecek?

Büyük verinin gelecekte de etkili olacağı, yapılan araştırmalar sonucunda görülebiliyor. Yapılan bir araştırma, her gün 402,74 milyon terabayt yani günde 0,4 zettabayt ve yılda yaklaşık 147 zettabayt veri üretildiğini gösteriyor. Bu araştırmaya göre yıllık büyük veri miktarının 2025 yılında 181 zettabayta ulaşabileceği tahmin ediliyor.

Bir başka araştırma ise küresel veri ekosisteminde en büyük yeri kaplayan ABD’deki büyük veri pazarının yükselişini gösteriyor. Araştırmaya göre pazar değerinin 2028 yılına kadar %12,7 oranında büyüme gösterip 401,2 milyar dolara ulaşabileceği görünüyor.

Büyük verinin toplanması, depolanması ve analiz edilmesi kadar güvenli bir şekilde yönetilmesi de gerekir. Günümüzde büyük verinin önem taşıması ve etkin bir şekilde kullanılması, geliştirilen güvenlik sistemleri ve güvenli firmalar sayesinde mümkündür. Her gün yazar kasa POS cihazlarından geçen 13,5 milyondan fazla işlemi güvenli bir şekilde yöneten Token Finansal Teknolojiler, güvenli veri yönetimi konusunda iyi bir örnektir. Token Finansal Teknolojiler, Türkiye’nin ilk ve en büyük TSM (Trusted Service Manager - Güvenli Servis Sağlayıcı) merkezi ile bir yandan güvenli veri yönetimi sağlarken bir yandan da işletmelerin kesintisiz hizmet almasını sağlar.