Türkçe Bilgi logo TürkçeBilgi

Büyük Veri

Kısaca: == Büyük Veri ==Geçmişten günümüze kadar gelen süre içerisinde bilgi günden güne artmıştır hatta son yıllarda katlanarak günümüze gelmiştir.Bunun sonucunda "Bilgi Çöplüğü" diye tabir ettiğimiz olgu günyüzüne çıkmıştır. Birçok yazılım şirketleri bu konuyla ilgili ar-ge çalışmaları yaptıktan sonra Big Data(Büyük Veri) olgusu karşımıza çıkmıştır. ...devamı ☟

Büyük Veri

Geçmişten günümüze kadar gelen süre içerisinde bilgi günden güne artmıştır hatta son yıllarda katlanarak günümüze gelmiştir.Bunun sonucunda "Bilgi Çöplüğü" diye tabir ettiğimiz olgu günyüzüne çıkmıştır. Birçok yazılım şirketleri bu konuyla ilgili ar-ge çalışmaları yaptıktan sonra Big Data(Büyük Veri) olgusu karşımıza çıkmıştır.Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri ,bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları v.b. gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Olageldiği gibi, ilişkisel veri tabanlarında tutulan yapısal verinin dışında kalan, son dönemlere dek çok da kullanılmayan, yapısal olmayan veri yığınıdır. Artık yıkılmış olan yaygın bilişimci inanışına göre, yapısal olmayan veri, değersizdi, ama büyük veri bize bir şey gösterdi o da günümüzdeki bilgi çöplüğü diye adlandırılan olgudan muazzam derecede önemli, kullanılabilir, yararlı yani çöplükten hazine çıkmasına neden olan yegane sistemdir.

Büyük Veri İçerisindeki Veri Bileşenleri

Büyük veri platformunun oluşumunda beş bileşen vardır. Bunlar; variety, velocity, volume, verification ve value 'dir. Genel olarak 5v diye açıklandığı için ingilizce karşılıklarına yer verilebilinir. * Variety (Çeşitlilik): Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değil ve her yeni üretilen teknoloji, farklı formatlarda veri üretebiliyor. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen türlü çeşitlilikte “Veri Tipi” ile uğraşılması gerekiyor. Bir de bu verilerin farklı dillerde, Non-Unicode olabileceğini düşünürseniz, bütünleşik olmaları, birbirlerine dönüşmeleri de gerekli. * Velocity (Hız): Büyük Veri’nin üretilme hızı çok yüksek ve gittikçe artıyor. Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğuruyor. * Volume (Veri Büyüklüğü): IDC istatistiklerine göre 2020’de ulaşılacak veri miktarı, 2009’un 44 katı olacak. Şu anda kullanılan, “büyük” diye adlandırdığımız kapasiteleri ve “büyük sistemleri” düşünüp, bunların 44 kat büyüklükte verilerle nasıl başa çıkacaklarını hayal etmek gerekiyor! Kurumun veri arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama vb teknolojilerinin bu büyüklükte veri hacmi ile nasıl başa çıkacağının kurgulanması gerekli hem de hemen. * Verification (Doğrulama): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında “güvenli” olması da bir diğer bileşen. Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekiyor. * Value (Değer): En önemli bileşen ise değer yaratması. Bütün yukarıdaki eforlarla tariflenen Büyük Veri’nin veri üretim ve işleme katmanlarınızdan sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olması lazım. Karar veriş süreçlerinize anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermenizde hemen elinizin altında olması gerekiyor. Örneğin sağlık konusunda stratejik kararlar alan bir devlet kurumu anlık olarak bölge, il, ilçe vb detaylarda hastalık, ilaç, doktor dağılımlarını görebilmeli. Hava Kuvvetleri, bütün uçucu envanterindeki taşıtlarının anlık yerlerini ve durumlarını görebilmeli, geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebilmeli. Bir banka, kredi vereceği kişinin, sadece demografik bilgilerini değil, yemek yeme, tatil yapma alışkanlıklarını dahi izleyebilmeli, gerekirse sosyal ağlarda ne yaptığını görebilmeli.

Büyük Verinin Uygulandığı Örnekler

İnternetin çok defa fazla kişi tarafından kullanılır olması, günlük yaşamda aldığımız hizmetlerin, internet üzerine taşınan uygulama yazılımları yoluyla kolayca erişilebilir olması nedeniyle oluşan yaygın kullanım, özellikle hizmet sektöründe satış sonrası müşteri memnuniyeti sağlama ereğine yönelik olarak, son kullanıcıların her türlü bilgisinin firmalarca alınıp saklanması sonucunu doğurdu. Saklanacak ayrıntılı bilgilerin, üzerinde tutulacağı sayısal ortamlarda başgösteren "yer darlığı" yeni arayışlar için başlangıç oldu. Son birkaç yılda öne çıkan yeni yapıyı özetlersek: İşletmeler; müşterilerini daha iyi tanıyıp, onlara "bireyselleştirilmiş - kişiye özel" hizmetleri sunabilmek için onlarla ilgili çok sayıda bireysel bilgiyi saklamak durumunda kalmaktadır. * Hastaneler; hastalarına yönelik etkili, bireysel, kişiselleştirilmiş, tıbbi hizmetler sunabilmek için, bireysel bazdaki verileri kendi sayısal ortamlarında depolamaktalar. * Hükümetler; yurttaşlarına yönelik bilgi ve hizmetleri işleyip, saklama konusunda oluşan çok büyük ölçekli veri ile çalışmak zorundadırlar. Örneğin, RTÜK kararları gereği, ülkemizdeki televizyon kanallarının son bir yıllık yayınlarını saklama zorunluluğu var. Saklanacak bilgiler, "Büyük Veri" olarak tanımladığımız türden. * İnternet üzerindeki üretici ve tüketicilerin veri üretimini hızlandırması, başta servis sağlayıcı firmalara olmak üzere, büyüyen bilgiyi harmanlayıp, anlamlı biçime dönüştürerek kullanıma yeniden sunma görevi yüklüyor. * Bankalar, müşterileriyle ilgili olarak toplayıp sakladıkları bilgiler yoluyla, kullanıcısını tanıyan, internet şubesine o gün ne için girdiğini bilen ve buna göre ana sayfayı, menüyü en etkin hale getiren, müşterisine hatırlatmalar yapan, özelleştirilebilir arayüzler sunan, zengin içerikli, hızlı ve kullanışlı bir 7/24 şube haline geldi. * Enerji firmaları, akıllı şebeke ve sayaçlar kullanarak, abonelerinin bireysel kullanımlarıyla ilgili oluşan verileri, saklayıp, işlemek durumundalar. * İlaç sanayisinde; örneğin "kanser araştırmaları" için oluşturulan büyük genomik veritabanları, araştırmacıların sürekli erişimine açık olmak durumundadır. Ek olarak; Uydu/Harita Dizgeleri (GPS), Akıllı Gezgin Telefonlar (GSM), çok yüksek çözünürlüklü fotoğraflar çekebilen yeni nesil kameralarla üretilen, ses ve görüntü bilgileri; saklama ortamlarının sınırlarını zorlayıp, verimliliklerini düşürüyor. Her türlü gezgin aygıtlar üzerinde çalışabilen, internet tabanlı yazılım ve uygulamalarca üretilenlerle birlikte, Facebook, Twitter gibi toplumsal medya ortamlarında kullanıcılarca üretilen bilgilerin saklanması gereği, bilişim konusu ile ilgili girişimcileri de, Büyük Veri alanına itti. Saydığımız, bu hemen usumuza geliveren örnekler ve benzerlerince üretilen; işlenmesi, saklanması ve irdelenmesi önceki nesil veritabanlarından ayrımlı yöntemler gerektiren büyük ölçekli verilere, kısaca Büyük Veri'ye odaklanıyoruz artık.

Gelecekte

"İçinde bulunduğumuz Büyük Veri çağında yatırımcılar, teknoloji girişimcileri, medya ve danışmanlık şirketleri Büyük Veri konusuna odaklanarak, yeni fırsatlar yakalıyor. Bulut Barındırmai çözümlerinin basitleşip ucuzlayarak genele yayılması, veri işleme konusundaki ekonomik dengeleri temelden değiştirdi. Yakın geleceğin en önemli teknoloji piyasasının Büyük Veri üzerinde oluşması, önümüzdeki beş yıl içinde de bu pazarın elli milyar doları aşması bekleniyor."

Kaynaklar

# Yılmaz Ersöz, "Bulut Barındırma", TDD S.149, Mart 201 (Bu kaynak esas alınmıştır.Diğer kaynaklardan yararlanılmış ve yorumlanmıştır) # Kusnetzky, Dan. "What is "Big Data?"". ZDNet^ Cukier, K. # (25 February 2010). "Data, data everywhere". The Economist. # M2M - Machine to Machine - Aracıya gerek duymayan Aygıttan Aygıta iletişim, YE # İş analitiği çözümleri 2012 presentation.Cüneyt Göksu httpwww.slideshare.netCuneytGoksubig-data-nedir-ve-ibm-zmleri # Big data impaxt in the World # Big data

Kaynaklar

Vikipedi

Bu konuda henüz görüş yok.
Görüş/mesaj gerekli.
Markdown kullanılabilir.