Büyük Veri Analizi Neden Önemlidir?

Büyük veri gün geçtikçe daha popüler bir kavram haline geliyor ve yeni bir dönemin başlangıcı olarak yorumlanıyor. Büyük veri kavramının yaratılmasıyla büyük bir dönüşüm gerçekleşirken, kurum ve kuruluşların verilerden edindikleri bakış açıları ile kazançlar değişiyor ve farklı noktalara geliyor.

Bilgi ve iletişim teknolojisi müşterilerinin teknolojilerini geliştirmek için web sayfalarından, bloglardan, sosyal medya sitelerinden ve daha birçok şeyden veri toplar. Toplanan bu veriler ile pazarlama, halkla ilişkiler, güvenlik gibi bir çok alanda araştırmalar yapılıyor. Fakat, bu veri yığınının değerinin anlaşılması, bu verilerin toplanması, işlenmesi, kullanıcılara sunulması, saklanması, analiz edilmesi gibi aşamalarda birçok farklı teknik var. Bugün hız, çeşitlilik, kapasite ve teknolojinin artması ve yeni sistemlerin üretimi için destek konusunda büyük bir artış göstermesi bekleniyor.

Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımı tarafından ele alınamayacak kadar büyük veya karmaşık veri kümelerini analiz etme, sistematik olarak bilgi alma veya bunlarla başa çıkma yöntemlerini ele alan bir alandır. Pek çok durumun bulunduğu veriler daha fazla istatistiksel güç sağlarken, daha yüksek karmaşıklığa sahip veriler daha yüksek bir yanlış keşif oranına neden olabilir. Büyük veri zorlukları arasında veri yakalama, veri saklama, veri analizi, arama, paylaşma, aktarma, görselleştirme, sorgulama, güncelleme, bilgi gizliliği ve veri kaynağı sayılabilir.

Büyük veri teriminin şu andaki kullanımı, öngörücü analitik, kullanıcı davranışı analitiği veya verilerden değer çıkaran ve nadiren belirli bir veri kümesi boyutuna ulaşan bazı diğer gelişmiş veri analizi yöntemlerinin kullanılması eğilimindedir.

Büyük veri analizi, kurumların verilerini kullanmasına ve yeni fırsatları tanımlamak için kullanmasına yardımcı olur. Bu da, daha akıllı iş hareketlerine, daha verimli operasyonlara, daha yüksek karlara ve daha mutlu müşterilere yol açmaktadır. 50 farklı şirketle görüşülerek büyük veri analitiğinin neden önemli olduğuna dair aşağıdaki veriler bulundu:

  1. Maliyet düşürme: Hadoop (birden fazla makinede paralel olarak işlem yapmamızı sağlayan kütüphane) ve bulut tabanlı analitikler gibi büyük veri teknolojileri, büyük miktarda veri depolamak konusunda önemli maliyet avantajları sağlar. Ayrıca iş yapmanın daha verimli yollarını belirleyebilirler.

  1. Daha hızlı ve daha iyi karar verme: Hadoop ve bellek içi analitiklerin hızıyla, yeni veri kaynaklarını analiz etme becerisiyle birleştiğinde, işletmeler bilgileri hemen analiz edebilir ve öğrendiklerine dayanarak kararlar alabilirler.

  1. Yeni ürün ve hizmetler: Analitik ile müşteri ihtiyaçlarını ve memnuniyetini ölçebilme becerisi sayesinde müşterilere istediklerini verme gücü geliyor. Büyük veri analizleriyle, daha fazla şirketin müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için yeni ürünler yaratıyor.

Büyük Veri Nasıl Kullanılır?

Büyük veri; birkaç yıl önce bile mümkün olmayan şekillerde fotoğraf, metin, ses, video ve artık verileri kullanabileceğimiz anlamına geliyor. Bu, hemen hemen her sektörde, iş dünyasında devrim yaratan bir dönemin başlangıcıdır. Şirketler artık müşterilerin belirli şeyleri ne zaman almak istediklerini bilmekte. Büyük veri ayrıca şirketlerin operasyonlarını çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olur.

İş dışında bile, büyük veri projeleri dünyamızı çeşitli şekillerde değiştirmeye yardımcı olur:

  1. Sağlık hizmetinin iyileştirilmesi: Veri tabanlı tıp, yeni ilaçların erken teşhisinde ve geliştirilmesinde yardımcı olabilecek çok sayıda tıbbi kayıt ve görüntünün analizini içerir.

  1. Doğal ve insan kaynaklı felaketleri tahmin etme ve bunlara müdahale etme: Deprem verileri, depremlerin daha sonraki bir aşamada gerçekleşebileceğini tahmin etmek için analiz edilebilir ve kurumların hayatta kalanlar için neler yapabilecekleri hakkında bilgi edinmelerine yardımcı olur. Ayrıca, Büyük Veri teknolojisi, mültecilerin dünyadaki savaş alanlarındaki akışını izlemek ve korumak için kullanılıyor.

  1. Suçun önlenmesi: Polis güçleri, kaynakları daha verimli bir şekilde dağıtmak ve gerektiğinde onları caydırmak için kendi istihbarat ve kamu veri setlerine dayanan veri odaklı stratejileri giderek daha fazla benimsemektedir.

Analiz için kullanılan farklı teknikler arasında istatistiksel analiz, makine öğrenmesi, veri madenciliği, akıllı analiz, bulut oluşturma, kuantum hesaplama ve veri akışı işleme bulunuyor. Gelecekte araştırmacıların, büyük verilerin sorunlarını etkili ve verimli bir şekilde çözmek için bu tekniklere daha fazla dikkat edeceğine inanıyoruz.

Referanslar

  1. Lee, Jay; Lapira, Edzel; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-an (2013). "Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment". Manufacturing Letters. 1 (1): 38–41. doi:10.1016/j.mfglet.2013.09.005.

  1. Fox, Charles (2018-03-25). Data Science for Transport. Springer.

  1. Ibrahim; Targio Hashem, Abaker; Yaqoob, Ibrar; Badrul Anuar, Nor; Mokhtar, Salimah; Gani, Abdullah; Ullah Khan, Samee (2015). "big data" on cloud computing: Review and open research issues". Information Systems. 47: 98–115. doi:10.1016/j.is.2014.07.006.

  1. "The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information". MartinHilbert.net. Retrieved 13 April 2016.

  1. Breur, Tom (July 2016). "Statistical Power Analysis and the contemporary "crisis" in social sciences". Journal of Marketing Analytics. 4 (2–3): 61–65. doi:10.1057/s41270-016-0001-3. ISSN 2050-3318.

Haberdar olun!

E-bültenimize kayıt olarak tüm yeniliklerimizden haberdar olabilirsiniz.

"Sisasoft İnternet Sitesi kullanım deneyiminizi kişiselleştirmek ve iyileştirmek için çerezler kullanıyoruz. Ziyaretinizi varsayılan ayarlarla gerçekleştirerek Sisasoft Gizlilik Politikası'da belirtilen şekilde çerezlerin kullanımını kabul etmiş oluyorsunuz."

444 06 34