Büyük veri, hacmi çok büyük olan ve zamanla daha da katlanarak büyüyen bir veri topluluğudur. O kadar büyük boyutlu ve karmaşık bir veridir ki geleneksel veri yönetim araçlarının hiçbiri bu verileri depolayamamakta ve verimli bir şekilde işleyememektir. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere 3 tür büyük veri bulunmaktadır.

Görüldüğü gibi çok fazla veri bulunmaktadır. Mümkün olduğu kadar veri toplamak önemli ve avantajlıdır. Ancak bu kadar veriyi toplamak ve depolamak yeterli olmamakta toplanılan bu verileri kullanmak gerekmektedir. Tam olarak bu noktada ise büyük veri analizi devreye girmektedir.

Büyük veri analizi, verilere dayalı kararlar alınmasına yardımcı olmak için büyük miktarda ham verideki eğilimleri, kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarma sürecini tanımlamaktadır.

Büyük Veri Analizi Sürecinin Temel İşlem Adımları

Büyük veri analizi, kuruluşların büyük verilerini operasyonel hale getirmelerine yardımcı olmak için büyük veri kümelerini toplama, işleme, temizleme ve analiz etme adımlarından oluşmaktadır. Yani  büyük veri analizi sürecinin temel işlem adımları 4 tanedir. Bu adımlar sırasıyla aşağıda listelenmiştir.

1.Verileri Toplama:

Veri toplama süreci  her kuruluş için farklı şekilde olabilmektedir. Günümüz teknolojisiyle kuruluşlar, bulut depolamadan mobil uygulamalara ve daha birçok kaynaktan hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler toplayabilmektedir. Toplanan bu veriler farklı şekillerde saklanabilmektedir. Örneğin veri depolarında depolanabilir veya veri ambarında bulundurulabilir yada veri gölünde depolama işlemi yapılabilmektedir.Şirket için en uygun saklama şekline göre depolama tercihi yapılmalıdır.

“Data Lake, Data Warehouse ve Database Arasındaki Fark Nedir” isimli makalemizi inceleyerek firmanız için en ideal veri depolama yönteminin ne olduğu konusunda fikir edinebilirsiniz.

2.Verileri İşleme:

Veriler toplanarak depolandıktan sonra, özellikle büyük ve yapılandırılmamış olduğunda, analitik sorgularda daha doğru sonuçlar elde etmek için düzgün bir şekilde organize edilmeli, yapılandırılmalı ve biçimlendirilmelidir.

3.Verileri Temizleme:

Büyük veya küçük veriler fark etmeksizin her ikisininde veri kalitesini iyileştirmek ve daha güçlü sonuçlar elde etmek için temizlenmesi gerekmektedir. Tüm veriler doğru biçimde biçimlendirilmeli ve yinelenen veya alakasız veriler ortadan kaldırılmalıdır. Yanlış veriler hatalı fikirler oluşmasını sağlayabilir bu da yanıltıcı bir durum oluşturmuş olur.

4.Verilerin Analiz Edilmesi:

Büyük verileri kullanabilir hale getirebilmek zaman alan bir süreçtir. Bu süreç tamamlandığında ve veriler kullanılabilir hale geldiğinde gelişmiş analitik süreçler kişiye fikir verebilir hale gelmektedir. Büyük veri analiz yöntemlerinden bazıları şunlardır:

  • Veri madenciliği, anormallikleri belirleyerek ve veri kümeleri oluşturarak kalıpları ve ilişkileri belirlemek için büyük veri kümelerini sıralamaktadır.
  • Tahmine dayalı analitik , gelecek hakkında tahminlerde bulunmak, yaklaşan riskleri ve fırsatları belirlemek için bir kuruluşun geçmiş verilerini kullanmaktadır.
  • Derin öğrenme, algoritmaları katmanlamak ve en karmaşık ve soyut verilerdeki kalıpları bulmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanır ve  insan öğrenme modellerini taklit etmektedir.

Büyük Veri Analizinde Kullanılan Araçlar ve Teknolojiler

Büyük veri analizi için tek bir araç veya teknolojinin kullanıldığı söylenemez. Büyük verinin toplanması, işlenmesi, temizlenmesi ve analiz edilmesine yardımcı olan birçok teknoloji bulunmakta ve birlikte kullanılmaktadır. Büyük veri analizinin yapılabilmesi için kullanılan bazı teknolojiler aşağıda listelenmiştir.

  • Hadoop
  • NoSQL veritabanları
  • MapReduce
  • YARN
  • Spark
  • Tableau

Doğuş Elektronik olarak uluslararası standartlarda sunmuş olduğumuz projeler ve uzman ekip üyelerimiz ile firmanız için en doğru analiz aracı seçimi sırasında ve tüm sürecin profesyonel olarak yürütülmesi sırasında yanınızdayız. Hemen  bizimle iletişime geçerek uluslararası standartlarda hizmet alın.

Büyük Veri Analizinin Sağladığı Faydalar

Birçok veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilmek firmalar için büyük fayda sağlayabilmektedir. Büyük veri analizi, akıllarda bulunan soruların cevabına ulaşılmasını sağlarken verilerin ise daha verimli bir şekilde kullanılmasını sağlayabilmektedir.Yapılan analizler şirketlerin fırsatları veya riskleri belirleyebilmesine yardımcı olmaktadır. Fırsatları ve riskleri ise önceden belirleyebilmek ise şirketlere hızlı bir şekilde harekete geçebilme şansı vermekte ve bu sayede fırsatlar değerlendirilerek, riskler ise en aza indirilmekte veya tamamen önlenerek şirketin karlılık oranının artması sağlanabilmektedir. Büyük veri analizinin kurumlara sağlayacağı diğer faydalar ise aşağıdaki gibidir.

1.Tasarruf: Firmaların yapmış olduğu işlerin daha verimli bir şekilde nasıl yapılacağı belirlenebilir.

2.Ürün geliştirme: Büyük veri analizi sayesinde kullanıcıların ihtiyaçları daha iyi bir şekilde belirlenerek sunulan ürünün daha iyi hale gelmesi sağlanabilir.

3.Pazar tahmini: Müşterilerin satın alma davranışları incelenerek ve pazar takibi yapılarak pazar hakkında önemli bilgiler elde edilebilir.

Büyük Veri Zorlukları

Büyük verilerin büyük faydalar sağladığı bilinen bir gerçektir fakat gizlilik ve güvenlik endişeleri, kullanıcılar için erişilebilirlik sorunları ve kullanıcılar için doğru çözümler seçme gibi büyük zorlukların da var olduğu unutulmamalıdır. Büyük verilerden yararlanabilmek için firmalar aşağıda listelenen noktalara dikkat etmelidir.

1.Büyük verilerin erişilebilir olması: Veri miktarı arttıkça veri toplamak ve işlemek daha zor bir hale gelmektedir. Firmalar yetkili kişilerin verileri kullanabilmesi için kolay ve kullanışlı hale getirebilir.

2.Kaliteli verilerin korunması: Saklanması gereken çok fazla veri bulunmaktadır. Firmalar kopya veya hatalı birçok veriyi temizlemek için çok fazla zaman harcamaktadır.

3. Verilerin güvenliğini sağlamak: Veri miktarı arttıkça gizlilik ve güvenlik endişeleri de artmaktadır. Firmalar büyük verileri kullanmaya başlamadan önce bir takım güvenlik önlemlerini belirleyerek uygulamaya hazır hale getirmelidir.

“Data Lake Güvenliğini Geliştirmenin 5 Yolu” isimli içeriğimizi inceleyerek veri gölü güvenliği hakkında detaylı bilgiye ulaşabilirsiniz.

4.Doğru araçların ve platformların bulunması: Büyük verilerin işlenebilmesi ve analiz edilebilmesi için yeni teknolojiler her zaman geliştirilmektedir. Kurumlar kendi ihtiyaçlarını giderecek en uygun teknolojiyi bulmalıdır. Genellikle en doğru seçim gelecekte yaşanabilecek altyapı değişikliğine uyum sağlayabilecek şekilde bir  teknoloji seçimi yapmaktır.

Görüldüğü gibi verileri sadece toplamak ve depolamak yeterli değildir. Depolanan bu verileri analiz ederek anlamlandırmak gerekmektedir. Eğer kurumunuz için verimliliği ve karlılığınızı artırmak aynı zamanda iş modelinizi güçlendirmek istiyorsanız Doğuş Elektronik olarak tüm süreçlerde sizlerin yanınızdayız. Hemen bizimle iletişime geçerek profesyonel bir ekipten destek alın.