Big Data dediğimiz kavram -Türkçe karşılığı olarak “Büyük veri”- belirli verileri (bunlar her türlü yaptığımız işlem, iz, basamak ve benzeri her şey veri olarak algılanır.) sınıflandırılmış, düzenli, anlamlı, açık ve işlenebilir hale getirilmesini sağlar. Big dataları sosyal medya paylaşımlarından, fotoğraf arşiv, sürekli kayıt altında olan log dosyaları gibi farklı kaynaklardan elde ederiz.
Kısaca “ Big Data“, insanların hemen hemen her gün kullandıkları sosyal medya, internet gezintileri, arama motorları sırasında arkalarında bıraktıkları izleri ve tekli kullanıcıların internet ile olan bütün etkileşimlerin bir araya getirdiği ve bu etkileşimleri sınıflandıran, düzenleyen büyük veri deposuna denilir. Peki Big Data’nın bize getirmiş olduğu faydalar sadece verilerimizin sınıflandırılması mı? Elbette hayır, gelin birlikte bakalım.
Big Data’nın yararı oldukça çoktur. Örneğin bir şirketiniz var ve verileriniz Big Data ile yönetilmesi bu şirkete kazanç, çalışılacak projelerde olumluluk, sosyal medya etkinliğinin artması gibi birçok etkisi bulunmaktadır. Kullanıldığı alanlar genellikle bankacılık, iletişim, eğlence sektörü, sağlık hizmetleri, eğitim, üretim… gibi birçok yerde verilerin analiz edilmesi ile öne çıkıyor. Günümüzde daha da büyümekte olan pazar nedeniyle Big Data’da günbegün büyümektedir.
Nasıl Yapılır?
Büyük Veri (Big Data) Analizinin temeli 3V’ye dayanır. Bunlar; variety, velocity, volume olarak bilinmektedir.
1- Variety(Çeşitlilik): Big Data’da çeşitliliği yapılan sorgu türlerinde daha eksiksiz cevap almaya yaramaktadır. Çünkü veriler birçok farklı formattan alınabilmektedir.(Ses, video, posta, metin belgeleri…)
2- Velocity(Hız): Veri oluşturma hızıdır. Yani bir verinin değişme oranı, gelen veri türlerini değişen hızlarda bağlanabilmesini içerir.
2- Volume(Hacim): Big Data’ya günlük olarak gelip işlenen verilerin kapladığı alandır.
Analiz Süreci
Analiz sürecinde dikkat edilmesi ve uygulanması gereken bazı adımlar vardır. Bunlar;
1-Sorularınızı tanımlayın,
2- Ölçüm sırasında ki önceliklerinizi belirleyin,
3- Veri veya verileri toplayın,
4- Veriyi analiz edin,
5- Sonuçları yorumlayın.
Analiz yöntemleri ise şunlar ile yapılabilir;
- A/B Testi
- Veri Füzyonu
- Veri Entegrasyonu
- Veri Madenciliği
Nörolinguistik Programlama (NP)
Büyük Veri (Big Data) Mimarlığı
Büyük veri mimarlığı, Big Data ile elde edilen verilerin(hareket halinde veya bekleyen fark etmez) toplanması, depolanması, işlenmesi, akış hızını arttırmak, büyük verilerin incelenmesi ve analiz etme gibi birçok işlemler büyük veri mimarının gerçekleştirmesi gereken görev ve hususları arasındadır. Peki büyük veri mimarı nasıl olunur?
Büyük veri mimarı olmak için üniversitede “Üretim Sistemleri Mühendisliği” bölümünü okumalı ve mezun olmalıdır. Bu bölümü okumayan kişiler ise ya farklı programlara katılarak alınan eğitimle, ya da ilgili bölümlerden yüksek lisans yaparak olabilmektedir.
