Büyük veri, geleneksel veri işleme yazılım uygulamaları tarafından ele alınamayacak kadar büyük veya karmaşık olan veri kümelerini analiz etme, sistematik olarak bilgi çıkarma veya başka şekilde ele alma yollarını ele alan bir alanı ifade eder. Standart yazılım araçlarının kapasitelerini çok aşan, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarlardaki verileri işlemek için olağanüstü teknolojiler içerir.
Büyük Verinin Kökeni ve Erken Tarihi
'Büyük Veri' terimi 1990'ların başında ortaya çıktı, ancak 2000'lerin başında daha yaygın bir şekilde tanındı. Büyük veri kavramı, geleneksel veritabanlarının işleyebileceği veri hacmi, çeşitliliği ve hızının çok ötesinde, daha büyük veri kümelerinin analiz edilmesinden değerli içgörüler elde edilebileceğinin farkına varılmasından doğmuştur.
1990'lı ve 2000'li yıllarda internet ve dijital teknolojilerin yükselişi, veri oluşturma ve toplamayı önemli ölçüde hızlandırarak büyük veri çağının başlangıcını işaret etti. Açık kaynaklı bir büyük veri platformu olan Doug Cut'ın Hadoop'unun 2006 yılında piyasaya sürülmesi, büyük veri tarihinde çok önemli bir andı.
Büyük Veri Alanı: Konuyu Genişletmek
Büyük veri, bir dizi "V" tarafından kapsüllenen hacmin, çeşitliliğin ve hızın ötesine uzanır. En yaygın olarak tanınanlar şunlardır:
-
Hacim: Üretilen ve saklanan veri miktarı.
-
Hız: Verilerin oluşturulma ve işlenme hızı.
-
Çeşitlilik: Verinin türü ve niteliği.
-
Doğruluk: Yakalanan verilerin kalitesi büyük ölçüde değişebilir.
-
Değer: Karar vermede verilerin faydası.
Teknolojideki ilerlemelerle birlikte ek V'ler de tanınmıştır: Değişkenlik (verilerde zaman veya bağlam içinde meydana gelen değişiklikler) ve Görselleştirme (verilerin açık ve sezgisel bir şekilde sunulması).
Büyük Veri Nasıl Çalışır: İç Yapı
Büyük veri, verileri araştırmak ve analiz etmek için kullanılan yazılım araçları, algoritmalar ve istatistiksel yöntemlerin bir kombinasyonu yoluyla çalışır. Geleneksel veri yönetimi araçlarının bu kadar büyük veri hacimlerini işleme yeteneğinin olmaması, Hadoop, NoSQL veritabanları ve Apache Spark gibi özel büyük veri araçlarının ve platformlarının geliştirilmesine yol açmıştır.
Bu teknolojiler, veri işleme görevlerini birden fazla düğüme dağıtmak, yatay ölçeklenebilirlik ve arızalara karşı dayanıklılık sağlamak üzere tasarlanmıştır. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle ilgilenerek, herhangi bir formattaki ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri işleyebilirler.
Büyük Verinin Temel Özellikleri
-
Büyük Hacim: Büyük verinin temel özelliği, genellikle petabayt ve eksabayt cinsinden ölçülen büyük hacimdir.
-
Yüksek hız: Büyük veriler benzeri görülmemiş bir hızda üretilir ve maksimum değer için neredeyse gerçek zamanlı olarak işlenmesi gerekir.
-
Çok çeşitli: Veriler çeşitli kaynaklardan ve çeşitli formatlarda (metin, sayısal, resim, ses, video vb.) gelir.
-
Düşük yoğunluklu: Büyük veri genellikle yüksek oranda alakasız veya gereksiz bilgi içerir.
-
Tutarsızlık: Hız ve çeşitlilik faktörleri veri tutarsızlığına yol açabilir.
Büyük Veri Türleri
Büyük veri genel olarak üç türe ayrılır:
-
Yapılandırılmış Veriler: Tanımlanmış uzunluk ve formatta düzenlenmiş veriler. Örneğin, RDBMS verileri.
-
Yarı Yapılandırılmış Veriler: Bir veri modelinin resmi yapısına sahip olmayan ancak analiz etmeyi kolaylaştıran bazı organizasyonel özelliklere sahip olan hibrit veriler. Örneğin, XML verileri.
-
Yapılandırılmamış Veriler: Belirli bir formu veya yapısı olmayan veriler. Örneğin, Sosyal medya verileri, CCTV görüntüleri.
| Tip | Tanım | Örnek |
|---|---|---|
| Yapılandırılmış | Tanımlanmış uzunluk ve formatta düzenlenmiş veriler | RDBMS verileri |
| Yarı yapılandırılmış | Bazı kurumsal özelliklere sahip hibrit veriler | XML verileri |
| yapılandırılmamış | Belirli bir formu veya yapısı olmayan veriler | Sosyal medya verileri |
Büyük Veri Kullanımı, Sorunları ve Çözümleri
Büyük veriler, çeşitli sektörlerde tahmine dayalı analitik, kullanıcı davranışı analitiği ve gelişmiş veri yorumlamaları için kullanılmaktadır. Birkaçını saymak gerekirse sağlık, perakende, finans ve imalat gibi sektörleri dönüştürdü.
Büyük veri, potansiyeline rağmen birçok zorluğu da beraberinde getiriyor:
-
Veri Depolama ve İşleme: Verilerin büyüklüğü, sağlam depolama çözümleri ve verimli işleme teknikleri gerektirir.
-
Veri güvenliği: Büyük hacimli veriler genellikle ihlallere karşı korunması gereken hassas bilgiler içerir.
-
Veri gizliliği: GDPR gibi gizlilik düzenlemeleri, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin dikkatli bir şekilde kullanılmasını gerektirir.
-
Veri kalitesi: Verilerin çok çeşitli olması tutarsızlıklara ve yanlışlıklara yol açabilir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için şirketler gelişmiş veri yönetimi araçlarına yatırım yapıyor, güçlü güvenlik önlemleri uyguluyor, gizlilik yasalarına uyuyor ve veri temizleme yöntemlerinden yararlanıyor.
Büyük Veriyi Benzer Kavramlarla Karşılaştırmak
| Konsept | Tanım |
|---|---|
| Büyük veri | Geleneksel veritabanları için fazla karmaşık olan büyük hacimli verileri kapsar |
| İş zekası | İşletmelerin veri analizi için kullandığı strateji ve teknolojileri ifade eder. |
| Veri madenciliği | Büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetme süreci |
| Makine öğrenme | Açık talimatlar olmadan görevleri gerçekleştirmek için algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanılması |
Büyük Verinin Geleceği
Büyük verinin geleceği, yapay zeka ve makine öğrenimi, uç bilişim, kuantum bilişim ve 5G teknolojisindeki gelişmelerle iç içedir. Bu teknolojiler verilerin daha hızlı işlenmesine, gerçek zamanlı analizlerin kolaylaştırılmasına ve daha karmaşık analizlerin yapılmasına yardımcı olacak.
Büyük Veri ve Proxy Sunucuları
Proxy sunucuları, bir güvenlik ve anonimlik katmanı sağlayarak büyük verilerde çok önemli bir rol oynayabilir. Şirketler proxy sunucuları kullanarak veri toplarken IP adreslerini maskeleyebilir, böylece hassas verilerin potansiyel siber tehditlerden korunmasına yardımcı olabilirler. Ayrıca proxy'ler, web'den büyük miktarlarda veri toplamak için popüler bir yöntem olan veri kazıma işlemine de yardımcı olabilir ve büyük veri analitiğine olanak tanır.
İlgili Bağlantılar
Bu kapsamlı makale, büyük verinin geniş dünyasını derinlemesine inceliyor; geçmişine, yapısına, türlerine ve uygulamalarına ayrıntılı bir bakış sunuyor. Bilgi çağında büyük veriyi anlamak hem işletmeler hem de bireyler için hayati önem taşıyor. Dijital çağa ilerledikçe büyük veriyi yönetmenin ve anlamanın önemi artmaya devam edecek.
