Büyük veri analitiği, terabaytlardan zettabaytlara kadar farklı boyutlarda ve farklı kaynaklardan gelen, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler gibi farklı çeşitlerden oluşan çok büyük ve çeşitli veri setleri üzerinde ileri analitik tekniklerin kullanılmasını içeren bir süreçtir.
Büyük Veri Analitiğinin Doğuşu ve Evrimi
“Büyük Veri” terimi ilk kez 1990'ların başında tanıtıldı. Ancak terimin yaygın olarak kullanılmaya ve anlaşılmaya başlaması 2000'li yılların başlarına kadar mümkün olmadı. İnternet genişledikçe ve kuruluşlar kağıt yerine dijital olarak daha fazla veri depolamaya başladıkça, bu verileri eğilimler, tahminler ve içgörüler için analiz etme kavramı ortaya çıktı.
Büyük veri analitiği kavramı, 2000'li yılların ortalarında kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin verilerde katlanarak artan bir büyümeye yol açtığı "Web 2.0"ın ortaya çıkışıyla gerçekten odak noktasına geldi. Basit çevrimiçi varlıktan etkileşimli platformlara geçiş, büyük miktarda verinin üretilmesini tetikledi ve bu veri havuzundan değerli içgörülerin elde edilmesi ve işlenmesi için yeni yöntemler gerektirdi.
Büyük Veri Analitiğini Derinlemesine İncelemek
Büyük veri analitiği, kuruluşların değerli iş bilgileri ve içgörüleri bulmak için yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımını analiz etmesine olanak tanır. Teknikler arasında veri madenciliği, makine öğrenimi, metin madenciliği, tahmine dayalı analiz ve istatistiksel analiz yer alır. Büyük veri analitiği, Apache Hadoop, Microsoft HDInsight ve Tableau gibi veri düzenleme, analiz ve görselleştirme için özel olarak tasarlanmış yazılım araçları kullanılarak gerçekleştirilebilir.
Bu araçlar, karmaşık veri kümelerini yönetilebilir parçalara ayırmayı kolaylaştırarak kuruluşların veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olabilecek eğilimleri, modelleri ve korelasyonları (pazar eğilimleri, müşteri tercihleri ve gizli modeller gibi) belirlemeyi kolaylaştırır.
Büyük Veri Analitiğinin Temel Mekaniği
Büyük veri analitiği süreci birden fazla aşamayı içerir:
- Veri Toplama: Bu, sosyal medya, web sunucusu günlükleri, bulut veri kaynakları ve şirket içi uygulamalar gibi çeşitli kaynaklardan veri toplanmasını içerir.
- Veri İşleme: Bu aşamada toplanan veriler daha ileri analiz için temizlenir, dönüştürülür ve kategorize edilir.
- Veri Depolama: İşlenen veriler DWH (Veri Ambarı) veya Hadoop benzeri ekosistemlerde depolanır.
- Veri Analizi: İşlenen veriler, faydalı bilgiler elde etmek için farklı analitik modeller ve algoritmalar kullanılarak analiz edilir.
- Veri Görselleştirme: Analizin sonuçları, farklı grafik araçları kullanılarak görselleştirilir ve karmaşık verilerin görsel olarak yorumlanması sağlanır.
Büyük Veri Analitiğinin Ayırt Edici Özellikleri
Büyük veri analitiği çeşitli ayırt edici özelliklerle birlikte gelir:
- Hacim: Her saniye üretilen büyük miktardaki veriyi ifade eder.
- Hız: Yeni verinin üretilme hızını ve verinin hareket etme hızını ifade eder.
- Çeşitlilik: Artık kullanabileceğimiz farklı veri türlerini ifade eder.
- Veracity: Verilerin dağınıklığı veya güvenilirliği.
- Değer: Veriyi değere dönüştürme yeteneği.
Büyük Veri Analitiği Türleri
Dört temel büyük veri analitiği türü vardır:
- Tanımlayıcı Analiz: Bu tür, şirketin zaman içinde nasıl performans gösterdiğini anlamak için geçmiş performansa bakar.
- Teşhis Analizi: Bu tür, belirli şeylerin neden gerçekleştiğine ilişkin soruları yanıtlamak için verileri veya içeriği inceler.
- Tahmine Dayalı Analitik: Bu tür, trend verilerini analiz ederek gelecekteki sonuçların olasılığını değerlendirir.
- Kuralcı Analitik: Bu tür, gelecekte benzer durumların nasıl ele alınacağına ilişkin öneriler oluşturmak için geçmiş performansı kullanır.
Büyük Veri Analitiğinde Kullanım, Sorunlar ve Çözümler
Büyük veri analitiği, perakendeden sağlık hizmetlerine, üretimden finansal hizmetlere kadar çeşitli sektörlerde aşağıdaki gibi çeşitli amaçlarla kullanılır:
- Tahmine dayalı ve kuralcı analitik
- Risk yönetimi ve dolandırıcılık tespiti
- Müşteri Deneyimi Yönetimi
- Operasyonel analitik
Bununla birlikte, büyük veri analitiği, veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgili kaygılar, veri kalitesi ve doğruluğu sorunları ve ölçeklenebilir depolama ve işleme gücü ihtiyacı da dahil olmak üzere zorluklardan muaf değildir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için kuruluşlar sağlam güvenlik protokolleri uygular, veri temizleme araçlarına yatırım yapar ve depolama ve bilgi işlem için bulut tabanlı çözümler kullanır.
Büyük Veri Analitiğinin Benzer Kavramlarla Karşılaştırılması
Büyük veri analitiğini geleneksel veri analitiğiyle karşılaştırdığımızda veri hacmi, işlem hızı ve toplanabilecek içgörü türü açısından fark görülebilir.
| Geleneksel Veri Analitiği | Büyük Veri Analitiği | |
|---|---|---|
| Veri Hacmi | Daha küçük veri kümelerini işler | Büyük, karmaşık veri kümelerini işler |
| İşleme hızı | Daha yavaş, toplu işleme | Gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın işleme |
| Analizler | Açıklayıcı bilgiler | Tahmine dayalı ve kuralcı içgörüler |
Büyük Veri Analitiğinde Gelecek Perspektifleri ve Teknolojiler
Büyük veri analitiğindeki gelecekteki gelişmeler yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve gerçek zamanlı analitikle yakından bağlantılıdır. Geniş bir yelpazedeki iş kullanıcıları, operasyonel çalışanlar ve vatandaş veri bilimcileri için veri hazırlamayı, içgörü keşfini ve içgörü paylaşımını otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanan artırılmış analitik gibi kavramlar geleceği temsil ediyor.
Kuantum bilişimin evrimi aynı zamanda karmaşık veri kümelerinin neredeyse gerçek zamanlı olarak işlenmesini sağlayarak büyük veri analitiğinin yeteneklerini yeniden tanımlayacak.
Proxy Sunucular ve Büyük Veri Analitiği
Proxy sunucular büyük veri analitiğinde hayati bir rol oynayabilir. Veri kaynaklarına anonim erişim sağlayarak, kullanıcıların gizliliğini koruyarak ve coğrafi engelleme kısıtlamalarını aşarak farklı coğrafi konumlardan veri toplamaya yönelik bir araç sağlayarak web kazıma konusunda yardımcı olabilirler.
Proxy'ler aracılığıyla toplanan veriler daha sonra anlamlı içgörüler elde etmek için büyük veri analitiği araçlarına beslenebilir. Örneğin bir perakendeci, rakip web sitelerinden küresel fiyatlandırma verilerini toplamak için proxy'leri kullanabilir ve ardından farklı pazarlar için en uygun fiyatlandırma stratejilerini belirlemek amacıyla büyük veri analitiğini kullanabilir.
İlgili Bağlantılar
Büyük Veri Analitiği hakkında daha fazla bilgi için aşağıdakilere başvurabilirsiniz:
