Günümüzde bir uygulamayı açtığınızda, arama motorlarında yaptığımızda veya mobil cihazlarımızla bir yere seyahat ettiğimizde sürekli olarak veriler üretilir. Geleneksel veri araçları, yükü yönetmek için tasarlanmış bir dizi özel büyük veri yazılımı ve mimari çözümüne yol açan bu tür karmaşıklık ve hacimle başa çıkacak donanıma sahip değildir.
Büyük Veri Platformları Nelerdir?
Büyük veri platformları, sisteme yüksek hızlarda ve geniş çeşitlilikte gelen akıl almaz hacimlerde veriyi işlemek, verinin doğru işlenmesini sağlamak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu büyük veri platformları genellikle, veri bilimcilerinin trendleri ve kalıpları bulmak için verileri manipüle etmesine olanak tanıyan çeşitli sunucular, veritabanları ve iş zekası araçlarından oluşur. Büyük veri, esasen içgörü kazanmak ve tahminlerde bulunmak için üç V'nin çekişmesidir, bu nedenle her bir özelliğe daha yakından bakmak faydalıdır. Geleneksel veriler megabayt, gigabayt ve terabayt gibi bilindik boyutlarda ölçülürken, büyük veriler petabayt ve zettabayt cinsinden depolanır. Bir gigabayt HD'deki yedi dakikalık bir videoya eşdeğerken, tek bir zettabayt 250 milyar DVD'ye eşittir. Dijital evrenin boyutu her iki yılda bir ikiye katlanıyor ve 2020 yılına kadar 44 trilyon zettabayta ulaşması bekleniyor. Büyük veri, bu tür verileri işleyen mimariyi sağlar. Veri depolama ve işleme için uygun çözümler olmadan, içgörü elde etmek imkansız olurdu.
Hız
Oluşturulma hızından onu analiz etmek için gereken süreye kadar, büyük verilerle ilgili her şey hızlıdır. Bazıları bunu yangın hortumundan içmeye çalışmak olarak kabul edildi.. Şirketler ve kuruluşlar, bu verilerden gerçek zamanlı olarak faydalanma ve onlardan gerçek zamanlı olarak içgörüler oluşturma yeteneklerine sahip olmalıdır, aksi takdirde çok kullanışlı olmaz. Gerçek zamanlı işleme, karar vericilerin hızlı hareket etmelerini sağlayarak onlara rekabette bir adım önde olmalarını sağlar.
Bazı veri biçimleri toplu olarak işlenebilir ve zamanla alakalı kalabilse de, büyük verilerin çoğu bir klipte kuruluşlara akıyor ve en iyi sonuçlar için hemen harekete geçilmesini gerektiriyor. Sağlık cihazlarından alınan sensör verileri harika bir örnektir. Sağlık verilerini anında işleme yeteneği, kullanıcılara ve doktorlara potansiyel olarak hayat kurtarıcı bilgiler sağlayabilir.
Büyük Veri Nasıl Kullanılır?
Büyük verileri toplarken, işlerken ve analiz ederken, genellikle operasyonel veya analitik veriler olarak sınıflandırılır ve buna göre saklanır. Operasyonel sistemler, birden çok sunucuda büyük veri miktarına envanter, müşteri verileri ve satın almalar gibi bir kuruluş içindeki günlük bilgiler gibi girdileri içerir.
Veri Şirketleri
Analitik sistemler, operasyonel muadillerine göre daha karmaşıktır, karmaşık veri analizini yönetebilir ve işletmelere karar verme içgörüleri sağlayabilir. Bu sistemler, verilerin toplanmasını ve kullanımını en üst düzeye çıkarmak için genellikle mevcut süreçlere ve altyapıya entegre edilecektir.
Nasıl sınıflandırıldığına bakılmaksızın, veriler her yerdedir. Telefonlarımız, kredi kartlarımız, yazılım uygulamalarımız, araçlarımız, kayıtlarımız, web sitelerimiz ve dünyamızdaki "nesnelerin" çoğu, büyük miktarda veri iletme yeteneğine sahip olduğundan ve bu bilgiler inanılmaz derecede değerlidir. Şirketler ve kuruluşlar, bilgileri bir işlerini büyütmek, müşteri kararlarını anlamak, araştırmayı geliştirmek, tahminlerde bulunmak ve reklamcılık için kilit kitleleri hedeflemek gibi birçok işlevi görebilir.
Büyük Veri Kullanım Alanları
- Kişiselleştirilmiş e-ticaret alışveriş deneyimleri
- Finansal piyasa modellemesi
- Kanser araştırmalarını hızlandırmak için trilyonlarca veri noktası derlemek
- Spotify ve Netflix gibi akış hizmetlerinden medya önerileri
- Çiftçiler için mahsul verimini tahmin etmek
- Spor takımlarının verimliliklerini ve değerlerini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olan büyük veri
- Bireysel öğrencilerden, okullardan ve bölgelerden eğitim alışkanlıklarındaki eğilimleri tanımak
İşte büyük veri devriminin halihazırda sürmekte olduğu birkaç örnek sektör:
Sağlık Hizmeti
Hastaneler, araştırmacılar ve ilaç şirketleri, sağlık hizmetlerini iyileştirmek ve ilerletmek için büyük veri çözümlerini benimsiyor. Çok büyük miktarda hasta ve nüfus verilerine erişim sayesinde sağlık hizmetleri tedavileri iyileştiriyor, kanser ve Alzheimer gibi hastalıklar üzerinde daha etkili araştırmalar yapıyor, yeni ilaçlar geliştiriyor ve nüfus sağlığı içindeki kalıplar hakkında kritik içgörüler kazanıyor.
Medya ve Eğlence
Bazı platformlar müşteri tercihleriyle ilgili kararlar almak için grafikler, başlıklar ve renkler hakkındaki verileri bile kullanır.
Tarım
Tohum mühendisliğinden mahsul verimini şaşırtıcı bir doğrulukla tahmin etmeye kadar, büyük veri ve otomasyon, tarım endüstrisini hızla geliştiriyor. Son yirmi yılda veri akışıyla birlikte, birçok ülkede bilgi gıdadan daha bol, bu da araştırmacıları ve bilim adamlarını açlık ve yetersiz beslenmeyle mücadele etmek için büyük verileri kullanmaya yönlendiriyor.
İş amaçları için analiz edilebilmesi, veri analitiğinin yönlendirilmesi ve büyük veri analitiği araçlarının, aksi takdirde belirsiz verilerden hayati iş bilgilerini çıkarabileceği bir ortam sağlamak amacıyla büyük miktarda veriyi yönetmek için kullanılan kapsamlı sistemdir. Büyük veri mimarisi çerçevesi, büyük veri çözümlerinin nasıl çalışacağını, kullanılacak bileşenleri, bilgilerin nasıl akacağını ve güvenlik ayrıntılarını mantıksal olarak tanımlayan büyük veri tabanı altyapıları ve çözümleri için bir referans planı görevi görür. Bu veriler, kuruluşlar tarafından kararları yönlendirmek, süreçleri ve politikaları iyileştirmek ve müşteri odaklı ürünler, hizmetler ve deneyimler oluşturmak için kullanılır. Büyük veri, yalnızca hacmi nedeniyle değil, aynı zamanda doğasının çeşitliliği ve karmaşıklığı nedeniyle de gelen verileri “büyük” olarak tanımlanır. Tipik olarak, geleneksel veritabanlarının onu yakalama, yönetme ve işleme kapasitesini aşar ve büyük veri, dijital olarak izleyebileceğimiz dünyadaki herhangi bir yerden veya herhangi bir yerden gelebilir. Hava durumu uyduları, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, trafik kameraları, sosyal medya trendleri bunlar, işletmeleri daha esnek ve rekabetçi hale getirmek için madenciliği yapılan ve büyük veri analizi veri kaynaklarından sadece birkaçıdır.
Benzer İçerik : Endüstri 4.0 Bileşenleri