Big Data Nedir?


Veri nedir?

Veri, bir bilgisayar tarafından gerçekleştirilen, elektrik sinyalleri biçiminde depolanabilen ve iletilebilen ve manyetik, optik veya mekanik kayıt ortamına kaydedilebilen miktarlar, karakterler veya sembollerdir.

Big Data nedir?

Big Data, hacim olarak çok büyük olan ve yine de zamanla katlanarak büyüyen bir veri koleksiyonunu tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Kısacası, bu tür veriler o kadar büyük ve karmaşıktır ki, geleneksel veri yönetimi araçlarının hiçbiri bunları depolayamaz veya verimli bir şekilde işleyemez.

Big Data Örnekleri

1- Sosyal medya

İstatistik, her gün  sosyal medya sitesi Facebook'un veritabanlarına 500'den fazla terabaytlık yeni verinin girildiğini gösteriyor. Bu veriler temel olarak fotoğraf ve video yüklemeleri, mesaj alışverişi, yorum koyma vb. açısından oluşturulur.

Tek bir  Jet motoru , 30 dakikalık  uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt  veri  üretebilir. Günde binlerce uçuşla, veri üretimi birçok Petabayta kadar ulaşır.

Big Data Türleri

Big Data üç biçimde bulunabilir:

  1. Yapılandırılmış
  2. Yapılandırılmamış
  3. Yarı yapılandırılmış

Yapılandırılmış

Sabit formatta saklanabilen, erişilebilen ve işlenebilen her türlü veri 'yapılandırılmış' veri olarak adlandırılır. Zamanla, bilgisayar bilimindeki yetenek, bu tür verilerle (formatın önceden iyi bilindiği yerlerde) çalışmak için teknikler geliştirmede ve ondan değer türetmede daha büyük başarı elde etti. Bununla birlikte, günümüzde, bu tür bir verinin boyutu büyük ölçüde büyüdüğünde, tipik boyutlar birden çok zettabayt kadar arttığında sorunları öngörüyoruz.

Yapılandırılmamış

Biçimi veya yapısı bilinmeyen veriler, yapılandırılmamış veriler olarak sınıflandırılır. Büyüklüğünün çok büyük olmasına ek olarak, yapılandırılmamış veriler, ondan değer elde etmek için işlenmesi açısından çok sayıda zorluk çıkarır. Yapılandırılmamış verilerin tipik bir örneği, basit metin dosyalarının, resimlerin, videoların vb. Bir kombinasyonunu içeren heterojen bir veri kaynağıdır. Artık gündelik kuruluşlar, kendileriyle birlikte çok sayıda veriye sahiptir, ancak maalesef, bundan nasıl değer elde edeceklerini bilmiyorlar, bu veriler ham veya yapılandırılmamış biçimindedir.

Yarı yapılandırılmış

Yarı yapılandırılmış veriler, her iki veri biçimini de içerebilir. Yarı yapılandırılmış verileri formda yapılandırılmış olarak görebiliriz, ancak aslında ilişkisel DBMS'de bir tablo tanımı ile tanımlanmamıştır. Yarı yapılandırılmış veri örneği, bir XML dosyasında temsil edilen bir veridir.

Big Data'nın Özellikleri

(i) Hacim -  Big Data isminin kendisi muazzam bir boyutla ilgilidir. Verilerin boyutu, verilerin değerini belirlemede çok önemli bir rol oynar. Ayrıca, belirli bir verinin gerçekte Büyük Veri olarak kabul edilip edilemeyeceği, veri hacmine bağlıdır. Dolayısıyla,  'Hacim'  , Büyük Veri ile uğraşırken dikkate alınması gereken bir özelliktir.

(ii) Çeşitlilik -  Büyük Verinin bir sonraki yönü,  çeşitliliğidir .

Çeşitlilik, heterojen kaynakları ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin doğasını ifade eder. Önceki günlerde, elektronik tablolar ve veritabanları, uygulamaların çoğu tarafından dikkate alınan tek veri kaynaklarıydı. Günümüzde e-posta, fotoğraf, video, izleme cihazları, PDF, ses vb. şeklindeki veriler de analiz uygulamalarında dikkate alınmaktadır. Bu çeşitli yapılandırılmamış veriler, verilerin depolanması, madenciliği ve analizi için belirli sorunlar ortaya çıkarır.

(iii) Hız -  terimi  verilerin oluşturulma hızını ifade eder. Verilerin talepleri karşılamak için ne kadar hızlı üretildiği ve işlendiği, verilerdeki gerçek potansiyeli belirler.

Büyük Veri Hızı, iş süreçleri, uygulama günlükleri, ağlar ve sosyal medya siteleri, sensörler, mobil cihazlar vb. gibi kaynaklardan veri akışının hızıyla ilgilenir. Veri akışı çok büyük ve süreklidir.

(iv) Değişkenlik -  Bu, zaman zaman veriler tarafından gösterilebilen tutarsızlığı ifade eder, bu nedenle verileri etkili bir şekilde işleme ve yönetme sürecini engeller.

Büyük Veri İşlemenin Faydaları

Büyük Verileri işleme yeteneği, aşağıdakiler gibi birçok fayda sağlar:

İşletmeler, karar alırken dış istihbaratı kullanabilir

Arama motorlarından ve Facebook, Twitter gibi sitelerden sosyal verilere erişim, kuruluşların iş stratejilerini ince ayarlamalarına olanak sağlıyor.

Gelişmiş müşteri hizmetleri

Geleneksel müşteri geri bildirim sistemlerinin yerini Big Data teknolojileri ile tasarlanan yeni sistemler alıyor. Bu yeni sistemlerde, tüketici yanıtlarını okumak ve değerlendirmek için Big Data ve doğal dil işleme teknolojileri kullanılmaktadır. (Big Data eğitimi için tıklayın)

Varsa ürün / hizmetler için riskin erken tespiti

Daha iyi operasyonel verimlilik

Big Data teknolojileri, hangi verilerin veri ambarına taşınması gerektiğini belirlemeden önce yeni veriler için bir hazırlık alanı veya iniş bölgesi oluşturmak için kullanılabilir. Ek olarak, Büyük Veri teknolojileri ve veri ambarının bu tür bir entegrasyonu, bir kuruluşun nadiren erişilen verileri boşaltmasına yardımcı olur.

Özet

Big Data, boyutu çok büyük olan veriler olarak tanımlanır. Big Data, boyutu çok büyük olan ve yine de zamanla katlanarak büyüyen bir veri koleksiyonunu tanımlamak için kullanılan bir terimdir.

Big Data üretme örnekleri arasında borsalar, sosyal medya siteleri, jet motorları vb. yer alır.

Big Data 1) Yapılandırılmış, 2) Yapılandırılmamış, 3) Yarı Yapılandırılmış olabilir

Hacim, Çeşitlilik, Hız ve Değişkenlik Big Data'nın birkaç özelliğidir

İyileştirilmiş müşteri hizmetleri, daha iyi operasyonel verimlilik, Daha İyi Karar Verme Big Data'nın birkaç avantajıdır.

Virtual Big Data eğitimi ile büyük verilerinizi kontrol altına alın. Kuruluşunuzu geleneksel veri depolama yöntemlerinin neden olduğu problemlere karşı koruma altına alın.