Konseptten Tıklamaya Bir Profesyonelin Büyük Veri Araştırma Yolculuğu

Büyük veri, işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük ve devamlı büyüyen veri hacmini tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, internet sayfaları ve sensörler şeklinde muhtelif kaynaklardan gelebilir. Büyük veri, alan kişi davranışları ile alakalı düşünce edinmek, iş operasyonlarını iyileştirmek ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirmek için kullanılabilir.

Bu yazıda, büyük veri keşfi alanında çalışmış bir profesyonelin yolculuğunu ele alacağız. Büyük verinin zorluklarını ve fırsatlarını, büyük veriyi keşfetmek için kullanılan teknolojileri ve büyük veri kullanılarak elde edilebilecek yararları inceleyeceğiz.

Büyük Verinin Zorlukları

Büyük verinin en büyük zorluklarından biri, üretilen verinin çok önemli hacmidir. Bu, verileri depolamayı, yönetmeyi ve çözümleme etmeyi zorlaştırabilir. Bir öteki güçlük da üretilen verinin çeşitliliğidir. Bu veriler, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler şeklinde değişik biçimlerde olabilir. Ek olarak değişik hızlarda üretilebilir ve bu da verileri zamanında işlemeyi zorlaştırabilir.

En son, büyük verinin güvenliği büyük bir kaygı deposudur. Büyük veri, şahsi veriler, finansal veriler ve fikri iyelik şeklinde duyarlı bilgiler içerebilir. Bu verileri yetkisiz erişim, ifşa yahut değişiklikten korumak önemlidir.

Büyük Verinin Fırsatları

Zorluklara karşın, büyük veri hem de bir takım fırsat da sunar. Büyük veri, alan kişi davranışları ile alakalı içgörüler elde etmek, iş operasyonlarını iyileştirmek ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirmek için kullanılabilir. İşletmeler, büyük veriyi kullanarak daha iyi kararlar alabilir, verimliliklerini artırabilir ve rekabet pozitif yanları yaratabilir.

Büyük verinin birtakım hususi yararları şunlardır:

• Geliştirilmiş alan kişi içgörüleri
• Artan bereketlilik
• Yeni ürün ve hizmet geliştirme
• Daha iyi karar alma
• Artan rekabet pozitif yanları

Büyük Veri Araştırması için Teknolojiler

Büyük verileri keşfetmek için kullanılan bir takım teknoloji vardır. Bu teknolojiler şunları ihtiva eder:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Kovan
• Domuz
• Kaşık

Bu teknolojiler büyük verileri depolamak, tedvir etmek ve çözümleme etmek için kullanılabilir. Ek olarak büyük verileri kullanan uygulamalar geliştirmek için de kullanılabilirler.

Büyük Verinin Geleceği

Büyük verinin geleceği parlak. Üretilen veri miktarının artmaya devam etmesi planlanıyor ve büyük veriyi keşfetme teknolojilerinin de gelişmeye devam etmesi planlanıyor. Bu, büyük verinin gelecekte daha da kıymetli olacağı anlamına geliyor.

Büyük veri gelecekte muhtelif sorunları deşifre etmek için kullanılacak. Sıhhat hizmetlerini iyileştirmek, suçla savaşım etmek ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler yaratmak için kullanılacak. Büyük veri ek olarak dünyayı daha iyi bir yer haline getirmek için de kullanılacak.

Sıkça Sorulan Sorular

• Büyük veri nelerdir?
• Büyük veri niçin önemlidir?
• Büyük verinin zorlukları nedir?
• Büyük verinin fırsatları nedir?
• Büyük veri keşfi için hangi teknolojiler var?
• Büyük verinin geleceği nelerdir?

Büyük Veri	Veri Araştırması	Veri Bilimi	Veri Görselleştirme	Makine Öğrenmesi
– Büyük oranda veri	– Verilerde kalıplar ve içgörüler bulma periyodu	– Ilmi yöntemlerin verilere uygulanması	– Verileri iletmek için görsel temsillerin kullanması	– Verilerden öğrenmek için algoritmaların geliştirilmesi
– Zorluklar:	– Veri kütlesi	– Veri çeşitliliği	– Verinin hızı	– Verilerin doğruluğu
– Faydalar:	– Geliştirilmiş karar verme	– Yeni bakış açıları	– Artan bereketlilik	– Gelişmiş emniyet
– Kullanım durumları:	– Alan kişi analitiği	– Dolandırıcılık tespiti	– Tedarik zinciri yönetimi	– Öngörücü bakım
– Teknolojiler:	– Hadoop	– Kıvılcım	– Kovan	– Domuz
– Aletler:	– Tablo	– Power BI	– Qlik Sense	– SAS
– Gelecek:	– Devamlı gelişme	– Artan benimseme	Yeni fırsatlar	– Geliştirilmiş teknolojiler

II. Büyük Veri Nelerdir?

Büyük veri, işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük ve devamlı büyüyen veri hacmini tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensör ağları şeklinde muhtelif kaynaklardan gelebilir. Büyük veri çoğu zaman dört V’siyle karakterize edilir: hacim, hız, çeşitlilik ve doğruluk.

Hacim, üretilen verinin saf miktarını anlatım eder. 2024’te küresel veri alanının 44 zettabayt olduğu tahmin ediliyordu ve 2025’e kadar 175 zettabayta çıkması planlanıyor.

Hız, verilerin üretildiği hızı anlatım eder. Bu veriler reel zamanlı olarak akabilir yahut sonrasında toplu olarak işlenebilir.

Çeşitlilik, üretilen değişik veri türlerini anlatım eder. Bu veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış yahut yapılandırılmamış olabilir.

Doğruluk, verilerin doğruluğu ve güvenilirliği demektir. Bu veriler yanlış yahut noksan olabilir ve gerçekliğini doğrulamak zor olabilir.

Büyük veri, işletmeler ve kuruluşlar için bir takım güçlük teşkil eder, sadece hem de bir takım fırsat da sunar. İşletmeler, büyük verinin gücünden yararlanarak müşterileri ile alakalı düşünce edinebilir, ürün ve hizmetlerini iyileştirebilir ve daha iyi kararlar alabilir.

III. Büyük Veri Nelerdir?

Büyük veri, her gün üretilen çok önemli miktardaki verileri tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler dahil olmak suretiyle muhtelif kaynaklardan gelir. Büyük veri çoğu zaman kütlesi, hızı ve çeşitliliği ile karakterize edilir.

Hacim, üretilen verinin saf miktarını anlatım eder. 2024’te dünya tahmini olarak 44 zettabayt veri üretti. Bu, 44 trilyon gigabayta eşdeğerdir.

Velocity, verinin üretildiği hızı anlatım eder. Günümüz dünyasında, veri giderek artan bir miktarda üretiliyor. Bunun sebebi, bağlı cihazların sayısının artması ve bu cihazlar tarafınca yakalanan veri miktarının artmasıdır.

Çeşitlilik, üretilen değişik veri türlerini anlatım eder. Veriler yapılandırılmış veri, yapılandırılmamış veri ve yarı yapılandırılmış veri biçiminde olabilir. Yapılandırılmış veri, depolanmasını ve çözümleme edilmesini kolaylaştıracak biçimde düzenlenmiş veridir. Yapılandırılmamış veri, depolanmasını ve çözümleme edilmesini kolaylaştıracak biçimde düzenlenmemiş veridir. Yarı yapılandırılmış veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri içinde bir yerde bulunan veridir.

IV. Büyük Verinin zorlukları

Büyük Veri ile ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

Hacim: Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor ve bütün bu veriyi depolamak ve işlemek giderek zorlaşıyor.
Hız: Verilerin üretilme hızı da artıyor, bu da yeni veri akışını takip etmeyi zorlaştırıyor.
Çeşitlilik: Üretilen veriler muhtelif kaynaklardan gelir ve çoğu zaman değişik formatlardadır. Bu, bütün verileri entegre etmeyi ve çözümleme etmeyi zorlaştırır.
Doğruluk: Üretilen veriler daima doğru yahut emin değildir. Bu, veri kalitesiyle alakalı sorunlara yol açabilir ve verilerden doğru sonuçlar çıkarmayı zorlaştırabilir.
Maliyet: Büyük Veri’yi depolamanın ve işlemenin maliyeti mühim olabilir. Bu, kuruluşların Büyük Veri çözümlerini uygulamaya koymasını zorlaştırabilir.

V. Büyük Verinin Yararları

Büyük veri, işletmelere pek oldukça yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Gelişmiş alan kişi deneyimi
• İş operasyonlarına ait yeni bakış açıları
• Artan rekabet pozitif yanları

Büyük veriyi kullanarak işletmeler daha iyi kararlar alabilir, verimliliğini artırabilir ve daha iyi bir alan kişi deneyimi sağlayabilir. Ek olarak iş operasyonlarına dair yeni içgörüler elde edebilir ve rekabet pozitif yanları elde edebilirler.

Büyük verinin işletmelere iyi mi yarar sağlayabileceğine dair birtakım hususi örnekler şunlardır:

• Bir perakendeci, alan kişi davranışlarını kovuşturmak ve eğilimleri belirlemek için büyük verileri kullanabilir. Bu bilgiler, teklifleri ve önerileri kişiselleştirerek alan kişi deneyimini iyileştirmek için kullanılabilir.
• Bir müstahsil, üretim süreçlerini kovuşturmak ve iyileştirme alanlarını belirlemek için büyük verileri kullanabilir. Bu informasyon, üreticinin maliyetleri düşürmesine ve kaliteyi iyileştirmesine destek olabilir.
• Bir finansal hizmetler firması, alan kişi verilerini çözümleme etmek ve ihtimaller içinde dolandırıcılığı belirlemek için büyük verileri kullanabilir. Bu bilgiler, firmanın müşterilerini korumasına ve risk maruziyetini azaltmasına destek olabilir.

Büyük veri, her ölçekteki işletmenin performansını iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler büyük veriyi kullanarak daha iyi kararlar alabilir, verimliliğini artırabilir ve daha iyi bir alan kişi deneyimi sağlayabilir.

VI. Büyük Veri kullanım örnekleri

Büyük veri, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif endüstrilerde ve uygulamalarda kullanılmaktadır:

• Sıhhat: Büyük veri, eğilimleri, kalıpları ve riskleri belirleyerek hasta bakımını iyileştirmek için kullanılır. Ek olarak yeni ilaçlar ve tedaviler geliştirmek için de kullanılabilir.
• Finans: Büyük veri, daha iyi yatırım kararları almak ve dolandırıcılığı saptamak için kullanılır.
• Perakende: Büyük veri, alan kişi deneyimlerini kişiselleştirmek, envanter yönetimini iyileştirmek ve marketing kampanyalarını hedeflemek için kullanılır.
• Üretim: Büyük veri, üretim süreçlerini optimize etmek, nitelik kontrolünü iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için kullanılır.
• Hükümet: Büyük veri amme güvenliğini çoğaltmak, suçla savaşım etmek ve daha iyi siyaset kararları almak için kullanılır.

Bunlar, büyük verinin hayatlarımızı iyileştirmek için kullanıldığı birçok yoldan yalnız birkaçı. Büyük veri büyümeye devam ettikçe, bu kuvvetli teknoloji için daha da yenilikçi ve çığır açıcı uygulamalar görmeyi bekleyebiliriz.

VII. Büyük Veri teknolojileri

Büyük veri keşfi için kullanılan muhtelif teknolojiler vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Kovan
• Domuz
• Mahut
• Fırtına
• Su kaydırağı
• Kafka

Bu teknolojiler, büyük veri kümelerinin depolanması, işlenmesi ve çözümleme edilmesi için muhtelif araçlar ve çerçeveler sunmaktadır.

Hadoop, büyük oranda veriyi depolamak ve işlemek için tasarlanmış dağıtılmış bir dosya sistemidir. Spark, reel zamanlı analizler için kullanılabilen süratli bir hafıza içi informasyon muamele motorudur. Hive, Hadoop’ta depolanan verileri sorgulamak için kullanılabilen SQL benzeri bir dildir. Pig, MapReduce işlerini yazmak için kullanılabilen üst seviye bir dildir. Mahout, kümeleme, sınıflandırma ve regresyon için kullanılabilen bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Storm, veri akışı için kullanılabilen dağıtılmış bir reel zamanlı işleme sistemidir. Flume, değişik kaynaklardan veri toplamak için kullanılabilen dağıtılmış bir günlük toplama sistemidir. Kafka, mesajları yayınlamak ve abone olmak için kullanılabilen dağıtılmış bir mesajlaşma sistemidir.

Bu teknolojiler devamlı olarak gelişmekte ve devamlı olarak yeni teknolojiler ortaya çıkmaktadır. Verilerin kütlesi ve çeşitliliği artmaya devam ettikçe, bu tarz şeyleri depolamak, işlemek ve çözümleme etmek için yeni teknolojilere gereksinim duyulacaktır.

VIII. Büyük Veri araçları

Her biri kendi kuvvetli ve sıska yönlerine haiz oldukça muhtelif Büyük Veri araçları mevcuttur. En popüler Büyük Veri araçlarından bazıları şunlardır:

• Apache Hadoop: Hadoop, büyük oranda veriyi işlemek için tasarlanmış dağıtılmış bir dosya sistemi ve işleme çerçevesidir.
• Apache Kıvılcımı: Spark, hem toplu aynı zamanda reel zamanlı işlemler için kullanılabilen süratli ve genel amaçlı bir dağıtılmış muamele motorudur.
• Apache Flink: Flink, yüksek hacimli, düşük gecikmeli veri akışlarını işlemek suretiyle tasarlanmış bir akış işleme motorudur.
• Apaçi Kafka:Kafka, yüksek hacimli, reel zamanlı veri akışlarını işlemek için tasarlanmış dağıtılmış bir mesajlaşma sistemidir.
• Elastik arama: Elasticsearch, büyük oranda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi işlemek için tasarlanmış dağıtılmış bir arama ve çözümleme motorudur.
• MongoDB: MongoDB, büyük oranda yarı yapılandırılmış veriyi işlemek için tasarlanmış belge odaklı bir veritabanıdır.
• AkışDB:InfluxDB, büyük oranda süre serisi verisini işlemek için tasarlanmış bir süre serisi veritabanıdır.

Bunlar, mevcut olan birçok Büyük Veri aracından yalnız birkaçıdır. Muayyen bir kullanım durumu için en iyi çalgı, projenin muayyen ihtiyaçlarına bağlı olacaktır.

IX. Büyük Verinin geleceği

Büyük Veri’nin geleceği parlak. Veri miktarı artmaya devam ettikçe, onu tedvir etmek ve çözümleme etmek için çalgı ve tekniklere olan gereksinim da artacaktır. Büyük Veri, esenlik hizmetlerinden ulaşıma ve güvenliğe kadar hayatlarımızı iyileştirmek için muhtelif şekillerde kullanılıyor. Gelecek yıllarda, Büyük Veri için daha da yenilikçi ve çığır açıcı kullanımlar görmeyi bekleyebiliriz.

Büyük Veri’nin geleceği etkilemesinin beklendiği birtakım alanlar şunlardır:

• Sıhhat: Büyük Veri, rahatsızlıkları teşhis ve tedavi etmenin, ilaçları kişiselleştirmenin ve hasta bakımını iyileştirmenin yeni yollarını geliştirmek için kullanılıyor.
• Ulaşım: Büyük Veri, trafik akışını iyileştirmek, rotaları optimize etmek ve yeni ulaşım teknolojileri geliştirmek için kullanılıyor.
• Emniyet: Büyük Veri, suçları saptamak ve önlemek, tehlikeli sonuç altyapıları korumak ve tehditleri belirlemek için kullanılıyor.
• Etraf: Büyük Veri, çevresel değişimleri kovuşturmak ve kovuşturmak, naturel afetleri anlamak ve daha sürdürülebilir uygulamalar geliştirmek için kullanılıyor.
• Tahsil: Büyük Veri, öğrenmeyi kişiselleştirmek, talebe neticelerini iyileştirmek ve daha entresan tahsil deneyimleri yaratmak için kullanılıyor.
• Hükümet: Büyük Veri amme politikalarını iyileştirmek, daha iyi kararlar almak ve yolsuzlukla savaşım etmek için kullanılıyor.
• İş: Büyük Veri, alan kişi hizmetlerini iyileştirmek, satışları çoğaltmak, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için kullanılıyor.

Büyük Veri için olasılıklar sonsuzdur. Verilerin iyi mi toplanacağı, depolanacağı ve çözümleme edileceği ile alakalı daha çok şey öğrenmeye devam ettikçe, bunu dünyanın en acele problemlerinden kimilerini deşifre etmek için kullanabileceğiz.

Sıkça Sorulan Sorular

S: Büyük Veri Nelerdir?

A: Büyük Veri, işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük ve devamlı büyüyen veri hacmini tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler şeklinde muhtelif kaynaklardan gelebilir.

S: Büyük Veri niçin önemlidir?

A: Büyük Veri önemlidir zira işletmelere operasyonları ve müşterileri ile alakalı kıymetli içgörüler sağlayabilir. İşletmeler Büyük Veri’yi çözümleme ederek daha iyi kararlar alabilir, ürün ve hizmetlerini iyileştirebilir ve karlılıklarını artırabilir.

S: Büyük Veri’nin zorlukları nedir?

A: Büyük Veri’nin zorlukları içinde verinin kütlesi, hızı ve çeşitliliği yer alır. Büyük Veri çoğu zaman geleneksel veritabanlarında depolanıp işlenemeyecek kadar büyüktür. Ek olarak Büyük Veri’yi toplamak ve tedvir etmek zor olabilir ve Büyük Veri’yi çözümleme etmek için doğru araçları ve teknikleri bulmak zor olabilir.

S: Büyük Verinin yararları nedir?

Büyük Veri’nin yararları içinde iyileştirilmiş karar alma, artan alan kişi içgörüleri ve yeni iş fırsatları yer alır. Büyük Veri’yi çözümleme ederek işletmeler yeni trendleri belirleyebilir, yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirebilir ve alan kişi hizmetlerini iyileştirebilir.

S: Büyük Veri’nin birtakım kullanım örnekleri nedir?

Birtakım Büyük Veri kullanım örnekleri içinde dolandırıcılık tespiti, alan kişi analitiği ve tedarik zinciri yönetimi yer alır. Dolandırıcılık tespiti, şüpheli faaliyet modellerini belirlemek için Büyük Veri kullanılarak iyileştirilebilir. Alan kişi analitiği, alan kişi davranışlarını ve tercihlerini kestirmek için kullanılabilir. Tedarik zinciri yönetimi, envanteri kovuşturmak ve teslimat rotalarını optimize etmek için Büyük Veri kullanılarak iyileştirilebilir.

S: Büyük Veri teknolojileri nedir?

Birtakım Büyük Veri teknolojileri içinde Hadoop, Spark ve Hive bulunur. Hadoop, Büyük Verileri depolamak ve işlemek için kullanılabilen dağıtılmış bir dosya sistemidir. Spark, Büyük Verileri çözümleme etmek için kullanılabilen süratli ve ölçeklenebilir bir işleme motorudur. Hive, Büyük Verileri sorgulamak için kullanılabilen SQL benzeri bir dildir.

S: Büyük Veri araçları nedir?

Birtakım Büyük Veri araçları içinde Pentaho, SAS ve IBM Watson bulunur. Pentaho, Büyük Veri’yi keşfetmek, temizlemek ve çözümleme etmek için kullanılabilen bir veri bütünleştirme ve analitik platformudur. SAS, Büyük Veri’yi çözümleme etmek için kullanılabilen bir istatistiksel yazılım paketidir. IBM Watson, Büyük Veri ile etkileşime giren uygulamalar kurmak için kullanılabilen bir bilişsel informasyon muamele platformudur.

S: Büyük Veri’nin geleceği nelerdir?

Büyük Veri’nin geleceği parlak. Verinin kütlesi, hızı ve çeşitliliği artmaya devam ettikçe, Büyük Veri işletmeler için giderek daha mühim hale gelecektir. İşletmeler Büyük Veri’yi kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve daha iyi kararlar alabilir.