Büyük Veri Nedir?|Büyük Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

Günümüzde verilerin hızla artması, farklı kaynaklardan gelmesi ve farklı formatlarda olması nedeniyle, büyük veri adı verilen bir kavram ortaya çıkmıştır. Büyük veri, geleneksel veri depolama ve yönetim yöntemleriyle işlenemeyecek kadar büyük, çeşitli ve karmaşık verilerdir. Bu nedenle, büyük veri analizi adı verilen bir süreçle bu veriler işlenir ve anlamlı bilgiler elde edilir. Bu makalede, Büyük Veri nedir ve Büyük Veri Analizi yöntemleri nelerdir konularını inceleyeceğiz.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, genellikle hacmi, çeşitliliği ve hızı nedeniyle geleneksel veri yönetim yöntemleriyle işlenemeyen verilerdir. Büyük veri, farklı kaynaklardan gelen yapısal ve yapısal olmayan verilerden oluşabilir. Örneğin, sosyal medya paylaşımları, fotoğraflar, videolar, sensör verileri, satın alma işlemleri, coğrafi veriler, e-postalar ve daha birçok farklı veri kaynağı büyük veri kavramına dahil edilebilir.

Büyük Veri Kaynakları

Büyük veri, farklı kaynaklardan gelir. Bu kaynaklar şunları içerebilir:

• Sosyal medya: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube ve diğer sosyal medya platformları
• İnternet: Web siteleri, bloglar, forumlar, wiki sayfaları
• Sensörler: Endüstriyel sensörler, akıllı telefonlar, tabletler, arabalar, uçaklar ve daha fazlası
• İşletmeler: Satın alma verileri, müşteri verileri, stok verileri, finansal veriler
• Araştırma verileri: Bilimsel çalışmalar, anketler, istatistikler ve daha fazlası

Büyük Veri Analizi Nedir?

Büyük veri analizi, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgilerin çıkarılması ve bu bilgilerin işletme kararlarına dönüştürülmesidir. Büyük veri, geleneksel veritabanlarının yönetebileceği boyutların ötesinde olan, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin birleşimidir. Bu veriler, işletmelerin pazar trendlerini, müşteri davranışlarını, operasyonel verimliliği ve diğer işletme faaliyetlerini analiz etmelerine olanak sağlar. Yapay zeka ile entegre kullanılıyor.

Büyük veri analizi, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka gibi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri ve ilişkileri keşfeder. Bu sayede, işletmeler potansiyel müşteri davranışlarını ve tercihlerini belirleyebilir, operasyonel verimliliği artırabilir, ürün ve hizmetlerini iyileştirebilir ve maliyetleri azaltabilir.

Büyük veri analizi, işletmelerin gerçek zamanlı olarak müşteri taleplerine yanıt vermelerini sağlayan bir araçtır. İşletmeler, müşterilerinin verilerini anında analiz ederek, müşteri hizmetlerini geliştirebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Ayrıca, büyük veri analizi sayesinde işletmeler, tedarik zinciri yönetimi, stok optimizasyonu, pazarlama kampanyaları ve diğer işletme faaliyetlerini planlayabilirler.

Büyük veri analizi yapmak için, işletmelerin öncelikle büyük veri kaynaklarına sahip olmaları gerekmektedir. Bu kaynaklar arasında müşteri verileri, sosyal medya verileri, ürün ve hizmet verileri, operasyonel veriler ve sensör verileri yer almaktadır. Bu verilerin toplanması, depolanması ve analiz edilmesi için uygun bir altyapıya ihtiyaç vardır.

Büyük veri analizi, işletmelerin veri odaklı karar verme sürecine geçmelerine yardımcı olur. İşletmeler, doğru veri kaynaklarını seçerek ve doğru analiz tekniklerini kullanarak, müşteri ihtiyaçlarını karşılayan ürün ve hizmetler sunabilir, operasyonel verimliliği artırabilir ve rekabet avantajı elde edebilirler.

Büyük Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

Büyük veri analizi için birçok yöntem bulunmaktadır. Bunlar arasında en yaygın kullanılanları aşağıda sıralanmaktadır:

• Veri Madenciliği: Büyük veri setlerindeki bilgiyi keşfetmek ve bu verilerin gelecekteki trendleri veya öngörüleri tahmin etmek için kullanılan bir yöntemdir.
• Makine Öğrenmesi: Algoritmaların kullanılarak verilerden otomatik olarak öğrenme yapılması ve bu öğrenmelerin gelecekteki veriler üzerinde tahmin yapmak için kullanılmasıdır.
• Doğal Dil İşleme: İnsanların doğal dilleri kullanarak ürettikleri verilerin analizi için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemle, metinlerdeki duygu analizi, kategori sınıflandırması, kelime öbekleri ve önermelerin analizi gibi işlemler yapılabilir.
• Görsel Analiz: Görsel verilerin analizi için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle büyük ölçekteki görsel verilerin analizinde kullanılır.
• Büyük Veri Veritabanları: Büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde analiz edilebilmesi için kullanılan bir yöntemdir. Verilerin yüksek hızda işlenmesi için özel olarak tasarlanmış veritabanlarıdır.

Bu yöntemler büyük veri analizi için sıklıkla kullanılır. Ancak, veri setinin boyutuna, kaynaklarına ve analiz edilmesi gereken bilgiye bağlı olarak başka yöntemler de kullanılabilir.

Büyük Veri Analizi Uygulama Alanları

Büyük veri analizi, birçok alanda kullanılabilecek bir teknolojidir. Aşağıda bazı uygulama alanları verilmiştir:

• Pazarlama: Büyük veri analizi, tüketicilerin satın alma alışkanlıkları, ürün tercihleri, demografik bilgileri ve sosyal medya verileri gibi bilgileri analiz ederek pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
• Sağlık: Büyük veri analizi, hastalık teşhisi, tedavi ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi için kullanılabilir. Sağlık sektöründe hastaların sağlık durumları, tıbbi kayıtlar, tedavi sonuçları ve laboratuvar verileri gibi büyük miktarda veri üretilir ve bu verilerin analizi ile hastalıkların nedenleri ve tedavileri hakkında daha iyi anlayış elde edilebilir.
• Finans: Bankalar, finansal kurumlar ve sigorta şirketleri büyük veri analizi yaparak, risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti, müşteri ilişkileri yönetimi ve finansal tahminler gibi konularda fayda sağlayabilirler.
• E-ticaret: Büyük veri analizi, e-ticaret şirketlerinin, tüketicilerin tercihleri, davranışları, alışveriş alışkanlıkları ve satın alma geçmişleri gibi bilgileri analiz ederek, daha iyi hedefleme ve kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturmalarına yardımcı olur.
• İşletme Yönetimi: Büyük veri analizi, işletmelerin faaliyetleri hakkında bilgi edinmek, maliyetleri düşürmek, üretkenliği artırmak ve verimliliği iyileştirmek için kullanılabilir.
• Tarım: Tarım sektöründe büyük veri analizi, toprağın verimliliğini artırmak, su kaynaklarını daha verimli kullanmak, hasat dönemleri için tahminler yapmak, ve gıda üretimini daha verimli hale getirmek için kullanılabilir.

Büyük veri analizi uygulama alanları giderek artmakta ve farklı sektörlerde daha etkili hale gelmektedir.

Büyük Veri Analizi İçin Kullanılan Araçlar

Büyük veri analizi için kullanılan araçlar, veri yönetimi, veri işleme, veri analizi ve veri görselleştirme gibi çeşitli aşamalarda kullanılan yazılımlardan oluşur. Büyük veri işleme ve analizi için kullanılan araçlar, veri miktarını ve çeşitliliğini ele alarak bu verileri yönetebilmek, işleyebilmek ve analiz edebilmek için geliştirilmiştir. Bazı yaygın kullanılan büyük veri analizi araçları şunlardır:

• Apache Hadoop: Hadoop, büyük verileri işlemek için bir framework (çatı) sağlar. Hadoop, paralel olarak çalışabilen dağıtık dosya sistemi ve veri işleme motoru olan MapReduce’ı kullanır.
• Apache Spark: Spark, büyük veri işleme için hızlı ve esnek bir açık kaynaklı cluster computing (kümeleme) sistemi sağlar. Spark, veri işleme, veri analizi, makine öğrenmesi, grafik işleme ve akış işleme gibi birçok işlemin yapılmasına olanak sağlar.
• Python: Python, büyük veri analizi için kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir. Birçok veri analizi kütüphanesi, örneğin NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn ve TensorFlow, Python dilinde yazılmıştır.
• R: R, veri analizi için bir dizi araç ve kütüphane içeren bir programlama dilidir. R, birçok istatistiksel analiz aracı, veri görselleştirme araçları ve makine öğrenimi kütüphaneleri içerir.
• Tableau: Tableau, büyük veri analizi ve görselleştirme için kullanılan bir yazılımdır. Verileri kolayca görselleştirebilir, analiz edebilir ve paylaşabilirsiniz. Tableau, birçok veri kaynağı ile entegre olabilir ve verilerin keşfedilmesi, anlaşılması ve paylaşılması için kullanışlı bir araçtır.
• Splunk: Splunk, büyük verileri gerçek zamanlı olarak izlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan bir yazılımdır. Splunk, log dosyaları, ağ verileri, uygulama verileri, sistem verileri vb. gibi birçok farklı veri kaynağından veri toplayabilir ve analiz edebilir.
• SAS: SAS, büyük veri analizi, iş zekası, veri yönetimi, veri madenciliği, istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi gibi birçok farklı analitik işlem için kullanılan bir yazılımdır.
• Cassandra, bir NoSQL veritabanıdır ve büyük verilerin depolanması için kullanılır. Cassandra, yüksek performans, yüksek ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlik sağlar. Veriler, çoklu sunucu düğümleri arasında dağıtılarak depolanır.
• HBase, Hadoop ekosistemi içinde çalışan bir NoSQL veritabanıdır. HBase, büyük verilerin depolanması ve işlenmesi için kullanılır. HBase, Hadoop Distributed File System (HDFS) üzerinde çalışır ve verileri tablo formatında depolar.
• MongoDB, bir NoSQL veritabanıdır ve büyük verilerin depolanması için kullanılır. MongoDB, belge tabanlı bir veritabanıdır ve yüksek ölçeklenebilirlik, yüksek performans ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.
• Redis, bir anahtar-değer veritabanıdır ve büyük veri işleme için kullanılır. Redis, yüksek performans ve yüksek kullanılabilirlik sağlar ve birçok işlevsellik sunar, örneğin bellek önbelleği, mesajlaşma kuyrukları, oturum yönetimi vb.
• Apache Storm, büyük verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi için kullanılır. Storm, hızlı, dağıtık ve ölçeklenebilir bir gerçek zamanlı işleme çerçevesidir.

Büyük Veri Analizi ile İlgili Zorluklar ve Fırsatlar

Büyük veri analizi, önemli fırsatlar sunsa da bazı zorluklar da beraberinde getirir. Öncelikle, büyük veri kümelerinin depolanması ve işlenmesi oldukça maliyetlidir. Ayrıca, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için özellikle veri bütünlüğü, gizlilik ve güvenlik konularında büyük bir dikkat gerektirir. Bunun yanı sıra, büyük veri analizinde kullanılan algoritmaların doğru seçimi ve parametre ayarlaması oldukça önemlidir. Çünkü yanlış algoritma seçimi, yanlış sonuçlara neden olabilir. İşte bazı zorluklar ve fırsatlar.

Zorluklar:

• Büyük veri setleri üzerinde yapılan analizlerin doğru sonuçlar üretmesi için doğru veri öncesi işleme teknikleri kullanılmalıdır. Aksi takdirde yanlış verilerin analizi yapılarak yanlış sonuçlara neden olabilir.
• Büyük veri setleri, genellikle farklı kaynaklardan farklı formatta verileri içerir. Bu durum verilerin entegrasyonunu zorlaştırır ve doğru sonuçların elde edilmesini engelleyebilir.
• Büyük veri setlerindeki veri yoğunluğu nedeniyle, analiz işlemlerinin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesi zor olabilir. Bu nedenle, hızlı analiz için özel donanım ve yazılım çözümleri gereklidir.
• Büyük veri setlerindeki verilerin güvenliği ve gizliliği, verilerin işlenmesi sırasında önemli bir sorundur. Bu nedenle, verilerin işlenmesinde güvenlik ve gizlilik yöntemleri kullanılmalıdır.

Fırsatlar:

• Büyük veri analizi, işletmelerin müşterilerinin davranışlarını ve ihtiyaçlarını anlamalarına yardımcı olabilir. Bu sayede, işletmeler müşteri memnuniyetini artırabilir ve karlılığı artırabilirler.
• Büyük veri analizi, ürün ve hizmetlerin kalitesini artırmak için geri bildirimlerin analiz edilmesine olanak sağlar.
• Büyük veri analizi, işletmelerin tedarik zincirini optimize etmelerine yardımcı olur. Bu sayede, işletmeler stok düzeylerini düşürürken müşteri taleplerini karşılayabilecekleri şekilde üretim yapabilirler.
• Büyük veri analizi, öngörülebilir bakım gibi yeni iş modellerinin geliştirilmesine olanak tanır. Bu sayede, bakım maliyetleri düşürülür ve cihazların ömrü uzatılabilir.

Büyük veri analizi nedir sorusunu yanıtladık ve geleceği hakkında bilgiler sunduk. Büyük verinin hayatımızda kullanım ve uygulaması daha da yaygınlaşabilir. Fırsatlar ve zorluklarıyla büyük veri bize oldukça enteresan bir gelecek vadediyor.

İlginizi çekebilir : https://www.pratikyap.com/nesnelerin-interneti-nedir-iot/

Kuantum bilgisayarlar hakkında : https://www.pratikyap.com/kuantum-hesaplama-nedirkuantum-hesaplama-kullanim-alanlari-nerelerdir/

Araştırma için bakabilirsiniz : https://www.oracle.com/tr/big-data/what-is-big-data/