Big Data (Büyük Veri) Nedir?

Data (veri), en basit tabiriyle, bilgisayarlar tarafından işlenen bilgi kümeleridir. Big Data (Büyük Veri) ise, sözlükteki tam karşılığıyla “Standart yöntemlerle işlemek, analiz etmek veya kullanmak için çok büyük veya çok karmaşık bilgi kümeleri” anlamına gelir. 3Vs olarak da bilinir. Bunlar; Volume (hacim), Velocity (hız), Variety (çeşitlilik)’tir. 3Vs, data ile big datayı birbirinden ayırmak için de kullanılabilecek bir metottur aynı zamanda. Peki hacim, hız ve çeşitlilik diyerek tam olarak neyden bahsediyoruz? Bir örnekle pekiştirelim.

Bir alet düşünelim, Volkswagen Polo’nun her saat başı ortalama hızını ölçüyor. Bu, bir veridir. Ancak aynı alet, Volkswagen Polo’nun her saniye başı hızını ölçerse, burada hızdan (Velocity) söz edilebilir. Yine aynı alet hem Volkswagen Polo’nun, hem Volkswagen Golf’ün, hem Volkswagen Tiguan’ın hem de Passat’ın saniye başı hızını ölçerse, bu hacim (Volume) olur. Çeşitlilik (Variety) ise, bu aletin Volkswagen’in tüm araba modellerinin yalnızca saniye başı hızını değil, aynı zamanda yakıt tüketimini, bakım süresini, motor gücünü, motor hacmini ölçebilmesidir. Hem hız, hem çeşitlilik hem de hacim miktar olarak yeterince büyük olduğunda, o zaman orada veriden değil büyük veriden söz etmeye başlayabiliriz.

Big Data Neden Önemlidir, Nerelerde Kullanılır?

Big Data, her şeyden önce bir devrimdir. Terabaytlar, hatta petabaytlarca bilgi depolanır. Kullandığımız sosyal medya uygulamalarından tutun da, gerek iş, gerek okul, gerek eğlence her türlü amaç için kullandığımız Google arama çubuğuna girdiğimiz, akıllı cihazlarımız aracılığıyla kullandığımız her kelime, hatta her bir harf işlenip anlamlı, kullanılabilir ve sürdürülebilir hale getirilir. Bunların her biri, değişen ekonomiyi anlamaya, yeni inovatif fikirler ortaya atmaya katkı sağlar. Üreticilerin, müşteri memnuniyetini arttırmak için yeni planlar, yeni projeler geliştirmelerine yardımcı olur. Örneğin Türkiye’de Google arama çubuğunda son zamanlarda aranması en çok artış gösteren kadın oyuncu Aslıhan Güner, erkek oyuncu ise Taner Ölmez’dir. Big datadan bu verilere ulaşan bir televizyon kanalı, yeni yapacağı dizisinde yer alması için bu iki isme teklif götürebilir. Halk tarafından son zamanlarda en çok tıklanan iki isim olmalarından ötürü, içlerinde bulundukları bir yapımın başarılı olma olasılığı, sıradan bir yapıma göre çok daha fazladır. Ya da benzer şekilde 2019 yılında en çok merak edilen futbolcunun Neymar olduğunu öğrenen bir futbol takımı, Neymar’ı kadrosuna almak için çaba sarf etmesi gerektiğini bilir, bunun boşuna bir çaba olma olasılığı düşüktür. Benzer şekilde, 2019’da Amerika’da “camp style”ın en çok tıklanan giyim tarzı olduğu big data ile ortaya döküldükten sonra, bir iş adamı, vakfına bağış toplamak için yapmayı planladığı defilede bu tarza yer verebilir. Burada dikkat edilmesi gereken husus, her zaman geniş çaplı düşünmeye gerek olmadığıdır. Büyük ya da küçük fark etmeksizin, şirketlerin veri analiz uzmanları, şirketin kazancını ve şirketin müşteri memnuniyetini arttırmak için şirketin kendine özel veri tabanını (database) kullanarak oluşturduğu analizleri, şirket yöneticisi ile paylaşabilir ve bu analizler doğrultusunda büyük kârlar elde edilebilir.

Yapay zekâ ile big data arasında da kuvvetli bir ilişki vardır. Big Data, bir nevi irili ufaklı sistemleşmiş ve teknolojiyi kullanan her türlü yapının “Büyük Beyin”i olarak düşünülebilir. Bu beyindeki nöronlar ise yapay zekâ olarak sembolleştirilebilir. Çünkü big datanın anlamlandırılmasını sağlayan yapay zekadır. 3Vs’i açıklarken kullandığımız örneği hatırlayacak olursak, big data Volkswagen Polo, Tiguan, Pissat ve Golf’ün saniyedeki ortalama hızı, motor gücü, motor hacmi, bakım süresi, yakıt tüketimidir. Yapay zekâ ise, bunları ölçen ve bize otomobilin bakımına ne kadar kaldığını, benzinin kaç kilometre sonra biteceğini, başladığımızdan beri ne kadar yol gittiğimizi gösteren araçtır. Elbette büyük veriye bakarak, kendimiz de birtakım sonuçlar ve analizlerde bulunabiliriz ancak bu analizin incelikleri, bizim fark edemediğimiz detaylar, bu aracın, yapay zekanın işidir. Yapay zekanın, büyük veriyi kullanarak ortaya çıkardığı analizleri kullanarak yeni modeller, yeni inovatif fikirler ortaya atanlar ise data analizcileridir. Bugün maksimum hız ve verimle büyümeyi planlayan her şirketin olmazsa olmaz çalışanları, veri analizcileridir. Yapay zekanın ve veri analistliğinin son zamanlardaki popülerliği ve artan önemi sebebiyle, üniversitelerde geçtiğimiz yıllarda açılan yapay zeka mühendisliği bölümüne ek olarak, ilerleyen dönemlerde veri mühendisliği ya da veri analistliği lisans programlarının da açılması bekleniyor. (Yapay zeka için de, veri analistliği için de hali hazırda çeşitli yüksek lisans programları mevcut, bu faktör bile bu iki unsurun günümüz iş ve teknoloji dünyasındaki önemini gözler önüne sermeye yetecek düzeyde.)

Yapay zekâ ile ilgili yazımız için: https://iworkbetter.com/yapay-zeka-nedir/

Big Data Nasıl Kullanılır? 

Big Data, çoğunlukla M2M (Makineler Arası Kablosuz İletişim) teknolojisinin avantajları yardımıyla kullanılır. M2M teknolojisi, ve onun sayesinde elde ettiğimiz big data, günümüzde çok çeşitli kullanım alanlarına sahiptir. GPS teknolojisi, sağlık sektörü, bankacılık sektörü, elektrik ve enerji sektörü, inşaat mühendisliği, güvenlik bu alanlardan yalnızca birkaçıdır. M2M teknolojisinde, farklı konumlarda her makinenin bağlı olduğu ve bilgi aktardığı ortak bir merkez vardır. Örneğin ev hapsine çarptırılmış, farklı evlerdeki her bir mahkuma bağlanan elektronik kelepçeler sayesinde, mahkumların konumları anlık olarak ortak bir güvenlik merkezinden görüntülenebilir. GPS teknolojisinde de buna benzer bir mantık vardır. Yine M2M teknolojisi sayesinde, her an nerede olursak olalım online ödeme yapabiliriz. Bakıma ihtiyaç duyan kişilerin yardıma ihtiyacı olduğunda alarma geçen sistemler ya da kalori hesaplayıcılar ise sağlık sektöründe bir devrim niteliğindedir.

Yazar: Betül Bayrak