- Büyük veri: Geleneksel yönetim ve analiz araçlarının yeteneklerini aşan, çok büyük veya karmaşık veri kümeleri.
- Dört V harfiyle ifade edilen değerler; hacim, çeşitlilik, hız ve doğruluk; verilerin büyüklüğünü, türlerini, değişim hızını ve güvenilirliğini tanımlar.
- Yapılandırılmış verileri (sayısal veri tabanları) ve yapılandırılmamış verileri (web, e-postalar, sosyal ağlar) içererek analiz kaynaklarını ve karmaşıklığını genişletmektedir.
- Uygulama alanları: sağlık, hizmet iyileştirme, kamu güvenliği ve iş optimizasyonu; bulut, geleneksel RDBMS'ye kıyasla depolama ve ölçeklenebilirlik kolaylığı sağlar.
Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarının yetersiz kaldığı çok büyük veya karmaşık veri kümelerini ifade eden genel bir terimdir. Büyük veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış her türlü bilgiyi içerebilir.
Büyük veri örnekleri ve tanımı
Büyük veri kümeleri
Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarının yetersiz kaldığı çok büyük veya karmaşık veri kümelerini ifade eden genel bir terimdir. Büyük verinin kapsamı terabaytlardan petabaytlara (1 trilyon bayt) ve ötesine kadar herhangi bir boyutta olabilir. Genel olarak büyük verinin kapsamı hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgi türlerini içerir.
Büyük veri, internet, sosyal medya ve diğer kaynaklar tarafından üretilen muazzam miktardaki bilgiyi ifade eder . Büyük veri, geleneksel veritabanı yönetim araçlarının standart ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerini (RDBMS) kullanarak verileri etkili bir şekilde yakalama, depolama, yönetme ve analiz etme kapasitesini aşan büyüklükteki veri kümelerini ifade eder.
Dünyadaki verilerin %98'inin sadece son iki yılda oluşturulduğu tahmin ediliyor.
Veriler katlanarak büyüyor. Hatta dünyadaki verilerin %98'inin sadece son iki yılda oluşturulduğu tahmin ediliyor. Ve eğer kalan %2'ye ne olduğunu merak ediyorsanız, bunu da bilmiyoruz.
Bu üstel büyümeyle nasıl başa çıkabiliriz? Yeni bir veri depolama modeline ihtiyacımız var ; bu model, tüm bilgilerimizi depolamamıza ve daha sonra bunlarla ne yapacağımıza (ya da yapmayacağımıza) karar vermemize olanak sağlamalı.
Bu nedenle çoğu kuruluş, sıfırdan kendi altyapılarını kurmak veya Oracle DBMS veya Microsoft SQL Server DBMS gibi geleneksel ilişkisel veritabanlarını kullanmak yerine, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) veya Microsoft Azure gibi bulut depolama hizmetlerini kullanıyor. Çünkü bu geleneksel veritabanları , tüm o gigabaytlarca dijital varlığı depolamak için her yıl pahalı lisans ücretleri ödemeyi gerektiriyor.
Büyük verinin dört V'si
Büyük verinin dört V'si hacim, çeşitlilik, hız ve doğruluktur.
Hacim, şirketinizin işlediği verilerin boyutunu ifade eder. Çeşitlilik, yapılandırılmış (elektronik tablolar gibi) ve yapılandırılmamış (resimler gibi) olmak üzere tüm türlerini kapsar. Hız, bilginin zaman içinde ne kadar hızlı değiştiğini ifade eder: örneğin, bir çevrimiçi mağazanın satış rakamları yaklaşık her saatte bir değişiyorsa, bu değişikliklerin iş kararlarını önemli ölçüde etkilememesi için bu değişiklikleri yeterince hızlı bir şekilde işleyebilen bir sisteme ihtiyacınız vardır.
Son olarak doğruluk, yani doğruluk var: Bilgi ne ölçüde güvenilir? Eğer Twitter veya Facebook gibi herkesin her an, önceden doğrulama yapmadan her şeyi paylaşabildiği sosyal ağlardan geliyorsa, o kadar güvenilir olmayabilir.
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler.
Büyük veri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış her türlü bilgiyi içerebilir.
Yapılandırılmış veri örnekleri: sosyal güvenlik numaraları, kredi kartı numaraları ve telefon numaraları.
Yapılandırılmamış verilere örnek olarak web sayfaları, e-postalar, tweetler ve diğer sosyal medya içerikleri verilebilir.
Büyük veri teknolojisi insan genomunun analiz edilmesinde ve hastalıkların genetik belirteçlerinin bulunmasında kullanılabilir.
Büyük veri teknolojisi, insan genomunu analiz etmek ve hastalıklar için genetik belirteçler bulmak için kullanılabilir. DNA dizileme, 2000'li yılların başlarından beri tıp araştırmalarında kullanılan büyük veri teknolojisine bir örnektir . Araştırmacılar, bireysel genleri ve varyasyonlarını belirleyerek, kanser veya diyabet gibi hastalıklara katkıda bulunan genetik faktörleri tespit edebilirler.
Genom çapında ilişki araştırmaları (GWAS), bilim insanlarının gen ifadesi düzeylerindeki belirli kalıpları aramak için aynı anda binlerce örneği analiz etmelerine olanak tanıyan mikrodizi adı verilen bir teknik kullanır. Bu süreç, Alzheimer veya şizofreni gibi hastalıklarla ilişkili genetik varyantların tespit edilmesini sağlıyor; Ancak GWAS sonuçlarının çoğu, küçük örneklem büyüklüklerine (çoğu durumda 100'den az kişi) dayandıkları için kesin sonuçlar vermemektedir.
Bu çalışmalara katılan kişi sayısı arttıkça ve özellikle de bu katılımcılar ek testlere onay verirlerse, yaşam yolculuğumuzun ileriki aşamalarında belirli çevresel faktörlerin genlerimizle nasıl etkileşime girdiğine dair daha fazla bilgiyle birlikte doğruluk oranlarının da artmasını beklemeliyiz.
Büyük Verinin Kullanım Alanları
Günümüzde Büyük Veri'nin yaşam ve çalışma biçimimizi değiştiren pek çok kullanım alanı bulunmaktadır.
Büyük veri, sağlık hizmetlerini, müşteri hizmetlerini ve eğitimi iyileştirmek için kullanılabilir . Ayrıca kamu güvenliği kurumlarının topluluklarını daha iyi korumalarına ve işletmelerin iş süreçlerini iyileştirmek için büyük veriyi kullanarak yeni fırsatlara erişmelerine yardımcı olabilir.
Sağlık Hizmetleri : Doktorlar ve hemşireler tedavi kararları almak için hasta kayıtlarını kullanırlar, ancak her hasta hakkında bu kadar çok bilgi varken, ihtiyaç duydukları anda ihtiyaç duydukları bilgiyi bulmak zorlaşır. Büyük veri analizi araçlarıyla doktorlar, bir ilacın olumsuz bir reaksiyona neden olup olmadığı veya birbirleriyle olumsuz etkileşime girebilecek başka ilaçlar (örneğin tansiyon ilaçları) olup olmadığı gibi bilgiler de dahil olmak üzere, hastalarının tıbbi geçmişleri hakkında daha önce hiç olmadığı kadar geniş bir bilgi yelpazesine erişebilecekler. Bu, hayat kurtarabilir çünkü doktorlar, bir şey yeterince iyi sonuç verene kadar farklı kombinasyonları denemekle zaman kaybetmek yerine, geçmiş deneyimlerine dayanarak hangi tedavilerin en iyi sonucu vereceğini anında bileceklerdir.
Büyük Veri'nin günümüzde farkında olmadığınız pek çok kullanım alanı bulunmaktadır.
Büyük veri, insan davranışlarını analiz etmek için birçok farklı şekilde kullanılıyor. İnsanların mobil cihazlarını nasıl kullandıklarını, birbirleriyle nasıl etkileşim kurduklarını ve hatta paralarını nasıl harcadıklarını analiz etmek için kullanılabilir.
Büyük Veri uygulamalarına dair bazı örnekler şunlardır:
- Sosyal medyayı analiz ederek çevrenizde farkında olmadığınız dünyada neler olup bittiğini öğrenin (örneğin moda veya teknoloji trendleri).
- Şehirlere yerleştirilen sensörler ve kameralarla trafiğin izlenmesi, hükümetlerin kamu hizmetlerini daha iyi planlayabilmesi veya toplu taşımayı iyileştirebilmesi.
Sonuç
Büyük veri, günlük hayatımızda toplayabildiğimiz, analiz edebildiğimiz ve kullanabildiğimiz muazzam miktardaki veriyi tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bu bilgiler, hastalıklara ait genetik belirteçlerin bulunmasından, insan genomunun nasıl işlediğini daha iyi anlamak için analiz edilmesine kadar pek çok farklı amaç için kullanılabilir. Bu teknolojinin beraberinde getirdiği olumsuz sonuçların da olduğunu, örneğin kişisel bilgilerinize erişebilen kişilerin mahremiyetiyle ilgili endişelerin olabileceğini unutmamak önemlidir.