{"id":197143,"date":"2022-10-12T12:00:31","date_gmt":"2022-10-12T09:00:31","guid":{"rendered":"http:\/\/testeryou.local\/?p=197143"},"modified":"2023-02-21T10:41:09","modified_gmt":"2023-02-21T07:41:09","slug":"icinde-bulundugumuz-devasa-okyanus-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/testeryou.com\/tr\/icinde-bulundugumuz-devasa-okyanus-big-data\/","title":{"rendered":"\u0130\u00e7inde Bulundu\u011fumuz Devasa Okyanus: Big Data"},"content":{"rendered":"

Teknolojinin \u00e7\u0131\u011f gibi b\u00fcy\u00fcmesi ile beraber, internet ortam\u0131nda kullan\u0131c\u0131lar\u0131n arkalar\u0131nda b\u0131rakt\u0131klar\u0131 izin, (arama al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131, konumu, dili, ara\u015ft\u0131rmalar\u0131, bloglar\u0131, sosyal medya hesaplar\u0131 vb.) yani bireysel ve kurumsal verilerin, d\u00fcnyaya payla\u015f\u0131lmas\u0131 \u00e7ekicili\u011fini art\u0131rarak yeni bir kavram\u0131n do\u011fu\u015funa da yol a\u00e7t\u0131: BIG DATA.<\/strong><\/p>\n

\u0130nternette gezinirken, \u00f6rne\u011fin beyaz renkli, hakim yaka bir ti\u015f\u00f6rt bakt\u0131n\u0131z. O siteden \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda ve sosyal medya hesaplar\u0131n\u0131za girdi\u011finizde kar\u015f\u0131n\u0131za beyaz renkli hakim yaka ti\u015f\u00f6rt \u00f6nerileri \u00e7\u0131kacakt\u0131r. Bu hepimizin dikkatini \u00e7eken bir olayd\u0131r. \u0130\u015fte bu, milyonlarca ki\u015finin dijital ayak izinin nas\u0131l depolan\u0131p, nas\u0131l i\u015flendi\u011finin ve nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131n en basit \u00f6rne\u011fidir.<\/p>\n

Hepimizin bildi\u011fi bir uygulama olan Netflix, big datay\u0131 analiz eden, i\u015fleyen ve kullan\u0131c\u0131ya ait do\u011fru \u00fcr\u00fcn\u00fc \u00e7\u0131karabilen bir sistem geli\u015ftirdi. Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n daha \u00f6nce izledi\u011fi dizi, film veya belgeselleri, bu i\u00e7eri\u011fe ait t\u00fcr\u00fc, oyuncular\u0131, ge\u00e7irilen s\u00fcreyi, yap\u0131mc\u0131y\u0131, y\u00f6netmeni, senaristi… B\u00f6yle b\u00f6yle bir\u00e7ok veriyi i\u015fleyerek kullan\u0131c\u0131ya izledi\u011fi i\u00e7eri\u011fe benzer i\u00e7erikler sunarak, kategorilendirme yaparak, k\u0131sacas\u0131 b\u00fcy\u00fck bir algoritmay\u0131 harika bir \u015fekilde \u00e7\u00f6z\u00fcmleyerek d\u00fcnyan\u0131n en \u00e7ok kullan\u0131lan uygulamas\u0131 haline geldi. \u0130\u015fte big data kavram\u0131n\u0131n \u00f6nemi!<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u015eimdi gelelim big datan\u0131n hangi alanlarda kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na.<\/strong><\/p>\n

Big datan\u0131n kullan\u0131m alan\u0131 \u00e7ok geni\u015ftir. Hemen hemen her alanda kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131kar.<\/p>\n

Bankalar<\/strong> ellerindeki verileri i\u015fleyerek para hareketleri, \u00e7apraz sat\u0131\u015f, risk y\u00f6netimi gibi farkl\u0131 alanlarda big datadan yararlan\u0131yorlar, tabii ki m\u00fc\u015fterilere ait bu bilgilerin gizlenmesi i\u00e7in \u00fcretilen gizlilik \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinde de yine b\u00fcy\u00fck verinin kullan\u0131m\u0131 sa\u011flan\u0131yor. Yani burada g\u00f6r\u00fcyoruz ki big data kullan\u0131m\u0131 kendi kendine i\u015f kolu da sa\u011flayan bir alan.<\/p>\n

Big datan\u0131n en \u00e7ok kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ve belki de ger\u00e7ekten en \u00e7ok fayda sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 alanlardan biri de Sa\u011fl\u0131k Hizmetleri<\/strong>. Hastalar\u0131n sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131na, hastal\u0131k ge\u00e7mi\u015flerine, tedavilerine ve o tedavilere ili\u015fkin hastal\u0131klar\u0131n\u0131n genel seyrindeki de\u011fi\u015fimlere bak\u0131larak \u00e7e\u015fitli analizlerle big data testi<\/strong> yap\u0131larak, belirli tedavi y\u00f6ntemlerinin saptanmas\u0131, bula\u015f\u0131c\u0131 hastal\u0131klar\u0131n tespiti, ila\u00e7 end\u00fcstrisinin geli\u015fimi ve buna benzer bir\u00e7ok konuda algoritma olu\u015fturulmas\u0131 ile geli\u015fme kaydedilmesine olanak tan\u0131r. Galiba bizleri korkun\u00e7 hastal\u0131klardan kurtard\u0131\u011f\u0131 ya da en az\u0131ndan bir ka\u00e7\u0131\u015f yolu sundu\u011fu i\u00e7in bu algoritmay\u0131 sa\u011flayanlara b\u00fcy\u00fck bir minnet bor\u00e7luyuz.<\/p>\n

Yine devlet i\u00e7i faaliyetlerde<\/strong> de big data kullan\u0131m\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6nem arz eder. N\u00fcfus say\u0131mlar\u0131, se\u00e7im sonu\u00e7lar\u0131, b\u00fct\u00e7e raporlar\u0131 gibi bir\u00e7ok verinin depolanmas\u0131 ve kullan\u0131lmas\u0131 devlet hizmetlerindeki kalitenin artmas\u0131na ve \u00e7e\u015fitlendirilmesine olanak sa\u011flar. Big datan\u0131n devlet hizmetlerinde kullan\u0131lmas\u0131n\u0131n en \u00f6nemli \u00f6rneklerinden biri E-Devlet<\/strong> uygulamas\u0131d\u0131r. Ki\u015finin hem devlet hizmetlerine olan ula\u015f\u0131m\u0131n\u0131 hem de ki\u015fisel bilgilerine eri\u015fimini kolayla\u015ft\u0131ran, dolay\u0131s\u0131yla sunulan hizmetlerin etikli\u011finin ve verimlili\u011finin artmas\u0131na ve bu y\u00f6ntemle de h\u0131zl\u0131 ve g\u00fcvenilir bi\u00e7imde kullan\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u015eimdi, \u00f6rneklerini g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz ve biraz olsun kafam\u0131zda yer eden big datan\u0131n \u00f6zelliklerine bakal\u0131m. Tabi ki elimizdeki her veri “Big Data” say\u0131lm\u0131yor. Big data olabilmesi i\u00e7in belli ba\u015fl\u0131 \u00f6zellikleri bar\u0131nd\u0131rmas\u0131 gerekiyor. Peki nedir bu \u00f6zellikler?<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck veri dedi\u011fimiz veriler 5 farkl\u0131 bile\u015feni bar\u0131nd\u0131r\u0131r. Buna 5V kavram\u0131 deriz. <\/strong><\/p>\n

Variety (\u00c7e\u015fitlilik):<\/em><\/strong> Teknolojinin artmas\u0131yla elimizdeki veri \u00e7e\u015fitlili\u011fi de artt\u0131. \u015eimdilerde veriler hepimizin bildi\u011fi \u00fczere tek bir formatta de\u011filler. Text format\u0131nda, video format\u0131nda, PNG, JPEG, txt, xml, CSV ve daha bir\u00e7ok formatta olabiliyor. Sa\u011fl\u0131kl\u0131 bir \u00e7al\u0131\u015fma i\u00e7in \u00e7e\u015fitli formattaki bilgilerin, birbirine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebiliyor olmalar\u0131 \u00f6nemlidir. Dolay\u0131s\u0131yla big datalar, i\u00e7lerinde bir\u00e7ok format\u0131 bar\u0131nd\u0131r\u0131rlar.<\/p>\n

Velocity (H\u0131z):<\/em><\/strong> Elimizde bulunan devasa b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki verilerin devaml\u0131l\u0131k arz etmeleri i\u00e7in h\u0131zl\u0131 olmas\u0131 gerekmektedir ancak ayn\u0131 verilerin i\u015flenebilmesi ve analiz edilebilmesi i\u00e7in de yine \u00fcretimdeki h\u0131za e\u015fde\u011fer bir h\u0131zda olmas\u0131 gerekmektedir. Bu nedenle h\u0131z kavram\u0131 da big data testinde \u00f6nem arz eden bir kavramd\u0131r.<\/p>\n

Volume (Hacim):<\/em><\/strong> Ge\u00e7ti\u011fimiz 10 y\u0131lda veri miktar\u0131 40 kattan fazla bir art\u0131\u015f g\u00f6stermi\u015f fakat veri depolama i\u00e7in yap\u0131lan harcamalar ise 1,5 kat artm\u0131\u015ft\u0131r. Bu durum, elde edilen verinin do\u011fru ve verimli \u015fekilde depolanmas\u0131 i\u00e7in \u00e7ok iyi bir kurgulama gerekti\u011fini ortaya koymaktad\u0131r.<\/p>\n

Veracity (Do\u011fruluk):<\/em><\/strong> Verinin g\u00fcvenilir ve do\u011fru bilgiler i\u00e7ermesi gerekir. Verilerin i\u00e7indeki do\u011fru olmayan ve anlams\u0131z kay\u0131tlar\u0131n sa\u011fl\u0131kl\u0131 sonu\u00e7 alabilmek ad\u0131na temizlenmesi gerekmektedir. Do\u011fru olmayan veri zaten anlaml\u0131 bilgiye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclemez.<\/p>\n

Value (De\u011fer):<\/em><\/strong> B\u00fcy\u00fck veri ile ilgili en \u00f6nemli bile\u015fen, de\u011ferdir. Elde edilen ve i\u015flenen veriler, kuruma de\u011fer katt\u0131\u011f\u0131 s\u00fcrece anlaml\u0131d\u0131r. Bu nedenle, b\u00fcy\u00fck verinin analizinin ve sim\u00fclasyonlar\u0131n\u0131n do\u011fru \u015fekilde kurgulanmas\u0131 ve b\u00fcy\u00fck veriyi kullanan kuruma fayda sa\u011flamas\u0131 \u00f6ncelikli olarak ele al\u0131nmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Gelelim big datan\u0131n nas\u0131l i\u015flendi\u011fine.<\/strong><\/p>\n

En faydal\u0131 bilgiye ula\u015fabilmek i\u00e7in elde bulunan, depolanm\u0131\u015f haldeki verinin etkili bi\u00e7imde analiz edilerek sade ve i\u015flenebilir halini ortaya koymak gerekiyor. Bunun i\u00e7in bir\u00e7ok veri noktas\u0131n\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131, birbirleriyle olan ili\u015fkisinin \u00e7\u00f6z\u00fcmlenmesi gerekmektedir. Bu da yayg\u0131n olarak, toplanan verinin belirli analizler sonucu i\u015flenerek bir yap\u0131 modeli olu\u015fturmas\u0131 ve daha sonra bu yap\u0131 modeli \u00fczerinden sim\u00fclasyonlar yap\u0131larak, her seferinde veriye ait noktalar\u0131n yeri de\u011fi\u015ftirilerek sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n nas\u0131l etkilendi\u011fi y\u00f6n\u00fcndeki izlenimler ve bulgularla saptanmaktad\u0131r.<\/p>\n

Ancak ge\u00e7mi\u015fe bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda veriler, elektronik tablolar ve veri tabanlar\u0131 \u00fczerinden i\u015fleniyordu, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde veri kavram\u0131 \u00e7ok karma\u015f\u0131k bir yap\u0131 haline geldi. Veriler art\u0131k sadece veri tabanlar\u0131 ile s\u0131n\u0131rl\u0131 kalm\u0131yor, videolardan foto\u011fraflara, ses kay\u0131tlar\u0131na, sens\u00f6rlere ve yaz\u0131l\u0131 metinlere kadar bir\u00e7ok format\u0131 kaps\u0131yor. Dolay\u0131s\u0131yla verinin segmentlere ayr\u0131lmas\u0131 ve i\u015flenmesi karma\u015f\u0131k hale geldi\u011finden \u015firketler kendi big data yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131 yapmak zorunda kal\u0131yorlar.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck verilerin i\u015flenmesi ve analizi hususunda dikkat edilmesi gereken belli ba\u015fl\u0131 maddeler vard\u0131r. Bu s\u00fcreci 5 a\u015famada<\/strong> inceleyebiliriz.<\/p>\n