Büyük Veri (Big Data) Nedir
Büyük veri, geleneksel veri işleme yöntemleriyle analiz edilemeyecek kadar büyük, karmaşık ve hızlı akan veri kümelerini ifade eder. Bu veriler, yapılandırılmış (SQL veritabanları), yapılandırılmamış (metin, görsel, video) veya yarı yapılandırılmış (JSON, XML) formatta olabilir. Büyük veri, iş dünyası, sağlık, finans, sosyal medya ve daha birçok alanda tahmin, optimizasyon ve karar destek sistemleri için kullanılır.
Büyük veri kavramı, teknolojik ilerlemeler, veri üretimindeki patlama ve analiz ihtiyaçları sonucunda ortaya çıkmış bir kavramdır. Özellikler 2000’li yıllardan sonra internetin yaygınlaşması, kablosuz bağlantıların kullanımının kolaylaşması ve artması, sosyal medya platformlarının ortaya çıkması, bulut bilişim sistemlerinin kullanımının yaygınlaşması, nesnelerin interneti gibi kavramların doğuşu büyük veri kavramının önemini arttırmıştır.
Büyük Veri ile İlgili Temel Kavramlar
Büyük verinin 5V olarak kavramsallaştırılan 5 temel özelliği bulunur:
- Volume (Hacim):Terabayt, petabayt veya eksabayt ölçeğindeki devasa veri boyutları
- Velocity (Hız):Verinin akış hızı (örneğin, sosyal medya verileri veya IoT sensör verileri)
- Variety (Çeşitlilik):Farklı formatlardaki veriler (metin, log dosyaları, videolar)
- Veracity (Doğruluk):Verinin güvenilirliği ve tutarlılığı
- Value (Değer):Veriden anlamlı bilgi çıkarabilme yeteneği
Büyük Verinin Kaynağı
- – Sosyal medya platformları
- – IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazları
- – Sensörler, log dosyaları
- – İşlem kayıtları (finansal işlemler, şirket kayıtları vb.
Büyük Veri Teknolojileri
- Hadoop: Dağıtık veri depolama ve işleme framework’ü
- Spark: Gerçek zamanlı veri işleme için kullanılan araç
- NoSQL Veritabanları: MongoDB, Cassandra gibi yapılandırılmamış veri depolama çözümleri
- Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka: Veriden öngörü elde etmek için kullanılan algoritmalar
Büyük Veri ve Yapay Zeka
Büyük veri ve yapay zeka, birbirini besleyen ve tamamlayan iki teknolojik devrimdir. Yapay zekanın yakıtı büyük veridir. “Ne kadar çok veri o kadar zeka” ifadesi yanlış değildir.
Yapay zeka büyük veriyi anlamlandırırken, büyük verinin kalitesi yapay zeka alanında gelişmelerin belirleyicisi olmaktadır. Üretilen veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler olabilir. Büyük veri analistleri verinin yapılandırılarak kullanıma sunulmasında öncü rolü oynarlar.
Yapay Zeka, büyük veri olmadan gelişemez. Veri yapay zeka için öğrenme materyalidir. Yapay zeka (özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme) modelleri, eğitilmek için büyük miktarda ve çeşitli veriye ihtiyaç duyar.
Yapay Zeka, büyük veriyi anlamlandırır. Büyük veri tek başına hamdır ve karmaşıktır. Yapay zeka, bu veriyi analiz eder, bağlantılarını çıkarır, sınıflandırır ve öngörülerde bulunabilir.
Büyük veri ile makine öğrenmesi akıllı sistemlerin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları, büyük veriden öğrenir. Derin öğrenme, büyük veri olmadan verimli çalışamaz. Otomatik sürüş sistemleri, otomatik çeviri (language translate) sistemleri, öneri sistemleri (youtube gibi) gibi temelinde büyük verinin analiz edilmesi yatmaktadır.
Büyük Veri Analistliği
Büyük veri analistliği, çeşitli, yüksek hacimli ve hızlı veri kümelerinden anlamlı bilgiler elde etmek için veri toplama, işleme, temizleme ve analiz süreçlerini yürüten bir meslek dalıdır. Büyük veri analistleri, web, sosyal medya, mobil cihazlar ve IoT gibi farklı kaynaklardan gelen yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri kullanarak, kurumların daha iyi kararlar almasını sağlarlar.
Büyük Veri Analistliğinin Temel Görevleri
- – Veri Toplama: Farklı kaynaklardan büyük veri setlerini toplamak ve veri havuzlarında (veri gölü veya veri ambarı) depolamak
- – Veri İşleme ve Temizleme: Verilerin doğrulanması, sıralanması, filtrelenmesi ve hataların düzeltilmesi
- – Veri Analizi: Veri madenciliği, yapay zeka, makine öğrenimi, tahmine dayalı analiz ve istatistiksel yöntemlerle verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek
- – Raporlama ve Görselleştirme: Elde edilen bulguları anlaşılır ve etkili biçimde sunmak
Eğitim ve Yetenekler
Büyük veri analistliği genellikle veri bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi, iş zekâsı ve veri görselleştirme gibi konularda bilgi sahibi olmayı gerektirir. Programlar ve kurslar, teorik bilginin yanı sıra Hadoop, Spark gibi büyük veri platformlarında uygulamalı eğitim sunar ve analitik düşünme becerilerini geliştirir.
Büyük veri analistliği, büyük ve karmaşık veri kümelerini işleyerek kurumların stratejik kararlar almasını sağlayan, veri odaklı bir meslektir. Bu alandaki uzmanlar, veriyi anlamlı bilgiye dönüştürerek rekabet avantajı yaratır.