Büyük veri, giderek artan oranlarda büyüyen geniş, çeşitli bilgi kümelerini ifade eder. Bilgi hacmini, oluşturulduğu ve toplandığı hızı veya hızı ve kapsanan veri noktalarının çeşitliliğini veya kapsamını (büyük verilerin “üç v’si” olarak bilinir) kapsar. Büyük veriler genellikle veri madenciliğinden gelir ve birden fazla formatta gelir.
ANAHTAR PAKETLER
Büyük veri, artan hacimlerde ve her zamankinden daha yüksek hızda gelen çok sayıda farklı bilgidir.
Büyük veriler yapılandırılabilir (genellikle sayısal, kolayca biçimlendirilebilir ve saklanabilir) veya yapılandırılmamış (daha serbest form, daha az ölçülebilir).
Bir şirket neredeyse her bölümü büyük veri analizi bulguları kullanabilir, ama dağınıklığı ve sesi kullanma sorun oluşturabilir.
Büyük veriler, kişisel elektronik ve uygulamalardan gönüllü olarak toplanan sosyal ağlarda ve web sitelerinde kamuya açık yorumlardan, anketler, ürün satın alımları ve elektronik check-in’ler aracılığıyla toplanabilir.
Büyük veriler çoğunlukla bilgisayar veritabanlarında saklanır ve büyük, karmaşık veri kümelerini işlemek için özel olarak tasarlanmış yazılım kullanılarak analiz edilir.
Büyük Veri Nasıl Çalışır?
Büyük veriler yapılandırılmamış veya yapılandırılmış olarak kategorize edilebilir. Yapılandırılmış veriler, kuruluş tarafından veritabanlarında ve elektronik tablolarda zaten yönetilen bilgilerden oluşur; genellikle sayısal niteliktedir. Yapılandırılmamış veriler, örgütlenmemiş ve önceden belirlenmiş bir modele veya biçime girmeyen bilgilerdir. Kurumların müşteri ihtiyaçları hakkında bilgi toplamasına yardımcı olan sosyal medya kaynaklarından toplanan verileri içerir.
Büyük veriler, kişisel elektronik ve uygulamalardan gönüllü olarak toplanan sosyal ağlarda ve web sitelerinde kamuya açık yorumlardan, anketler, ürün satın alımları ve elektronik check-in’ler aracılığıyla toplanabilir. Akıllı cihazlarda sensörlerin ve diğer girişlerin varlığı, verilerin çok çeşitli durumlarda ve durumlarda toplanmasını sağlar.
Büyük veriler çoğunlukla bilgisayar veritabanlarında saklanır ve büyük, karmaşık veri kümelerini işlemek için özel olarak tasarlanmış yazılım kullanılarak analiz edilir. Birçok hizmet olarak yazılım (SaaS) şirketi, bu tür karmaşık verileri yönetme konusunda uzmanlaşmıştır.
Büyük verilerin kullanımı
Veri analistleri, bir korelasyonun var olup olmadığını belirlemek için demografik veriler ve satın alma geçmişi gibi farklı veri türleri arasındaki ilişkiye bakar. Bu tür değerlendirmeler, büyük verilerin sindirilebilir formatlarda işlenmesine odaklanan bir üçüncü taraf tarafından şirket içinde veya harici olarak yapılabilir. İşletmeler genellikle bu tür uzmanlar tarafından büyük verilerin değerlendirilmesini eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmek için kullanırlar.
Alfabe ve Facebook gibi birçok şirket, sosyal medyadaki kullanıcılara ve web’de gezinenlere hedefli reklamlar yerleştirerek reklam geliri elde etmek için büyük veri kullanır.
Bir şirketteki hemen hemen her departman, veri analizinden, insan kaynakları ve teknolojiden pazarlama ve satışa kadar bulguları kullanabilir. Büyük verilerin amacı, ürünlerin pazara girme hızını artırmak, pazarın benimsenmesini sağlamak, hedef kitleleri hedeflemek ve müşterilerin memnun kalmasını sağlamak için gereken zaman ve kaynak miktarını azaltmaktır.
Büyük verilerin avantajları ve dezavantajları
Mevcut veri miktarındaki artış hem fırsatları hem de sorunları sunar. Genel olarak, müşteriler (ve potansiyel müşteriler) hakkında daha fazla veriye sahip olmak, şirketlerin en üst düzeyde memnuniyet ve tekrar iş yaratmak için ürünleri ve pazarlama çabalarını daha iyi uyarlamasına izin vermelidir. Büyük miktarda veri toplayan şirketlere, tüm paydaşların yararına daha derin ve daha zengin analizler yapma fırsatı verilir.
Günümüzde bireylerde mevcut olan kişisel verilerin miktarı göz önüne alındığında, şirketlerin bu verileri korumak için adımlar atmaları çok önemlidir; bu konu, modern çevrimiçi dünyada, özellikle de şirketlerin son birkaç yılda yaşadığı birçok veri ihlali göz önüne alındığında, sıcak bir tartışma haline gelmiştir.
Daha iyi analiz olumlu olsa da, büyük veriler de aşırı yük ve gürültü oluşturabilir ve kullanışlılığını azaltabilir. Şirketler büyük veri hacimleri veri ve ses sinyalleri gösterir göre belirlemek gerekir. Verileri neyin alakalı hale getirdiğine karar vermek önemli bir faktör haline gelir.
Ayrıca, verilerin doğası ve biçimi, harekete geçmeden önce özel işleme gerektirebilir. Sayısal değerlerden oluşan yapılandırılmış veriler kolayca saklanabilir ve sıralanabilir. E-postalar, videolar ve metin belgeleri gibi yapılandırılmamış veriler, kullanışlı hale gelmeden önce uygulanması gereken daha karmaşık teknikler gerektirebilir.
