II. Büyük Veri Nelerdir?
III. Büyük Verinin Zorlukları
IV. Ölçeklenebilir Büyük Veri Tasarımı
V. Büyük Veri için Veri Ambarı
VI. Büyük Veri için Veri Gölleri
VII. Büyük Veri için NoSQL Veritabanları
VIII. Büyük Veri için Hadoop ve Spark
IX. Büyük Veri için Akış Analitiği
Sıkça Sorulan Sorular
| Antet | Hususiyet |
|---|---|
| Büyük veri | Geleneksel veri işleme şekilleri için fazlaca kompleks olan büyük veri kümeleri |
| Veri bilimi | Verilerden informasyon ve içgörü çıkarmak için ilmi yöntemlerin, süreçlerin, algoritmaların ve sistemlerin kullanılması |
| Kullanıcı deneyimi | Bir kullanıcının bir ürün ya da hizmetle etkileşiminin kalitesi |
| Kullanıcı merkezli tasavvur | Kullanıcının gereksinimlerine odaklanan bir tasavvur yaklaşımı |
| Ölçüt | Bir sistemin artan oranda veri ya da kullanıcıyı yönetim edebilme kabiliyeti |
II. Büyük Veri Nelerdir?
Büyük veri, işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük hacimli verileri tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan gelebilir. Büyük veri çoğu zaman kütlesi, hızı ve çeşitliliği ile karakterize edilir.
Büyük veri kütlesi katlanarak büyüyor ve 2025 yılına kadar dünyanın 175 zettabayt veri üreteceği tahmin ediliyor. Bu gelişme, bağlı cihazların artan kullanması, toplumsal medyanın büyümesi ve işletmelerin artan dijitalleşmesiyle sağlanıyor.
Büyük verinin hızı da artıyor. Bunun sebebi, verilerin reel zamanlı olarak üretilmesi ve bilgili kararlar alabilmek için bu verileri süratli bir halde işleyebilmenin mühim olmasıdır.
Büyük verinin çeşitliliği de artmaktadır. Bunun sebebi, verilerin yapılandırılmış veri, yapılandırılmamış veri ve yarı yapılandırılmış veri benzer biçimde muhtelif kaynaklardan toplanmasıdır.
Büyük veri, yönetilmesi ve çözümleme edilmesi zor olabileceğinden işletmeler için bir zorluktur. Sadece büyük veri, karar vermeyi iyileştirmek, yeni fırsatlar belirlemek ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler yaratmak için kullanılabildiğinden işletmeler için kıymetli bir mevcudiyet da olabilir.
III. Büyük Verinin Zorlukları
Büyük verinin zorlukları fazlaca sayıda ve çeşitlidir. Bunlar şunları ihtiva eder:
- Hacim: Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor. 2024’te dünya 44 zettabayt veri üretti ve bu sayının 2025’e kadar 181 zettabayta çıkması umut ediliyor.
- Hız: Verinin üretildiği hız da artıyor. Geçmişte, veri nispeten yavaş bir miktarda üretiliyordu. Sadece, bugün, veri fer hızında üretiliyor.
- Çeşitlilik: Üretilen veri türleri de artmaktadır. Geçmişte, veriler öncelikli olarak yapılandırılmış verilerdi. Sadece günümüzde, veriler metin, fotoğraf ve video benzer biçimde yapılandırılmamış biçimlerde de üretilmektedir.
- Doğruluk: Verinin kalitesi de bir zorluktur. Geçmişte, verilerin doğru ve emin olduğu varsayılıyordu. Sadece, bugün, veriler çoğu zaman tamamlanmamış, yanlış ve önyargılıdır.
Bu zorluklar büyük verileri yönetmeyi, depolamayı ve çözümleme etmeyi zorlaştırır. Sadece bu zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabilecek bir takım çözüm vardır.
Sözgelişi, veri yönetimi çözümleri büyük verileri tanzim etmek ve yapılandırmak için kullanılabilir. Veri depolama çözümleri büyük verileri müsait maliyetli ve ölçeklenebilir bir halde depolamak için kullanılabilir. Ve veri analizi çözümleri büyük verilerden içgörüler çıkarmak için kullanılabilir.
Büyük verinin getirmiş olduğu zorlukların üstesinden gelmiş olarak, kuruluşlar daha iyi kararlar alarak, satın alan hizmetlerini iyileştirerek, yeni ürün ve hizmetler geliştirerek rekabet pozitif yanları elde edebilirler.
IV. Ölçeklenebilir Büyük Veri Tasarımı
Ölçeklenebilir büyük veri çözümleri tasarlamak, temeldeki teknolojilerin derinlemesine anlaşılmasını ve bütün sistem ile alakalı bütünsel düşünme becerisini gerektirir. Ölçeklenebilir büyük veri çözümleri tasarlamak için birtakım temel hususlar şunlardır:
Ölçeklenebilirlik: Sistem, performanstan taviz vermeden fazlaca sayıda kullanıcı ve işlemi kaldırabilmelidir.
Güvenilirlik: Sistemin 7/24, en az kesintiyle çalışabilmesi icap eder.
Emniyet: Sistem, verileri yetkisiz erişime, değişikliğe ya da imhaya karşı korumalıdır.
Genişletilebilirlik: Sistemin zamanla ortaya çıkan yeni gereksinimlere ve değişikliklere ahenk sağlayabilmesi icap eder.
Maliyet etkinliği: Sistemin işletilmesi ve bakımı maliyet açısından faal olmalıdır.
Bu faktörleri göz önünde bulundurarak ölçeklenebilir, emin, güvenilir, genişletilebilir ve müsait maliyetli büyük veri çözümleri tasarlayabilirsiniz.
V. Büyük Veri için Veri Ambarı
Veri ambarı, büyük verileri tedvir etmek ve çözümleme etmek için mühim bir teknolojidir. Veri ambarı, karar alma ve iş zekasını desteklemek için kullanılan merkezi bir veri kaynağıdır. Veri ambarları çoğu zaman ilişkisel bir veritabanı idare sistemi (RDBMS) üstüne kurulur, sadece NoSQL veritabanları benzer biçimde öteki veritabanı sistemleri üstüne de kurulabilirler.
Büyük veriler için veri ambarı, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım zorluğu bununla beraber getirir:
- Veri kütlesi: Büyük veri kümeleri çoğu zaman fazlaca büyüktür ve geleneksel veri ambarı teknikleri veri hacmini işleyemeyebilir.
- Veri hızı: Büyük veri kümeleri çoğunlukla reel zamanlı olarak güncellenir ve geleneksel veri ambarı teknikleri veri hızına yetişemeyebilir.
- Veri çeşitliliği: Büyük veri veri kümeleri çoğu zaman yapılandırılmış veri, yapılandırılmamış veri ve yarı yapılandırılmış veri benzer biçimde muhtelif veri türlerini ihtiva eder. Geleneksel veri ambarı teknikleri veri çeşitliliğini yönetim edemeyebilir.
Bu zorluklara karşın, veri ambarı büyük verileri tedvir etmek ve çözümleme etmek için hala kıymetli bir teknolojidir. Veri ambarını kullanarak, kuruluşlar verilerinden daha iyi kararlar almalarına ve iş performanslarını iyileştirmelerine destek olabilecek içgörüler elde edebilirler.
Büyük veriler için veri ambarı kullanmanın birtakım yararları şunlardır:
- Gelişmiş karar alma: Veri ambarları, merkezi bir veri kaynağı sağlayarak kuruluşların bilgili kararlar almak için gerekseme duydukları bilgilere erişmelerini sağlayarak daha iyi kararlar almalarına destek olabilir.
- Arttırılmış iş zekası: Veri ambarı, kuruluşların fırsatları ve tehditleri belirlemek ve daha iyi kararlar almak için kullanabilecekleri verilerine ilişik içgörüler sağlayarak iş zekalarını iyileştirmelerine destek olabilir.
- Azaltılmış maliyetler: Veri ambarı, verileri tek bir havuzda birleştirerek kuruluşların maliyetleri düşürmesine destek olabilir; bu sayede birden fazla veri kaynağına olan gerekseme ve ilişkili maliyetler azaltılabilir.
6. Sual Yanıt
Büyük veri ve kullanıcı deneyimi ile alakalı sık sorulan sorulardan bazıları şunlardır:
- Büyük veri nelerdir?
- Büyük verinin zorlukları nedir?
- Büyük veri kullanıcı deneyimini iyileştirmek için iyi mi kullanılabilir?
- Kullanıcı odaklı büyük veri ürünleri ve hizmetleri tasarlamak için en iyi uygulamalar nedir?
- Büyük veri girişimimin başarısını iyi mi ölçebilirim?
Bu mevzular ile alakalı daha çok informasyon için lütfen aşağıdaki kaynaklara bakın:
VII. Büyük Veri için NoSQL Veritabanları
NoSQL veritabanları, büyük oranda yapılandırılmamış veriyi depolamak ve tedvir etmek için tasarlanmış bir veritabanı türüdür. Çoğu zaman büyük veri uygulamaları için kullanılırlar şu sebeple bir şema gerektirmezler, bu da onları geleneksel ilişkisel veritabanlarından daha elastik ve ölçeklenebilir hale getirir.
NoSQL veritabanlarının birçok değişik türü vardır ve her birinin kendine has kuvvetli ve sıska yönleri vardır. En popüler NoSQL veritabanlarından bazıları şunlardır:
MongoDB: MongoDB, verileri JSON benzeri belgelerde depolayan belge odaklı bir veritabanıdır. Oldukça elastik ve ölçeklenebilirdir ve çoğu zaman reel zamanlı veri erişimi gerektiren uygulamalar için kullanılır.
Cassandra: Cassandra, yüksek ölçeklenebilirlik ve hata toleransı için tasarlanmış dağıtılmış bir anahtar-değer kaynağıdır. Çoğu zaman yüksek kullanılabilirlik ve düşük rötar gerektiren uygulamalar için kullanılır.
HBase: HBase, büyük oranda yapılandırılmış veriyi depolamak için tasarlanmış sütun odaklı bir veritabanıdır. Çoğu zaman süratli veri erişimi ve yüksek verim gerektiren uygulamalar için kullanılır.
NoSQL veritabanları büyük veri uygulamaları için kıymetli bir enstruman olabilir. Büyük oranda yapılandırılmamış veriyi depolamak ve tedvir etmek için elastik ve ölçeklenebilir bir yol sağlarlar. Sadece, muayyen uygulamanız için doğru NoSQL veritabanını kura çekmek önemlidir.
NoSQL veritabanı seçerken göz önünde bulundurmanız ihtiyaç duyulan birtakım faktörler şunlardır:
Depolamanız ihtiyaç duyulan veri türü: NoSQL veritabanlarının tamamı eşit yaratılmamıştır. Bazıları yapılandırılmış verileri depolamak için daha uygundur, ötekiler ise yapılandırılmamış verileri depolamak için daha uygundur.
Verilerinizin boyutu: NoSQL veritabanları muazzam boyutlara ölçeklenebilir. Sadece bazıları öbürlerinden daha ölçeklenebilirdir.
Uygulamanızın performans ihtiyaçları: NoSQL veritabanları değişik performans seviyeleri sunabilir. Bazıları yüksek bereketli uygulamalar için tasarlanırken, ötekiler düşük gecikmeli uygulamalar için tasarlanmıştır.
Uygulamanızın kullanılabilirlik ihtiyaçları: NoSQL veritabanları değişik kullanılabilirlik düzeyleri sunabilir. Bazıları yüksek düzeyde kullanılabilir olacak halde tasarlanmıştır, bazıları ise değildir.
Bu faktörleri göz önünde bulundurarak büyük veri uygulamanız için doğru NoSQL veritabanını seçebilirsiniz.
Büyük Veri için Hadoop ve Spark
Hadoop ve Spark en popüler büyük veri işleme çerçevelerinden ikisidir. Hadoop, büyük oranda veriyi depolayabilen ve işleyebilen dağıtılmış bir dosya sistemidir, Spark ise makine öğrenimi ve reel zamanlı çözümleme benzer biçimde muhtelif görevler için kullanılabilen süratli bir hafıza içi işleme motorudur.
Hadoop ve Spark, her ikisi de büyük geliştirici toplulukları tarafınca desteklenen aleni kaynaklı projelerdir. Bu, bu tarz şeyleri iyi mi kullanacağınızı öğrenmenize destek olacak fazlaca sayıda kaynak olduğu anlama gelir.
Hadoop, yüksek ölçeklenebilirlik ve hata toleransı gerektiren büyük veri uygulamaları için iyi bir seçimdir. Spark, yüksek performans ve düşük rötar gerektiren büyük veri uygulamaları için iyi bir seçimdir.
Bu kısımda Hadoop ve Spark’ın temel özelliklerini ele alacağız ve büyük veri uygulamanız için hangisinin doğru olduğuna karar vermenize destek olmak için iki çerçeveyi karşılaştıracağız.
IX. Büyük Veri için Akış Analitiği
Akış analitiği, verileri reel zamanlı olarak işlemek için kullanılan bir tür büyük veri analitiğidir. Bu tür analitik, dolandırıcılık tespiti, satın alan kaybı tahmini ve anormallik tespiti benzer biçimde nerede ise anında cevap süreleri gerektiren uygulamalar için eğer olmazsa olmazdır.
Her biri kendine has kuvvetli ve sıska yönleri olan muhtelif akış analitiği çerçeveleri mevcuttur. En popüler çerçevelerden bazıları Apache Kafka, Apache Storm ve Apache Spark’tır.
Bir akış analitiği çerçevesi seçerken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir:
- İşlenmesi ihtiyaç duyulan veri kütlesi
- Verilerin işlenmesi ihtiyaç duyulan hız
- Rötar ihtiyaçları
- Doğruluk ihtiyaçları
- Çerçevenin maliyeti
Akış analitiği, reel zamanlı verilerden içgörüler elde etmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, doğru çerçeveyi seçip doğru halde uygulayarak karar alma ve operasyonlarını iyileştirebilir.
İşte büyük veri ve kullanıcı deneyimi ile alakalı sık sorulan üç sual ve cevapları.
Sual 1: Büyük veri ile kullanıcı deneyimi arasındaki ayrım nelerdir?
Büyük veri, her gün üretilen büyük miktardaki verileri tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler, toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan gelebilir. Kullanıcı deneyimi (UX), kullananların bir ürün ya da hizmetle etkileşim kurma biçimidir. UX tasarımı, kullanıcılar için kullanması basit ve eğlenceli mamüller ve hizmetler oluşturma sürecidir.
Sual 2: Büyük veri için kullanıcı deneyimi niçin önemlidir?
Kullanıcı deneyimi büyük veriler için önemlidir şu sebeple verilerin etken bir halde kullanılmasını sağlamaya destek olabilir. Kullanıcılar verileri anlayamaz ya da kullanamazsa, kuruluşa kıymet sağlayamaz. UX tasarımı, verileri daha erişilebilir ve kullanması daha basit hale getirmeye destek olabilir, bu da daha iyi karar alma ve daha iyi sonuçlara yol açabilir.
Sual 3: Kullanıcı odaklı büyük veri ürünleri ve hizmetleri tasarlamak için en iyi uygulamalar nedir?
Kullanıcı odaklı büyük veri ürünleri ve hizmetleri tasarlarken izlenebilecek bir takım en iyi tatbik vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:
- Kullanıcıları tasavvur sürecine dahil etmek
- Kullanıcı kişileri oluşturma
- Tekrarlı tasavvur kullanması
- Kullanıcılarla kontrol etme
- Dokümantasyon ve yardımcı sağlanması
Bu en iyi uygulamaları takip ederek, kullanıcılar için kullanması basit ve eğlenceli, kullanıcı odaklı büyük veri ürünleri ve hizmetleri yaratabilirsiniz.
0 Yorum