Ana içeriğe atla

Büyük veri analizi nedir?

Büyük veri analizi nasıl çalışır ve neden önemlidir?

Büyük veri analizi nedir?

Büyük veri analizi, çeşitli, yüksek hacimli, yüksek hızlı veri kümelerinden içgörü toplamak, işlemek ve türetmek için kullanılan yöntemler, araçlar ve uygulamalar anlamına gelir. Bu veri kümeleri, web, mobil, e-posta, sosyal medya ve ağ bağlantılı akıllı cihazlar gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir. Genellikle yüksek hızda oluşturulan ve yapılandırılmış (veritabanı tabloları, Excel sayfaları), yarı yapılandırılmış (XML dosyaları, web sayfaları) ve yapılandırılmamış (resimler, ses dosyaları) arasında değişen formlarda çeşitli veriler içerirler.

Geleneksel veri analizi yazılımı biçimleri, özellikle büyük veri analizi için tasarlanmış sistemlerin, araçların ve uygulamaların devreye girdiği bu karmaşıklık ve ölçek düzeyini destekleyecek donanıma sahip değildir.

Büyük veri analizi neden önemli?

Artık büyük veri analizinin ne olduğunu biliyorsunuz. Fakat bu neden önemli? En önemlisi, büyük veriyi anlamak ve kullanmak bize nasıl yardımcı olabilir?

Veriler, hayatımızın günlük dokusuna işlenmiştir. Nesnelerin İnterneti (IoT) ile bağlantılı mobil, sosyal medya ve akıllı teknolojilerin yükselişiyle birlikte, artık her zamankinden daha fazla veriyi, baş döndürücü bir hızla aktarıyoruz. Büyük veri analizi sayesinde kurumlar artık bu bilgileri çalışma, düşünme ve müşterilerine değer sağlama yöntemlerini hızla geliştirmek için kullanabilirler. Araçların ve uygulamaların yardımıyla büyük veriler, içgörü kazanmanıza, işlemleri iyileştirmenize ve gelecekteki sonuçları tahmin etmenize yardımcı olabilir.

Daha iyi karar vermeyi bilgilendirmek için içgörüler elde etme yeteneği, büyük verilerin neden önemli olduğunu gösterir. Bu, bir perakendecinin hedeflenen reklam kampanyalarını geliştirme veya bir toptancının tedarik zincirindeki darboğazları çözme yoludur. Aynı zamanda, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, hasta veri eğilimlerine dayalı olarak klinik bakım için yeni seçenekleri bu şekilde keşfedebilir. Büyük veri analizi, karar vermede daha bütünsel, veriye dayalı bir yaklaşım sağlayarak büyümeyi, verimliliği ve yeniliği teşvik eder.

Artık büyük verinin öneminin yanı sıra veri analizinin önemini de bildiğinize göre, şimdi büyük veri analizinin nasıl çalıştığına geçelim.

Büyük veri analizi nasıl çalışır?

Analiz çözümleri, veri kümelerini analiz ederek içgörüler toplar ve sonuçları tahmin eder. Ancak verilerin başarılı bir şekilde analiz edilebilmesi için öncelikle bütünleşik, adım adım hazırlık sürecinde bir dizi uygulama tarafından saklanması, düzenlenmesi ve temizlenmesi gerekir:

  • Toplama. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış formlarda gelen veriler web, mobil ve bulutta birden çok kaynaktan toplanır. Daha sonra işlenmek için hazırlanmak üzere bir havuzda (veri gölü veya veri ambarı) saklanır.
  • İşleme. İşleme aşamasında, saklanan veriler doğrulanır, sıralanır ve filtrelenir, böylece daha fazla kullanım için hazırlanırlar ve sorguların performansı iyileştirilir.
  • Temizleme. İşlemeden sonra veriler temizlenir. Veri kümesindeki çakışmalar, fazlalıklar, geçersiz veya eksik alanlar ve biçimlendirme hataları düzeltilir ve temizlenir.
  • Analiz. Veriler artık analiz edilmeye hazırdır. Büyük verilerin analizi, verilerdeki kalıplar ile davranışları tanımlamaya ve tahmin etmeye yardımcı olan veri madenciliği, yapay zeka, tahmine dayalı analiz, makine öğrenmesi ve istatistiksel analiz gibi araçlar ve teknolojiler aracılığıyla gerçekleştirilir.

Önemli büyük veri analizi teknolojileri ve araçları

Genellikle tek bir sistem veya çözüm olarak anılsa da, büyük veri analizi aslında verileri depolamak, taşımak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için birlikte çalışan birçok bağımsız teknoloji ve araçtan oluşur. Altyapınıza bağlı olarak değişebilirler, ancak en yaygın büyük veri analizi araçlarından bazıları şunlardır:

Toplama ve depolama

  • Hadoop. Büyük veri analizinin gereksinimlerini karşılayan ilk çerçevelerden biri olan Apache Hadoop, dağıtılmış bir bilgi işlem ortamı aracılığıyla büyük veri kümelerini depolayan ve işleyen açık kaynaklı bir ekosistemdir. Hadoop, ihtiyaçlarınıza bağlı olarak ölçeği artırabilir veya azaltabilir, bu da onu büyük verileri yönetmek için oldukça esnek ve uygun maliyetli bir çerçeve haline getirir.
  • NoSQL veritabanları. İlişkisel olan geleneksel veritabanlarından farklı olarak NoSQL veritabanları, veri türlerinin sabit bir şemaya veya yapıya bağlı olmasını gerektirmez. Bu, büyük miktarlarda yarı yapılandırılmış ve ham verilerle çalışırken yararlı olan her tür veri modelini desteklemelerine olanak tanır. Esneklikleri nedeniyle, NoSQL veritabanlarının ilişkisel veritabanlarından daha hızlı ve daha ölçeklenebilir olduğu da kanıtlanmıştır. NoSQL'in bazı popüler örnekleri arasında MongoDB, Apache CouchDB ve Azure Cosmos DB bulunur.
  • Veri gölleri ve ambarları. Veriler kaynaklarından toplandıktan sonra, daha sonraki işlemler için merkezi bir siloda saklanmalıdır. Bir veri gölü, daha sonra uygulamalar arasında kullanılmaya hazır olan ham ve yapılandırılmamış verileri tutarken, veri ambarı, çeşitli kaynaklardan, yapılandırılmış, önceden tanımlanmış verileri çeken ve bu verileri operasyonel kullanım için işleyen bir sistemdir. Her iki seçeneğin de farklı işlevleri vardır, ancak genellikle veri depolama için iyi organize edilmiş bir sistem oluşturmak üzere birlikte çalışırlar.

İşleme

  • Veri bütünleştirme yazılımı. Veri bütünleştirme araçları, farklı platformlardan gelen verileri bir veri ambarı gibi tek bir birleşik merkezde bağlar ve birleştirir, böylece kullanıcılar veri madenciliği, iş zekası raporlaması ve operasyonel amaçlar için ihtiyaç duydukları tüm bilgilere merkezi erişim sağlar.
  • Bellek içi veri işleme. Geleneksel veri işleme disk tabanlı olsa da, bellek içi veri işleme, verileri işlemek için RAM veya bellek kullanır. Bu, işleme ve aktarım hızlarını önemli ölçüde artırarak kurumların gerçek zamanlı olarak içgörüler toplamasını mümkün kılar. Apache Spark gibi işleme çerçeveleri, bellekte toplu işleme ve gerçek zamanlı veri akışı işleme gerçekleştirir.

Temizleme

  • Veri ön işleme ve temizleme araçları. Verilerinizin en yüksek kalitede olmasını sağlamak için, veri temizleme araçları hataları çözer, sözdizimi hatalarını düzeltir, eksik değerleri kaldırır ve kopyaları temizler. Bu araçlar daha sonra verilerinizi standartlaştırıp doğrulayarak analize hazır hale getirir.

Analiz

  • Veri madenciliği. Büyük veri analizi, büyük veri kümelerinden temeldeki kalıpları çıkaran veri madenciliği gibi bilgi keşif süreçleri aracılığıyla verilerden içgörü elde eder. Veriler arasındaki dikkate değer ilişkileri belirlemek için tasarlanmış algoritmalar aracılığıyla veri madenciliği, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerdeki mevcut eğilimleri otomatik olarak tanımlayabilir.
  • Tahmine dayalı analiz. Tahmine dayalı analiz, kalıpları ve davranışları tahmin eden analiz modelleri oluşturmaya yardımcı olur. Bu, gelecekteki sonuçları belirlemenize, işlemleri iyileştirmenize ve kullanıcılarınızın ihtiyaçlarını karşılamanıza olanak tanıyan makine öğrenmesi ve diğer istatistiksel algoritma türleri aracılığıyla gerçekleştirilir.
  • Gerçek zamanlı analiz. Bir dizi ölçeklenebilir, uçtan uca akış işlem hattını bağlayarak, Azure Veri Gezgini gibi gerçek zamanlı akış çözümleri, platformlar arası verilerinizi gerçek zamanlı olarak depolar, işler ve analiz eder, böylece anında içgörüler elde etmenize olanak tanır.

Büyük veri analizi kullanımları ve örnekleri

Günümüzde birçok büyük sektörde, ürün stratejisi, operasyonlar, satış, pazarlama ve müşteri hizmetleri hakkında daha bilinçli kararlar almak için farklı veri analizi türleri kullanılıyor. Büyük veri analizi, büyük miktarda veriyle çalışan herhangi bir kurumun bu verilerden anlamlı içgörüler elde etmesini mümkün kılar. Gerçek hayattan birçok uygulamalardan sadece birkaçı şunlardır:

  • Ürün geliştirme. Büyük veri analizi, büyük hacimli iş analizi verileri, yönlendirme özelliği geliştirme ve yol haritası stratejisi aracılığıyla ihtiyaçlarını ortaya çıkararak kurumların, müşterilerinin ne istediğini tanımlamasına yardımcı olur.
  • Kişiselleştirme. Akış platformları ve çevrimiçi perakendeciler, öneriler, hedefli reklamlar, satışlar ve sadakat programları şeklinde daha kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmak için kullanıcı etkileşimini analiz eder.
  • Tedarik zinciri yönetimi. Tahmine dayalı analiz, envanter, tedarik, teslimat ve iadeler dahil olmak üzere tedarik zincirinin tüm yönlerini tanımlar ve tahmin eder.
  • Sağlık hizmeti. Büyük veri analizi, hasta verilerinden önemli içgörüler elde etmek için kullanılabilir ve bu da sağlayıcıların yeni teşhisleri ve tedavi seçeneklerini keşfetmesine yardımcı olur.
  • Fiyatlandırma. Satış ve işlem verileri, şirketlerin geliri en üst düzeye çıkaran fiyatlandırma kararları almasına yardımcı olan iyileştirilmiş fiyatlandırma modelleri oluşturmak için analiz edilebilir.
  • Dolandırıcılık önleme. Finansal kurumlar, hileli faaliyet kalıplarını tespit edip tahmin ederek riski azaltmak için veri madenciliği ve makine öğrenmesini kullanır.
  • Operasyonlar. Finansal verileri analiz etmek, kurumların gizli operasyonel maliyetleri tespit etmesine ve azaltmasına yardımcı olarak para tasarrufu sağlar ve üretkenliği artırır.
  • Müşteri edinme ve elde tutma. Çevrimiçi perakendeciler, müşteri davranışını tahmin etmek için sipariş geçmişini, arama verilerini, çevrimiçi incelemeleri ve diğer veri kaynaklarını kullanır ve bunları daha iyi elde tutma oluşturmak için kullanabilirler.

Büyük veri analizi ve kurumsal ölçek hakkında daha fazla bilgi edinin

Büyük veri analizinin avantajları ve zorlukları

Birçok kullanım örneğinde gösterildiği gibi, büyük veri, çok çeşitli sektörlerde ve çeşitli bağlamlarda kurumlara fayda sağlar. Bununla birlikte, altyapısının karmaşık doğası göz önüne alındığında, büyük veri de dikkate alınması gereken bazı noktalara sahiptir. Dikkat etmeniz gereken birkaç büyük veri zorluğu şunlardır:

  • Verilerinizi düzenli ve erişilebilir tutma. Büyük verilerle ilgili en büyük zorluk, uygulamalarınız arasında düzgün bir şekilde akması için gelen büyük miktardaki bilginin nasıl yönetileceğini bulmaktır. Silolardan kaçınmanız, verilerinizi bütünleşik tutmanız ve altyapınızı etkin bir yönetim stratejisi etrafında planlamanız çok önemlidir.
  • Kalite kontrol. Verilerinizin doğruluğunu ve kalitesini korumak, özellikle bu veriler çok yüksek bir hacimde hızla geldiğinde zor ve zaman alıcı olabilir. Herhangi bir analiz gerçekleştirmeden önce veri toplama, işleme ve temizleme süreçlerinizin bütünleşik, standart ve iyileştirilmiş durumda olduğundan emin olmak istersiniz.
  • Verilerinizi güvende tutma. Artan veri ihlalleri nedeniyle verilerinizi korumak her zamankinden daha önemli. Analiz sisteminiz büyüdükçe, sahte veriler, sızıntılar, uyumluluk sorunları ve yazılım açıkları şeklindeki güvenlik sorunları için fırsatlar da artar. Verilerinizi şifrelemek, güvenlik denetimlerine ayak uydurmak ve gerekli özeni göstermek, bu endişelerin bazılarını hafifletmeye yardımcı olur.
  • Doğru araçları seçme. Mevcut araç ve teknolojilerin bolluğu nedeniyle aralarından seçim yapmak çok zor olabilir. Bu nedenle kendinizi eğitmek, bilgi sahibi olmak ve mümkünse gerektiğinde bir uzman işe almak veya uzmana danışmak önemlidir.

Sistemleri verimli bir şekilde kurmak ve yönetmek ne kadar çaba gerektirse de, büyük veri analizini kullanmanın avantajları çabaya değer. Bir organizasyonu nasıl yürüttüğüne dair daha bilgili, veriye dayalı bir yaklaşım arayan herkes için büyük verinin uzun vadeli faydaları paha biçilmezdir. İşte bunların birkaçı:

  • İçgörü için daha hızlı zaman. Eşsiz hız ve verimlilikle büyük veri analizi, kurumların bilgileri daha hızlı bir şekilde içgörüye dönüştürmesine yardımcı olur. Bu bilgiler daha sonra, ürün, operasyonlar, pazarlama ve diğer iş girişimleri hakkında bilinçli kararlar vermek için kullanılır.
  • Maliyet verimliliği. Büyük miktarda veri, bakımı pahalı olabilen depolama gerektirir. Ancak daha ölçeklenebilir depolama sistemlerinin ortaya çıkmasıyla kuruluşlar artık maliyetleri düşürürken operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarabilir. Bu, daha yüksek kar marjları ve daha üretken sistemler anlamına gelir.
  • Kullanıcı memnuniyeti. Büyük verinin gelişmiş iş zekası özellikleri yalnızca müşteri eğilimlerini analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda tahmine dayalı analiz yoluyla davranışları da tahmin eder. Kurumlar, kullanıcılarının ne istediği hakkında daha fazla bilgi edinerek ihtiyaçlarını karşılayan kişiselleştirilmiş ürünler oluşturabilir.

Sık sorulan sorular

  • Büyük veri analizi, çalışma, düşünme ve müşterilerine değer sağlama biçimleri hakkında daha bilinçli kararlar almak için karmaşık veri kümelerini analiz etme sürecini ifade eder. Genellikle, geleneksel veri analizi biçimlerinin üstesinden gelemediği, hacim, çeşitlilik ve hız bakımından yüksek veri kümeleri ile karakterize edilir.

    Büyük veri analizine giriş yapın

  • Bugün, veriler benzeri görülmemiş bir ölçekte ve hızda üretiliyor. Büyük veri analizi sayesinde, çok çeşitli sektörlerdeki kurumlar artık bu bilgi akışını içgörüler elde etmek, operasyonları iyileştirmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanabilir ve dolayısıyla büyümeyi teşvik edebilir

    Büyük veri analizinin neden önemli olduğunu öğrenin

  • Büyük veri analizi, verileri toplamak, işlemek, temizlemek ve analiz etmek için birlikte çalışan çeşitli araçları ve teknolojileri kullanır. Altyapınıza bağlı olarak bu, dağıtılmış depolama çerçevelerini, ilişkisel olmayan veritabanlarını, veri göllerini ve ambarları, bellek içi veri işlemeyi, veri madenciliği araçlarını ve tahmine dayalı analiz araçlarını içerebilir.

    Önemli araçları ve teknolojileri keşfedin

  • Büyük miktarda veriyle çalışan herhangi bir kurum, ölçeklenebilir bir analiz çözümünden yararlanabilir; bu nedenle perakende, eğlence ve sağlık dahil olmak üzere birçok büyük sektör, strateji belirlemek, maliyetleri azaltmak ve müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek için zaten büyük verileri kullanıyor.

    Daha fazla örneğe ve kullanım durumlarına bakın

Ücretsiz Azure hesabını kullanmaya başlayın

Popüler analiz hizmetlerinden 12 ay boyunca, 25’ten fazla hizmetten her zaman ücretsiz yararlanın ve ilk 30 gün içinde kullanmak üzere 200 USD kredi kazanın.

Azure satış uzmanıyla bağlantı kurun

Azure'da analiz kullanmaya başlama konusunda öneriler alın. Sorular sorun, fiyatlandırma ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin ve ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir çözüm tasarlama konusunda yardım alın.