Big data nedir ne işe yarar?

Big Data Nedir ve Ne İşe Yarar?

Artık hepimiz "big data" lafını duyuyoruz, değil mi? Ama tam olarak ne olduğundan ve neden bu kadar önemli olduğundan emin değil misin? Gel, bu işin iç yüzüne biraz yakından bakalım. Big data, sadece çok fazla veri demek değil; aslında hacim (volume), hız (velocity) ve çeşitlilik (variety) gibi özellikleriyle öne çıkan, geleneksel veri işleme yöntemleriyle başa çıkılamayacak kadar büyük ve karmaşık veri kümeleridir. Tabii günümüzde bu 3V'ye doğruluk (veracity) ve değer (value) gibi özellikler de ekleniyor.

Deneyimlerime göre, big data'nın asıl sihri, bu devasa veri yığınlarını analiz ederek daha önce göremediğimiz desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak. Bu sayede daha akıllı kararlar alabilir, süreçlerimizi optimize edebilir ve hatta yeni fırsatlar yaratabiliriz. Düşünsene, bir e-ticaret sitesi senin daha önce hangi ürünlere baktığını, ne kadar süreyle sitede kaldığını ve sepetine hangi ürünleri eklediğini biliyor. Bu veriyi kullanarak sana özel indirimler, ürün önerileri sunabiliyorlar. Bu, big data'nın en basit ama en etkili kullanım alanlarından biri.

Big Data'nın Somut Faydaları Nelerdir?

Şimdi gelelim işin en can alıcı kısmına: Ne işe yarıyor bu big data? Aslında pek çok alanda hayatımızı kolaylaştırıyor ve iş yapış şekillerimizi değiştiriyor.

• Müşteri Anlayışı ve Kişiselleştirme: Firmalar, müşterilerinin davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını daha iyi anlayarak onlara daha iyi hizmet sunabiliyor. Örneğin, Netflix'in senin izleme geçmişine göre sana film ve dizi önerileri sunması, bu teknolojinin bir ürünü. 2022'de Netflix'in kişiselleştirilmiş öneriler sayesinde kullanıcılarının yüzde 75'ini sitede tutmayı başardığı tahmin ediliyor. Bu, müşteri sadakati için inanılmaz bir güç.
• Operasyonel Verimlilik: Üretimden lojistiğe, finanstan sağlığa kadar birçok sektörde süreçleri optimize etmek mümkün. Bir lojistik şirketi, hava durumunu, trafik durumunu ve teslimat sürelerini analiz ederek en hızlı ve verimli rotaları belirleyebilir. Bu, hem maliyetleri düşürür hem de teslimat sürelerini kısaltır. Örneğin, UPS gibi firmalar, güzergah optimizasyonuyla yılda milyonlarca kilometre yol kat etmekten ve binlerce ton karbondioksit salımından tasarruf ediyor.
• Risk Yönetimi ve Dolandırıcılık Tespiti: Finans sektöründe big data, kredi kartı sahtekarlığı veya kara para aklama gibi faaliyetleri anında tespit etmek için kullanılıyor. Milyonlarca işlemi gerçek zamanlı olarak analiz ederek şüpheli hareketleri belirleyebiliyorlar. Bir bankanın, işlemlerin %99'unu anında analiz edip anormallikleri tespit edebilmesi, hem müşteriyi hem de bankayı korur.
• Ürün Geliştirme ve İnovasyon: Pazar eğilimlerini, müşteri geri bildirimlerini ve rakip analizlerini daha yakından takip ederek yenilikçi ürünler ve hizmetler geliştirmek mümkün. Bir yazılım şirketi, kullanıcılarının hangi özelliklere daha çok ilgi gösterdiğini, hangi hatalardan şikayetçi olduğunu analiz ederek ürününü sürekli iyileştirebilir. Örneğin, kullanıcıların belirli bir özellik için harcadığı zamanı analiz etmek, o özelliğin ne kadar popüler olduğunu gösterir.

Peki, Bu Veriyi Kim Topluyor ve Nasıl İşliyor?

Şöyle düşün; akıllı telefonun, kullandığın uygulamalar, sosyal medya hesapların, internette gezindiğin siteler, hatta akıllı ev aletlerin bile sürekli olarak veri üretiyor. Bunların hepsi sensörlerden, işlem günlüklerinden, tıklamalardan, beğenilerden, paylaşımlardan oluşuyor. Bu devasa veri havuzunu işlemek için ise özel yazılımlar ve güçlü işlemci gücüne sahip bilgisayar sistemleri gerekiyor. Hadoop gibi açık kaynaklı platformlar veya Spark gibi daha hızlı analiz araçları bu noktada devreye giriyor.

Deneyimlerime göre, bu verinin işlenmesi genellikle aşağıdaki adımları içerir:

• Veri Toplama: Farklı kaynaklardan verinin çekilmesi.
• Veri Ön İşleme ve Temizleme: Hatalı, eksik veya yinelenen verilerin ayıklanması. Bu adım çok kritik, çünkü "çöp girerse çöp çıkar" mantığı burada geçerli.
• Veri Analizi: Belirlenen yöntemlerle verinin incelenmesi, desenlerin ve ilişkilerin bulunması.
• Veri Görselleştirme: Analiz sonuçlarının anlaşılır grafikler, tablolar ve raporlar halinde sunulması.

Sen Bu Durumda Ne Yapabilirsin?

Belki sen de bir iş sahibisin, belki de bu alanda kariyer yapmak istiyorsun. Eğer işinle ilgili big data'dan faydalanmak istiyorsan, ilk adım mevcut verilerini anlamakla başla. Hangi verilerin var? Bu veriler sana ne anlatıyor? Eğer bu konuda emin değilsen, veri analizi konusunda uzmanlaşmış danışmanlardan destek alabilirsin.

Kariyer hedefliyorsan, kesinlikle veri bilimi (data science), veri analizi veya makine öğrenmesi (machine learning) gibi alanlara yönelmeni tavsiye ederim. Python veya R gibi programlama dillerini öğrenmek, SQL bilgini tazelemek ve istatistiksel analiz yöntemlerini kavramak sana ciddi bir avantaj sağlayacaktır. Unutma, geleceğin en değerli varlığı veri ve bu veriyi okuyabilen, yorumlayabilen insanlar olacak.