Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir?

Big Data Nedir?

Big Data Nedir?, Big Data Nerededir?, Big Data Hakkında Bilgi?, Big Data Analizi? Big Data ilgili Big Data ile ilgili bilgileri sitemizde bulabilirsiniz.  Big Data ile ilgili daha detaylı bilgi almak ve iletişime geçmek için sayfamıza tıklayabilirsiniz. Big Data Ne Anlama Gelir Big Data Anlamı Big Data Nedir Big Data Ne Anlam Taşır Big Data Neye İşarettir Big Data Tabiri Big Data Yorumu 

Big Data Kelimesi

Lütfen Big Data Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. Big Data İlgili Sözlük Kelimeler Listesi Big Data Kelimesinin Anlamı? Big Data Ne Demek? ,Big Data Ne Demektir? Big Data Ne Demektir? Big Data Analizi? , Big Data Anlamı Nedir?,Big Data Ne Demektir? , Big Data Açıklaması Nedir? ,Big Data Cevabı Nedir?,Big Data Kelimesinin Anlamı?,Big Data Kelimesinin Anlamı Nedir? ,Big Data Kelimesinin Anlamı Ne demek?,Big Data Kelimesinin Anlamı Ne demektir?

Big Data Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadınız

Big Data Kelimesinin Anlamı Nedir? Big Data Kelimesinin Anlamı Ne demek? , Big Data Kelimesinin Anlamı Ne demektir?

Demek Ne Demek, Nedir? Tdk'ye Göre Anlamı

Demek kelimesi, dilimizde oldukça kullanılan kelimelerden birisidir. TDK'ye göre, demek kelimesi anlamı şu şekildedir:

Söylemek, söz söylemek -  Ad vermek -  Bir dilde karşılığı olmak -  Herhangi bir ses çıkarmak -  Herhangi bir kanıya, yargıya varmak -  Düşünmek - Oranlamak  - Ummak, - Erişmek -  Bir işe kalkışmak, yeltenmek -  Saymak, kabul etmek -  bir şey anlamına gelmek -  öyle mi,  - yani, anlaşılan -  inanılmayan, beklenmeyen durumlarda kullanılan pekiştirme veya şaşma sözü

Big Data Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadığınız İçin Boş Safyadır

Demek Kelimesi Cümle İçerisinde Kullanımı

Eskilerin dediği gibi beşer, şaşar. -  Muşmulaya döngel de derler.

Kamer `ay` demektir. -  Küt dedi, düştü. -  Bu işe herkes ne der? -  Güzellik desen onda, zenginlik desen onda. -  Bundan sonra gelir mi dersin? -  Saat yedi dedi mi uyanırım. - Kımıldanayım deme, kurşunu yersin. Ağzını açayım deme, çok fena olursun. - Yarım milyon dediğin nedir? - Okuryazar olmak adam olmak demek değildir. -  Vay! Beni kovuyorsun demek, pekâlâ! Big Data - Demek gideceksin.

Demek Kelimesi Kullanılan Atasözü Ve Deyimler

- dediği çıkmak - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek

 - dedi mi - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin  - demek istemek , - demek ki (veya demek oluyor ki) , - demek olmak , - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok - dediği çıkmak , {buraya- - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek i, - dedi mi , {buraya- - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin , - demek istemek - demek ki (veya demek oluyor ki) - demek olmak - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok

Big Data

Big Data Nedir? Big Data Ne demek? , Big Data Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi , Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. İlgili Sözlük Kelimeler Listesi

Big Data Kelimesinin Anlamı? Big Data Ne Demek? Big Data Ne Demektir? ,Big Data Analizi? Big Data Anlamı Nedir? Big Data Ne Demektir?, Big Data Açıklaması Nedir? , Big Data Cevabı Nedir? , Big Data Kelimesinin Anlamı?






Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir?

Büyük veri

Vikipedi, özgür ansiklopedi
(Big Data sayfasından yönlendirildi)
IBM tarafından Vikipedi için yapılmış ve değiştirmeleri gösteren görselleştirme. Birçok terabyte büyüklüğünde resim ve yazılardan oluşan bu veri, büyük veri için klâsik bir örnektir.

Büyük Veri[değiştir | kaynağı değiştir]

Günümüzde bilgi toplumunun unsurlarını hayatın her alanında görmek mümkündür. Artık çoğu insanın cebinde bir akıllı telefon, çoğu insanın da, evinde bir bilgisayar ve tüm şirketlerin arka ofislerinde bilgi teknolojileri yönetimini yapan birimler bulunmaktadır. Ancak bilginin kendisi o kadar görünür değildir. Bununla birlikte bilgisayarların insan hayatına girmesinden ancak yarım asır sonra bilgi miktarı anlamlı ve özel bir nitelik kazanacak şekilde toplanmaya başlamıştır. Günümüzde sadece bilgi miktarı artmamış aynı zamanda bilgiye erişim hızı da artmıştır. Niceliksel değişiklik beraberinde niteliksel değişikliği de getirmiştir. Verinin manalı bir bütün oluşturacak şekilde toplanması ilk önce astronomi ve genetik alanında gerçekleşmiştir. Büyük veri kavramı da ilk olarak bu alanlarda kullanılmış daha sonra bu kavram her alan için kullanılmaya başlanmıştır. Büyük veri artık hayatımızın her alanında kendini göstermeye başlanmıştır. Örneğin; Ínternet arama motoru Google'dan hastalıkların teşhis ve tedavisi, İnternet üzerinden alışverişlere kadar her alanda büyük veri karşımıza çıkmaktadır.[1]

Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Olageldiği gibi, ilişkisel veri tabanlarında tutulan yapısal verinin dışında kalan, son dönemlere dek çok da kullanılmayan, yapısal olmayan veri yığınıdır. Artık yıkılmış olan yaygın bilişimci inanışına göre, yapısal olmayan veri, değersizdi, ama büyük veri bize bir şey gösterdi o da günümüzdeki bilgi çöplüğü diye adlandırılan olgudan muazzam derecede önemli, kullanılabilir, yararlı yani çöplükten hazine çıkmasına neden olan yegane sistemdir. Büyük veri; web sunucularının logları, İnternet istatistikleri, sosyal medya yayınları, bloglar, mikrobloglar, iklim algılayıcıları ve benzer sensörlerden gelen bilgiler, GSM operatörlerinden elde edilen arama kayıtları gibi büyük sayıda bilgiden oluşuyor.

Büyük veri, doğru analiz metotları ile yorumlandığında şirketlerin stratejik kararlarını doğru bir biçimde almalarına, risklerini daha iyi yönetmelerine ve inovasyon yapmalarına imkân sağlayabiliyor.

Şirketlerin çoğu, halen konvansiyonel veri ambarı ve veri madenciliği yöntemleriyle elde ettikleri datalardan yola çıkarak, karar almaya devam ediyorlar. Ancak, tüketici eğilimlerini dinamik şekilde öngörebilmek, büyük veriyi analiz edebilmekten ve bu analizlere göre hareket edebilmekten geçiyor. Büyük veri, geleneksel veritabanı araçları ve algoritmaları ile işlemesi zor olan bu büyük verinin oluşturulması, saklanması, akışı, analiz edilmesi gibi birçok konuyu içeren bir terim olarak karşımıza çıkmaktadır. Veriler klasik veri tabanlarının kaldıramayacağı büyüklükte olduğu gibi verinin büyüme hızı da bir bilgisayar veya bir veri depolama ünitesini aşmaktadır. 2012 rakamları ile dünyada günlük 2.5 Kentirilyon byte veri üretilmektedir. Bu çapta büyük veriyi işleme, transfer etme gibi işlerin tümüne Büyük veri (Big Data) adı verilmektedir.

Günümüz veritabanları bu çapta büyüyen verileri tutmakta yeterli değildir. İlişkisel veritabanları gigabyte seviyesinde veri tutabilirken, büyük data ile petabyte seviyelerinde veriler saklayabiliriz. Ancak büyük data sadece yığın işleme(Batch) işlemleri için uygundur. Transactions gibi gelişmiş veritabanlarında kritik öneme sahip özellikler yoktur. Veritabanları okuma, yazma güncelleme gibi işlemleri transactionlar aracılığı ile yapabildiği için bu işlemler atomik olarak kabul edilir ve çeşitli kilitleme mekanizmaları ile verinin birden fazla işlem tarafından değiştirilerek tutarsızlaşması engellenir. Büyük veri bir kere yazılıp defalarca okuma işlemi yapıldığı durumlarda kullanılması gerekir. Çünkü veriler birden fazla yerde paralel olarak işlenir. Bu büyüklükte veri RFID sensörlerinden, sosyal medyaya, hastanelere kadar birçok alanda üretilmektedir. DNA dizilişlerinin analizi, hava durumu sensörlerinden gelen veriler başta olmak üzere verileme işlemlerinin yapıldığı birçok alanda büyük veri bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Büyük Veri Devrimi[1][değiştir | kaynağı değiştir]

2009 yılında domuz gribi olarak adlandırılan salgının (H1N1 virüsü) 1918 yılındaki İspanyol gribi salgınının korkunç hatıralarından dolayı dünya kamuoyunda ciddi bir endişe yarattığı dönemlerde Google bilimsel dergi Nature’da önemli bir araştırma yayımladı. Araştırmanın temeli insanların İnternet üzerinde yaptıkları aramalara dayanan matematiksel modeller ile gribin ABD’de hangi bölgelere ve hangi yoğunlukta yayıldığını tespit etmekti. İnsanların grip belirtileri başladıktan birkaç gün sonra doktora gitmeleri konuyla ilgilenen sağlık kurumlarının ellerindeki verilerin sağlıklı olmaması gibi bir sonuç doğurmaktaydı. Google elindeki muazzam veri tabanı ve veri işleme kapasitesiyle Amerikan sağlık otoritelerinden daha etkili bir şekilde hastalığın yayılmasıyla ilgili bilgilere ulaşabilmekte idi. Bunun için 450 milyon farklı matematiksel model kullanıldı ve arama terimleri CDC 2007 ve 2008 yılındaki gerçek grip vakaları ile karşılaştırıldı. Sonuç olarak 45 arama terimi ile resmi yayılma oranları arasında çok güçlü bir korelasyon olduğu tespit edildi. Büyük veri iş dünyasında önemli yeniliklerin ortaya çıkmasına neden olmuştu. Uçak biletlerini alınması büyük veri kullanımına güzel bir örnek olmaktadır. Google tarafından ortaya konulan araştırma İnternetin bu zamana kadar kamu sağlığı kapsamda kullanılmayan önemli bir yönünü ortaya koymaktaydı. İnternet arama motoru devinin elindeki veri insanlık için çok kıymetli yenilikçi mal ve hizmetlerin ortaya çıkmasına sebep olmaktaydı.[2]

İşleme gücü ve veri depolamanın birkaç yıl öncesine kadar çok pahalı olması bu tür yeniliklerin ortaya çıkmasını zorlaştırmaktaydı. Ancak gerek teknolojinin gelişmesi gerekse zihniyet değişikliği veriyi önemli bir ekonomik değeri olan önemli bir iş girdisi şekline dönüştürmüştür. Bilgisayarlar bundan 50 yıl öncesinde insan hayatına girmiş olmasına rağmen toplanan veri miktarı ancak bu minvaldeki büyük değişikliklere sebep olacak seviyeye son birkaç yıl içinde ulaşmıştır. Genom olarak adlandırılan genetik haritamız 2003 yılında çizilmiş ancak 3 milyar çiftten oluşan halkaların sıralanabilmesi 10 yıl kadar sürmüştür. Bugün bu sayıdaki DNA’lar sadece bir günde sıralanabilmektedir. ABD’de her gün yaklaşık 7 milyar hisse senedi el değiştirmekte ve bu işlemlerin üçte ikisi devasa verileri analiz matematiksel modellere dayanan algoritmalar tarafından yapılmaktadır.

İnsanlık tarihinde bilgi üretiminin üssel olarak arttığı bazı dönemler bulunmaktadır. Matbaanın Avrupa’da kullanılmaya başlamasından itibaren birkaç on yıl içinde basılan kitap sayısı o zamana kadar tüm Avrupa da basılan kitap sayısından daha fazla bir sayıya ulaştı. Veri işleme ve depolama teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte sadece birkaç yıl içinde üretilen veri bu zamana kadar üretilen tüm analog ve sayısal verinin birkaç katına ulaşmaktadır. Daha önceleri veriye ulaşma ve ulaşılsa bile veri işleme vasıtalarındaki kısıtlardan dolayı tercih edilen “örnekleme” modeli artık yerini tüm verinin analiz edildiği ve böylece çok daha doğru ve detaylı analizlere ulaşılabilen yeni bir döneme yerini bırakmaya başlamıştır.

Özellikle sosyal bilimler alanında insanlar arama yaptıkları terimler ya da Facebook gibi sosyal paylaşım sitelerindeki “beğen” tıklamaları insanların tercihleriyle ilgili önemli ipuçlarını ortaya koymaktadır. Bu veri özellikle şirketlerin pazarlama stratejilerinde çok önemli bir girdi olarak yerini almaya başlamıştır. Devasa verilerin artık çok aha etkin bir şekilde işlenebilmesi ticari hayatın pek çok alanını derinden etkilemiştir. Verilerden elde edilen korelasyonlar Walmart ve Amazon.com gibi pek çok ülkenin milli hasılasından daha fazla satış yapan şirketlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Artık elde edilen ve işlenen veriler ile korelasyon temelli bir dünyaya gidildiği yönünde değerlendirmeler yaygınlık kazanmaktadır. Bu değerlendirmelere göre verilerin kısıtlı olduğu eski zamanlarda bilim adamları teorilere ihtiyaç duymaktaydı ama günümüzde artık veriler konuşmakta ve teorilere ihtiyaç bulunmamaktadır. Bu yüzden bilimsel metodolojinin de İnternet vasıtasıyla elde edilen veriyi işleme kapasitesine sahip bilgisayarlar sayesinde değişeceği iddia edilmektedir. Artık korelasyonun nedenselliğin yerini alacağı ve niçin sorusundan ziyade “ne” sorusunun önem kazanacağı ifade edilmektedir.[3]

İnternet'in şüphesiz en önemli katkılarından birisi bilgiye erişim noktasındadır. Bilgi çeşitli formlarda sunuluyor olmasına rağmen klasik yöntem olan kitaplar vasıtasıyla bilgiye erişim konusunda da İnternet çok önemli gelişmelere vesile olmuştur. Kitapların İnternet üzerinden araştırılması ve adrese teslim edilmesi İnternet öncesine göre çok önemli bir katkı olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca kitapların google gibi şirketler tarafından dijital ortama aktarılması kitaplara erişim konusundaki sınırları ortadan kaldırmaktadır. Bu zamana kadar 130 milyon başlıkta farklı kitabın yayımlandığı ve bu kitapların yaklaşık 20 milyonunun (yaklaşık %15) Google tarafından dijital ortama aktarıldığı görülmektedir. İnternet vasıtasıyla bilgi toplama sadece pasif bir toplayıcı olmaktan öteye gitmektedir. Örneğin ReCaptcha denilen bir uygulamada kullanıcıların gerçek insanlar olduğunu doğrulamak için daha önce rastgele harflerin yazılmasıyla yapılan doğrulamaların hem bu amacın gerçekleştirildiği hem de bilgisayarlar tarafından okunamayan kelimelerin ücretsiz olarak kullanıcılar tarafından okunduğu görülmektedir. Böylece güvenlikle ilgili bir yeniliğin katma değeri olan başka bir uygulamaya evrildiği görülmektedir. Bu örnek veri toplama ve kullanımıyla ilgili tüm alanlarda görülmektedir. Veri bir defa kullanılıp atılan ya da zamanla değeri kaybolan bir ticari emtiadan ziyade gelişen teknoloji ile her zaman yeni kullanım alanları bulan bir varlık konumundadır. Google’nin sokak görüntüleri için topladığı devasa bilgi sadece Google Earth uygulaması için değil aynı zamanda GPS hizmetleri için kullanılmaya başlanmıştır. Şirket ayrıca sokaklardaki Wi-Fi bağlantılarının envanterine de sahip olmuştur. Arama motorlarında yapılan aramalar buna güzel bir örnek teşkil etmektedir. Arama motorlarındaki istatistikleri kullanarak yeni yıldaki moda eğilimlerinden ev fiyatlarındaki dalgalanmalara kadar pek çok hususta tahminler yürüten çok sayıda şirket ortaya çıkmaktadır.

İnternetin olumsuz etkilerinden bahsedilirken sıkça tekrarlanan husus özel hayatın gizliliğinin sıkça ihlal edildiğidir. Soğuk Savaş dönemindeki komünist blokta yer alan ülkelerin kendi vatandaşlarını izlemek için devasa büyüklükte casusluk şebekeleri kurduğu bilinmektedir. Doğu Almanya’da faaliyet gösteren Stasi (Staatssicherheit, State Security) kurduğu ve yüzbinlerle ifade edilen çalışanı ile neredeyse tüm Doğu Alman vatandaşlarını izlemiştir. İnternetin ortaya çıkmasıyla birlikte artık bu tür izleme faaliyetleri hem kolaylaşmış hem de son derece kapsamlı hala gelmiştir.. Ayrıca önceden sadece istihbarat örgütleri tarafından gerçekleştirilen bu tür faaliyetler hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelen İnternet siteleri tarafından kullanıcının kendi isteğiyle verdiği bilgiler vasıtasıyla çok daha kapsamlı olarak uygulanmaktadır. Facebook bizim sosyal ilişkilerimiz dâhil nelerden hoşlandığımızı, Google arama alışkanlıklarımızı, Twitter aklımızdan geçirdiklerimizi, e-ticaret siteleri de alışveriş alışkanlıklarımızı bilmektedir. Mobil işletmeciler kiminle ne konuştuğumuzu ve hatta tatillerimiz ve boş vakitlerimizi kiminle geçirdiğimizi ve hangi arkadaşımıza ne kadar yakın olduğumuzu bilmektedir. Yalnızca şirketler değil devletlerinde vatandaşlarının İnternet üzerinden gerçekleştirdikleri işlemleri izleme kapasitesi önemli oranda artmıştır. Amerikan Güvenlik Ajansı (NSA, National Security Agency) tarafından yapılan bu izlemelerle ilgili pek çok skandal ortaya çıkmıştır.[4]

Büyük Veri İçerisindeki Veri Bileşenleri[değiştir | kaynağı değiştir]

Büyük veri platformunun oluşumunda beş ana bileşen vardır. Bunlar; variety, velocity, volume, verification ve value 'dir. Genel olarak 5v diye açıklandığı için İngilizce karşılıklarına yer verilebilinir.

  • Variety (Çeşitlilik): Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değil ve her yeni üretilen teknoloji, farklı formatlarda veri üretebiliyor. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen türlü çeşitlilikte “Veri Tipi” ile uğraşılması gerekiyor. Bir de bu verilerin farklı dillerde, Non-Unicode olabileceğini düşünürseniz, bütünleşik olmaları, birbirlerine dönüşmeleri de gerekli.
  • Velocity (Hız): Büyük Veri’nin üretilme hızı çok yüksek ve gittikçe artıyor. Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğuruyor.
  • Volume (Veri Büyüklüğü): IDC istatistiklerine göre 2020’de ulaşılacak veri miktarı, 2009’un 44 katı olacak. Şu anda kullanılan, “büyük” diye adlandırdığımız kapasiteleri ve “büyük sistemleri” düşünüp, bunların 44 kat büyüklükte verilerle nasıl başa çıkacaklarını hayal etmek gerekiyor! Kurumun veri arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama vb teknolojilerinin bu büyüklükte veri hacmi ile nasıl başa çıkacağının kurgulanması gerekiyor. 2010'lu yıllarda dünyadaki toplam bilişim harcamaları yılda %5 artmakta, ancak üretine veri miktarı %40 artmaktadır.
  • Verification (Doğrulama): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında “güvenli” olması da bir diğer bileşen. Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekiyor.
  • Value (Değer): En önemli bileşen ise değer yaratması. Bütün yukarıdaki eforlarla tariflenen Büyük Veri’nin veri üretim ve işleme katmanlarınızdan sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olması lazım. Karar veriş süreçlerinize anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermenizde hemen elinizin altında olması gerekiyor. Örneğin sağlık konusunda stratejik kararlar alan bir devlet kurumu anlık olarak bölge, il, ilçe vb detaylarda hastalık, ilaç, doktor dağılımlarını görebilmeli. Hava Kuvvetleri, bütün uçucu envanterindeki taşıtlarının anlık yerlerini ve durumlarını görebilmeli, geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebilmeli. Bir banka, kredi vereceği kişinin, sadece demografik bilgilerini değil, yemek yeme, tatil yapma alışkanlıklarını dahi izleyebilmeli, gerekirse sosyal ağlarda ne yaptığını görebilmeli.

Büyük Verinin Uygulandığı Örnekler[değiştir | kaynağı değiştir]

İnternetin çok defa fazla kişi tarafından kullanılır olması, günlük yaşamda aldığımız hizmetlerin, İnternet üzerine taşınan uygulama yazılımları yoluyla kolayca erişilebilir olması nedeniyle oluşan yaygın kullanım, özellikle hizmet sektöründe satış sonrası müşteri memnuniyeti sağlama ereğine yönelik olarak, son kullanıcıların her türlü bilgisinin firmalarca alınıp saklanması sonucunu doğurdu. Saklanacak ayrıntılı bilgilerin, üzerinde tutulacağı sayısal ortamlarda başgösteren "yer darlığı" yeni arayışlar için başlangıç oldu. Son birkaç yılda öne çıkan yeni yapıyı özetlersek: İşletmeler; müşterilerini daha iyi tanıyıp, onlara "bireyselleştirilmiş - kişiye özel" hizmetleri sunabilmek için onlarla ilgili çok sayıda bireysel bilgiyi saklamak durumunda kalmaktadır.

  • Eğitim; Öğrenme süreçlerinin bireyselleştirilmesinde öğrenme analitikleri kullanılarak büyük veri işlenmekte, öğrenenlerin öğrenme ihtiyaçlarına, davranışlarına ve ortaya çıkan örüntülere göre öğrenme süreçleri tasarımlanabilmektedir.[5]
  • Hastaneler; hastalarına yönelik etkili, bireysel, kişiselleştirilmiş, tıbbi hizmetler sunabilmek için, bireysel bazdaki verileri kendi sayısal ortamlarında depolamaktalar.
  • Hükûmetler; yurttaşlarına yönelik bilgi ve hizmetleri işleyip, saklama konusunda oluşan çok büyük ölçekli veri ile çalışmak zorundadırlar. Örneğin, RTÜK kararları gereği, ülkemizdeki televizyon kanallarının son bir yıllık yayınlarını saklama zorunluluğu var. Saklanacak bilgiler, "Büyük Veri" olarak tanımladığımız türden.
  • İnternet üzerindeki üretici ve tüketicilerin veri üretimini hızlandırması, başta servis sağlayıcı firmalara olmak üzere, büyüyen bilgiyi harmanlayıp, anlamlı biçime dönüştürerek kullanıma yeniden sunma görevi yüklüyor.
  • Bankalar, müşterileriyle ilgili olarak toplayıp sakladıkları bilgiler yoluyla, kullanıcısını tanıyan, İnternet şubesine o gün ne için girdiğini bilen ve buna göre ana sayfayı, menüyü en etkin hale getiren, müşterisine hatırlatmalar yapan, özelleştirilebilir arayüzler sunan, zengin içerikli, hızlı ve kullanışlı bir 7/24 şube haline geldi.
  • Enerji firmaları, akıllı şebeke ve sayaçlar kullanarak, abonelerinin bireysel kullanımlarıyla ilgili oluşan verileri, saklayıp, işlemek durumundalar.
  • İlaç sanayisinde; örneğin "kanser araştırmaları" için oluşturulan büyük genomik veritabanları, araştırmacıların sürekli erişimine açık olmak durumundadır.

Ek olarak; Uydu/Harita Dizgeleri (GPS), Akıllı Gezgin Telefonlar (GSM), çok yüksek çözünürlüklü fotoğraflar çekebilen yeni nesil kameralarla üretilen, ses ve görüntü bilgileri; saklama ortamlarının sınırlarını zorlayıp, verimliliklerini düşürüyor. Her türlü gezgin aygıtlar üzerinde çalışabilen, İnternet tabanlı yazılım ve uygulamalarca üretilenlerle birlikte, Facebook, Twitter gibi toplumsal medya ortamlarında kullanıcılarca üretilen bilgilerin saklanması gereği, bilişim konusu ile ilgili girişimcileri de, Büyük Veri alanına itti. Saydığımız, bu hemen usumuza geliveren örnekler ve benzerlerince üretilen; işlenmesi, saklanması ve irdelenmesi önceki nesil veritabanlarından ayrımlı yöntemler gerektiren büyük ölçekli verilere, kısaca Büyük Veri'ye odaklanıyoruz artık.

Gelecekte[değiştir | kaynağı değiştir]

"İçinde bulunduğumuz Büyük Veri çağında yatırımcılar, teknoloji girişimcileri, medya ve danışmanlık şirketleri Büyük Veri konusuna odaklanarak, yeni fırsatlar yakalıyor. Bulut Barındırma çözümlerinin basitleşip ucuzlayarak genele yayılması, veri işleme konusundaki ekonomik dengeleri temelden değiştirdi. Yakın geleceğin en önemli teknoloji piyasasının Büyük Veri üzerinde oluşması, önümüzdeki beş yıl içinde de bu pazarın elli milyar doları aşması bekleniyor. Dünya çapında yıllık veri hacmindeki büyüme %59 ve büyümenin artarak devam etmesi bekleniyor. Bu büyümenin merkezinde hem geleneksel hem de yeni veri kaynakları yatıyor. IDC dijital kayıtların bu sene sonunda 1.2M Zetabytes (1021bytes)’a ulaşacağını, önümüzdeki on sene içinde de 44 katına çıkacağını tahmin ediyor. Bir önceki paragrafta bahsettiğimiz büyümenin asıl kaynağı yapısal olmayan verilerden geliyor. Yapısal olmayan verilerin yaklaşık %80′nin değersiz olduğuna dair mit ise gerek arama motorlarının gerekse de e-ticaret yapan kurumların tıklama verisini takip ederek ulaştıkları başarı sonrasında çürütülmüş görünüyor. Asıl gereksinim ise yapısal ve yapısal olmayan verinin saklanması, beraberce analiz edilerek, veri madenciliği işlemlerine tabi tutulması.

Büyük Verinin Artmasının Nedenleri[değiştir | kaynağı değiştir]

1980 lerde ürünün çok daha önemli olduğu zamanlarda, şirketlerin asıl amacı belirli bir ürünü üretmek ve müşteriye ulaşımını sağlamaktı.Bu yıllarda ERP sistemlerinin ön planda olduğunu görüyoruz. ERP(Enterprise Resource Planning) sistemlerinin geliştirilmesindeki asıl amaçlardan bazıları; müşteri, dağıtım merkezi, tedarikçiler ve üretimi bir platformda toplamaktı. Bir zamanlar çok popüler olan bu sistemde doygunluğa ulaşıldığında insanlar şu soruyu sormaya başladılar “benim için doğru müşteri kimdir?”

CRM sistemlerinin doğuşu da bu soruyla başladı denilebilir, CRM (Customer Relationship Management-Müşteri ilişkileri Yönetimi)'in asıl ilgilendiği nokta “Doğru ürün ya da hizmeti, doğru müşteriye, doğru fiyatla, doğru kanalda, doğru yerde ve zamanda sunmaktır.“ Yani artık ürüne göre müşteri değil, müşteriye göre ürün devri başlamıştır. Son 10 yıldır yükselen değer olan bu metodoloji giderek önemini arttırmaktadır.

Veri miktarı oluşumundaki hızlı artışın temel nedeni ise sosyal ağ etkileşimlerinin büyüyen hacmi, lokasyon duyarlı cihazların artması ve fiziksel dünya hakkında bilgi yakalayan ve ileten "akıllı sensörler"in sayısındaki artış olarak özetlenebilir. Tabii ki bunlara video ve medya kaynakları da eklenebilir.

Son birkaç yılda mobil teknoloji ve sosyal medyadaki gelişmeler ile birlikte gerçek zamanlı datanın önemi artmış, datanın hacminin yanında çeşitliliği ve data artış hızı da bu gelişmelerden etkilenmiştir. Akıllı telefonların kullanım oranındaki artış, İnternete 7/24 erişim olanağı sağlamasının yanı sıra Whatsapp gibi online mesajlaşma uygulamaları ile Facebook, Twitter ve Instagram gibi sosyal medya uygulamaları, anlık mesaj, fotoğraf ve video paylaşımlarını artırmış, GPS teknolojisi sayesinde ise lokasyon bazlı data üretimini mümkün kılmıştır. DOMO’nun her yıl yayımladığı Data Never Sleeps raporunun 2014 versiyonunda açıklanan rakamlara göre dakikada 277.000 tweet atılırken, Instagram’da 216.000 yeni fotoğraf yükleniyor ve Youtube’a 72 saatlik video kullanıcılar tarafından upload ediliyor. Data üretimindeki artışın boyutlarını daha net olarak anlamak için aynı raporun 2011 rakamları incelenirse, dakikada yaklaşık 100.000 tweete karşılık Instagram’da sadece 3600 fotoğraf yüklendiği ve Youtube’a yaklaşık 48 saatlik video upload edildiği görülebilir.

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ a b (Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Mayer-Schonberger, Viktor, Cukier, Kenneth, Boston, New York 2013)
  2. ^ "Arşivlenmiş kopya". 3 Eylül 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Aralık 2015. 
  3. ^ "Arşivlenmiş kopya". 27 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Aralık 2015. 
  4. ^ "Arşivlenmiş kopya". 9 Aralık 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Aralık 2015. 
  5. ^ Bozkurt, A. (2016). Öğrenme analitiği: e-öğrenme, büyük veri ve bireyselleştirilmiş öğrenme. Açık Öğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi (AUAd), 2(4), 55-81. http://www.academia.edu/29648170/Öğrenme_analitiği_e-öğrenme_büyük_veri_ve_bireyselleştirilmiş_öğrenme 3 Şubat 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  1. Yılmaz Ersöz, "Bulut Barındırma", TDD S.149, Mart 201 (Bu kaynak esas alınmıştır.Diğer kaynaklardan yararlanılmış ve yorumlanmıştır)
  2. Kusnetzky, Dan. "What is "Big Data?"". ZDNet^ Cukier, K.
  3. (25 February 2010). "Data, data everywhere". The Economist.
  4. M2M - Machine to Machine - Aracıya gerek duymayan Aygıttan Aygıta iletişim, YE
  5. İş analitiği çözümleri 2012 presentation.Cüneyt Göksu httpwww.slideshare.netCuneytGoksubig-data-nedir-ve-ibm-zmleri
  6. Big data impaxt in the World 21 Mart 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  7. Big data 27 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  8. https://web.archive.org/web/20131215222018/http://blog.microsoft.com.tr/buyuk-veri-nedir.html 15.12.2013
  9. http://www.karel.com.tr/blog/buyuk-veri-big-data-nedir-uygulamalar-ve-firsatlar-yonetici-ozeti 15 Aralık 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 15.12.2013
  10. - See more at: Arslan,Yusuf.(06 Aralık 2013) big data-büyük ver.Erişim tarihi(19.12.2013), https://web.archive.org/web/20131220011742/http://datawarehouse.gen.tr/big-data-buyuk-veri/#sthash.J1S7fbd3.dpuf
  11. Bilge,Elif.(25 nisan 2013) büyük veri nedir ?.Errişim Tarihi (26.12.2013),http://elifbilgeeder.blogspot.com/2013/04/buyuk-veri-nedir.html 29 Aralık 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  12. Ökan,Erencan.(8 ağustos 2013) büyük veri . Erişim Tarihi (12.12.2013),https://web.archive.org/web/20131227092422/http://www.erencanozkan.com/2013/08/buyuk-veri-big-data-ve-map-reduce.html
  13. Baş, Ahmet. (12 mayıs 2015) Big Data’ya Dair. Erişim Tarihi (13.05.2015),http://www.connectedvivaki.com/big-dataya-dair-1-konuk-yazar/ 14 Mayıs 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  14. Barske, Arzu. (2013) Big Data Turkce White Paper.,https://www.academia.edu/4556547/Big_Data_Turkce_Whitepaper/ 11 Temmuz 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  15. Barske, Arzu. (2013-2014) Big Data Business Guide.,https://www.academia.edu/6520364/Big_Data_Business_Guide_Complete_Big_Data_Overview_for_Enterprises_Example_of_Big_data_Projects/ 28 Ağustos 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
  16. Mayer-schönberger, V. & Cukier, K. (2013). Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.

Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Nedir? :Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? ile ilgili Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? burada bulabilirsiniz. Detaylar için sitemizi geziniz Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Ne Demektir? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Açıklaması Nedir? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Cevabı Nedir? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Kelimesinin Anlamı? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? konusu Nedir Ne, yaşantımızda sık kullanılan kelimelerden birisi olarak karşımıza çıkar. Hem sosyal medyada hem de gündelik yaşantıda kullanılan ne kelimesi, uzun yıllardan beri dilimizdedir. Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Türk Dil Kurumu na (TDK) göre farklı anlamları olan ne kelimesi, Türkçe de tek başına ya da çeşitli cümleler eşliğinde kullanılabilir. Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Ne kelimesi ne demek, TDK ya göre anlamı nedir sorularının cevabını arayanlar için bildiris.com doğru adres! Peki, ne kelimesi ne demek, TDK ye göre anlamı nedir? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Ne kelimesinin kökeni ne, ne kelimesinin kaç anlamı var? Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? İşte TDK bilgileri ile merak edilenler
Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Açıklaması? :Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Açıklama Bir Terim Kavram Ya Da Başka Dilsel Olgunun Daha İyi Anlaşılması İçin Yapılan Ek Bilgidir.Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Söz Konusu Bilgi Açıklanacak Sözcükten Daha Uzun Olur Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Açıklama İle İlgili Durumun Kanıtı Şu Şekilde Doğrulanabilir Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Bir Sözlükteki Tanım İlgili Sözcük Yerine Kullanılabilirse, Bu Bir Açıklamadır. Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Yani Aynı Bağlam İçinde Hem Sözcük Hem De Tanım Kullanılırsa Ve Anlamsal Açıdan Bir Sorun Oluşturmuyorsa Bu Bir Açıklamadır.
Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Gerçek mi? :Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? ile ilgili Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? burada bulabilirsiniz. Detaylar için sitemizi geziniz Gerçek anlam Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? sözcüklerin birincil anlamı ile (varsa) bu anlamla doğrudan ilişkili olan anlamlarıdır. Gerçek anlam, temel anlam ile yan anlamların bileşkesidir. Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Bir sözcüğün mecaz olmayan tüm anlamlarını kapsar.
Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Hakkında? :Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? ile ilgili Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? burada bulabilirsiniz. Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Detaylar için sitemizi geziniz Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? Bu sayfada Hakkında nedir Hakkında ne demek Hakkında ile ilgili sözler cümleler bulmaca kısaca Hakkında anlamı tanımı açılımı Hakkında hakkında bilgiler Big Data nedir?, Big Data anlamı nedir?, Big Data ne demektir? resimleri Hakkında sözleri yazıları kelimesinin sözlük anlamı nedir almanca ingilizce türkçe çevirisini bulabilirsiniz
My Winnipeg, I. Andronikos, Assembly, 2001, Yahya, Zoli Ádok, Man Booker Ödülü, Doudou Mangni, Lihtenştayn pasaportu, Beyaz, Nehuştan, NGC 1057, Kuzey yarımküre, Nama kenesi, Telemundo, Li Jun Li, Silvares (Tondela), Jordan Pickford, Kanal İstanbul, NGC 5155, Yumurta, 12 Ocak, Ağdere Rayonu, NGC 3894, Charlie Adlard, Picoğlu Osman, Titanyum, Star Wars Detours, Avcılık, Inside Out (Angel), Tavuk, Bekir Kalyoncu, Ev tekstili, Bykovo Havalimanı, Cinsiyet eşitliği, Çinde küreselleşme, 1929 İtalya Bisiklet Turu, 2016 A Lyga, Louis Leterrier, Katrina Jade, Kirk Hinrich, Back to the Future III, Feminist felsefe, Martín Fiz, Blizzard of Ozz, Filistin Ulusal Yönetimi, Satoshi Tajiri, Camilla Belle, Lev Dyomin, Hüseyin ibn Ali, İkinci Dağlık Karabağ Savaşı, Karacalar Barajı, Begonia brevipes, Truvalılar, Osman Dinç, 1994 Cumhurbaşkanlığı Kupası, Semih Günver, Matematikçilerin listeleri, Pangaltı, John Morrison and The Miz, Paulino Alcántara, Tom Clancys Splinter Cell (video oyunu), Enrico Medioli, Akasya, Sercan Yıldırım, Çiftlik, Çeşme, Schechter Mektubu, Adromischus, Amstel Gold Race, Orhan Kaynak, Kuldīga, İkinci Vatikan Konsili, Li Ting, Tetovo, Didi (futbolcu), 2008 Gustav Kasırgası, Fransız Çinhindi İşgali, Lenin Konağı, Bir Koltuk, Çekyat, Engin Korukır, Lavanta rengi, Cevat Karahasan, Japon Hava Yolları, Akılcılık, Kocaeli metrosu, Heredia ili, Noriaki Fujimoto, Georgi Atanasov, Saffet Akyüz, Dehidrasyon, Adı Bende Saklı, Cahit Altunay, Ersen Martin, Sekaka, Mia Hamm, III. Constantinus, 1995 UEFA Intertoto Kupası, Güzören, Kumluca, Veronica gentianoides,
Ziyansız İsminin Anlamı Nedir?, Aslan ve Güneş Anlamı Nedir, Aslan ve Güneş Nasıl Oluştu, Aslan ve Güneş Tarihi, Aslan ve Güneş Renkleri, Aslan ve Güneş Tasarımı, Şeref Tamtürk Kimdir?, Onur Sergen Doğan Kimdir?, Ziyadar İsminin Anlamı Nedir?, İsmail Büyükkayıkçı Kimdir?, Filolojik Nedir?, Canan Kebenç Özkan Kimdir?, Tipsiz Nedir?, Tipolojik Nedir?, Zirai İsminin Anlamı Nedir?, Okan Işıktaş Kimdir?, Tipili Nedir?, Arap İsyanı bayrağı Anlamı Nedir, Arap İsyanı bayrağı Nasıl Oluştu, Arap İsyanı bayrağı Tarihi, Arap İsyanı bayrağı Renkleri, Arap İsyanı bayrağı Tasarımı, Zingal İsminin Anlamı Nedir?, Zinde İsminin Anlamı Nedir?, Yrd Doç Dr Berat Ahi Kimdir? Yrd Doç Dr Berat Ahi Nereli Yrd Doç Dr Berat Ahi Kaç Yaşında?, İsmail Keskin Kimdir?, Zincirleme İsminin Anlamı Nedir?, Filantrop Nedir?, Özgen Aydıncak Kimdir?, Zimmetli İsminin Anlamı Nedir?, Amerika Konfedere Devletleri bayrağı Anlamı Nedir, Amerika Konfedere Devletleri bayrağı Nasıl Oluştu, Amerika Konfedere Devletleri bayrağı Tarihi, Amerika Konfedere Devletleri bayrağı Renkleri, Amerika Konfedere Devletleri bayrağı Tasarımı, Atakan Özkan Kimdir?, Necdet Kayra Kimdir?, Zilli İsminin Anlamı Nedir?, Semra Kıratlı Kimdir?, Zilingir İsminin Anlamı Nedir?, Tiksinç Nedir?, Fil Dişi Nedir?, Ümit Özer Kimdir?, Zikzaklı İsminin Anlamı Nedir?, Abdülvahit Vardar Kimdir?, Tiko Nedir?, Ak Sancak Anlamı Nedir, Ak Sancak Nasıl Oluştu, Ak Sancak Tarihi, Ak Sancak Renkleri, Ak Sancak Tasarımı, Meryem Tanrıverdi Göktaş Kimdir?, Tikel Nedir?, Zihnî İsminin Anlamı Nedir?, Abdulmecit Yıldırım Kimdir?, Hami Korkmazlı Kimdir?, Tiilinen Nedir?, Zihinsel İsminin Anlamı Nedir?, Fikirdeş Nedir?, Tiheähkö Nedir?, Zihayat İsminin Anlamı Nedir?, Buse Albayrak Kimdir?, Fijili Nedir?, İbrahim Yüksel Kimdir?, Fiili Bozuk Nedir?, Burhan Bahadır Özsoy Kimdir?, Zifirî İsminin Anlamı Nedir?, Burcugül Çubuk Kimdir?, Tıynetli Nedir?, Zibidi İsminin Anlamı Nedir?, Yaşar Dursun Kimdir?, Tırtılsı Nedir?, Zıypak İsminin Anlamı Nedir?, Arzu Şimşek Kimdir?, Figürlü Nedir?, Zıvanalı Sigara İsminin Anlamı Nedir?, Yunis Aksu Kimdir?, İrfan Hülakü Kimdir?, Tırsınç Nedir?, Zıvanalı İsminin Anlamı Nedir?, Tırsak Nedir?, Fiddire Nedir?, Zıt Anlamlı İsminin Anlamı Nedir?, Fidan Boylu Nedir?, Aşkın Genç Kimdir?, Meliha Apaydın Kimdir?, Berfin Kara Kimdir?, Zıt İsminin Anlamı Nedir?, Zırzop İsminin Anlamı Nedir?, Fıtıklı Nedir?, Ergün Şimşek Kimdir?, Zırtlak İsminin Anlamı Nedir?, Hüseyin Demir Kimdir?, Fışkırdak Nedir?, Ziver Kaplan Kimdir?, Tırı Vırı Nedir?, Fıskiyesiz Nedir?, Zırtapoz İsminin Anlamı Nedir?, Hürana Güngör Kimdir?, Sami bayrağı Anlamı Nedir, Sami bayrağı Nasıl Oluştu, Sami bayrağı Tarihi, Sami bayrağı Renkleri, Sami bayrağı Tasarımı, Tırhallı Nedir?, Fıskiyeli Nedir?, Zırlak İsminin Anlamı Nedir?, Abdullah Karapıçak Kimdir?, Mehmet Şerif Öner Kimdir?, Zırhlı İsminin Anlamı Nedir?, Kadir Yalçın Kimdir?, Fırtına Gibi Nedir?, Zırdeli İsminin Anlamı Nedir?, İlyas Topsakal Kimdir?, Şule Ağaçayak Ersoy Kimdir?, Pan-Afrika bayrağı Anlamı Nedir, Pan-Afrika bayrağı Nasıl Oluştu, Pan-Afrika bayrağı Tarihi, Pan-Afrika bayrağı Renkleri, Pan-Afrika bayrağı Tasarımı, Zırcahil İsminin Anlamı Nedir?, Tıpasız Nedir?, Fırınlı Nedir?, Tıpalı Nedir?,