Büyük Veri Analitiğine Giriş

İş veya veri dünyasında yer alan büyük verileri analiz etmek ve bunlarla ilgili bilgileri ayıklamak için bir alan, böylece uygun sonuçlar çıkarılabilir, büyük veri analitiği olarak adlandırılır. Bu sonuçlar, geleceği tahmin etmek veya işi tahmin etmek için kullanılabilir. Ayrıca bu, geçmişle ilgili bir eğilim yaratmaya yardımcı olur. Veriler çok büyük olduğundan ve analiz için uygun belirleme ve becerilere ihtiyaç duyulduğundan, büyük verilerin analizinde alan bilgisine sahip istatistik ve mühendislikte yetenekli profesyonellere ihtiyaç vardır. Bu veriler, geleneksel analiz yöntemleriyle ele alınamayacak kadar karmaşıktır.

Büyük Veriyi üç V olarak tanımlayabiliriz.

Hacim (Volume): Her saniye üretilen veri miktarı. Sosyal medya, e-ticaret işi, havayolları gibi kuruluşlar her gün büyük miktarda veri toplar.

Hız (velocity): Verinin üretildiği hız. Sosyal Medya herkes tarafından kullanılıyor ve her saniye çok fazla veri üretilecek çünkü insanlar sosyal medyada çok şey yapıyorlar, fotoğraflar gibi, videoları paylaşıyorlar gibi yorumları gönderiyorlar.

Çeşitlilik (Variation): Veriler, sayısal veriler gibi çeşitli biçimlerde yapılandırılmış veriler, metin, resimler, videolar, finansal işlemler vb. Gibi yapılandırılmamış veriler veya JSON veya XML gibi yarı yapılandırılmış veriler olabilir.

Bu Büyük Veri ile ne yapıyoruz?

Bu büyük veriyi işlemek ve bazı anlamlı içgörüler elde etmek için kullanabiliriz. Büyük veriyi işlemek için çeşitli çerçeveler mevcuttur. Aşağıdaki liste, büyük veri geliştiricileri ve analistleri tarafından yaygın olarak kullanılan popüler çerçeveyi sağlar.

Büyük Veri Analitiği

 

Büyük Veri analitiği, gizli modeli, korelasyonu ve diğer anlamlı içgörüleri ortaya çıkarmak için büyük miktarda veriyi toplama, düzenleme ve analiz etme sürecidir. Bir kuruluşun verilerinde yer alan bilgileri anlamasına ve işlerini iyileştirmek için yeni fırsatlar sağlamak için kullanmasına yardımcı olur ve bu da daha verimli operasyonlara, daha yüksek karlara ve daha mutlu müşterilere yol açar.

Böylesine büyük hacimli verileri analiz etmek için, Büyük Veri analitiği uygulamaları, büyük veri analistinin, veri bilimcilerinin, tahmine dayalı modelleyicilerin, istatistikçilerin ve diğer analitik uygulamacıların artan hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmesini sağlar. Özel yazılım araçları ve uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilir. Bu araçları kullanarak veri madenciliği, metin madenciliği, tahmine dayalı analiz, tahmin vb. Çeşitli veri işlemleri gerçekleştirilebilir, tüm bu işlemler ayrı ayrı gerçekleştirilir ve yüksek performanslı analitiğin bir parçasıdır. Büyük Veri analitik araçlarını ve yazılımlarını kullanmak, bir kuruluşun büyük miktarda veriyi işlemesine ve gelecekte daha iyi iş kararları sağlayan anlamlı içgörüler sağlamasına olanak tanır.

Büyük Veri Analitiğinin Arkasındaki Temel Teknolojiler

Analitik, verilerden en değerli bilgileri almanıza yardımcı olan çeşitli teknolojileri içerir.

Hadoop

Büyük miktarda veriyi depolamak ve bir ticari donanım kümesi üzerinde çeşitli uygulamaları çalıştırmak için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı çerçeve. Verilerin çeşitliliği ve hacmindeki sürekli artış nedeniyle büyük veride kullanılacak anahtar bir teknoloji haline geldi ve dağıtılmış hesaplama modeli verilere daha hızlı erişim sağlıyor.

Veri madenciliği

Veriler veri yönetim sisteminde depolandığında. Daha fazla analiz için kullanılan kalıpları keşfetmek ve karmaşık iş sorularını cevaplamak için veri madenciliği tekniklerini kullanabilirsiniz. Veri madenciliği ile, tüm tekrarlayan ve gürültülü veriler kaldırılabilir ve yalnızca bilgiye dayalı kararlar verme hızını artırmak için kullanılan ilgili bilgileri gösterir.

Metin Madenciliği

Metin madenciliği ile, web’deki metin verilerini yorumlar, sosyal medyadaki beğeniler ve e-posta gibi diğer metin tabanlı kaynaklar gibi postanın spam olup olmadığını belirleyebiliriz. Metin Madenciliği, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve çeşitli kalıpları keşfetmek için makine öğrenimi veya doğal dil işleme gibi teknolojileri kullanır.

Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçları belirlemek için verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Her şey, kuruluşların mevcut iş kararlarında kendilerine güvenebilmeleri için gelecekteki en iyi sonuçları sağlamakla ilgilidir.

Büyük Veri Analitiğinin Faydaları

Büyük Veri Analitiği, çeşitli kuruluşlar arasında popüler olmuştur. E-ticaret endüstrisi, sosyal medya, sağlık hizmetleri, Bankacılık, Eğlence endüstrileri gibi kuruluşlar, çeşitli kalıpları anlamak, müşteri görüşlerini toplamak ve kullanmak, dolandırıcılık tespiti, finansal piyasa faaliyetlerini izlemek vb. İçin analitiği yaygın olarak kullanıyor.

E-ticaret sektörüne bir örnek verelim:

Amazon, Flipkart, Myntra ve diğer birçok çevrimiçi alışveriş sitesi gibi e-ticaret endüstrisi büyük veriden yararlanır.

Müşteri verilerini çeşitli şekillerde toplarlar:

• Müşteri tarafından aranan öğeler hakkında bilgi toplama.
• Tercihlerine ilişkin bilgiler.
• Ürünlerin popülerliği hakkında bilgiler ve diğer birçok veri.

Kuruluşlar, bu tür verileri kullanarak bazı modeller türetmekte ve aşağıdaki gibi en iyi müşteri hizmetini sağlamaktadır:

• Satılmakta olan popüler ürünleri sergilemek.
• Müşterinin satın aldığı ürünlerle ilgili ürünleri göstermek.
• Güvenli para geçişleri sağlayın ve yapılan herhangi bir hileli işlem olup olmadığını belirlenmesi.
• Ürünlere ve daha fazlasına olan talebi tahmin etme.

Sonuç

Birçok kuruluş, stratejik eylemleri gerçekleştirmek ve daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak için daha fazla analitik kullanıyor. Verimlilikteki küçük bir değişiklik veya en küçük tasarruflar büyük bir kar sağlayabilir, bu nedenle çoğu kuruluş büyük veriye yöneliyor.

gelisenkariyerim.com

Android Geliştirme İçin En İyi 20 Yazılım Programı

Dijital Mercedes MO360 Nedir?

Bilim  ve Teknoloji üzerine yazdığımız  yazılarımızı da mutlaka okuyun.