Verilerin analiz edilir ve çeşitli anlamlar çıkarılır. Verilerin işlenebilir biçimine big data denir. Peki big datayı oluşturan verilerin kaynakları nelerdir? Bu veriler; günlük hayatta kullandığınız sosyal medya uygulamalarından, araştırmalardan, arama motoru geçmişinden, blog sayfalarından, forumlardan, gözlem ve deneylerden veya diğer benzeri kaynaklardan elde edilir. Aslında gün içinde farkında olmadan sürekli veri ürettiğiniz doğrudur.

Big Datanın Kullanım Alanları Nelerdir?

Big data; bankacılık, sigortacılık, perakende, üretim, eğitim ve sağlık gibi pek çok sektörde müşterilerin davranışlarını analiz etme, satış stratejileri belirleme, ürün geliştirme, tahmin yapma, makine öğrenimi ve operasyonel verimlilik sağlama amacıyla kullanılır. Çeşitli kaynaklardan toplanan veriler anlamlı ve işlenebilir hale geldikten sonra verilerin birbiriyle olan ilişkileri incelenir. Ardından firmanın veriyi kullanma amacına göre veri üzerinde farklı senaryolar uygulanabilir. Büyük veriyi etkili olarak kullanan firmalar, müşteri davranışlarını ve operasyonel gidişatını analiz ederek bu incelemeler doğrultusunda karar alabilir. Alınan kararlar verilere dayalı olduğundan firmalar, karar sürecini daha iyi yöneterek stratejik planlamalar yapabilir. Böylelikle hem operasyon hem de müşteri tarafı incelenmiş olur ve firmalar kaynak yatırımını gerekli yerlere yaparak maliyetlerini düşürebilir. Big data ile maliyetlerin azalması, reklam stratejilerinin gelişmesi, iş gücünden tasarruf edilmesi ve taleplere uygun ürün geliştirmesi yapmak mümkündür.

Big Datanın Bileşenleri

Big datayı oluşturan bileşenler şunlardır:

• Variety (Çeşitlilik): Veri kaynakları ve veri tipleri farklı formatlara sahiptir. Dolayısıyla telefon, bilgisayar ve tablet, ev aletleri gibi elektronik cihazlardan gelen veriler; farklı tip ve dilde ortaya çıktığından çeşitlilik oluşur.
• Velocity (Hız): Teknolojideki gelişmeler, ortaya çıkan veri hızının artmasına neden olur.
• Volume (Hacim): Veri hacmi, her yıl geçen yıllara göre kat kat artar. Bu nedenle elde edilen büyük hacimdeki verinin iyi bir şekilde depolanması ve işlenmesi gerekir.
• Verification (Doğrulama): Gün geçtikçe veri hacmi ve veri kaynağı çeşitliliği artar. Fakat bu artışla birlikte verilerin güvenliği ve doğru olup olmadığı da önemlidir. “Bu veriler kimler tarafından kullanılacak? Gizli kalması gereken veriler mevcut mu? Veri kaynakları doğru veri akışı sağlıyor mu? Kullanıcı verileri güvende mi?” gibi soruların cevaplanması gerekir.
• Value (Değer): Büyük verinin en önemli bileşenlerinden biri olan değer, elde edilen verilerin firmaya ne kattığıdır. Firmalar, büyük veri analizi ve simülasyonu sürecinde bu verileri hangi amaçla kullandıklarını ve verilere dayanarak ne tarz kararlar aldıklarını değerlendirmelidir. Böylece büyük verinin kuruma olan katkıları ele alınır.