BIG DATA(BÜYÜK VERİ)

Cemil ŞENELYüksel BİLGİCİ

Teknolojik bir çözüm, kullanımından elde edilen maliyet ve faydalara göre

degerlendirmeye tabi tutulur ve avantaj saglıyorsa tercih edilir.

BIG DATA(BÜYÜK VERİ)• Toplumsal medya

paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları v.b. gibi değişik kaynaklardan toparlanan yapısal olmayan VERİ yığınıdır.

• Daha önce analizi mümkün olmayan muazzam büyüklük ve/veya çeşitlilik ve/veya akışkanlıktaki VERİler üzerinden bilgiye erişimdir.

BÜYÜK VERİ Son 3 yılda, geçmiş 40 bin yılda üretilen

VERİden 4 kat daha fazla VERİ ortaya çıkmıştır 2012 yılında 2,500 Exabyte yeni bilgi

üretilmiştir (ana etken: dijital içerikler) Digital evren, 2012’de 2.7 zetabyte ’a

yükselmiş, 2020’de 35 “zetabyte” olması beklenmektedir.

Dünyada her dakikada 1,7 milyon trilyon byte VERİ üretilmektedir ki bu, 360.000 DVD’ye eşdeğerdir.

Source: An IDC White Paper. As the Economy Contracts, the Digital Universe Expands.

BÜYÜK VERİ

BÜYÜK VERİ Google 2008’de günde 20 PB VERİ

işlerken 2013’te günlük 100 PB veri işlemiştir.

Facebook 2009’da sahip olduğu 2,5 PB kullanıcı verisine her gün 15 TB’lık veri eklerken 2013’te 300 PB veriye günde 500 TB veri eklemiş ve dünyadaki fotoğrafların %35’ini barındırmıştır.

CERN’in Büyük Hadron Çarpıştırıcısı yılda 15 PB veri üretmektedir.

BÜYÜK VERİNİN KAYNAKLARI

Web Hareketleri(Tarama,Tıklanma Sayısı, Gezinme)

Mobil İnternet, Sosyal Ağ, Sensör VERİleri, HD Video, E-mail, Ses, SMS, MMS Demografik Bilgiler v.b. dışındaki her

türlü bilgi.

NEYİ BÜYÜK VERİ OLARAK KABUL EDECEĞİZ?

Bir verinin büyük olması için gereken özellikler: Hacim(Volume) Hız (Velocity) Çeşitlilik (Variety) Doğruluk (Veracity)Ve sonucunda; Değer (Value)

BÜYÜK VERİNİN ÖZELLİKLERİ;

BÜYÜK VERİ KULLANIM ALANLARI

Büyük Veri Arama: Karar verme sürecini daha etkin kılmak için tüm büyük veri kaynaklarını aramak, analiz etmek ve görselleştirmek.

360^0 Müşteri Görüntüsü: Bütün veri kaynaklarıyla müşteri analizi yapmak.

Güvenlik ve İstihbarat Yetkinlikleri: Düşük risk, gerçek zamanlı dolandırıcılık izleme ve siber güvenliği sağlamak.

Operasyon Analizi: Anlık sensör ve log analizi yaparak karar destek süreçlerini beslemek.

Veri Ambarı Eklentisi: Nadiren erişilen, saklama maliyetleri yüksek veri ambarlarını tutmak yerine, veriyi kaynağında işleyerek veri ambarı işletim maliyetlerinin düşmesini sağlamak

BÜYÜK VERİ KULLANARAK BİLGİ ÇIKARIMI 

Bilgi çıkarımı; dağıtık programlama, örüntü tanıma, veri madenciliği, doğal dil işleme, duygu analizi, istatistiksel ve görsel analiz ve insan bilgisayar etkileşimi gibi çeşitli analiz metotlarını içerir.

Kapsamlı bir bilgi çıkarımı mimarisi üretim hattında sağlanmalı ve işletilmelidir. Hatalara, kayıp değerlere ve kullanışsız formatlara uygun çözümler bulmak için veri ve toplu işleme analizleri yapılmalıdır.

Sonuçları ulaşılabilir ve kusursuz hale getirmek için; açık kaynaklı ve popüler standartlar, web tabanlı mimariler kullanılmalı ve sonuçlar açıkça gösterilmelidir.

Bu yardımcı programlar; Bulut Bilişim, Hadoop, Map Reduce, Google Bigquery.

BÜYÜK VERİ KULLANARAK BİLGİ ÇIKARIMI

BÜYÜK VERİNİN GETİRİLERİ

Maliyetleri azaltma

Zaman tasarrufu

Yeni ürün geliştirme

Şirket içi karar mekanizmalarını

destekleme

BÜYÜK VERİNİN ZORLUKLARI

Verinin büyüklüğü ve yorumlanmasının

zorluğu

Nitelikli personelin azlığı

Eğitim ve teknik bilgi gerekliliği 

Yeni donanım ve altyapı ihtiyacı

Yüksek maliyet

Çok fazla raporlama 

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Finansal Hizmet Şirketleri Risk analizi ve yönetimi Dolandırıcılık tespiti ve güvenlik analizi CRM ve müşteri sadakat programları Kredi riski ve analizi Yüksel hızlı arbitraj Anormal ticaret örüntü analizi

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Kamu Kuruluşları Dolandırıcılık tespiti, Tehditlerin tespiti, Siber güvenlik, Enerji tüketimi ve karbon ayak izi

yönetimi, Suçla Mücadele,

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Sağlıkla İlgili Kuruluşlar Sağlık sigortası dolandırıcılığı tespiti Kampanya ve satış programlarının

optimizasyonu Marka yönetimi Hasta bakımı kalitesi ve program analizi Tedarik zinciri yönetimi İlaç geliştirme analizi

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Telekomünikasyon Şirketleri Müşterinin başka servis sağlayıcısına

geçmesini önleme Kampanya yönetimi ve müşteri sadakati Arama Detay Kaydı (CDR) analizi Şebeke performansı ve optimizasyonu Mobil Kullanıcı Lokasyon analizi

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

UPS ve Büyük Veri 8,8 milyon müşteri için 16,3 milyon paket verisinin takibi Müşterilerden gelen ortalama 39,5 milyon takip talebi 16 petabaytlık veri depolamakta ORION (Yol Üzeri Bütünleşik Optimizasyon ve

Seyrüsefer) projesi: Dünyanın tartışmasız en büyük yöneylem araştırmasıdır.

Proje hâlihazırda 2011 yılında günlük rotaların 85 milyon mil (137 milyon km) yol kısaltılmasıyla 8,4 milyon galon (32 milyon litre) tasarruf sağlamıştır.

UPS, sürücü başına günlük sadece bir millik kısaltmanın şirkete 30 milyon Dolar tasarruf sağlayacağını ve toplam parasal tasarrufun muazzam olacağını tahmin etmektedir.

BÜYÜK VERİ KULLANIM ÖRNEKLERİ

Türk Telekom ile yapılan VERİ ambarı dönüşüm projesi sonucunda Türk Telekom’un 6 milyon Dolar tasarruf etmiştir.

Türk Telekom’un farklı ortamlarda bulunan VERİlerini tek bir ortamda konsolide ederek, daha hızlı ve daha erişilebilir platform oluşturmuştur.

6 ayda gerçekleştirilen bu proje ile tüm VERİye anlık olarak, gerçek zamanlı erişebiliyor.

Bakım ve destek tasarrufu anlamında ise yaklaşık 1 milyon Dolar’ın üzerinde tasarrufunun olduğunu söyleyebiliriz.

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Barack Obama’nın 2012 Seçim ZaferiSosyal medya kampanyalarının başına Rayid Ghani getirildi 13 milyonluk seçmen e-posta adres listesi

BÜYÜK VERİNİN KULLANIM ÖRNEKLERİ

Utah Data Center 2013’ün sonlarında yapımı tamamlanmıştır. NSA (Amerikan Ulusal Güvenlik Teşkilatı)

tarafından uydular, yer altı ve deniz altı kabloları aracılığıyla gerçekleştirilen bütün iletişimleri yakalamak, deşifre etmek ve depolamak için kullanılacaktır.

TEŞEKKÜRLER