İçerik
- Büyük Veri Nedir?
- Büyük Verileri Yakalama ve Sıkıştırma
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- İşletme Kararlarında Büyük Veriyi Kullanmak
- Yolda Daha Büyük Veri
Kaynak: Lightspectrum / Dreamstime.com
Paket servisi:
Veri akışını iş kararları için yararlı bilgilere dönüştürmenin yollarını bulmak, BT mesleği ve C düzeyindeki yöneticiler için artan bir zorluktur.
Her gün şaşırtıcı bir şekilde 2,5 exabayt veri oluşturulur; Bugün dünyadaki verilerin yüzde 90'ı yalnızca son iki yılda üretildi. Bu veriler her yerden geliyor: iklim bilgilerini toplamak için kullanılan sensörler, sosyal medya siteleri, dijital resimler ve videolar, işlem kayıtlarını satın almak ve cep telefonu GPS sinyalleri, sadece birkaç kaynağı isimlendirmek için. Veri akışını iş kararları için yararlı bilgilere dönüştürmenin yollarını bulmak, BT mesleği ve C düzeyindeki yöneticiler için artan bir zorluktur. Günümüzün en iyi teknolojik terimlerinin birinin geldiği yer burası: büyük veri. Ve hiçbir şey için vızıltı almak değil. Büyük veri, işi büyük bir şekilde değiştirme gücüne sahiptir. İşte nasıl çalıştığına bir göz atın.
Büyük Veri Nedir?
"Büyük veri" terimi, katlanarak büyüyen ve geleneksel veritabanı teknolojisi ve tekniklerini kullanarak analiz için çok büyük, ham ve yapılandırılmamış veri kümelerini tanımlar. Terabayt veya petabayt olsun, kesin veri miktarı bu verinin nasıl kullanıldığından daha az sorun teşkil eder.
Büyük verilere göre üç boyut vardır: hacim, hız ve çeşitlilik. Şirketler veri miktarını engelliyor, veriler daha da yüksek oranda yaratılıyor ve işleniyor ve sosyal medya ve bilinçli mobil cihazlar gibi veri türleri çoğalıyor.
Peki bu bilgilerden herhangi biri nasıl faydalıdır? Aslında, büyük verilerin bir kuruluş için değer yaratabileceği çeşitli yollar vardır. İlk olarak, büyük veriler bilgileri daha yüksek frekanslarda şeffaf ve kullanılabilir hale getirerek önemli değerlerin kilidini açabilir. İkincisi, kuruluşlar dijital biçimde daha fazla işlem verisi oluşturup depoladıkça, ürün stoklarından hasta günlerine kadar her şey için ayrıntılı performans verileri toplayabilirler. Bu şekilde şirketler kontrollü deneyler yapmak ve daha iyi yönetim kararları almak için veri toplama ve analizleri kullanıyorlar. Diğerleri, temel tahminin verilerini, zaman içindeki iş kaldıraçlarını ayarlamak için yüksek frekanslı şimdiki zamanlamaya kullanıyor.
Ek olarak, büyük veriler müşterilerin daha dar bölümlere ayrılmasını ve daha kesin olarak uyarlanmış ürün veya hizmetlerin kullanılmasını sağlar. Bu karmaşık analitik karar vermeyi önemli ölçüde iyileştirebilir. Dahası, yeni nesil ürün ve hizmetlerin gelişimini geliştirmek için büyük veriler de kullanılabilir. Örneğin, üreticiler benzersiz hizmet teklifleri oluşturmak için ürünlere yerleştirilmiş sensörlerden elde edilen verileri kullanıyor. (Tüm bu verilerin nasıl sıralanacağı kendi başına bir meslektir. Veri Bilimcileri: Teknoloji Dünyasının Yeni Rock Yıldızları.)
Büyük Verileri Yakalama ve Sıkıştırma
Büyük verileri yakalamak ve bunlarla mücadele etmek için şirketlerin yeni depolama, bilgi işlem ve analitik teknolojiler ve teknikler kullanmaları gerekiyor. Teknoloji zorlukları ve bunların üstesinden gelmek için öncelikler firmanın veri olgunluğuna bağlı olarak değişecektir. Bununla birlikte, eski sistemler ve uyumsuz standartlar ve formatlar verilerin entegrasyonunu önleyebilir ve değer yaratan daha karmaşık analitiklere engel olabilir. Bu, büyük verilerin aynı zamanda büyük teknoloji gerektirdiği anlamına gelir.
Birkaç yeni ve geliştirilmiş veri yönetimi ve veri analizi yaklaşımı, büyük verilerin etkin şekilde yönetilmesine ve bu verilerden analitiklerin oluşturulmasına yardımcı olur. Kullanılan gerçek yaklaşım, veri hacmine, verilerin çeşitliliğine, dahil olan analitik işlem iş yüklerinin karmaşıklığına ve işletmenin ihtiyaç duyduğu yanıta bağlı olacaktır. Ayrıca, büyük veri ortamını yönetmek, yönetmek ve yönetmek için satıcılar tarafından sağlanan olanaklara bağlı olacaktır. Bu yetenekler ürün değerlendirmesi için önemli seçim kriterleridir.
Büyük veri teknolojileri arasında Cassandra, Hadoop dahil olmak üzere çok büyük miktardaki verilerin yanı sıra verileri raporlamak, analiz etmek ve sunmak için tasarlanan iş zekası yazılımları için tasarlanmış açık kaynaklı veritabanı yönetim sistemleri bulunur.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
İşletme Kararlarında Büyük Veriyi Kullanmak
Forrester Research, kuruluşların mevcut bilgilerin yalnızca yüzde beşini etkin bir şekilde kullandığını tahmin ediyor. Bu, optimizasyon ve geliştirme için çok fazla alan bırakır; bu nedenle, iş kararları için büyük dijital veri kümelerinden faydalanmak, depolama ve bilgisayardan analitik ve görselleştirme yazılım uygulamalarına kadar her şeyden oluşan bir teknoloji yığınının kurulmasını gerektirir. Özel teknoloji gereksinimleri ve öncelikleri, uygulanacak büyük veri kollarına ve kurumların veri olgunluğuna göre değişecektir.
Dert etmeye değer mi? Bir kelimeyle, evet. Büyük veri kullanmanın ticari faydaları açıktır. Örneğin, McKinsey Global Institute, büyük verileri etkili bir şekilde kullanan bir perakendecinin işletme marjını yüzde 60'tan daha fazla artırabileceğini tahmin ediyor. ROI'ye gelince, bundan daha iyisi olamaz.
McKinsey, büyük verilerden yararlanmak için, işletme liderlerinin aşağıdaki adımları atmasını önerir:
- Tüm veri varlıklarını envanterle
- Değer yaratma fırsatlarını ve risklerini tanımlayın
- Veri odaklı bir organizasyon oluşturmak için dahili yetenekler oluşturun
- Teknolojiyi uygulamak için bir kurumsal bilgi stratejisi geliştirmek
- Gizlilik, güvenlik ve fikri mülkiyet gibi veri politikası sorunlarını ele alın
Veri politikası sorunları, büyük veriler söz konusu olduğunda özellikle endişe vericidir. Büyük veritabanları genellikle şirket sırları veya yasalarla korunmaları gereken veriler gibi oldukça hassas bilgiler içerir. Ayrıca, verilerin mevcudiyeti ve gizliliği arasında bir takas vardır. Bir kuruluş verinin kullanılabilir ve kullanışlı olmasını istiyorsa, sonuç olarak bu verileri çevreleyen daha az güvenlik vardır. Gerçek zamanlı karar vermede büyük verileri işlemek için verilerin merkezileştirilmesi çok önemlidir. Ancak merkezileşme arttıkça, gizli verileri gizleme ve güvenlik altına alma yeteneği de azalır.
Ek olarak, veri kümesinin büyüklüğü, uygulama güvenliği ve gizlilik kontrollerinin hantal olmasını sağlayabilir. Tüm bu verileri güvenlik nedeniyle şifrelemek zaman alıcı ve pahalı bir girişim olacak ve veri işlemeyi yavaşlatacak ve böylece hızlı karar vermeyi engelleyecektir.
Büyük verilerin gizliliği ve güvenliği ile ilgili zorlukların üstesinden gelmenin anahtarı yukarıda belirtilen ilk adımdır: tüm veri varlıklarını envanterleyin. Kuruluş, büyük verilerin nerede bulunduğunu ve ne tür verilerin bulunduğunu anladıktan sonra, gizli bilgilerini güvence altına almak için büyük miktarda veri işleyebilen güvenlik teknolojisine yatırım yapmak gibi adımlar atabilir.
Yolda Daha Büyük Veri
Sırada ne var? Bir şey kesin: Büyük veriler burada kalıyor.
Ancak büyük veriler boyuttan daha fazlasıdır; onunla ilgili fırsat. Bu durumda, yeni ve yeni ortaya çıkmakta olan veri ve içerik türleri hakkında içgörüler bulma, işleri daha çevik hale getirme ve daha önce erişemeyeceği düşünülen soruları cevaplama fırsatıdır.
O zaman, bundan faydalanmanın anahtarı, onu yakalamak ve ezmek ve akıllı iş kararları almak için etkili bir şekilde kullanmaktır. Söylemesi yapmaktan daha kolay, ancak şimdiye kadar elde edilen sonuçlar büyük çabalara değer olduğunu kanıtlıyor.