Büyük Veri Nedir? Nasıl Elde Edilir? Büyük Veriyle Neler Yapılabilir?

Büyük Veri (Big Data) Nedir?

Big Data ya da Büyük Veri”klasik data işleme yöntemlerinin yetersiz kalacağı kadar büyük boyutlardaki, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış data setlerine verilen genel addır.Bu kadar büyük çaptaki verileri işleme, analiz etme, transfer etme ve akışını takip etme, güvenliği gibi konuların tümüne Büyük Veri (Big Data) adı verilmektedir. 

Büyük verinin son zamanlarda önem kazanmasının nedenlerinin başında ise her gün oluşturulan data miktarının inanılmaz boyutlara ulaşması (2015 tahmini rakamı 10 trilyon gigabyte ve her 2 yılda bir ikiye katlanarak artması bekleniyor) ve bu dataların bilim adamları, hükümetler, medya, reklam sektörü ve araştırmacılar tarafından insan davranışlarını öngörebilmek, hastalıkları önleyebilmek, finans, hava durumu veya kategorisel performans faktörlerini analiz edebilmek gibi çeşitli sebeplerle yapılandırılmaları, işlenmeleri ve görselleştirilmeleridir.

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, internete 7/24 erişim olanağı sağlamasının yanı sıra Whatsapp gibi online mesajlaşma uygulamaları ile Facebook, Twitter ve Instagram gibi sosyal medya aplikasyonları, anlık mesaj, fotoğraf ve video paylaşımlarını artırmış, GPS teknolojisi sayesinde ise lokasyon bazlı data üretimini mümkün kılmıştır. Dakikada 277.000 tweet atılırken, Instagram’a 216.000 yeni fotoğraf yükleniyor ve Youtube’a 72 saatlik video kullanıcılar tarafından upload ediliyor. 

Data üretimindeki artışın boyutlarını daha net olarak anlamak için 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. Google her ay 90 milyardan fazla aramayı desteklemek için yaklaşık 600 petabayt veriyi işler. Fakat bunu güvenilir yapmak için çok özel mimariler ve algoritmalardan yararlanır.

Bu büyüklükte veri akıllı sensörlerden, sosyal medyaya, hastanelere kadar birçok alanda üretilmektedir. DNA dizilişlerinin analizi, hava durumu sensörlerinden gelen veriler başta olmak üzere verileme işlemlerinin yapıldığı bir çok alanda büyük veri bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Hava durumu sensörlerinden alınan veriler örnek olarak verilebilir. Her an hava sıcaklıklarını kaydeden dünya genelinde milyonlarca sensör bulunmaktadır. Okunan  bu  veriler  büyük  veriye  en  güzel  örneklerden biridir.  Burada  oluşan veriler  bir  veri tabanına  sığmamaktadır.   Bir veri tabanına  sığmayan  ve  her  an büyüklüğü  artan  bu  veri  üzerinde analizler  yapmak  ise  dağınık sistemler ile mümkün hale gelmektedir.

Bu nedenle, depolama alanının büyüklüğü ne olursa olsun günümüzde bu büyüklüğü doldurmaya yetecek miktarda veri, artan bir hızla oluşmaktadır. 

Büyük Veri neden önemli?

Büyük veri bugün Türkiye’de de çok popüler ve herkes büyük veriden bahsediyor. Ancak büyük verinin önemi verinin büyüklüğünden değil bu büyük veriyi nasıl değerlendirdiğimizden geçiyor. Büyük veri doğru analiz edildiğinde markaların tüketicilerini en doğru şekilde segmente ederek ürün ve hizmetleri tekrar dizayn etmesinden tutun da gelişmiş analizler yardımıyla karar verme mekanizmalarının geliştirilmesine, risklerin minimalize edilmesine ve faydalı olabilecek kavramların ortaya çıkarılmasına faydalı olabilir. Birçok farklı kaynaktan gelen ve farklı zamanlarda güncellenen farklı kırılımlara sahip dataların görsel özet olarak aktarılması ve yönetici ve karar vericilerin önüne gerçek zamanlı ve anlaşılabilir formatlarda sunulması da büyük veri analizi yapabilen araçlar yardımıyla kolaylıkla yapılabilmektedir.

Türkiye’de ve dünyada bu sistemler ve araçlar hakkında yeterli bilgi ve donanımına sahip yetenekli iş gücü ne yazık ki çok yetersiz durumda bulunmaktadır. 

Tabii ki bu ölçülerdeki datayı işlemek için de klasik anlayıştan farklı yapılar ve sistemler gerekiyor. Nosql, Hadoop, MapReduce gibi teknolojiler bu alanda kullanılıyor. NoSql; dağıtık, yapılandırılmamış ve birbirinden uzak sunucular üzerindeki verinin yönetimine ilişkin yaklaşımı tanımlıyor. Hadoop, Apache tarafından desteklenen java tabanlı bir yazılım platformu. MapReduce ise, Google tarafından internet sayfalarını indekslemek için oluşturulmuş bir yazılım geliştirme ortamı.

Hergün büyük dataya 2.5 kentilyon bayt data ekleyerek çoğaltıyoruz. Bu da 2,500,000,000 GB data demek. 

Büyük verinin analizi; hacim, hız, çeşitlilik ve doğruluk unsurlarının birlikte değerlendirilmesiyle mümkün olabiliyor. Örneklemek gerekirse,  ürün iyileştirmeleri 12 Tetra bayt büyüklüğündeki  twitleri girdi olarak alırken, datanın hızlı analizi sayesinde sahtekarlık girişimleri engellenebiliyor, birçok veri biraraya getirilerek tüketicilerin ilgi noktaları tesbit edilebiliyor. Son olarak verinin doğruluğu ve güvenilirliği de, analizlerin yönetim katında kullanılabilmesi açısından önem taşıyor. 

Büyük Verinin İş Dünyasına Etkisi?

Büyük veriyi kullanmanın, şirketlere ne gibi faydaları olabileceğini ve bunların örneklerini kısaca şu şekilde sıralayabiliriz:

• Verimlilik: Tümleşik iletişim çözümleri ve araç takip sistemi gibi birçok veri oluşturan sistem ve cihazlar sayesinde; üretimden iletişime, stoklamadan ulaşıma kadar birçok verinin büyük bir veri havuzunda biriktiğini biliyoruz. Bu verilerin kullanılabilecek hale getirilmesi ve analiz edilmesi şirketin verimliliği hakkında önemli kararların verilmesini sağlıyor.

• Yaratıcılık: Veri analistlerinin, oluşan büyük veriyi yorumlamaları farklılık göstermekte ve yaratıcılık gerektirmektedir. Farklı bakış açılarının, modellemeyi değiştireceği gibi farklı kararları verilmesini de sağlayabiliyor. Bu nedenle, verilerin analizinde yaratıcılık önem kazanıyor.

• Üretkenlik: Şirketler ne kadar verilere dayalı kararlar verirse finansal ve operasyonel başarıları o kadar yüksek oluyor. Birçok sektör üzerinde yapılan araştırmada, kendi sektöründe en fazla verilere dayalı karar veren üç şirket ile diğer şirketlerin başarıları karşılaştırılıyor. Sonuçta, bu şirketlerin ortalamada rakiplerine kıyasla % 5 daha üretken ve % 6 daha karlı olduğu saptanıyor.

• Karar verme mekanizmasının değişimi: Büyük data (big data) şirketlerin alışılmış karar verme sistemlerini de değiştireceğe benziyor. Şirketlerde kararları tecrübeli ve sezgileri güçlü yöneticiler yerine artık büyük veriyi doğru analiz edebilen, yorumlayabilen ve iyi seviyede istatistik bilen yöneticilerin vermesi bekleniyor.

• Talep tahminleri: Büyük veri sayesinde, sosyal medyadaki konuşulan konuların analizleri yapılıp yeni trendlerin  neler olabileceğini tahmin etmek kolaylaşıyor. Üretici için talep hesabı yapmak, parakendeci için sipariş adedi hesaplamak gibi sezgiye dayalı bir çok karar yerini analitik hesaplara devrediyor.

Büyük veri, doğru analiz metodları ile yorumlandığında şirketlerin stratejik kararlarını doğru bir biçimde almalarına, risklerini daha iyi yönetmelerine ve innovasyon yapmalarına imkan 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.

Her sektörün kendine has dinamikleri olduğu için, büyük datanın kullanımı sektörden sektöre farklılık gösterebilir. Buna bağlı olarak, ne tür verilerin toplanalacağı ve onlardan nasıl faydalanacağı da değişmektedir.

Yapılan araştırmalara göre, büyük veriden en çok etkilenecek sektörün finans ve sigortacılık sektörü olacağı belirtiliyor. 

Büyük verinin şirketlere olan faydalarından birkaçına örnek vermek gerekirse;

Havayolları endüsrisinde dinamik fiyatlandırma yapılırken büyük veriden yararlanılmaktadır. Bu model, hava değişimine, talebe ve müşteri profiline göre fiyatlandırma yaparak havayolu şirketlerinin cirolarını maksimize etmektedir.

E-ticaret siteleri, siteye giren ziyaretçilerin neler aldıklarını, nelere baktıklarını, tıklama davranışlarını, promosyonlarla önerilere ne kadar itibar ettiklerini gözlemliyor. Yöneticiler, algoritmalar sayesinde her ziyaretçiden bilgi toplayarak, ziyaretçiler hakkında detaylı bilgilere sahip oluyorlar. Bu sayede, onların ne istediklerini çok daha iyi anlayıp potansiyel müşterilerine kendilerine özel fırsatlar sunabiliyorlar.

Finans sektöründe büyük veri, risk portfolyolarının birkaç dakika içerisinde riski minimuma indirerek gelecek tahminleri yapılmasını sağlıyor.

Toptancılar ve parakendeciler, büyük veri sayesinde stok birim numaralarını takip ederek optimal fiyatlandırma yapabiliyorlar. 

Hedef kitle doğru zamanda ve doğru yerdeyken, büyük veri sayesinde mobil cihazlar üzerinden onlara özel önerilerde bulunulabiliyor. Bu sayede şirketler satışlarını artırabiliyor.

Önümüzdeki dönemde, kurumların çalışma biçimlerinden çalışanlardan beklenen bir takım özelliklere kadar birçok konuda büyük değişim gözlemleyebiliriz. Arabalar gibi şu anda sisteme bağlı olmayan bir çok aracın internete bağlanmasıyla bu büyük verinin hacminin daha da artması bekleniyor. Gelecekte kurumların sahip olduğu verilerin,  rekabetin temelini oluşturacağı öngörülüyor.   

Amazon ve Google gibi dijital doğan ve başarılarında büyük verinin önemli bir payı olan şirketlerin iş yapma

prensiplerinin incelenmesinin ve örnek alınmasının adaptasyon sürecinde faydalı olacağını düşünüyorum.

Çünkü, onlar geleceğin şirketlerinin başarılı örneklerindendir. Bu şirketlerin verilere dayalı çalışma ve karar verme prensiplerinin özel sektör ve kamu sektörüne taşınması gerekiyor.

Amazon ve Google gibi dijital doğan ve başarılarında büyük verinin önemli bir payı olan şirketlerin iş yapma prensiplerinin incelenmesinin ve örnek alınmasının adaptasyon sürecinde faydalı olacağını düşünüyorum.

Çünkü, onlar geleceğin şirketlerinin başarılı örneklerindendir. Bu şirketlerin verilere dayalı çalışma ve karar verme prensiplerinin özel sektör ve kamu sektörüne taşınması gerekiyor.

Büyük Veri Pazarlamada Nasıl Kullanılır?

İnternet çıkmadan önce, müşteriler dükkanları gezer, hangi malı, kaça ve nasıl alacaklarını satıcı ile yüzyüze konuşarak karar verirlerdi. Şimdi, internetin yaygınlaşması tüketici satıcıya göre daha avantajlı, satıcının ürününü biliyor tanıyor, ama satıcı müşterisinin kendi ürünü hakkında ne bildiğini bilemiyor. 

Bu dengenin orta bir noktada yeniden kurulabilmesi için, şirketlerin de interneti daha iyi okuyabilmeleri ve müşterilerini daha yakından izleyebilmeleri gerekiyor. İşte bu noktada internetteki tüketici eğilimlerinin incelenmesi için büyük verinin analizi gittikçe daha da önem kazanıyor. 

Büyük veri sayesinde, pazarlamada kullanılmak için şirketlerin sadece %12'sinin bu önemli imkandan faydalandığını araştırmalardan görüyoruz.

Büyük veri, şirketlerin  Satış ve Pazarlama ekipleri, tüketicilerin satın alım karar adımlarını analiz etmeli ve süreçlerini buna göre tasarlamalıdırlar.  

Satın almaya karar verme sürecinde tüketiciler, ürünle ilgili linklere tıklar, rapor, blog veya makaleleri okurlar.

Araştırma sürecinde ise, tüketiciler twitter, şikayet siteleri, ürün kullanıcılarına ilişkin blogları ve siteleri ziyaret eder; tüketici sayfalarına üye olurlar.

Satın alma sürecinde ise tüketiciler ürün veya satış temsilcileri ile görüşerek sonuca yönelik aksiyon alırlar.

Satın alım sürecinde, tüketici profilinin, internet üzerindeki eğilimlerinin ve ziyaret ettiği sayfaların önceden tespit edilmesi ve satış temsilcileri tarafından görüşme anında bilinmesi satışın gerçekleştirilmesinde oldukça etkin bir rol oynayacaktır.

Bu açıdan bakıldığında, pazarlama ile satış ekiplerinin birlikte hareket etmeleri ve aynı ortak datayı paylaşmaları önemlidir. Büyük veri, tüketici eğilimlerinin ölçülmesi ve tüketici ilgisinin satışa dönüşmesi açısından kullanılabilir. Bu yolla satıştaki başarı oranı çok daha üst düzeyde gerçekleşecektir.

Kaynaklar:

http://www.connectedvivaki.com/internette-1-dakikada-neler-oluyor-infografik/
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/
http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data

http://iveybusinessjournal.com/publication/why-big-data-is-the-new-competitive-advantage/
http://www.marketingprof s.com/articles/2014/24883/big-data-the-secret-to-rev enue-creation-inf ographic
http://www.f orbes.com/sites/mckinsey /2013/07/22/big-data-analy tics-and-the-f uture-of -marketing-sales/
http://www.f orbes.com/sites/piy ankajain/2013/05/26/the-8020-rule-of -analy tics-ev ery -cmo-should-know

http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/defini tion/big-data-analytics

http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/