Sağlıktan finansa, eğitimden ticarete kadar pek çok alanda “büyük veri” yaygın halde kullanılıyor. Uzmanlar, “büyük veri”nin ehemmiyetinin ne kadar fazla bilgiye sahip olunduğu ile değil, bu bilginin nasıl verimli kullanıldığı ile ilgili olduğuna dikkat çekiyor. O denli ki büyük datayı kullanan şirketler, 50 daha fazla yarar elde ediyor, pazar çalışmalarında 41 tesirli oluyor, reklam harcamaları 37 azalıyor. Uzmanlar, dünyanın yeni ve sonsuz kaynağı olarak son yıllarda toplanan, işlenen ve ticari kıymeti olan “büyük veri”nin önümüzdeki yıllarda değerinin artacağına dikkat çekiyor.
Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Tabiat Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Kısım Lideri, Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Uygulama ve Araştırma Merkezi (YAZAMER) Müdürü Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, günümüzde pek çok alanda öne çıkan büyük bilgi kavramına ait değerlendirmede bulundu.
Sonsuz ve yenilenebilir kaynak: Veri
Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, büyük bilginin temel olarak toplanan yapılandırılmış yahut yapılandırılmamış datanın hacimsel büyüklüğünü tabir ettiğini kaydederek “Günümüzde birçok alanda toplanan datanın çözünürlüğünün de artması ile birlikte bu dataların tahlilini yapan sistemler için büyük data sıhhat, finans, eğitim, ticaret alanlarında yaygın kullanılmaktadır. Burada temel olan aslında bilginin hacimsel büyüklüğünden değil bu datanın tahlili sonrasında elde edilen sonuç ve stratejik karar verme öncesi sağladığı öngörü becerisidir” dedi.
Büyük bilgiyi kullanan şirketler daha fazla kazanıyor
Sağlık hizmetlerinin güzelleştirilmesinde büyük datanın kullanılmasının büyük katkı sağladığını kaydeden Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, “Veri odaklı tıp, hastalıkların erken teşhisi, tedavi sonucunun öngörülmesi ve biyo-belirteçlerin ortaya çıkarılmasına katkı sağlayacak tahlil formüllerini kullanmaktadır. Araştırmalara nazaran büyük datayı kullanan şirketler; 50 daha fazla çıkar elde etmiş, pazar çalışmalarında 41 tesirli olmuş, reklam harcamaları 37 azalmış ve toplumsal medya kullanımında 37 üzere yüksek oranlarla daha başarılı olmuşlar” diye konuştu.
Büyük bilginin üç temel özelliği var
Büyük datanın temel özelliklerini; yüksek hacim, yüksek sürat ya da fazla çeşitlilik olarak sıralayan Ergüzel, şunları söyledi:
“Bu özelliklere sahip bilginin ham yani işlenmemiş haliyle bir bedeli yoktur. Bu bilginin istatistiksel teknikleri makine öğrenmesi, derin öğrenme üzere data tahlil usulleri ile manalandırılması temeldir. “Büyük veri” kavramını klasik “veri” kavramından ayıran temel özellik bilginin daha süratli, daha yüksek çözünürlüklü ve daha yaygın toplanması ve sonrasında da daha süratli fizikî sistemler tarafından yeni data tahlil formülleri ile işlenmesi ve öngörü modellerinin ortaya çıkarılmasıdır.”
Büyük data kavramının hayatımıza 2000’li yılların başında analistlerin tanımladığı üç temel kavram ile yeni akım tanımlamalarda yaygın kullanıldığını kaydeden Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, şu bilgileri verdi:
Hacim : İşletmeler; ticari süreçler, akıllı (IoT) aygıtlar, endüstriyel donanımlar, görüntüler, toplumsal medya ve daha fazlası dâhil olmak üzere çeşitli kaynaklardan bilgi toplarlar. Geçmişte, bunu depolamak bu kadar kolay değildi günümüz platformları ile büyük datanın saklanması artık daha kolay.
Hız : Objelerin interneti ve bu alanda kullanılan ve data sağlayan aygıtların yaygınlaşması ile birlikte bilgi transfer suratları da artış göstermiştir. Bu sürat, anlık datanın işlenme hızınında artması sonucunu doğurmuştur.
Çeşitlilik: Datalar, klasik bilgi tabanlarındaki yapılandırılmış sayısal datalardan yapılandırılmamış metin evraklarına, e-postalara, görüntülere, seslere, pay senedi dataları ve finansal süreçlere kadar her cins biçimde elde edilir. Bu data çeşitliliği üstte sayılan hacim ve sürat ile birlikte değerli datanın seçimini de beraberinde getirmektedir. Bu evrede özellik seçim ve öznitelik azaltma algoritmaları kullanılmaktadır.
Büyük bilginin ehemmiyeti, verimli kullanımı ile ilgilidir
“Büyük datanın ehemmiyeti ne kadar fazla dataya sahip olunduğu ile değil, bu bilginin nasıl verimli kullanıldığı ile ilgilidir” diyen Ergüzel, “Düşük maliyet (1), süratli karar veren sistem (2), yüksek doğruluklu öngörü modelleri ve optimize edilmiş modeller ve (3) akıllı sistemler (4) ile farklı bilgi kaynaklarından toplanan datalar önişleme, öznitelik belirleme ve modelleme süreçlerini takiben oluşturulur. Büyük bilgi tahlilinde yaygın olarak derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu algoritmalar daha güzel performans için büyük bilgiye gereksinim duyarlar ve data sayısı arttıkça “tecrübeli” sistemler daha yeterli sistem karşılığı üretirler” diye konuştu.
Büyük data nasıl çalışır?
Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, büyük bilgi tahlilleri öncesi bilginin toplandığı kaynakların standartları, çözünürlükleri üzere özellikleri ile yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış yahut yapılandırılmış bilgileri direktörün beş kıymetli adımı olduğunu kaydetti.
1-Büyük data stratejisi belirlemek
Yüksek seviyede, büyük bilgi stratejisi, veritabanınız içinde ve dışında bilgileri elde etme, depolama, yönetme, paylaşma ve kullanma formunuzu denetlemenize ve iyileştirmenize yardımcı olmak için tasarlanmış bir plandır. Büyük data stratejisi, bol ölçüdeki data sürecinde iş başarısı için gerekli yeri belirler. Bir strateji geliştirirken, mevcut – ve gelecekteki – iş ve teknoloji amaçlarını ve teşebbüslerini dikkate almak kıymetlidir. Bu, büyük bilgiyi yalnızca uygulamaların bir yan eseri olarak değil, öteki tüm bedelli ticari varlıklar üzere ele almayı gerektirir.
2-Büyük bilginin kaynaklarını bilmek
Akış dataları, Objelerin İnternetinden (IoT) ve giyilebilir aygıtlar, akıllı otomobiller, tıbbi aygıtlar, endüstriyel ekipmanlar vb. üzere BT sistemlerine akan öteki bağlı aygıtlardan elde edilir. Bu büyük bilgileri elde edildikçe tahlil edebilir, hangi bilgilerin saklanıp saklanmayacağına ve hangilerinin daha fazla tahlil edilmesi gerektiğine karar verebilirsiniz.
Sosyal medya bilgileri Facebook, YouTube, Instagram vb. üzerindeki etkileşimlerden kaynaklanır. Bu, pazarlama, satış ve dayanak fonksiyonları için faydalı olan görseller, görüntüler, ses, metin ve ses biçiminde büyük ölçüdeki büyük bilgiyi içerir. Bu datalar ekseriyetle yapılandırılmamış yahut yarı yapılandırılmış biçimdedir, bu nedenle tüketim ve tahlil için eşsiz bir zorluk oluşturur.
Halka açık datalar, ABD hükümetinin veri.gov, CIA Dünya Gerçekleri Kitabı (CIA World Factbook) yahut Avrupa Birliği Açık Bilgi Portalı üzere büyük ölçülerde açık data kaynaklarından gelir.
Diğer büyük bilgiler, Bilgi göllerinden, bulut data kaynaklarından, tedarikçilerden ve müşterilerden gelebilir.
3-Verilere erişmek, yönetmek ve depolamak
Modern bilgi süreç sistemleri, çok büyük ölçülerde ve cinste büyük datalara süratle erişmek için gereken suratı, gücü ve esnekliği sağlar. Emniyetli erişimin yanı sıra, şirketler ayrıyeten dataları entegre etmek, bilgi kalitesini, bilgi idaresini ve depolamayı sağlamak ve bilgileri tahlil için hazırlamak emeliyle sistemlere gereksinim duyar. Kimi datalar kuruluş içinde klâsik bir data ambarında depolanabilir, lakin büyük bilgileri bulut tahlilleri, data gölleri ve Hadoop aracılığıyla depolamak ve işlemek için esnek, düşük maliyetli seçenekler de vardır.
4-Verileri tahlil etmek
Dağıtımlı hesaplama (Grid computing) yahut bellek içi tahlili üzere yüksek performanslı teknolojilerle, kuruluşlar tüm büyük bilgilerini tahliller için kullanmayı seçebilirler. Başka bir yaklaşım, tahlil etmeden evvel hangi dataların alakalı olduğunu evvelden belirlemektir. Her iki durumda da büyük bilgi tahlili, şirketlerin bilgilerden nasıl kıymet ve öngörü kazandıklarıdır. Büyük data, günümüzün yapay zekâ üzere gelişmiş tahlil teşebbüslerini giderek daha da fazla beslemektedir.
5-Veriye dayalı kararlar almak
İyi yönetilen sağlam datalar, sağlam tahlillere ve emniyetli kararlara yol açar. Rekabetçi kalmak için işletmelerin büyük datanın tam pahasını anlaması ve dataya dayalı bir formda çalışması, içgüdülerden fazla büyük bilginin sunduğu delillere dayalı kararlar vermesi gerekir. Data odaklı olmanın yararları açıktır. Data odaklı kuruluşlar daha düzgün performans gösterir, operasyonel olarak daha öngörülebilir ve daha kârlıdır.
Büyük bilgi, geleceğin mesleklerini belirleyecek
Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel, dünyanın yeni ve sonsuz kaynağı olarak son yıllarda toplanan, işlenen ve ticari bedeli olan “büyük veri”nin önümüzdeki yıllarda ehemmiyetinin artacağını belirterek bu alanda yazılım mühendisleri, yapay zeka mühendisleri, data analistleri öne çıkan meslekler olarak dikkat çekeceğini kaydetti.
Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı
