Image

Büyük Veri ve Analitik

Özellikle mobil iletişimin ve sensör teknolojilerinin hayatımıza girmesinden sonra dünyada üretilen veri miktarı büyük ölçüde arttı. Bu oran o kadar yüksek ki her iki senede geçtiğimiz tüm yıllarda üretilenden daha çok veri üretiliyor. Üretilen bu veriler alışkın olduğumuz verilerden de farklılar. Alışkın olduğumuz veriler daha çok karakter temelli ve içindeki bilginin ne olduğu tanımlanmış (yapısal) iken yeni veri tipleri daha çok görüntü, ses içerikli ve tanımlı (yapısal) değiller. Yeni tip veriler tipleri dışında, çok büyük miktarda olmaları ve çok yüksek hızda üretilmeleri gibi özellikleri ile de alışkın olduğumuz verilerden ayrılıyorlar.

Diğer yandan bu veriler çok önemli. Üretildikleri yerler açısından ya bir sistem ile ilgili bilgileri içeriyorlar. Ya da bir insan ile bu verileri işleyebilmek, kendi işimiz açısından yararlı hale getirebilmek bizi rakiplerimizin önüne geçirebilecek önemli bir araç.

Mevcut sistemlerimiz ile bu verileri işlemek ise olanaklı değil, bu yüzden yeni tip bu verileri işlemek, farklı veriler arasından işimize yarayacak örüntüleri, eğilimleri belirlemek amacı ile yeni teknolojiler geliştirildi. Bu iş için geliştirilen teknolojilerin tümüne birden büyük veri adı veriliyor.

Büyük Veri teknolojisinin temelinde farklı kaynaklardan gelen bütün verileri tek bir yerde toplamayı amaçlayan Hadoop teknolojisi yer almakta. Bu verileri Hadoop içine almak için gerekli olan araçların yanı sıra, aldıktan sonra işlemek, analiz etmek ve anlamlandırmak için gereken araçlar da büyük verinin bir parçası.

Büyük verinin getirdiği önemli bir yenilik de üzerinde işlem yapacağınız verilerin sizin tarafınızdan üretilmiş olmasının gerekli olmaması. Doğal olarak kendi işiniz ile ilgili üretmiş olduğunuz verilerden faydalanacaksınız ancak buna ek olarak diğer kaynaklardan (sosyal medya, GPS gibi) veri almanız ve tüm bu verileri karşılaştırarak kendiniz/işiniz için yararlı hale getirmeniz amaçlanıyor.

Sağlık sektöründe özellikle farklı hastaların bilgilerinin karşılaştırılması ile hangi tip hastaların hangi tedavilere olumlu yanıt verdiklerinin belirlenmesi, olumsuz cevap veren hastalarda başka tip tedavilerin denenerek hem zaman kazanılması hem de tedavi şansının arttırılması. Mevsim geçişleri, hava koşulları gibi ektenler ile oluşacak mevsim hastalıkları, kaza gibi durumların önceden tahmin edilerek hem bu durum için hazırlık yapılması hem de zamanında uyarılar ile etkilerinin azaltılması.

Sigorta firmaları müşterileri hakkında ne kadar çok bilgi sahibi olurlarsa onlara uygun çözümler üretmeleri o kadar kolay olmaktadır. Müşterilerinin risklerini doğru analiz edebilmek hem firma açısından hem de müşterileri açısından en uygun çözümün sunulmasında en önemli etkendir. Büyük veri ile her müşterinin riskleri ayrı ayrı analiz edilebilmekte, en uygun çözümler sunulabilmektedir. Finans sektöründe durum farklı değildir. Müşterilerine doğru zamanda doğru ürünlerle erişebilmeleri için finans kurumlarının hem müşterilerini işlerini iyi bilmeleri hem de bu bilgilerini ekonominin genel durumu, kendi kurumlarının hedefleri ile birleştirmeleri gerekmektedir. Bu ancak büyük veri uygulamaları ile sağlanabilecek ve devam ettirilebilecek bir durumdur.

Sonuç

“Büyük Veri” çözümleri her firma için özel olarak, firmanın sektörüne, hedeflerine ve imkanlarına göre hazırlanmaktadır. Destek A.Ş, şirketinizi rekabette bir adım öne çıkaracak çözümler sunmak için birlikte çalışmayı amaçlamaktadır.

Alıcılardan gelen verilerin işlenmesi ile koruyucu bakım süreçlerinde yapılan iyileştirmeler, arıza olmadan erken uyarıları değerlendirerek iş ve para kaybının önlenmesi, daha iyi talep tahmini yapabilmek, buna bağlı olarak hammadde ve üretim süreçlerinin daha verimli planlanabilmesi.