Sol Reklam
Durum
Mesaj gönderimine kapalı.
P

Proomp

Ziyaretçi
1.jpg


Büyük Verinin Tanımı
Büyük verinin tanımı, daha fazla çeşitlilik içeren ve hızla artan veri hacimleridir. Ayrıca bu üç V olarak da bilinir.

Büyük veriyi basitçe söylemek gerekirse, özellikle yeni veri kaynaklarından gelen daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar hacimlidir ki geleneksel veri işleme yazılımları onları yönetemez.


Büyük Verinin Üç V'si
Hacim (Volume)Verinin miktarı mühimdir. Büyük verilerle, yüksek hacimli düşük yoğunluklu, yapılandırılmamış verileri işlemek gerekecek. Bu, Twitter veri akışları, bir web sayfasındaki veya mobil uygulamadaki tıklama akışları veya sensör özellikli ekipman gibi değeri bilinmeyen veriler olabilir. Bazı şirketlere göre bu, onlarca terabayt veri olabilir. Diğerleri için yüzlerce petabayt olabilir.
Hız (Velocity)Hız, verilerin alındığı ve (belki de) üzerinde işlem yapıldığı hızlı orandır. Normalde en yüksek veri akış hızı, diske yazılmaya kıyasla doğrudan belleğe akar. Birtakım internet özellikli akıllı ürünler, gerçek zamanlı ya da gerçek zamanlıya yakın çalışır ve gerçek zamanlı değerlendirme ve hareket gerektirir.
Çeşitlilik (Variety)Çeşitlilik, mevcut olan birçok veri türünü ifade eder. Geleneksel veri türleri yapılandırılmıştı ve ilişkisel bir veri tabanına düzgün bir şekilde uyuyordu. Büyük verinin yükselişiyle birlikte veriler yeni yapılandırılmamış veri türleri olarak karşımıza çıkıyor. Metin, ses ve video gibi düzenlenmiş veya yarı düzenlenmiş veri çeşitleri, anlam meydana getirmek ve meta verileri desteklemek için ek ön işleme gerektirir.

Büyük Verinin Değeri ve Gerçeği
Son birkaç yılda iki V daha ortaya çıktı: değer ve doğruluk. Verinin içsel değeri vardır ama bu değer keşfedilene kadar hiçbir faydası yok. Aynı derecede önemli: Verileriniz ne kadar doğru ve ona ne kadar güvenebilirsiniz?

Günümüzde büyük veri sermaye haline geldi. Dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden bazılarını düşünün. Sundukları değerin büyük bir kısmı, daha fazla verimlilik üretmek ve yeni ürünler geliştirmek için sürekli olarak analiz ettikleri verilerinden geliyor.

Son teknolojik atılımlar, veri depolama ve hesaplama maliyetini katlanarak azalttı ve her zamankinden daha fazla veri depolamayı daha kolay ve daha ucuz hale getirdi. Artan büyük veri hacmi artık daha ucuz ve daha erişilebilir olduğundan, daha doğru ve kesin iş kararları verilebilir.

Büyük verilerde değer bulmak, yalnızca onu analiz etmekle ilgili değildir (ki bu tamamen başka bir faydadır). Doğru soruları soran, kalıpları tanıyan, bilinçli hipotezlerde bulunan ve davranışları tahmin eden anlayışlı analistler, iş kullanıcıları ve yöneticiler gerektiren eksiksiz bir keşif sürecidir.

2.jpg


Büyük Verinin Tarihi
Büyük veri kavramının kendisi nispeten yeni olmasına rağmen, büyük veri kümelerinin kökenleri, veri dünyasının ilk veri merkezleri ve ilişkisel veri tabanlarının gelişmesiyle yeni başladığı 1960'lara ve 1970'lere dayanmaktadır.

2005 civarında, insanlar Facebook, YouTube ve diğer çevrimiçi hizmetler aracılığıyla kullanıcıların ne kadar veri ürettiğini anlamaya başladı. Hadoop (özellikle büyük veri kümelerini depolamak ve analiz etmek için oluşturulmuş açık kaynaklı bir çerçeve) aynı yıl geliştirildi. Aynı zamanda NoSQL de popüler olmaya başladı.

Hadoop (ve daha yakın zamanda Spark) gibi açık kaynaklı çerçevelerin geliştirilmesi, büyük verilerin büyümesi için gerekliydi çünkü büyük verilerle çalışmayı daha kolay ve depolamayı daha ucuz hale getirdiler. O zamandan beri, büyük veri hacmi hızla arttı. Kullanıcılar hala çok büyük miktarda veri üretiyorlar ama bunu sadece insanlar yapmıyor.

Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) ortaya çıkmasıyla birlikte, daha fazla nesne ve cihaz internete bağlanarak müşteri kullanım kalıpları ve ürün performansı hakkında veri toplandı. Makine öğreniminin ortaya çıkışı daha da fazla veri üretti.

Büyük veri çok yol kat etmiş olsa da kullanışlılığı daha yeni başlıyor. Bulut bilişim, büyük veri imkanlarını daha da tevsi etti. Bulut, geliştiricilerin bir veri alt kümesini test etmek için yalnızca geçici kümeleri döndürebilecekleri gerçekten esnek ölçeklenebilirlik sunar ve grafik veri tabanları da analitiği hızlı ve kapsamlı hale getirecek şekilde büyük miktarda veri görüntüleme yetenekleriyle giderek daha önemli hale geliyor.




Büyük Verinin Kullanım Durumları | 2. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Büyük Veri Nasıl Çalışır? | 3. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
 
Son düzenleme:
M

miwxsae

Ziyaretçi
Uğraşılmış gözüküyor, ellerine sağlık.
 
Durum
Mesaj gönderimine kapalı.
Neden altınlarını Discord sunucumuzda kazmıyorsun? TIKLA VE KATIL!
Yukarı