P
Proomp
Ziyaretçi
Büyük Verinin Zorlukları
Büyük veri çok şey vaat etse de zorlukları kaçınılmaz.
İlk olarak, büyük veri… büyüktür. Veri depolama için yeni teknolojiler geliştirilmiş olmasına rağmen, veri hacimleri her iki yılda bir boyut olarak ikiye katlanıyor. Kuruluşlar hala verilerine ayak uydurmakta ve bunları etkin bir şekilde depolamanın yollarını bulmakta zorlanıyor.
Ancak sadece verileri depolamak yeterli değildir. Verilerin değerli olması için kullanılması gerekir ve bu, iyileştirmeye bağlıdır. Temiz veriler veya müşteriyle ilgili ve anlamlı analize olanak sağlayacak şekilde düzenlenmiş veriler çok fazla çalışma gerektirir. Veri bilimcileri, zamanlarının yüzde 50 ila 80'ini verileri gerçekten kullanılmadan önce küratörlüğünü yapmak ve hazırlamak için harcarlar.
Son olarak, büyük veri teknolojisi hızla değişiyor. Birkaç sene evvel Apache Hadoop, büyük verileri işlemek için kullanılan popüler teknolojiydi. Ardından 2014 yılında Apache Spark tanıtıldı. Bugün, iki çerçevenin birleşimi en iyi yaklaşım gibi görünüyor. Büyük veri teknolojisine ayak uydurmak devam eden bir zorluktur.
Büyük Veri Nasıl Açılır?
Büyük veri, şirketlere yeni fırsatlar ve iş modelleri açan yeni iç görüler sağlar. Buna başlamak üç temel eylemi içerir:
| Entegre Etmek | Büyük veri, birçok farklı kaynaktan ve uygulamadan gelen verileri bir araya getirir. Çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) gibi geleneksel veri entegrasyon mekanizmaları genellikle göreve uygun değildir. Büyük veri kümelerini terabayt, hatta petabayt ölçeğinde analiz etmek için yeni stratejiler ve teknolojiler gerektirir. Entegrasyon sırasında verileri getirmek, işlem ve iş analistleri açısından başlanabileceği bir biçimde biçimlendirildiğinden ve kullanılabilir olduğundan emin olmak gerekir. |
| Yönetmek | Büyük veri depolama alanı icap eder. Depolama çözümü bulutta, şirket içinde veya her ikisinde olabilir. Verileri istenilen formda saklayabilir, istenilen işleme gereksinimlerini ve gerekli süreç motorları isteğe bağlı olarak bu veri setlerine getirilebilir. Birçok kişi, verilerinin şu anda bulunduğu yere göre depolama çözümünü seçer. Bulut, mevcut bilgi işlem gereksinimlerini desteklediği ve kaynakları gerektiği gibi artırmaya olanak tanıdığı için giderek popülerlik kazanıyor. |
| Analiz | Büyük veriye yapılan yatırım, verileri analiz ettiğinde ve buna göre hareket ettiğinde karşılığını verir. Çeşitli veri kümelerinin görsel analiziyle yeni netlik elde edilebilir. Yeni keşifler yapmak için verileri daha fazla keşfetmek gerekir. Bulguları başkalarıyla paylaşmak önemlidir. Makine öğrenimi ve yapay zeka ile veri modelleri oluşturmak gerekir. |
Büyük Veri (Big Data) Nedir? | 1. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Büyük Verinin Kullanım Durumları | 2. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Son düzenleme:
