Video: Büyük Veri Proje Yönetimi 2024
Büyük veriler gerçekten yeni mi yoksa veri yönetimi yolculuğunda evrim mi? Aslında ikisi de. Veri yönetimindeki diğer dalgacaklarda olduğu gibi, büyük veriler son beş yılda veri yönetimi uygulamalarının evrimi üzerine inşa edilmiştir. Yeni olan, ilk kez, bilgisayar döngüsü ve depolama maliyetinin düşme noktasına geldiği. Bu neden önemli?
Sadece birkaç yıl önce, kuruluşlar genellikle anlık görüntüler veya önemli bilgilerin alt kümelerini depolayarak uzlaşırlar, çünkü depolama maliyeti ve işleme sınırlamaları analiz etmek istedikleri her şeyi depolamayı yasakladı.
Pek çok durumda bu uzlaşma iyi sonuç verdi. Örneğin, bir imalat şirketi, sistemlerin sağlığını belirlemek için her iki dakikada bir makine verilerini topluyor olabilir. Bununla birlikte, anlık görüntüsünün yeni bir kusur türü hakkında bilgi içermeyeceği ve aylardır fark edilmeyebileceği durumlar olabilir.
Büyük veriyle, verilerin sanal olarak depolanması, böylece verimli şekilde depolanması ve bulut tabanlı depolama kullanılarak daha uygun maliyetle oluşturulması mümkündür. Buna ek olarak, ağ hızında ve güvenilirlikte yapılan iyileştirmeler, büyük miktarda veriyi kabul edilebilir bir hızda yönetebilmek için diğer fiziksel kısıtlamaları ortadan kaldırdı.
Buna, bilgisayar belleğinin fiyat ve inceliğindeki değişikliklerin etkisini ekleyin. Tüm bu teknoloji geçişleriyle, şirketlerin, yalnızca beş yıl önce akıl almaz olabilecek verileri kaldırabileceği yollarını hayal etmek artık mümkün.
Fakat teknoloji geçişleri tek başına gerçekleşmez; teknolojinin kullanılabilirliği ve olgunlaşmasıyla karşılanabilecek önemli bir ihtiyaç olduğunda ortaya çıkar. Sanallaştırma, paralel işleme, dağıtılmış dosya sistemleri ve bellek içi veritabanları gibi büyük verilerin merkezinde yer alan teknolojilerin birçoğu on yıllardır olmuştur.
Gelişmiş analitikler her zaman pratik olmasa da onlarca yıldır vardır. Hadoop ve MapReduce gibi diğer teknolojiler sadece birkaç yıldır sahne alıyor. Bu teknolojideki gelişmelerin birleşimi, önemli iş problemlerine çözüm getirebilir. İşletmeler, birçok farklı veri türünden doğru hızda anlayışlar ve uygulanabilir sonuçlar elde etmek istemektedir.
Şirketler, kalıpları ve anormallikleri ayırt edebilmek için petabayt'lık veriyi (metin dosyaları veya 13,3 yıllık HDTV içeriği ile dolu dört çekmeceli dosya dolaplarına 20 milyon eşdeğerdir) kabul edilebilir bir performansla analiz edebiliyorlarsa, işletmeler veri anlamaya başlayabilir yeni yollarla.Büyük verilere geçiş sadece işletmelerle ilgili değil.
Bilim, araştırma ve hükümet faaliyetleri de ileriye götürmeye yardımcı oldu. İnsan genomunu analiz etmeyi veya çevremizdeki dünyayı anlamamızı sağlamak için gözlemevlerinde toplanan tüm astronomik veriyle uğraşmayı düşünün. Devletin, anti-terörist faaliyetlerinde de topladığı verilerin miktarını göz önünde bulundurun ve büyük verilerin sadece işle ilgili olmadığını düşünün.
Verileri işleme konusunda farklı yaklaşımlar var. Maliyetli hataları önlemek için bir şirket üretim sürecinde ürünlerinin kalitesini analiz edebiliyorsa hareket halindeki verileri kullanacaktır. Dinlenmekte olan veriler, bir iş analisti tarafından, müşterilerin satış, sosyal medya verileri ve müşteri hizmetleri etkileşimleri de dahil olmak üzere müşteri ilişkisinin tüm yönlerine dayanan mevcut satın alma modellerini daha iyi anlamak için kullanılacaktır.
İşletmelerin, işin 360 derecelik bir görüntüsünü elde etmek ve vardiyaları ve müşteri beklentilerindeki değişiklikleri öngörmek için büyük miktarda veriyi kullanmaya erken bir aşamada olduğunu unutmayın. İş ihtiyaçlarına cevap bulmak için gereken teknolojiler hala birbirinden izole edilmiştir.
Büyük veriler yalnızca bir araç veya bir teknoloji hakkında değil. Tüm bu teknolojilerin, insanlar, makineler veya web tarafından üretilip üretilmediğine bakılmaksızın doğru verilere dayanan, doğru zamanda doğru bilgilere yer vermek için nasıl bir araya geliyorlar.
