Big Data (Büyük Veri) Nedir? E-ticarette Kullanım Örnekleri

Veriler herhangi bir nesneyle bağlantı olan bilgilerdir. Örneğin kişisel bilgilerimiz bizim verilerimizi oluşturur. (Ad, soyad, yaş, kilo, boy vb.) Verilerin dijital ortamda depolanmasını, değiştirilmesini, düzenlenmesini kolaylaştıran veri yönetimi verilerin düzenli bir şekilde işlenmesi açısından oldukça önemlidir. Verilerin sınıflandırılmasında büyük bir hacim kaplayan ve büyük veri analizi alanında kullanılan veriler ise big data yani büyük veri kategorisinde değerlendirilmektedir.

Veri nedir?

Elektrik sinyalleri şeklinde saklanabilen, iletilebilen manyetik, optik veya mekanik kayıt ortamlarına kaydedilebilen, bilgisayar tarafından işlenebilen, karakterler veya sembollerin bütününe veri denir. Veri çeşitleri büyük veri gibi çeşitli alanlara ayrılmaktadır.

Big Data (Büyük Veri) Nedir?

Big Data, hacmi çok büyük olan ancak zamanla katlanarak büyüyen bir veri topluluğudur. O kadar büyük boyutlu ve karmaşık bir veridir ki geleneksel veri yönetim araçlarının hiçbiri onu depolayamaz veya verimli bir şekilde işleyemez. Big Data nedir dediğimizde bir veridir fakat çok büyük boyuttadır.

Büyük Veri Örnekleri Nelerdir?

Big Data konusunu örnekle açıklamak daha anlaşılır olacaktır. Big data örnekleri konusunda birkaç örneği aşağıda bulabilirsiniz.

Örnek: New York Menkul Kıymetler Borsası günde yaklaşık bir terabayt yeni ticaret verisi üretir.Sosyal medya tarafından örnek verirsek, istatistikler, her gün 500 terabayttan fazla yeni verinin sosyal medya sitesi Facebook'un veritabanlarına işlendiğini gösteriyor. Bu veriler fotoğraf ve video yüklemeleri, mesaj alışverişleri, yorum vb. verilerden oluşuyor.

Örnek: Tek bir Jet motoru, 30 dakikalık uçuş süresinde 10'dan fazla terabayt veri üretebilir. Dünya üzerindeki yüzlerce uçuşu göz önüne alırsak, veri üretimi birçok Petabayta kadar ulaşır.

Örnek: Big Data’ları disklerde tutmak saklamak ne kadar önemli ise big data’lardan hızlı arama özelliklerinin olması bir o kadar önemli bir olaydır. Günlük hayattan örnek vermek gerekirse, Google üzerinde yaptığımız araların çok hızlı geldiğini görüyoruz.

Bu veriler dünya üzerindeki petabayt’larce veri üzerinde yapılan milisaniyelik sorgular sonucu gelmektedir. Bu aramalar yavaş olmamalıdır. Hızlı analizler için okuma yazma oranı hızlı diskler tercih edilmeli, verinin tutulduğu database’in indexlemesinin olması ve hızlı cevap dönmesi gerekmektedir.

İlgili İçerik; E-Ticaret Yazılımı Nedir?

İlgili İçerik; ISO Belgeleri ile Ticimax Kalitesi Tescillendi

Big Data Türleri Nelerdir?

3 tür büyük veri türü bulunmaktadır. Bunlar yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olarak üçe ayrılmaktadır. Aşağıda maddeler halinde büyük veri türleri konusunu açıkladık.

Structured (Yapılandırılmış): Yapılandırılmış veriler, önceden tanımlanmış (sabit) bir şema kullanılarak oluşturulan verilerdir ve tipik olarak tablo biçimindedirler. Her hücrenin ayrı bir değer içerdiği bir tablo olarak düşünebilirsiniz.

• Şema, verilerin nasıl organize edildiğinin planını, her bir sütunun değerini ve biçimini açıklamak için kullanılan tablonun başlık satırını temsil eder.
• Şema ayrıca verileri tutarlı ve hesaplanabilir hale getirmek için gereken kısıtlamaları da uygulayabilir.
• İlişkisel veritabanı, yapılandırılmış verilere bir örnektir: tablolar benzersiz kimlikler kullanılarak bağlanır ve verilerle etkileşimde bulunmak için SQL gibi bir sorgu dili kullanılır.
• Örnek olarak bir bankanın müşteri ad-soyad, TC kimlik numarası ve site giriş şifresi bilgilerinin tutan bir veri tabanı düşünebilirsiniz. Kullanıcı siteye giriş sağlamak istediğinde, veri tabanında TC kimlik numarası ve şifre bilgileri doğrulanır. Siteye giriş izni buna göre verilir.

İlgili İçerik; Dijital Dünya’nın 2021 Yılı Analizleri

Unstructured (Yapılandırılmamış): Bilinmeyen form veya yapıya sahip herhangi bir veri, yapılandırılmamış veri olarak sınıflandırılır. Boyutlarının çok büyük olmasına ek olarak, yapılandırılmamış veriler, için işlenmesi açısından birçok zorluk doğurur.

Yapılandırılmamış verilere tipik bir örnek, basit metin dosyaları, resimler, videolar vb. Günümüzde kuruluşlar, bunlarla ilgili çok sayıda veriye sahiptir, ancak ne yazık ki, bu veriler düzenli olmadıkları için işlemeleri biraz zordur. Bu veriler ham biçimde tutulur.

Un-structured Data’lara örnek olarak Google Aramalarının döndürdüğü çıktılar verilebilir.

Semi-structured (Yarı Yapılandırılmış): Yarı yapılandırılmış veriler, yapılandırılmış verilerden (ilişkisel veritabanı) oluşmayan ancak yine de bazı yapıları olan bilgilerdir. Yarı yapılandırılmış veriler, JavaScript Object Notation (JSON) formatında tutulan belgelerden oluşur.

Kişisel Verilerin tutulduğu XML dosyaları Semi-structured Data’ya örnek olarak gösterilebilir.

Büyük Veri Özellikleri Nelerdir?

Big Data özellikleri konusunu birkaç başlıkta anlatmak mümkündür. Aşağıda birkaç başlıkta büyük veri özellikleri konusuna maddeler halinde değindik.

• Volume (Hacim)
• Variety(Çeşitlilik)
• Velocity(Hız)
• Variability(Değişkenlik)

Aşağıda big data özelliklerini detaylarıyla açıkladık.

Volume(Hacim): Big Data’da boyutu büyük data’lar ile ilgilenilir. Verilerin boyutu, verilerin değerinin belirlenmesinde çok önemli bir rol oynar. Ayrıca, belirli bir verinin gerçekten Büyük Veri olarak kabul edilip edilemeyeceği, veri hacmine bağlıdır. Dolayısıyla, 'Hacim', Büyük Veri ile uğraşırken dikkate alınması gereken bir özelliktir.

Variety(Çeşitlilik): Büyük Verinin bir sonraki yönü, çeşitliliğidir. Çeşitlilik, heterojen kaynakları ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin doğasını ifade eder. Önceleri, elektronik tablolar ve veritabanları, uygulamaların çoğu tarafından dikkate alınan tek veri kaynaklarıydı. Günümüzde e-posta, fotoğraf, video, izleme cihazları, PDF, ses vb. şeklindeki veriler de analiz uygulamalarında dikkate alınmaktadır. Bu çeşitli yapılandırılmamış veriler, verilerin depolanması ve analizi için belirli sorunlar ortaya çıkarır.

Velocity(Hız): Verilerin talepleri karşılamak için ne kadar hızlı üretildiği ve işlendiği, verilerdeki gerçek potansiyeli belirler. Büyük veri hızı, iş süreçleri, uygulama günlükleri, ağlar ve sosyal medya siteleri, Mobil cihazlar vb. Gibi kaynaklardan veri akışının hızıyla ilgilenir. Veri akışı çok büyük ve süreklidir. Günümüzde veri hızı çok önemlidir.

Variability(Değişkenlik): Bu, zaman zaman veriler tarafından gösterilebilen tutarsızlığı ifade eder, böylece verileri etkili bir şekilde ele alma ve yönetme sürecini engeller.

Büyük Veri İşlemenin Faydaları Nelerdir?

Big data işlemenin pek çok faydası bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi zamandan ve maliyetten tasarruf edilmesidir. Aşağıda birkaç maddede sıraladık.

• Big data maliyetlerinizin düşmesini sağlar.
• Zamandan tasarruf etmenizi sağlar.
• Verimli ürünler üretmeye yardımcı olur.
• Yapılan hata ve kusurların kolaylıkla görünmesini ve müdahale edilmesini sağlar.
• Gerçek zamanlı doğru verilere ulaşılmasını mümkün kılar.
• Kullanıcıların farklı istek ve ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde cevap verilmesini sağlar.
• Şirkete karşı yapılan tehditleri önceden belirlemeye yardımcı olur.

E-ticarette Big Data’nın Önemi Nedir?

E-ticaret sektöründe de yapılandırılmış veya yapılandırılmamış pek çok veri bulunmaktadır. E-ticaret sitelerinde bulunan tüm ürünler, görseller gibi tüm alanlar büyük veri örnekleri olarak değerlendirilmektedir. İşletmenin büyüklüğüne göre big data kategorisinde değerlendirilebilir.