Büyük Veri

Günümüz dünyası 2003 yılına kadar yaklaşık 5 exabyte veri üretmiştir. Bu 1000 sayfalık 60 trilyon adet kitap anlamına gelir ki, bu veri günümüzde sadece iki günde üretilmektedir. 2020 yılında ise bu rakam 35-40 zegabyte civarında beklenmektedir. Bu da 1000 sayfalık 240 kentilyon adet kitap demektir. Aynı zamanda, bugün birbiri ile haberleşebilen yaklaşık 15 milyar cihazın 5 milyarı nesnelerin internetinden oluşurken, 2020 yılında bunun 25 milyar olacağı düşünülmektedir. Dolayısıyla, kullanılan bu cihazların sayısındaki artışa bağlı olarak, veri üretme hacmi de zaman içinde daha da artacaktır. (ST E4.0, Aralık 2017). Ayrıca, bireysel bir kullanıcı internete girdiğinde bilerek ya da bilmeyerek kendisine ilişkin birçok bilgiyi sistemde bırakmaktadır. Yazdığı herhangi bir yorum, bir alışveriş sitesinde geçirdiği süre, incelediği ürünler, sosyal medya üzerinde bırakmış olduğu bir ifade vb. izler ile her an veri üretmektedir (Görçün, 2017:

167).

Yaşanan gelişmelerle birlikte veri üretme hacmi ve hızının yükselmesi, tüm dünyanın yönünü bu konuya çekmiştir. Veri kavramı, gözlem, sayım, ölçüm vb. şekilde elde edilen bilgiler olarak tanımlanabilir (Kapanoğlu ve Er, 2016: 5). Veri, dağınık, karmaşık ve kaotik bir yapıdadır. Bütün sorun ona bir düzen vererek anlam çıkarmaktır (Gürsakal, 2017: 35). Veriler, kendi başlarına ham halde durum bildiricileridir. Sayısal ve sözel olan simgelerdir. Veriler işlenmediği sürece anlamlı bir değer taşımazlar (Banger, 2016: 43). Örneğin, işletme verilerine, arşivler, dokümanlar (excel-pdf-html vs.), iş uygulamaları (ERP, İKY), medya (görüntü- video-ses vs.), sosyal ağlar (twitter-facebook-google+ vs.), internet (wikipedia, günlükler, haberler vs), depolama üniteleri (Hadoop, NoSQl dosya sistemleri vs.) makine verileri ve okuyucu verileri (medikal, araç

35 okuyucu vs) gibi örnekler verilebilir (Özdoğan, 2016, 63). Aynı zamanda, bu verilerin daha etkin bir şekilde kullanılması için sayısallaştırılmış olması gerekmektedir.

Verilerin her geçen gün hayatımıza dair önemi ve kullanım alanın giderek artması büyük veri kavramının ortaya çıkışına sebep teşkil etmiştir. Büyük veri, veri kümelerini anlatır ve oldukça kapsamlıdır. Verilerin türünü gösteren, hem depolayan hem de işleyen ve anlamlı hale getiren bir teknolojidir (Doğan ve Arslantekin, 2016: 22). Büyük veri kavramı, internet ve diğer unsurlar sayesinde bir araya getirilmiş, dijital forma çevrilmiş bilgilerin toplandığı devasa büyüklükteki veri tabanlarını tanımlamak için kullanılmaktadır (Görçün, 2017: 167). Büyük veri, mevcut bilgi sistemlerinin işleyemeyeceği kadar geniş ve karmaşık, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış, bugüne kadar bilgi çöplüğü olarak tabir edilen veri kümelerinin anlamlı ve işlenilebilir biçime dönüştürülmesi olarak tanımlanabilir (Banger, 2017: 86).

Geleneksel veri ile karşılaştırıldığında büyük veri zorluklar içermektedir. Büyük veriyi kullanmak veya uygulamak isteyen yönetici ve bilgi teknolojileri profesyonelleri her şeyden önce gerçekleştirmek istedikleri işletme amaçlarını belirlemek için birlikte hareket etmelidir. Daha sonra bu amaçları gerçekleştirmek için gerekli olan teknolojik altyapıyı, veri kaynaklarını ve nicel analizleri amaçlarına göre uyumlaştırmak durumundadır (Demirtaş ve Argan, 2015). Büyük veri işletmelerin yapısında radikal bir değişimi gerekli kılmaktadır. İşletmenin tüm yapısını hatta kültürünü bile etkileyecek bir teknolojidir. Bu nedenle, işletmelerin büyük veriye geçmesini engelleyen bazı engeller mevcuttur. Bunlar; bilinmeyen hedefler, büyük verinin altında yatan teknolojiler, bütünsel bakış açısının eksikliği, siber saldırı korkusu, yasal düzenlemeler ve yönetmeliklerin eksikliği, müşterisi verisine olan ihtiyaç olabilmektedir (Özdoğan, 2016, 45-55).

İşletmelerde kullanılan büyük veri teknolojisi üç bileşenden oluşmaktadır. Bunlar:

Çeşitlilik (variety), hız (velocity) ve hacim (volume)’dir. Beyer ve Laney, (2012) ve Santos vd., (2017), Laney (2001)’e ve Ekizler (2019) göre, hacim, verinin miktarını ve büyüklüğünü ifade etmektedir. Hız, verinin üretim, kullanım ve değişim hızını, özellikle de verinin sisteme girme hızı ve analizlerin ne kadar çabuk gerektirdiği ile ilgilidir.

Örneğin, Facebook’ta günde 2,7 milyar kez beğenme tıklaması ve yorum paylaşılması, toplumda etki uyandıran bir olayın saatler içerisinde Twitter’da Türkiye ve Dünya

36 gündemine girmesi, hız konusunda örnek verilebilir (Gilchrist, 2016: 54). Çeşitlilik ise, verilerin yapısını, kapsamını, farklı biçim ve içerikteki verileri içerebilmesini ifade etmektedir. Veriler çeşitlilik açısından, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler olmak üzere ayrılmaktadır. Verilerin heterojen bir şekilde dağılması çeşitlilik boyutunda değerlendirilmekle birlikte, farklı yapıdaki veri türleri analizler için en zor kısmı oluşturmaktadır. (Gilchrist, 2016: 54; Ekizler, 2019: 85).

E4.0’ın getirdiği ezber bozan en önemli unsur büyük veridir. İşletmelerin sınırsız bir veri ağına ulaşması, buna bağlı olarak ortaya çıkan gerçek zaman algısı, anında gelişmelerden haberdar olmak, diğer rakipler içerisinde yerini görebilmek, karşılaştırma yapma imkanına sahip olmak büyük verinin getirdiği avantajlar arasındadır (Tüzmen, 2017). Büyük veri yaratacağı potansiyel faydalardan dolayı, “yeniçağın petrolü” olarak adlandırılmaktadır. İşletmelerin verimliliğini yükseltmek, geleceği daha isabetli tahmin edebilmek, riski azaltmak, kârı arttırmak ve rekabet gücünü yükseltmek bu faydalar arasında sayılabilir (Tüzmen, 2017). Söz konusu faydalara ilaveten büyük veri teknolojisinin işletmelere sağlayacağı faydalar aşağıdaki gibi sıralanabilir (Manyika vd., 2011; Schwab, 2016: 157; Santos vd., 2017; Gürsakal 2017: 23);

 Büyük veri, sermaye, işgücü gibi önemli bir üretim faktörü konumundadır.

 Büyük veri, geleceği tahmin edebilme yeteneğiyle, yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine büyük katkı sağlar.

 Büyük veri, küçük işletmelere bile bulundukları rekabetçi ortamda çok daha güçlü olabilme şansı tanır.

 Büyük veri ile müşteriler kendilerine özgü mal ve hizmetlere daha rahat ve hızlı erişebilir.

 Maliyet tasarrufu ve ileri analiz tekniklerinde azalan karmaşıklık sağlar.

 Büyük veri ile karar verme hız ve kalitesi artar.

Büyük veri analizi, geniş veri miktarlarının analizini kolaylaştıracak farklı veri analiz tekniklerini de içermektedir. Yeni teknikler, veri görselleştirme, veri madenciliği, raporlama, geçici/anlık sorgu ve SQL server mimarisidir. Bu tekniklerle verilerin toplanması, toplanan verilerin standartlaştırması, temizlemesi ve yeniden biçimlendirmeyi içeren verilerin hazır hale getirilmesi aşaması tamamlanmış olur.

Hazırlanan verilerden bilgi çıkarmak, analiz etmek, ve verilerin bilgiye dönüşmesini

37 sağlayarak analiz aşaması gerçekleştirilir. Son aşamada ise, raporlamak ve görselleştirmek aşamalarıyla karar verme ve planlar yapma işlemleri gerçekleşir (Santos vd., 2017: 754). Nitekim, Fortune 1000 (2017) işletme yöneticileriyle yapılan araştırmada, yöneticiler büyük veriden kayda değer sonuçlar aldıklarını ifade etmişlerdir.

Ayrıca, büyük veri sayesinde, yöneticilerin bulunduğu işletmelerde; %49 giderlerin düştüğünü, %44’ü yeni ürünler ve hizmetler bularak piyasaya sürdüklerini, %33’ü gelirlerinin arttığını, %31’i var olan girişimlerin hızını arttırdıklarını belirtmişlerdir (HBR, Eylül 2017: 24). Yine, Türkiye’de kamu sektöründe ve özel sektörde büyük veri içerikli uygulamalar, bu alanlarda çalışanların ve vatandaşların hayatını kolaylaştırmaktadır. Örneğin, güvenlik sektöründe, suç analizi, sabıka kayıtları, siber güvenlik duygu analizi, suçlu ağ analizi gibi, eğitim sektöründe MEBBİS, e-okul, fatih projesi, sağlık sektöründe, e-nabız, e-randevu, aşı takip sistemi, kamu sektöründe e-devlet vb. uygulamaları bunalara örnek verilebilir.