Blog

Teknolojinin gelişmesi ile birlikte sürekli olarak adı duyulan big data yani büyük veri kavramı; internet ve sosyal medya kullanıcılarının tamamın katkısı ile ortaya çıkan verilerin toplamıdır. Bu büyük veri kavramı, gözlemler, araştırmalar ve arama motorlarından, blog sayfalarından, sosyal medyadan ve akla gelebilecek her türlü kaynaktan toplanan veri kümelerini, analiz edip, anlaşılabilir bir hale getirme işlemini gerçekleştirir. Büyük verilerin büyüklüğü, sürekli olarak artış gösterir. Bunun en temel sebebi artık hemen hemen herkesin internet ve sosyal medya kullanıyor olmasıdır. Bu kullanım sonucunda, ortaya anlık olarak milyonlarca veri çıkar. Bu verilerden işe yarayacak ve kullanılacak olanların seçimi de insan yetenekleri ile yapılamaz bir hale gelir. Big data sistemleri sayesinde bu sorun çözülür. Bu veriler ayıklanıp, anlaşılabilir hale gelerek işlenmesine olanak tanınır. Big data devrimi ve hadoop nedir sorusuna gelecek olursak; hadoop sistemleri, normal sunucularda, çok büyük verilerin işlenmesini sağlayan teknolojik sistemlerdir, cevabı verilir. Java tabanlı bu sistem, açık kaynak olduğu için de tercih konusu bir sistemdir. Açık kaynaklı olması sebebi ile sürekli olarak gelişim ve yenilik gösteren sistemlerdir. Basit bir anlatımla sunucular, normalde işleyemeyecekleri büyük çaplı verileri hadoop yardımı ile analiz edip işleme imkanı bulurlar. Big data kavramı ile anlatılmaya çalışan big kelimesi, aslında Türkçe karşılığı olan büyük anlamında kullanılmaz. Burada anlatılmak istenen anlam; klasik yöntemler ile işlenmesi mümkün olmayan verilerdir. Bu veriler, akla gelebilecek her türlü alanda kullanıcıların karşısına çıkar. Big data sistemlerinin kullanıldığı iş alanları her geçen gün artar. Teknolojinin gelişimi ile birlikte, klasik yöntemlerden vazgeçerek big data yönetime doğru eğilim gösterildiği görülür. 

Big Data Sistemleri ve Hadoop Sistemlerinin Özellikleri Nelerdir?

Big data, çok kapsayıcı ve geniş bir kavramdır. Bu sebeple hayatın her alanında karşı karşıya kalınabilecek bir sistemdir. Bu kadar büyük boyuttaki verilerin depolanması ve işlenmesi donanımsal olarak çözülebilecek bir konu değildir. Bu sebeple Hadoop gibi sistemlerin yardımı ile bu konular çözülür. Donanımsal olarak bu boyutta bir veri havuzu oluşturmak belki de milyon dolarlara mal olabilecek bir durumdur. Bu sebeple big data ve beraberindeki yazılımlar maddi açıdan oldukça kazançlıdır. Big data örnekleri nelerdir sorusuna; herhangi bir internet arama motorundan arama yapılması, klasik yöntemler ile yapılsa belki de sonuç almak, 3 gün sürerken, bu yöntemle yapıldığı zaman saniyeler içerisinde sonuçlar ortaya çıkar, örneği cevap olarak verilebilir. Bunun yanı sıra Hadoop sistemi de büyük verilerin yazılmasında ve işlenmesinde kullanılan çok özellikli bir program olduğu için Big Data içinde önemli bir yere sahiptir. Hadoop, verileri hızlı ve güvenilir bir şekilde işleme konusunda başarılı ve kendini kanıtlamış bir sistemdir. Çeşitli donanımsal ya da yazılımsal arızalara karşı güvenlik ve koruma sistemlerine sahiptir. Maliyetsiz ve açık kaynaklı bir yazılım olduğu için gelişime her daim açıktır. Her türden formattaki verileri, boyut fark etmeksizin işleyebilecek kapasite ve yeteneğe sahiptir. Aynı zamanda, standart seviyedeki donanımlar ile de bu işlemleri yapabilir. Klasik yöntemlere göre diğer bir özellik farkı ise veri saklamadan önce herhangi bir işlem yapılmasına gerek yoktur. Her türden veriyi sınır olmadan kolay bir şekilde depolayıp kullanmak mümkündür. İçerisinde yer alan çeşitli araçlar sayesinde, veri işleme ve depolama işlemlerini çok kısa süreler içerisinde yapar. Bunun doğal sonucu olarak, daha hızlı şekilde veri işleyen firmalar, gelişimini ve kazancını arttırmış olur. 

Big Data Sistemi ve Hadoop Sisteminin Sağlamış Olduğu Avantajlar Nelerdir?

Big data ve hadoop nedir sorusunun bir diğer cevabı da çok büyük veri kümelerinin hızlı ve pratik bir şekilde işlendiği otomatik ve yazılımsal sistemlerdir cevabı verilir. Buna göre bu sistemlerin en avantajlı olduğu konulardan biri de hızlı olmalarıdır. Bu hız beraberin pratik iş yapma yeteneğini de getirir. Bu şekilde işlenmeye hazır hale gelen verilerle yapılan işlemlerde hata payı da en aza çekilmiş olur. Bu sistemler doğru bir şekilde kullanıldığı zaman, kullanıcılarına, hız, pratiklik, güvenli veri işleme, müşteri çevresinin isteklerine ve ihtiyaçlarına hakim olma, piyasa durumuna ve yeni pazarlara açılmasına fırsat tanıma gibi pek çok olumlu etkiyi de beraberinde getirir. Bu sayede, şirketlerini büyütmek isteyen kişiler, bu sistemlerin faydaları ve özelliklerini kullanarak, bu amaca daha da hızlı bir şekilde ulaşır. Özellikle yeni pazarlara açılma konusunda oldukça fayda sağlayan sistemlerdir. Daha önce girilmemiş pazarlar ve burada bulunan müşteri çevresi hakkındaki verileri doğru bir şekilde analiz ederek, kullanıcılara sunar. Kullanıcılar, bu verilere ve çözüm yolları ışığında, çeşitli satış stratejileri ve pazarlama teknikleri uygular. Bu sayede,risklerden uzak ve hızlı bir şekilde yeni piyasalara adapte olma imkanı doğar. Bu da yüksek miktarlarda üretim ve satış demektir. Bunun sonucunda da şirket büyümesinin hızı normal seviyelerin üstünde olacak şekilde artar. Kalıcı müşteri çevresinin yakalanması açısından da oldukça faydalı sistemlerdir. Çünkü müşterilerin değişen ihtiyaçları karşısında anlık olarak cevap verebilme ve bu ihtiyaçları giderebilme konusunda big data sistemlerinin payı büyüktür. Müşteriler tarafından elde edilen verilerden işe yarayacak kısımları, güvenilir bir şekilde analiz edilerek, şirketlerin stratejik hamleler yapması yolunda kullanılma imkanı sağlanmış olur. Bu avantajlar, şirketlerin büyümesi ve gelişmesi için çok önemli katkılar sağlar. Günümüz teknolojisi ile beraber, akla gelebilecek her iş alanında büyük verilerin yönetimi söz konusu olduğu için bu sistemler, büyük bir hızla yaygınlaşmaktadır. Burada önemli olan husus big data ve hadoop sistemlerinin doğru ve sistematik kullanımıdır. 

Big Data ve Hadoop Sistemlerinin Kullanım Alanları

Big data ve Hadoop kullanım alanları, meslek gruplarının ihtiyaçlarına göre şekillenir ve sayısı da buna bağlı olarak artar. Bu sistemler öncelikli olarak eğitim alanında kullanım alanı bulur. Öğrencilerin, öğrenme süreçlerinin kişisel bir şekilde devam edebilmesi için bu sistemler yardımcı olur. Her bir öğrencinin ihtiyacı olan öğrenim sistemlerini bulmak adına, çeşitli veriler işlenerek, karar verilir. Öğrenci verileri incelenerek, hangi çalışma stillerine yatkın olduğu, hangi davranış biçimlerini gösterdiği ve hangi alanlarda başarılı olduğu gibi soruların da yanıtlarını almak mümkündür. Bu sistemlerin kullanım alanı bulduğu bir diğer iş dalı sağlık alanındadır. Hastanelerde, hastaların tedavileri için kullanılan bu sistemler, hasta hakkındaki geçmişe dair ve şu ana ait bilgilerin öğrenilmesi konusunda faydalı sistemlerdir. Bu bilgilere erişerek, çeşitli tedavi yöntemleri ve ilaçlar uygulanır. Hasta üzerinde olumsuz etki bırakabilecek ya da çeşitli semptomların oluşumuna yol açabilecek tedavi ve ilaçların uygulamasından da kaçınılmış olur. Özellikle bilinci kapalı bir şekilde gelen hastalarda bu sistemlerin kullanımı ile bilgilere erişim çok hızlı bir şekilde gerçekleşir. Bu sistemleri kullanan kişilerden bir diğeri de devlet ve çeşitli yerlerin yöneticiliği görevindeki kişilerdir. Bu sistem sayesinde yöntemleri gereken çok büyük miktarda verileri, kolay ve hızlı bir şekilde yönetme imkanı bulurlar. İnternet üzerinden çalışan, yazılım mühendisi gibi çeşitli meslek gruplarından insanlar da bu sistemler yardımıyla çok hızlı ve pratik bir şekilde veri yönetimi sağlarlar. Bankalar, enerji firmaları, veri kullanarak şirketini büyütmek isteyen kullanıcı ve yöneticiler gibi pek çok çeşitli alanda daha kullanım alanı bulan bu sistemler, veri işleyen bütün iş dalları için gerekli bir hale geldi. 

Big Data ve Hadoop Kullanım Senaryoları

Big data oluşum aşamaları nedir sorusuna; büyük verilerin işlenebilmesi için üretilen ve veri bulma, analiz etme, depolama ve işleme aşamalarını gerçekleştiren sistemler bütünüdür, cevabı verilir. Bu aşamalar gerçekleşirken bazı senaryolar meydana gelir. Bunlardan ilki; ürün geliştirmedir. Ürün geliştirme; büyük veriler kullanılarak, müşteri taleplerine yönelik ürün ya da yazılım geliştirme aşamalarının tamamlanmasıdır. Bu büyük veriler çeşitli modellere bürünerek, bazı senaryolar ortaya koyar. Şirketler de buna göre çalışmalarını sürdürür. Diğer bir senaryo tahmine dayalı bakım senaryosudur. Bu da oluşabilecek fiziki bozuklukların önceden görülerek, buna ilişkin önlem ve çözümler üretilmesine yarayan senaryodur. Bu senaryo sayesinde büyük zararlar edilmekten kurtulma şansı olur. Müşteri deneyimi senaryosu, müşteri memnuniyetini en üst seviyelere çıkarmak amacıyla müşterilere ait verilerin, internet ya da sosyal medya gibi platformlardan alınarak işlenmesi yöntemidir. Bu yöntem sayesinde mutlu ve kalıcı müşteri çevresi edinmek mümkündür. Dolandırıcılık ve uyumluluk senaryosu ise büyük veriyi kullanırken karşı karşıya kalma ihtimali bulunann profesyonel dolandırıcı ekiplerine karşı önlem alınmasını ve güvenliğin en üst düzeyde tutulmasını sağlayan senaryolardır. Büyük verilerin sürekli olarak değişip büyümesine bağlı olarak güvenlik ve uyumluluk sistemleri de aynı gelişimi göstermek zorundadır. Bu sayede güvenli bir şekilde kullanım sağlanır. Big data ve hadoop kullanımı için öngörülen bir diğer senaryo ise makine öğrenimidir. Makineler otomatik olarak üretilmesi yerine çeşitli yazılımlar sayesinde öğrenebilir hale gelir. Diğer bir senaryo ise verimli operasyon senaryosudur. Big data sistemlerinin verimli bir şekilde kullanımıyla beraber, kullanıcılar, müşteri ve diğer çevresel etkenlere ait verilere ulaşıp analiz ederek, bu sistemlerden en üst düzeyde verimi alma amacını taşır. Son senaryo ise yeniliklere öncülük etme senaryosudur. Bu sistemlerin doğru ve etkili kullanımı ile piyasadaki öncü firmalardan biri olmak mümkündür.

Big Data ve Hadoop Çalışma Şekilleri Nelerdir?

Big data ve hadoop sistemleri, firmalara, çeşitli fırsatlar ve yeni iş kapıları açma konusunda avantaj sağlar. Bunu yaparken de bazı adımların oluşumu sağlanır. Öncelikli olarak big data ve hadoop arasındaki fark nedir sorusunun cevabını bulmak gerekir. Big data karmaşık ve işlenemez veri kümelerini ifade ederken, hadoop ise bunu çözmesi ve analiz etmesi gereken sistemdir. Aralarındaki temel fark budur. Bu sistemler birbirleriyle entegre bir şekilde çalışır. Çalışma aşamalarından ilki bu entegrasyon aşamasıdır. Bu aşamada, büyük veriler, birden fazla kaynaktan elde ettiği verileri bir araya getirir. Aynı zamanda bu verileri işler ve formatlar. Diğer bir çalışma aşaması ise yönetim aşamasıdır. Bu aşamada elde edilen verilerin bulut sistemleri ya da fiziki depolama sistemlerinde depolama ve buradan yönetme işlemleri yapılır. Bu sayede veriler güvenli bir şekilde muhafaza edilmiş olur. Verilerin biçimlerini ya da yerlerini değiştirmek tamamen yöneten kişilerin tercihlerine göre şekillenir. Big data ve hadoop sistemlerinin son çalışma adımı ise analiz etme adımıdır. Analiz etme; verilerin analiz edilerek, işe yarayacak olanların işlenmesini sağlayan aşamadır. Bu veri kümeleri farklı yöntemlerle görsel bir şekilde kullanıcılara sunulur. Bu durum da verilerin daha iyi görünmesini sağlar.