Dijitalleşmenin hızla yayılmasıyla birlikte her gün milyarlarca veri üretiliyor. Sosyal medyadan e-ticarete, sensörlerden CRM sistemlerine kadar her alanda oluşan bu veriler, artık “büyük veri” (Big Data) kavramı altında toplanıyor. Peki, büyük veri nedir? Şirketler bu devasa veri havuzundan nasıl faydalanabilir?
Büyük Veri (Big Data) Tanımı ve Temel Özellikleri
Büyük veri, geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar büyük, hızlı ve çeşitli veri kümelerini ifade eder.
5V kuralıyla tanımlanır:
Özellik | Açıklama | Örnek |
---|---|---|
Volume (Hacim) | Terabaytlardan petabaytlara veri | TikTok’ta günde 1TB yeni veri |
Velocity (Hız) | Gerçek zamanlı veri akışı | IoT sensörlerinden saniyede 10.000 okuma |
Variety (Çeşitlilik) | Yapılandırılmış/yapılandırılmamış veri | Sosyal medya gönderileri, log dosyaları |
Veracity (Doğruluk) | Veri kalitesi ve güvenilirlik | Sahte Yorum Filtreleme |
Value (Değer) | İş kararlarına dönüştürülebilirlik | Müşteri davranışı tahmini |
Kişiselleştirilmiş pazarlama: Amazon’un öneri sistemi (%35 daha fazla satış)
Stok optimizasyonu: RFID ve satış verileriyle gerçek zamanlı envanter yönetimi
Dinamik fiyatlandırma: Uber’ın talebe göre ücret artırım algoritması
Sahtekarlık tespiti: Mastercard’ın AI destekli sistemleri (%40 daha az dolandırıcılık)
Kredi skorlama: Alternatif verilerle (sosyal medya aktivitesi) risk analizi
Algoritmik trading: Milisaniyeler içinde piyasa hareketlerini analiz
Hastalık tahmini: IBM Watson’ın kanser teşhisinde %90 doğruluk
Genomik analiz: Kişiselleştirilmiş ilaç geliştirme
Hastane operasyonları: Yoğun bakım yatak doluluk optimizasyonu
Tahmine dayalı bakım: Sensör verileriyle ekipman arızalarını önceden bildirme
Tedarik zinciri optimizasyonu: Tesla’nın çip krizi yönetimi
Otonom robotlar: Amazon depolarında günde 1 milyon paket işleme
Trafik yönetimi: İstanbul’daki akıllı sinyalizasyon sistemleri
Enerji optimizasyonu: Amsterdam’da LED aydınlatma ile %60 tasarruf
Atık yönetimi: Sensörlü çöp konteynerleriyle toplama rotası optimizasyonu
Maliyet Optimizasyonu
Veri merkezi enerji tüketiminde %30 tasarruf (Google’ın AI soğutma sistemi)
Rekabet Avantajı
Netflix’in içerik öneri sistemiyle %75 izlenme oranı artışı
Yeni Gelir Modelleri
Tesla’nın araç verilerini sigorta şirketlerine satışı
Müşteri Deneyimi İyileştirme
Starbucks’ın mobil uygulama davranışlarına göre kişiselleştirilmiş kampanyalar
Risk Yönetimi
Lloyds Bank’ın makroekonomik verilerle kredi riski modellemesi
Operasyonel Verimlilik
FedEx’in rota optimizasyonuyla yılda 50 milyon galon yakıt tasarrufu
Yenilikçi Ürün Geliştirme
Nike’ın giyilebilir cihaz verileriyle yeni ayakkabı tasarımları
- Hadoop (Dağıtık dosya sistemi) - Spark (Gerçek zamanlı analiz) - Kafka (Veri akış yönetimi)
- AWS EMR (Elastic MapReduce) - Google BigQuery - Azure Synapse Analytics
- Tableau - Power BI - Qlik Sense
Genel kabul: Geleneksel veritabanlarının işleyemeyeceği boyut (genellikle 1TB+). Ancak asıl kriter veri çeşitliliği ve analitik karmaşıklık.
Fortune 500 şirketlerinin %97’si (Walmart, Amazon, Tesla), Türkiye’de Trendyol, Getir, Hepsiburada.
KOBİ’ler için yıllık $50.000-$500.000, kurumsal şirketlerde $1M+. Bulut çözümleriyle başlangıç maliyetleri düşürülebilir.
Veri bilimci: Analiz ve modelleme
Büyük veri mühendisi: Altyapı ve pipeline
KVKK ve GDPR uyumluluğu şart. Veri lokalizasyonu için BTK ve TÜBİTAK kriterleri dikkate alınmalı.
Adres: Esentepe Mah.
Kore Şehitleri Cad. No:38/7
Şişli/İstanbul
Tel: +90 212 217 35 35
Fax: +90 212 283 10 11
info@karyabt.com