Big data, internet kullanıcılarının, internet üzerinde yaptıkları tüm gezintilerin, log dosyaları gibi muhtelif kaynakları kullanmak suretiyle temin edilerek, kayıt altına alınması ve bu bilgilerin,şirketler, kurumlar, kuruluşlar için işlenip anlamlı veriler haline getirilmesi sonucunda, ortaya çıkan veri yığınına verilen isimdir.
Big datanın çeşitli aşamaları vardır. Bu aşamalar temelde üçe ayrılır: Veriyi aktarma, veriyi işleme ve veriyi yorumlama.
Neden Yapılıyor?
İnternet kullanıcıları, internet üzerinde yaptıkları gezintiler sırasında, bu gezintiye dair tüm izleri yok ettiklerini düşünseler bile, arkalarında mutlaka iz bırakırlar. Yakın zamana kadar, kişinin herhangi bir düşmanı yoksa, kimsenin işine yaramayacağı düşünülen bu verilerin, birilerini zengin edebileceği ve birilerinin herhangi bir konuyla ilgili herhangi bir algıyı kendi lehine yönetebileceği keşfedildiğinden beri ‘bilgi çöplüğü’ kavramı yerini big data kavramına bıraktı. Pek çok şirket muhtelif yazılımlarla internet kullanıcılarından kalan ve anlamlı görünmeyen bilgileri işleyip yorumlayarak, çeşitli istatistiklere ulaşıyor. Bu istatistikler sayesinde, tüketicinin ihtiyaçlarını, eğilimlerini, düşünme şeklini daha iyi kavrayıp, kavradıkları doğrultusunda bir reklam stratejisi geliştiriyor. Olası bir yatırımın kazançlı olup olmayacağına dair çıkartımlarda bulunup, pazarda ne şekilde konumlanması gerektiğine dair doğru analizler yapabiliyor.
İnternet Kullanıcılarını Nasıl Etkiliyor?
Big data, internet kullanıcılarına, kişisel olarak zararı dokunabilecek bir olgu olmasa da büyük resme bakıldığında, bazı açılardan büyük bir hak ihlali şeklinde de yorumlanabilir. Bununla birlikte big data, internet kullanıcılarının, aradıkları bir hizmete, bir ürüne ya da bir bilgiye daha kolay ulaşabilmesi için de olanak sağlıyor. Arama motorlarının otomatik tamamlayıcıları big datanın eseridir.
Big Datanın Bileşenleri
Big datanın, şirket kullanımlarında, beş bileşeni vardır. Bu bileşenler şunlardır:
Çeşitlilik: Pek çok farklı kaynaktan ve kullanıcıdan gelen bilgiler birbirleriyle örtüşmemekte ve anlamlı bir bütün oluşturmamaktadır. Bu bilgilerden anlamlı bir bütün oluşturularak, veriye dönüştürülebilecek bilgilerin üretilir.
Hız: Big data her geçen gün daha fazla büyümektedir. Bilgi üretimi arttıkça sağlıklı bir işleme süreci için hız kaçınılmaz bir gereklilik olur.
Veri Büyüklüğü: Kayıt altına alınması gereken veri miktarı büyük olunca kaydedilecek ortamın da büyük olması gibi bir zorunluluk ortaya çıkar.
Doğrulama: Yüksek miktarda bilgi söz konusu olduğunda, anlamlı bir veri elde edebilmek için hangi bilginin doğru hangisinin yanlış olduğunun kontrolünün sağlanması zorunlu bir hal alır.
Değer: İşlenen ve yorumlanan verinin, şirket için artı değer kazandırması hedeflenir.
