Büyük Veri Araçlarından Nasıl Yararlanılır?

Buradasınız

Büyük Veri Araçlarından Nasıl Yararlanılır?

Modern Gerçekler Serisi - 4. Bölüm: Kuruluşlar Büyük Veri Araçlarından Nasıl Yararlanır?

 
Çeşitli teknolojik gelişmelerin yaşandığı ve teknoloji kullanımının hızlı evrimleştiği bir çağda yaşamak 21. yüzyıl insanına inanılmaz bir güç kattı. Giderek daha da artan gereksinimler birçok bilim insanına mükemmel bir ilham kaynağı oldu. Dolayısıyla teknoloji günlük hayatımızın içine girdi.

Modern Gerçekler Serisinin 4. bölümünde büyük veri ve kuruluşlar arasındaki ilişkiyi ele alacağız. Büyük veri, karar alma sürecinde nasıl kullanılır? Kuruluşlar büyük veriyi nasıl yönetir ve hangi büyük veri araçlarının kullanılacağına nasıl karar verir? Süreçlerini büyük veri ile uyumlu hale getirirken zorluklarla karşılıyorlar mı? “Açık kaynak araçlar” ile “ticari araçlar” arasındaki ana farklar nelerdir?

Karar Alama Aşamasında Büyük Veri

Büyük verinin etkin şekilde kullanıldığı alanlardan biri, karar alma süreçleridir. Karar alma süreci kolay ya da yüzeysel olmayıp, ilgili kriterler doğrultusunda en uygun alternatifi seçmek adına karar alma kriterlerinin belirlenmesi hususuna ciddi şekilde odaklanmayı gerektirir. Karar alma aşamasında büyük veriden yararlanmanın iki ana süreci, veri yönetimi ve veri analitiği olarak kategorize edilebilir.

Veri yönetimi; verilerin yönetilmesi ile ilgili tüm disiplinleri derleme, idare, entegrasyon, güvenlik ve depolama işlemleri üzerinden bir araya getirir. Böylece ilgili veriler veri yönetimi üzerinden veri analizi süreçleri için hazır hale getirilir. Bu nedenle, veri analitiği terimleri, değerli sonuçlar elde etmek için sağladıkları bilgiler hakkında sonuca varmak üzere veri kümelerinin incelenmesini ifade eder. Söz konusu süreç; ham verileri anlam kazandıran veri modelleme, analizi ve yorumlama işlemleri ile ilgilidir. Bu doğrultuda veri yönetimi; dağıtımlı dosya sistemi, küme yönetimi, veri saklama, yönetim, güvenlik ve veri entegrasyonu olarak sınıflandırılır. Benzer olarak veri analizi; veri işleme ve programlama, görselleştirme ve veri ön işleme bileşenleri olarak sınıflandırılır. Apache Hadoop, Cloudera, Cassandra, MongoDB, Apache Storm ve Apache Spark en yaygın kullanılan büyük veri araçları arasında yer alır.  

Kuruluşların Seçim Kriterleri

Günümüzde kuruluşlar verileri etkin şekilde saklama ve yönetme konularında güçlük yaşıyor. Hatta bazı kuruluşlar, verileri saklayıp saklamama ve saklanacaksa hangi verilerin nasıl saklanacağı konusunda yeterli bilgiye sahip değil. Kuruluşlar ayrıca, sürekli olarak gelişmeye tabi, mevcut ve yeni açık kaynak büyük veri araçlarının gelişimini yönetme ve takip etme konusunda kapsamlı bir yapı oluşturmada zorluk yaşıyor. Ayrıca, açık kaynak büyük veri araçları popüler hale geldi ve bu araçların avantajları ve dezavantajlarını araştırmak büyük önem arz ediyor. Dolayısıyla, mevcut açık kaynak büyük veri araçları yönetimsel ve teknik kararları anlamak için kullanılır. Açık kaynak kodu kendimizi geliştirmemize imkan tanır ve ücretsiz mevcut bilgi birikimi sayesinde araçları istediğimiz şekilde düzenleyebiliriz. Düşük maliyet veya ücretsiz edinim nedeniyle bu, birçok aracın aynı anda birlikte kullanılmasını sağlar ve heterojen bir platform sunar. Tüm bu konulara dayanarak, kuruluşlar, gelişmelere ayak uydurmak adına ticari araçlar yerine açık kaynak araçlara yönlendiriliyor.

Hangi yapısal bileşenin seçileceğine karar verirken dikkat edilmesi gereken en önemli şey bu araçların kullanımıdır. Bu sorunu çözmek için veri akışına dayalı görsel programlama modelleri ortaya çıktı. Teknik ve alana özgü zorluklardan farklı olarak, şirkete özgü küçük çaplı sorunlar da ortaya çıkıyor. Seçim yaparken teknik ve yönetimsel becerileri birlikte uygulamak da önem arz ediyor. Bu nedenle her bir kuruluşun kendi sistemini diğerlerinden daha iyi tanıdığı düşünüldüğünde seçim sırasında; kuruluşun özellikleri, vizyonu ve hedefleri ciddi şekilde ele alınmalıdır. Zaman gereksinimi, veri boyutu, platform bağımsızlığı, veri saklama modeli ve benzeri unsurlar ana kriterler arasında yer alabilir.

Kuruluşlar Veri Yönetiminde Neden Zorluk Yaşar?

Kuruluşlar, aracın teknik özellikleri ve kuruluş iş stratejisi ve faaliyet alanı göz önünde bulundurulduğunda, ihtiyaçlarına en uygun aracı seçmekte zorluk yaşıyor. Ayrıca, belirli bir alanda uzman olup, araçlardan faydalanma konusunda bilgi sahibi olmayan kişiler de bulunuyor. Bu nedenle yöneticiler, araçlardan elde edilen çıktıları nasıl işleyeceği konusunda çekincelere sahip olabiliyor. Buna ek olarak, kuruluşun gelişmelere ayak uyduramaması, orta seviyedeki yönetim kadrosunun adaptasyon sorunu, konuyu kapsamlı şekilde idrak edememe veya yeterli işletme direncinin bulunmaması da çeşitli zorluklara neden olabilir.

Açık Kaynak Araç ile Ticari Araç Karşılaştırması

Gerek açık kaynak araçların gerekse ticari araçların kendisine özgü sorunları bulunmaktadır ve uygulandıkları koşullara bağlı olarak ilgili dezavantajları ile birlikte faydalar sunarlar. Karşılaştırma sürecinin başında en önemli faktör kaynak kod teknik özellikleridir. Kaynak kod, ticari araçlarda korunurken, açık kaynak araçlarda kamunun kullanımına açık tutulur. Açık kaynak araçlar için herhangi bir ücret ödemezsiniz, fakat ticari araçlarda belirli bir bütçe ayırmanız gerekir. Açık kaynak araçlar gönüllü küçük ölçekli şirketler tarafından kullanılırken, ticari açarlar daha çok büyük ticari şirketler için kullanışlıdır.

Açık kaynak araçlar; bağışlar, destek ve yazılımda özel değişiklikler yapılması gibi unsurlar aracılığıyla mali olarak desteklenir. Bununla birlikte, yazılım satışları, uygulamalar ve formatlar ticari araçlara mali destek sunar. Açık kaynak araçlarda herhangi bir taahhüt sağlanmaz iken, sürekli destek ve geliştirme hizmetleri ticari araçlarda büyük önem arz eder. Açık kaynak araçları esneklik sunar, sorunları çözme adına çeşitli yöntemler sağlar. Açık kaynak araçların bir diğer mükemmel özelliliği ise hız faktörüdür. En önemlisi, açık kaynak araçlar geleceği şekillendirir. Web, mobil ve bulut çözümleri önemli ölçüde gelişiyor ve veri ile analitik çözümler yalnızca açık kaynak araçlarda mevcut. Karar alma ve süreç optimizasyonu faaliyetlerinde, sadece büyük veri çalışma aracı değil, aynı zamanda hedeflere zamanında ulaşmak için en hızlı araç da gereklidir. Mevcut ve yeni araçlar ideal sürede çalışacak şekilde geliştirilmeye başlandı. Bazı sistemlerde araç performansı değerlendirilirken kalite, etkinlik, gecikme ve sıfır veri kaybı faktörleri büyük önem arz ediyor.

Özetlemek gerekirse:

Elimizdeki veri miktarı her geçen gün katlanarak artıyor. “Katlanarak” diyorum çünkü geçmişte sahip olduğumuz veri miktarı son birkaç yılın veri miktarına eşdeğer olacak, bu da verilerin artarak büyüdüğü anlamına geliyor. Dolayısıyla kişilerin yanı sıra, kuruluşların da verilerini nasıl yöneteceğini öğrenmesi gerekiyor. Veri yönetimi artık kuruluşların kaderinin belirlenmesinde büyük önem arz ediyor. Sonuç olarak kuruluşların, hangi büyük veri araçlarının kuruluş hedeflerine daha uygun olduğunu en kısa sürede belirlemesi gerekiyor.

Şimdilik bu kadar. Sonraki yazılarda görüşmek üzere :)

“Bir şeyi basit olarak anlatamıyorsanız, konuyu tam olarak anlamamışsınız demektir.” (“If you can't explain it simply, you don't know it well enough.”)
Albert Einstein

 
Bu yazıyı okuyanlar, bunları da okudu;
Büyük Veri Hakkında Bilmeniz Gereken 7 İpucu
Nesnelerin İnterneti(IoT) ve Sensör Uygulamaları
2021'in En Popüler 10 Programlama Dili

Yazar: Özge Köktürk

BENZER YAZILAR