Depolama alanının büyüklüğü ne olursa olsun günümüzde bu büyüklüğü doldurmaya yetecek miktarda veri sürekli artan bir hızla oluşmaktadır. Veri miktarı oluşumundaki hızlı artışın temel nedeni ise sosyal ağ etkileşimlerinin büyüyen hacmi, lokasyon duyarlı cihazların artması ve fiziksel dünya hakkında bilgi yakalayan ve ileten "akıllı sensörler"in sayısındaki artış olarak özetlenebilir. Tabi ki bunlara video ve medya kaynakları da eklenebilir.
Bilişim teknolojisindeki hızlı gelişme ile işlemciler ve depolama alanları için giderek düşen birim maliyeti depolanabilir veri miktarının hızla artmasına ve işletmelerin bu verileri kullanmasında bir takım fonksiyonel aksamalarla sonuçlandı.
Depolama alanının büyüklüğü ne olursa olsun günümüzde bu büyüklüğü doldurmaya yetecek miktarda veri sürekli artan bir hızla oluşmaktadır. A'dan B'ye gitmek için izlediğimiz rota ve hatta bir reklam izlemek için yapılan anlık duraksamalar gibi her işlem artık bir noktada kaydedilebilmektedir.
Bu veri dalgası teknoloji çevrelerinde tartışılırken kısaca "büyük veri (big data)" terimi kullanılmaktadır. Fakat bu terim veri hacminin ötesinde; mevcut veri toplama ve analiz paradigmalarınızın ihtiyaçlarınızı karşılamak için başarısız olmaya başladığı noktada işi ele alır. Büyük veri sizin için kullanılabilir teknolojiye bağlı olarak değişir. Örneğin, Google her ay 90 milyardan fazla aramayı desteklemek için yaklaşık 600 petabayt veriyi işler. Fakat bunu güvenilir yapmak için çok özel mimariler ve algoritmalardan yararlanır. Gerçek meydan okuma büyük verinin (big data) tek özelliği değildir, daha karmaşık sorunlar bilgi yönetiminin tüm boyutlarıdır. Veri çeşitliliği, karmaşıklığı, hız ve gerçek zamanlı çalışmak büyüyen sorunlar yaratabilir.
Neden Önemli ?
Veri kısıtlamalarından kaynaklanan mevcut sınırlamaların temizlenmesi ve dış kaynaklardan sağlanan halka açık verinin istismar edilebilirliği ile büyük veri yıkıcı bir güç, geleneksel anlayış ve iş modellerini etkileyen acil bir sorundur. Ancak, büyük veri sadece bir başlangıçtır. Gelecekte "ileri(aşırı) bilgi yönetimi" konuları daha büyük sorunlar yaratacak ama aynı zamanda daha önemli iş fırsatlarının ortaya çıkmasını da sağlayacaktır.
Nasıl Uygulanır ?
Geleneksel veri yönetimi ve analitik teknikler, ne olduğunu anlamak ve "neden" sorusuna cevap vermek için tarihsel veri kümelerini bulup çıkarırlar. Büyük veri; artan hacim, çeşitlilik, hız ve geleneksel teknolojilerin tıkandığı noktadaki veri karmaşıklığı gibi sorunların doğal evrimidir. Bunlar sırasıyla; anlamlı ve erişilebilir bilgi için görselleştirme tekniklerinin yanı sıra veri sınıflandırma ve ontoloji için yeni yaklaşımlardır.
Depolama ve işleme kapasitesi maliyeti düşmeye devam ediyor olsa da; kaynakların her zaman belirli bir kısıt dahilinde genişleyeceği gerçeği ve ekonomik faktörler mutlaka yeni baskılar ekleyecektir. En önemli baskı kaynakları hangi miktarda, hangi süre ile veri depolanacağı ve verilerin gelecekteki değeri hakkında önceliklendirmeler yapmak olarak görülmektedir.
Bilgi, veri ve sistem mimarları ve CIO'lar büyük veri çerçevesindeki konularda göz ardı etmemeleri gereken olası önemli sorunlarla karşı karşıyadırlar. Yeni teknolojiler ve uygulamalar ortaya çıkmaya devam etmektedir ve bunların potansiyel değerini anlamak için iyi araştırılmaları gerekir. En önemlisi BT liderleri yalnız mevcut sorunlar üzerine odaklanmış olmamalıdırlar. Aynı derecede, erişimi etkinleştirme, yeterlilik ve güvenlik alanları da dahil olmak üzere hız, çeşitlilik ve karmaşıklık gibi diğer unsurları da dikkate almak zorundadırlar. Daha iyi, daha hızlı ve daha bilinçli kararlara yol açmadıkça bilgiye erişim anlamsızdır.
Kaynak: Gartner - Kurumsal Teknolojiler Özel Araştırma
Bu Yazıyı Okuyanlar, Bunları da Okudu:
Video Analiz Nedir? Uygulamalar ve Analiz Türleri
BYOD nedir? BT Yöneticileri Neler Bilmeli?
Neden Bulut Bilişim?
