Büyük Veri Nedir? En Popüler 10 Büyük Veri Aracı

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, hızlı bir şekilde üretilen ve toplanan, geleneksel veri işleme araçlarını kullanarak işlenmesini zorlaştıran büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ifade eder. Bu büyük veri kümeleri, sosyal medya, sensör verileri ve işlem kayıtları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir. Veriler, öngörüleri ortaya çıkarmak ve daha iyi kararlar almak için analiz edilir.

Büyük veriler genellikle, kabul edilebilir bir geçen süre içinde verileri yakalamak, düzenlemek, yönetmek ve işlemek için yaygın olarak kullanılan yazılım araçlarının yeteneğinin ötesinde boyutlara sahip veri kümelerini içerir. Büyük veri "boyutu" sürekli hareket eden bir hedeftir, şu andan itibaren bir veri kümesi birkaç düzine terabayttan birçok petabayt veriye kadar değişiyorsa büyük veri olarak kabul edilir. Büyük verinin üç ana özelliği hacim, hız ve çeşitliliktir.

Hacim, petabayt veya eksabayt cinsinden olabilen üretilen veri miktarını ifade eder. Bu veriler sosyal medya, sensör verileri, işlem kayıtları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir ve yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.

Hız, verilerin üretildiği ve işlenmesi gereken hızı ifade eder. Bu veriler gerçek zamanlı olarak oluşturulur ve faydalı olması için hızlı bir şekilde analiz edilmesi ve işlenmesi gerekir.

Çeşitlilik, metin, resim, ses ve video gibi oluşturulan farklı veri türlerini ifade eder. Bu veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir ve işlenmesi ve analiz edilmesi için özel araçlar ve teknikler gerektirir.

Büyük veriler, içgörü elde etmek ve daha iyi kararlar almak için finans, sağlık, perakende ve ulaşım gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi gelişmiş analitikler, genellikle gizli kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için büyük verileri analiz etmek için kullanılır.

Bazı büyük veri örnekleri

1. Tweet'ler, Facebook gönderileri ve Instagram fotoğrafları gibi tüketici duyguları ve davranışları hakkında bilgi sağlayabilen sosyal medya verileri .
2. Ekipmanın performansına ve ortamın durumuna ilişkin öngörüler sağlayabilen IoT cihazlarından toplanan veriler gibi sensör verileri .
3. Hisse senedi fiyatları ve işlem hacimleri gibi, piyasa eğilimleri ve yatırım fırsatları hakkında bilgi sağlayabilen finansal veriler .
4. Elektronik tıbbi kayıtlar ve genomik veriler gibi hasta sağlığına ilişkin öngörüler sağlayabilen ve yeni tedavilerin geliştirilmesine yardımcı olabilen sağlık verileri.
5. Satış verileri ve müşteri satın alma geçmişi gibi, tüketicinin satın alma davranışına ilişkin içgörü sağlayabilen ve envanter yönetimine yardımcı olabilen perakende verileri.
6. Araçlardan alınan GPS verileri ve trafik verileri gibi trafik modelleri hakkında bilgi sağlayabilen ve rota optimizasyonuna yardımcı olan ulaşım verileri .
7. Kullanıcı davranışı hakkında bilgi sağlayabilen ve web sitesi optimizasyonuna yardımcı olabilen web sunucularından gelen verileri günlüğe kaydedin.
8. Hastalığa genetik yatkınlık hakkında bilgi sağlayabilen ve kişiselleştirilmiş tıbba yardımcı olabilen genomik veriler .

Bunlar, günümüzde üretilen ve toplanan birçok büyük veri kaynağından yalnızca birkaç örnektir. Büyük verilerden elde edilebilecek içgörüler, verimliliği artırmak, operasyonları optimize etmek ve iş büyümesini desteklemek için kullanılabilir.

Büyük Veri Türleri

1. Yapılandırılmış veri : Bu tür veriler, ilişkisel veritabanı gibi belirli bir biçimde düzenlenir. Yapılandırılmış verilere örnek olarak finansal işlemler, müşteri kayıtları ve sensör verileri verilebilir.
2. Yarı yapılandırılmış veriler : Bu tür verilerin bir yapısı vardır, ancak yapılandırılmış veriler kadar değildir. Yarı yapılandırılmış verilere örnek olarak e-posta, sosyal medya gönderileri ve günlük dosyaları verilebilir.
3. Yapılandırılmamış veriler : Bu tür verilerin önceden tanımlanmış bir yapısı yoktur ve metin, resim, ses ve video gibi çeşitli biçimlerde gelebilir. Yapılandırılmamış verilere örnek olarak resimler, videolar, ses ve metin belgeleri verilebilir.
4. Akış verileri : Bu tür veriler gerçek zamanlı olarak üretilir ve işlenir ve işlenmesi ve analiz edilmesi için özel araçlar ve teknikler gerektirir. Akış verilerine örnek olarak sosyal medya verileri, sensör verileri ve finansal piyasa verileri verilebilir.
5. Karanlık veriler : Bu tür veriler, bir kuruluşun topladığı, işlediği ve depoladığı ancak asla kullanmadığı verilerdir. Karanlık veriler yapılandırılmamış olabilir ve e-postalar, sosyal medya gönderileri ve günlük dosyaları gibi çeşitli biçimlerde bulunabilir.
6. Kamu Verileri : Bu tür veriler, verileri kamuya açık hale getiren devlet kuruluşları, araştırma kurumları ve diğer kuruluşlar tarafından oluşturulur. Kamu verileri araştırma için ve kamu hizmetlerini iyileştirmek için kullanılabilir.

Bu tür verilerin her birinin kendine özgü özellikleri vardır ve işlenmesi ve analiz edilmesi için farklı araç ve teknikler gerektirir. Farklı büyük veri türlerini anlamak, kuruluşların verilerini nasıl yönetecekleri, depolayacakları ve analiz edecekleri konusunda daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilir.

Büyük Verinin Avantajları

Büyük veri işlemenin aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajları vardır:

1. İyileştirilmiş karar alma : Kuruluşlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek, geleneksel yöntemlerle görülemeyecek içgörüleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir. Bu, daha iyi karar verme ve stratejik planlamaya yol açabilir.
2. Artan verimlilik : Büyük veri işleme, kuruluşların verimsizlikleri belirlemesine ve operasyonları optimize etmesine yardımcı olabilir. Örneğin, envanter yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu ve dolandırıcılığı belirleme ve önleme konusunda yardımcı olabilir.
3. Yeni ürün geliştirme : Büyük veriler, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için kullanılabilecek tüketici davranışlarına ilişkin içgörüler elde etmek için kullanılabilir.
4. Kişiselleştirme : Büyük veriler, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve ürün ve hizmetler için öneriler gibi müşteriler için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için kullanılabilir.
5. Maliyet tasarrufu : Büyük veri işleme, verimsizlikleri belirleyerek ve operasyonları optimize ederek kuruluşların paradan tasarruf etmesine yardımcı olabilir.
6. Dolandırıcılık tespiti : Büyük veriler, kredi kartı dolandırıcılığı veya sigorta talepleri dolandırıcılığı gibi dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılabilir.
7. Kestirimci Bakım : Büyük veriler, ekipmanın ne zaman arızalanacağını tahmin etmek için kullanılabilir, bu da kuruluşların bakım planlaması yapmasına, aksama süresini azaltmasına ve verimliliği artırmasına olanak tanır.
8. Tahmine dayalı modelleme : Büyük veriler, kuruluşların satışlar, müşteri davranışları ve daha fazlası gibi gelecekteki olaylar hakkında tahminler yapmasına yardımcı olabilecek tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılabilir.

Genel olarak, büyük veri işleme, kuruluşlara değerli içgörüler sağlayabilir ve daha iyi kararlar almalarına, verimliliği artırmalarına ve büyümeyi artırmalarına yardımcı olabilir.

En iyi Büyük Veri araçları ve yazılımları

#1 Apache Hadoop'u

Apache Hadoop, kullanımı kolay bir programlama arabirimi kullanarak büyük veri kümelerinin birden çok bilgisayar kümesine dağıtılmasını sağlayan açık kaynaklı bir yazılımdır.

• Özellikler:
  • Büyük veri kümelerinin dağıtılmış depolanması ve işlenmesi
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Veriler düğümler arasında çoğaltıldığından hata toleransı
  • Çok çeşitli veri formatları ve depolama sistemleri için destek
  • Yüksek veri çıkışı
  • Apache Spark ve Apache Hive gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon

Apache Hadoop Web Sitesi

#2 Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark, büyük veri kümelerini hızla işleyebilen açık kaynaklı, dağıtılmış bir bilgi işlem sistemidir.

• Özellikler:
  • Hızlı analiz için bellek içi veri işleme
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği.
  • SQL, akış ve makine öğrenimi desteği
  • Apache Hadoop ve Apache Kafka gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon
  • Bir kümede veya tek bir makinede çalışabilir
  • Java, Python ve Scala için üst düzey API'ler

Apache Kıvılcım Web Sitesi

#3 Apaçi Kafkası

Apache Kafka, yüksek hacimli, yüksek verimli ve düşük gecikmeli veri akışlarını işleyebilen açık kaynaklı, dağıtılmış bir olay akış platformudur.

• Özellikler:
  • Yüksek verimli, hataya dayanıklı veri akışı
  • Gerçek zamanlı veri işleme desteği
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Çok çeşitli veri formatları ve depolama sistemleri için destek
  • Apache Storm ve Apache Hadoop gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon

Apache Kafka Web Sitesi

#4 Esnek arama

Elasticsearch, tam metin arama, performans analizi ve günlüğe kaydetme için kullanılabilen, Lucene kitaplığına dayalı bir arama motorudur.

• Özellikler:
  • Gerçek zamanlı arama ve analitik
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği.
  • Yönlü arama ve jeo-uzamsal arama dahil olmak üzere gelişmiş arama işlevi
  • Logstash ve Kibana gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon

Elasticsearch Web Sitesi

#5 Tablo

Tableau, çok çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilen ve etkileşimli görselleştirmeler ve panolar oluşturabilen bir iş zekası ve veri görselleştirme yazılımıdır.

• Özellikler:
  • Görselleştirmeler oluşturmak için sürükle ve bırak arabirimi
  • Büyük veri platformları da dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynakları için destek
  • Görselleştirmeleri ve panoları paylaşma yeteneği gibi etkileşim ve işbirliği özellikleri
  • Tahmin ve istatistiksel modelleme gibi gelişmiş analitik
  • R ve Python gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon

Tablo Web Sitesi

#6 Apaçi Fırtınası

Apache Storm, veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyebilen gerçek zamanlı, dağıtılmış bir bilgi işlem sistemidir.

• Özellikler:
  • Gerçek zamanlı veri işleme
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği.
  • Java, Python ve Ruby dahil olmak üzere birden çok programlama dili desteği
  • Apache Kafka ve Apache Hadoop gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon

Apache Fırtına Web Sitesi

Sayfa #7

Cloudera, büyük veri yönetimi ve analizi için ek araçlar ve hizmetler içeren bir Apache Hadoop dağıtımıdır.

• Özellikler:
  • Büyük veri kümelerinin dağıtılmış depolanması ve işlenmesi
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği.
  • Makine öğrenimi ve SQL gibi gelişmiş analitik
  • Apache Spark ve Apache Kafka gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon
  • Hem açık kaynak hem de kurumsal sürümler olarak mevcuttur

Web Sitesi

#8 MongoDB

MongoDB, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleyebilen, belge yönelimli bir NoSQL veritabanıdır.

• Özellikler:
  • JSON benzeri belgeler için destek
  • Yatay ölçeklendirme desteği
  • Zengin sorgu dili desteği
  • Gerçek zamanlı analitik desteği
  • Apache Spark ve Apache Hadoop gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon
  • Hem açık kaynak hem de kurumsal sürümler olarak mevcuttur

MongoDB Web Sitesi

#9 Databricks

Databricks, veri mühendisliği, makine öğrenimi ve analitik için bulut tabanlı bir platformdur.

• Özellikler:
  • Apache Spark için destek
  • Sistem yeni düğümler eklenerek kolayca genişletilebildiği için ölçeklenebilirlik
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği
  • Makine öğrenimi ve SQL gibi gelişmiş analitik
  • Apache Kafka ve Elasticsearch gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon
  • Hem açık kaynak hem de kurumsal sürümler olarak mevcuttur

Databricks Web Sitesi

#10 Yetenek

Talend, çeşitli kaynaklardan gelen büyük verilerin entegrasyonuna ve yönetimine izin veren bir büyük veri entegrasyon aracıdır.

• Özellikler:
  • Çeşitli veri formatlarını ve depolama sistemlerini yönetme yeteneği
  • Java, Python ve Ruby dahil olmak üzere birden çok programlama dili desteği
  • Gerçek zamanlı veri işleme desteği
  • Veri kalitesi ve veri yönetişimi için destek
  • Apache Hadoop, Apache Spark ve MongoDB gibi diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon
  • Hem açık kaynak hem de kurumsal sürümler olarak mevcuttur

Yetenek Web Sitesi

Bunlar şu anda mevcut olan en popüler büyük veri araçlarından ve yazılımlarından bazılarıdır, ancak başka birçok seçenek de vardır. Bu araçların birçoğunun özel kullanım durumları olduğunu ve iş için doğru aracı seçmenin önemli olduğunu belirtmekte fayda var.