Veri Analitiğinde Trendler ve Yeni Teknolojiler

Veri o kadar büyüdü ki artık “büyük veri” demeye gerek kalmadı, sadece “veri” demek yeterli hale geldi. IDC verilerine göre 2013’te dünya genelince 4,5 zetabayt veri üretildi, 2020’de üretilecek verinin bunun yaklaşık 10x katı olacağı ve bir 5 daha sonra 2025’te ise 40x katına ulaşacağı tahmin ediliyor.

154

Geçtiğimiz yıllarda özellikle akıllı telefonlar gibi mobil cihazlar ve elektronik ticaret sayesinde üretilen veri arttı. Yakın gelecekte ise nesnelerin interneti ve onun doğal bir uzantısı olan “edge computing” veri artışına en büyük katkısı olacakların başında gelecekler.

Piyasadaki rakiplere karşı bir avantaj yakalamak için veriyi etkin ve hızlı bir şekilde analiz etmek eskisinden çok daha önemli hale geldi. Mesela seramik üreten bir firma farklı pazarlarda en uygun fiyatı belirleyebilmek için veri analitiği kullanmak durumunda, bankalar sahtekarlık girişimlerini gerçek zamanlı anlamak ve engelleyebilmek için veri analitiği kullanmak zorunda, havacılık sektöründe ise en etkin uçuş rotalarını hesaplayabilmek için yine analitik kullanımı kaçınılmaz.

Bu örnekleri kolayca çoğaltmak mümkün. Yaygın olarak kullanılan veri analiz türü “tanımlayıcı analiz” denilen yani bir şey olduktan sonra onun analizini yapmaya yönelik analiz türü. Bunun bir adım ötesi “tahmine dayalı” analiz olarak adlandırılan, daha olmadan önce ne olacağını görmeye yönelik analiz yapmak. Tahmine dayalı analiz sayesinde doğru yolda olup olmadığını görmek, duvara çarpmadan önce olası önlemleri almak mümkün.

İnsanoğlunun veri analitiğinden beklentisinin sınırı yok, tek limit veri analitiği yapmak için kullanılan teknoloji. Geleneksel yaklaşımda veriler bir veri tabanında saklanır, bu veriler üzerinde analiz yapılmak istendiğinde veri tabanının performansını etkilememek için bu veriler daha hızlı analiz yapmaya imkan sağlayan başka bir sisteme aktarılır. In-memory computing yaklaşımında ise tüm veri tabanı sistemin belleğinde tutulur ve analiz ihtiyacı olduğunda, başka bir yere almaya gerek kalmadan ve sistem performansını etkilemeden aynı sistem üzerinde analiz yapılır. Bunun dezavantajı belleğin en pahalı bilgisayar bileşeni olması. Non-Volatile Memory ise bellekten (DRAM) sadece biraz daha yavaş ancak fiyat olarak da çok daha ucuz bir teknoloji olması ile dikkat çekiyor, üstelik güç kesildiğinde bile sanki disk gibi üzerindeki verileri saklamaya devam ediyor. Non-Volatile Memory üzerinde çalışan veri tabanları üzerinde akademik çalışmalar yapan araştırmacılar var. Bu veri tabanları yaygınlaşınca gerçek zamanlı veri analitiğini hesaplı bir şekilde yapmak mümkün hale gelecek ve bunu etkin bir şekilde kullananlar süper bir rekabet avantajı yakalayacak.

Veri analitiğini hızlı ve hesaplı bir şekilde yapmak için bir başka teknolojik yaklaşım ise analitik işini bilgisayarların içerisindeki işlemci seviyesinde yaptırmak. Sisense isimli İsrail kökenli bir firma bu konuda yaptığı çalışmalarda güncel Intel x86 işlemcilerle kıyaslandığında %300 seviyesinde performans artışı yakaladığını iddia ediyor. Sisense yaptığı çalışmalarla geçenlerde saygın bir inovasyon ödülünün de sahibi oldu.

Gelecekte “müşteri davranış analitiği” sayesinde doğru ürün, doğru müşteriye, doğru zamanda, sorunsuz bir şekilde ulaştırılabilecek. “Kuralcı Analitik” sayesinde sağlık alanında hastaya özel olarak hazırlanmış ilaçların hazırlanabilmesi mümkün olacak, böylece hastalar birden çok ilacı kombine etmeden, kendi biyo-kimyalarına en uygun ilacı alabilecek.

 

Yorum yaz

Email adresiniz yayınlanmayacaktır.