Big Data
Her etkileşim bir veri yaratır. Özellikle hayatımızın her alanının dijital olmasıyla birlikte, dijital ortamda gerçekleşen her etkileşim belirlenebilmekte ve veri olarak saklanabilmektedir. Big data, bu etkileşimin saklanarak, işlenebilir hale gelmesi ile adından sıkça söz edilmeye başlanan bir kavram olmuştur. Farklı kaynaklardan elde edilen düzensiz, geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar büyük ve karmaşık verilerin toplanması, anlamlı hale dönüştürülmesi, saklanması, farklı değerlendirmeler için işlenmesi ve analiz edilmesi işlemleri big data çalışmaları olarak isimlendirilmektedir. Big data çalışmaları ile geleneksel yöntemlerle ölçülemeyen ve analiz edilemeyen etkileşimlerin büyük çoğunluğu hali hazırda veri olarak değerlendirmeye başlanmıştır.
Big data kavram olarak eski olsa da “Big Data” isimlendirmesiyle ve günümüzde kullanılan anlamıyla ilk kez 2011 yılında McKinsey tarafından yapılan bir araştırmada; klasik veri tabanı yazılımlarının yetersiz kalacağı verileri toplayan, saklayan, işleyen, yöneten ve analiz eden araçları tanımlamak için kullanılmıştır. Big data kavramı ile sadece veri büyüklüğüne değil aynı zamanda analiz sürecinin etkinliğine de atıf yapılmaktadır. Dolayısıyla big data’yı anlamlandırmak ve geleceğe yönelik kazanımlar oluşturmak asıl amaç olmaktadır. Günümüz rekabet ortamında işletmeler için big data kullanımı sürdürülebilir rekabet avantajını sağlayabilmek açısından hayati öneme sahiptir.
Big data’nın beş farklı bileşeni vardır; Veri Çeşitliliği (Variety), Hızı (Velocity), Büyüklüğü (Volume), Değeri (Value), Doğrulanabilmesi (Verification) ve bu bileşenler big data’nın 5V’si olarak isimlendirilmektedirler.
- Büyüklük, verinin yüksek hacmini ifade etmektedir. Veri boyutunun büyüklüğü değerini de arttırmaktadır. İstatistik çalışmalarından bilindiği gibi örnek sayısı ne kadar fazla ise veriyi anlamlandırmak ve çıkarımların doğruluğunu teyit etmek o derece kolaydır. Dolayısıyla teknolojinin yaygınlaşması ile birlikte verilerin büyüklüğü, bu büyük miktardaki verinin depolanması, anlamlandırılması ve istenilen zamanda kullanılması ihtiyacı da artacaktır.
- Çeşitlilik, farklı kaynaklardan elde edilen düzensiz verinin anlamlandırılabilir olmasını ifade etmektedir. Verinin çeşitliliği analiz değerini belirleme açısından da büyük katkı sağlamaktadır.
- Hız, veri hacmi arttıkça bu verinin işlenmesi sürecinde hızlı olabilmek kaçınılmaz bir zorunluluk olarak karşımıza çıkmaktadır. Gün geçtikçe artan gerçek zamanlı veri işleme ihtiyacı, hızlı adaptasyonu da beraberinde getirmektedir.
- Değer, analiz edilen verinin artı değer yaratmasını ifade etmektedir. Bu sayede karar mekanizmaları için sağlanan girdiler, doğru karar verilmesinde önemli etkiye sahip olacaklardır.
- Doğrulama, yüklü miktarda verinin anlamlandırılması söz konusu olduğunda bu verilerin doğrulanması, yanlış verilerin ayıklanabilmesi ve doğruluğun daha sonra da teyit edilebilir olması büyük önem kazanmaktadır. Verinin güvenli olması açısından doğrulama kritik bir unsurdur.
Big data, kişiselleştirilmiş ürün / hizmet sağlama, yeni ürün / hizmet geliştirme, inovatif ürünler oluşturma, süreçlerde ve müşteri temas noktalarında düzenleme, performans artışı sağlama başta olmak üzere birçok alanda kullanılabilir. Big data’dan yararlanabilmek için işletmeler uyum stratejileri geliştirmelidir. İşletmelerin veri analizindeki en önemli amaçlardan biri daha doğru karar alınmasına destek olmaktır. Bu bağlamda big data çalışmalarında anlamlandırma ve işletmenin stratejik kararlarında kullanılır şekle getirebilme ilk öncelik olarak değerlendirilmelidir. Bu sayede doğru kurgulanmış karar destek sistemleri oluşturulabilir.
Big data finansal aracılıkta da oyunun kurallarını değiştiren bir yapı olarak değerlendirilmektedir. Finansal aracı kurumlar big data sayesinde artık müşterilerini tanıyan, onlara özel teklifler sunabilen, dijital şube menülerini müşteriye özel hale getirebilen, müşteriye özel hatırlatmalar yapabilen ve kişisel içerikler sağlayabilen alt yapılara sahip olabilirler. Aynı zamanda istatistik çalışmaları ve analitikler ile ek değer yaratabilirler. Finansal aracılık sektörü yapısı gereği büyük miktarda veri ile haşır neşir olmaktadır ve bu veriyi yönetmek için yenilikçi yöntemler üzerinde çalışmak zorundadır. Müşteriyi memnun etmek kadar risk ve sahtekarlığı azaltmak da finans sektörü için önemlidir. Dolayısıyla finansal analizden, algoritmik alım-satıma, risk değerlendirmeden regülasyonlara uyuma kadar birçok alanda big data teknolojileri kulanım alanı bulacaktır.
