Büyük Veri^{(Big Data)} terimi , gezegenin hemen hemen her yerinde - çevrimiçi ve çevrimdışı - giderek daha fazla kullanılıyor. Ve sadece bilgisayarlarla ilgili değil. Artık neredeyse tüm diğer teknolojilerin, çalışma alanlarının ve iş alanlarının bir parçası olan Bilgi Teknolojisi^{(Information Technology)} adı verilen kapsamlı bir terim altında gelir . Büyük Veri^{(Big Data)} çok önemli değil. Onu çevreleyen yutturmaca, kafanızı karıştırmak için oldukça büyük bir anlaşma. Bu makale Büyük Verinin^{(Big Data)} ne olduğuna bir göz atıyor . Ayrıca , müşterilerinin ihtiyaçlarına daha iyi hizmet etmek için NetFlix'in^(NetFlix) verilerini veya daha doğrusu Büyük Veriyi nasıl kullandığına dair bir örnek içerir.^{(Big Data)}

Büyük Veri Nedir?

Şirketinizin sunucularında yatan veriler düne kadar sadece verilerdi - sıralandı ve dosyalandı. Aniden, Büyük Veri^{(Big Data)} argosu popüler oldu ve şimdi şirketinizdeki veriler Büyük Veri^{(Big Data)} . Terim, kuruluşunuzun şimdiye kadar sakladığı her bir veri parçasını kapsar. Bulutlarda depolanan verileri ve hatta yer imlerine eklediğiniz URL'leri içerir. ^(URLs)Şirketiniz tüm verileri dijitalleştirmemiş olabilir. Tüm verileri önceden yapılandırmamış olabilirsiniz. Ama sonra, şirketinizle birlikte tüm dijital, kağıtlar, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler artık Büyük Veri^{(Big Data)} .

Kısacası, sunucularınızda bulunan – kategorize edilmiş olsun veya olmasın – tüm veriler topluca BÜYÜK VERİ^{(BIG DATA)} olarak adlandırılır . Tüm bu veriler, farklı analiz türleri kullanılarak farklı sonuçlar elde etmek için kullanılabilir. Tüm analizlerin tüm verileri kullanması gerekli değildir. Farklı analiz, gerekli sonuçları ve tahminleri üretmek için BÜYÜK VERİLERİN^{(BIG DATA)} farklı kısımlarını kullanır .

Büyük Veri^{(Big Data)} , esasen tahminler ve diğer kullanımlar için kullanabileceğiniz sonuçlar için analiz ettiğiniz verilerdir. Büyük Veri^{(Big Data)} terimini kullanırken , aniden şirketiniz veya kuruluşunuz, yıllar boyunca kasıtlı veya kasıtsız olarak sakladığınız verileri kullanarak farklı türde sonuçlar çıkarmak için üst düzey Bilgi teknolojisi ile çalışıyor.^{(Information)}

Büyük Veri ne kadar büyük

Esasen, birleştirilen tüm veriler Büyük Veridir , ancak birçok araştırmacı, ^{(Big Data)}Büyük Verinin -^{(Big Data –)} bu haliyle - normal elektronik tablolar ve düzenli veritabanı yönetimi araçları kullanılarak manipüle edilemeyeceği konusunda hemfikirdir . Tüm verilerin tek seferde analiz edilebilmesi için (analiz yinelemelerini içerebilir) Hadoop^(Hadoop) gibi özel analiz araçlarına ihtiyaçları vardır (bunu ayrı bir gönderide inceleyeceğiz).

Yukarıdakilerin aksine, konunun uzmanı olmasam da, büyük veya küçük, organize veya örgütlenmemiş herhangi bir kuruluşla ilgili verilerin o kuruluş için Büyük Veri olduğunu ve kuruluşun kendi araçlarını analiz etmek için kendi araçlarını seçebileceğini söyleyebilirim. veri.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Normalde, verileri analiz etmek için, insanlar bir veya daha fazla ortak alana dayalı olarak farklı veri kümeleri oluştururdu, böylece analiz kolaylaşırdı. Büyük Veri^{(Big Data)} durumunda, onu analiz etmek için alt kümeler oluşturmaya gerek yoktur. Artık verileri ne kadar büyük olursa olsun analiz edebilen araçlarımız var. Muhtemelen, bu araçlar, verileri analiz ederken bile verileri sınıflandırır.

Jimmy Guterman'ın^{(Jimmy Guterman)} “Big Data” kitabından iki cümleden bahsetmeyi önemli buluyorum :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-Ve-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Böylece hem hacmin hem de analizin Büyük Verinin^{(Big Data)} önemli bir parçası olduğunu görüyorsunuz .

Okuyun^(Read) : Veri Madenciliği Nedir?^{(What is Data Mining?)}

Büyük Veri Kavramları

Bu, çoğu insanın aynı fikirde olmadığı başka bir nokta. Bazı uzmanlar, Büyük Veri Kavramlarının^{(Big Data Concepts)} üç V olduğunu söylüyor:

1. Ses
2. Hız
3. Çeşitlilik

Bazıları konsepte birkaç tane daha V ekler:

1. görselleştirme
2. Doğruluk (Güvenilirlik)
3. değişkenlik ve
4. Değer

Bu yazı zaten büyüdüğü için Büyük Veri^{(Big Data)} kavramlarını ayrı bir makalede ele alacağım . Bence ilk üç V, Big Data kavramını açıklamak için yeterli .

Büyük Veri Örneği – NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} , sorunlarını çözmek için bunu nasıl kullandı?

2008'e doğru, NetFlix'te^(NetFlix) birçok müşterinin karanlıkta kalması nedeniyle bir kesinti yaşandı. Bazıları hala akış hizmetlerine erişebilirken, çoğu erişemedi. Bazı müşteriler kiraladıkları DVD'lerini^(DVDs) almayı başarırken bazıları başarısız oldu. Wall Street Journal'daki^{(Wall Street Journal)} bir blog yazısı, Netflix'in^(Netflix) isteğe bağlı akışa yeni başladığını söylüyor .

Kesinti, yönetimin gelecekteki olası sorunlar hakkında düşünmesini sağladı ve dolayısıyla; Büyük Veriye^{(Big Data)} döndü . Bu verileri kullanarak yüksek trafik alanlarını, hassas noktaları ve ağ verimini vb. analiz etti ve küreselleşirken gelecekte bir sorun ortaya çıkarsa arıza süresini azaltmak için bunun üzerinde çalıştı. Büyük Veri^{(Big Data)} örneklerine göz atmak isterseniz, Wall Street Journal Blogunun ^{(Wall Street Journal Blog)}bağlantısı^{(the link)} burada .

Yukarıdakiler, bir meslekten olmayan kişinin dilinde Büyük Veri'nin ne olduğunu özetler. Buna çok temel bir giriş diyebilirsiniz. Kavramlar^(Concepts) , Analiz^(Analysis) , Araçlar^(Tools) ve Büyük Veri kullanımları^{(uses of Big Data)} , Büyük Veri 3 V'ler gibi ilişkili faktörler hakkında birkaç makale daha yazmayı planlıyorum . Bu arada, yukarıdakilere eklemek istediğiniz bir şey varsa lütfen yorum yapın ve paylaşın. bizimle.

Sonraki oku^{(Read next)} : Web Kazıma^{(Web Scraping)} Nedir ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Big Data Consumption. Big Data'un kullanımları nelerdir?

• Data Analytics nedir ve ne için kullanılır?

• Data and Information arasındaki fark nedir

• Windows üzerinde WAMP kullanarak Drupal nasıl yüklenir

• Windows, IOS, Android için Best Software & Hardware Bitcoin Wallets

• Binary'ü Nasıl Vurulur? Bu metni Binary Converter'ye kullanarak metne

• Blue Whale Challenge Dare Game nedir

• Payoneer Account'inizi nasıl kapatabilirsiniz?

• Plex Server and Server Settings'den kilitlendi mi? İşte düzeltme!

• Kendi Device Bring (BYOD) Advantages, Best Practices vs

• E-Waste management, geri dönüşüm, elden çıkarma, gerçekler, problemler, çözümler

• Analog, Digital and Hybrid computers arasındaki fark

• Ne Sanal Credit Cards ve nasıl & nereye alırım?

• Setup Internet Radio Station ücretsiz Windows PC üzerinde

• Oturum mesajlaşma uygulaması teklifler güçlü güvenlik; No phone numarası gerekli!

• Template LibreOffice ile bir belge oluşturmak için nasıl kullanılır?

• Best Laptop Backpacks Men and Women için

• Silly Window Syndrome nedir - Explanation and Prevention

• Fix Partner TeamViewer Windows 10'de yönlendirici hatasına bağlanmadı

• Ücretsiz Task Management Software Takım Çalışması yönetmek için