"STRATEJİK BÜYÜK VERİNİN YATIRIMLAR ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ" TEZ SUNUMU

Transkript

1 "STRATEJİK BÜYÜK VERİNİN YATIRIMLAR ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ" TEZ SUNUMU İ.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Mühendislik Bilimleri Anabilim Dalı Yüksek Lisansı

2 Büyük Veri Nedir? 2 Teknolojik ilerlemelerin neticesi olarak ortaya çıkan, geleneksel veri tabanı sistemlerinin işlem kapasitesini aşan, yapısal olmayan/akışkan yüksek hacim, hız ve çeşitlilikteki verilerin saklanması, içindeki bilgilere erişimi, işlenmesi, analizi ve anlamlandırılması: Toplanan veriden gerekli bilgiyi çıkarma süreci.

3 Büyük Veri Nedir? 3 Yapılandırılmamış/ Yarı-Yapılandırılmış Veri Büyük Veri

4 İnternette 1 Dakika 4 İnternet te 1 dakika da GB Veri Trafiği (2013) (Kaynak: at-happens-in-an-internetminute/, 2012)

5 Büyük Veri Kaynakları 5 1. Kamusal Veri (Devlet kurumları tarafından tutulan veriler) 2. Özel Veri (Kuruluşlar ve şirketler tarafından işlemsel veriler) 3. Çevresel Veri (Mobil, alışveriş, sağlık verileri) 4. Topluluk Verisi (Sosyal ağlardan gelen veriler) 5. Kişisel Veri (Kişi davranış verileri) : Kurumların Yerel Verisi Bir Büyük Veri senaryosu. (Kaynak: 2013)

6 Büyük Veri Analizi Teknolojisi 6 Büyük Veri Mimarisi. (Kaynak: 2013)

7 Büyük Veri Genel Analiz Süreci 7 Büyük Veri Projesinin Üç İçeriği; 1. İnsan: Mühendislik + İşletme 2. Süreç: Kaliteli analiz süreci 3. Teknoloji: Yeterli imkanlar Bilgi keşif süreci. (Kaynak: /article/pii/s )

8 Analiz Araçları 8 Hadoop Core HDFS (Hadoop Distributed File System) Hive (Data Warehouse) HBase ZooKeeper Oozie Mahout Sqoop Cloudera Manager Büyük Veri; bunlar ve benzeri araçlarla analiz edilerek, kullanılabilir sonuçlar elde edilmeye çalışılır.

9 Hadoop 9 Apache Hadoop, dağınık paralel işleme ile, e-postalardan sensör okumaya, sunucu günlüklerinden Twitter feed'lerine ve GPS sinyallerine kadar aklınıza gelebilecek neredeyse her şeyle ilgili; terabaytlarca veya daha büyük miktardaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolamak ve analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım.

10 Hadoop: Kısaca 10 Hadoop Distributed File System (HDFS) olarak adlandırılan bir dağıtık dosya sistemi ile Hadoop MapReduce olarak adlandırılan dağıtık mimari üzerinde çok büyük verilerin kolay bir şekilde analiz edilebilmesini sağlayan bir sistemi bir araya getiren, Java ile geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir. HDFS sayesinde sıradan sunucuların diskleri bir araya gelerek büyük, tek bir sanal disk oluştururlar. Bu sayede çok büyük boyutta birçok dosya bu dosya sisteminde saklanabilir.

11 Büyük Veri Analizindeki Zorluklar 11 Kapsamlı Veri Kaynakları ve Kötü Veri Kalitesi Büyük Verinin Oldukça Verimli Depolanması Veriyi Verimli Bir Şekilde İşleme Yığın Veri Madenciliği

12 Büyük Veri Analizi Yapan Firmalar 12 Tam Liste :

13 5V: Büyük Veri Bileşenleri 13 Büyük Verinin 5 Bileşeni. (Kaynak:

14 1.V - Variety: Çeşitlilik 14 Metin Ses Resim Video Sensör Sosyal Medya Crm Dökümanlar Vb. Her tür veri. Bu veriler Yapılandırılmış (Ort. %20) Yapılandırılmamış, Yarı-Yapılandırılmış tipte bulunmaktadır.

15 2.V Velocity: Hız 15 Üretim hızı çok yüksek olduğundan; Gerçek zamanlı ya da Yarı-Gerçek zamanlı olmalıdır.

16 3.V Volume: Veri Büyüklüğü 16 Bilimsel uygulamalar Video gözetimleri Tıbbi kayıtlar Operasyonel ticari veri E-ticaret verileri Sensörler Filmler, Videolar Vb. Büyük boyutta veri x44 Küresel Verinin hacminin tahmini. (Kaynak: Uluslararası Veri Kurumu, IDC, 2011) Çok büyük hacimli ve gittikçe artan veri ancak Büyük Veri ile işlenebilmektedir.

17 4.V Verification: Doğrulama 17 Güvenilirlik Gerçeklik Orijin Saygınlık Kullanılabilirlik Sorumluluk Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekmektedir.

18 5.V Value: Değer 18 Güncellik Doğruluk Anında ulaşım Gerekli detaylar Gereksizlerden arınmışlık Tarihsellik İstatistikler Olaylar, ilişkiler Verinin bu özellikleri sağlaması değerinin artmasını sağlayacaktır. Ve asıl olan "değerli" veridir.

19 Büyük Verinin Avantajları 19 Daha şeffaf ve kullanılabilir bilgi elde edilmesi İşlemsel veri ile istatistiki bilgiye ulaşım Kişiselleştirilmiş ürün ya da hizmetler oluşturulabilmesi Karar verme sürecini kolaylaştırma Stratejik kararlar alabilmeye destek Ürün ve hizmetlerde geri bildirim alabilme ile satış-sonrası kaliteli hizmet sunma (proaktif)

20 Büyük Verinin Avantajları işletmenin %50 den fazlası büyük verinin operasyonel verimliliği arttırmada faydalı olabileceğini düşünür. (Kaynak: McKinsey Global Institute Report, )

21 Büyük Verinin Zorlukları 21 Hız Yeni teknolojilere ayak uydurabilme Uzman IT personeli eksikliği Etik (Gizlilik, Şeffaflık, Kimlik) Güvenlik

22 Büyük Veri Uygulama Alanları 22 Finansal Servisler Pazarlama ve Perakendecilik Kamu ve Hükümetler Eğitim Sağlık Tarım Enerji Haberleşme ve Ulaşım Bu ana başlıklar dışında artık Büyük Veri her yerde denilebilir.

23 Metodoloji 23 Çok sayıda konunun içeriğinden uzak kişilerle anketler yapmak yerine; Kavramlar üzerinde derinlemesine bilgi edinimini ve tartışılmasını mümkün kılan uzman kişilerin olgusal yaklaşımlarını tespit amacıyla; Nitel, yorumsalcı, olgusal araştırma yöntemi kullanılarak konudaki uzmanlar ile derinlemesine görüşmeler kullanılmıştır. Katılımcıların düşüncelerine erişim yoluyla olgular anlaşılmaya çalışılmıştır. Zengin veri toplama potansiyeline sahip olası cevaplayıcıların küçük bir popülasyon olduğu zamanda, röportajların uygun olacağını işaret etmiştir (Daniels and Cannice 2004). Derinlemesine görüşme yöntemi algılar, tutumlar ve inançlar hakkında bilgi edinmek için en uygun yöntem olarak kabul edilmektedir. (Frankfort-Nachmias and Nachmias, 1996; Finn, Elliot- White and Walton, 2000; Denzin and Lincoln, 1994 cited in Buhalis and Deimezi, 2004).

24 Görüşmeler 24 Görüşmeler, her bir görüşmeci ile yapılan yarı-yapılandırılmış derinlemesine röportaj esnasında sorulan 16 sorudan oluşmaktadır. Konu ile ilgili 8 uzman kişi ile görüşülmüş, 128 cevap alınmış, görüşmelerin Word düzenlemeleri 36 sayfadan oluşmuştur. Nitel veri analizi için NVivo ver.10 programına aktarılmıştır.

25 Nvivo Modellemesi 25 (Kaynak: NVivo çıktısı, 2015)

26 Görüşmelerin Analizi Süreci 26 Wolcott (1994) veri analizinde üç yol önermektedir. Birinci yol, toplanan verinin özgün (orijinal) formuna mümkün olduğu kadar sadık kalarak ve gerektiğinde araştırmaya katılan bireylerin söylediklerinden doğrudan alıntı yaparak betimsel bir yaklaşımla verileri okuyucuya sunmaktır. İkinci yol ise, birinci yaklaşımı da içeren bir biçimde, bazı neden-sonuç ve açıklayıcı sonuçlara ulaşmak amacıyla sistematik analiz yapmaktır. Üçüncü yaklaşım ise araştırmacı, birinci ve ikinci yaklaşımı temel alır ve buna ek olarak, veri analizi sürecine kendi yorumlarını da dâhil eder. Bu çalışmada genel olarak üçüncü yaklaşımın ağırlıklı olarak etkisi hissedilecektir.

27 Sonuçlar 27 Yapılan görüşmelerden elde edilen sonuçların grafikler halinde sunulması: Büyük Veri rekabet etmek isteyen tüm firmalar ve derinlemesine analiz yaparak olabildiğince doğru stratejik kararlar almak isteyen tüm kurumlar için kaçınılmaz bir araç olarak görünmektedir.

28 Büyük Veri: Yeni Bir Olgu mu? 28 Hayır, Verinin genişleyen devamı 38% Evet, Yeni bir paradigma veya olgu 62% Hiçbir katılımcı (Büyük Veriyi özellikle farklı bir olgu olarak görmeyen birisi bile) geçici bir gelişme olarak nitelemedi ve genel olarak hepsi şunu kabul etmektedirler; Büyük Veri kalmak için burada idi ve bundan dolayı kurumların uzun dönemli odağını ve konsantrasyonunu gerektirdiğini düşünmektedirler. İş dünyasında Büyük Veri Yönetimi yeni bir gelişme ya da yeni bir paradigma olması ile ilgili sizin düşünceniz nedir? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

29 Büyük Veri Yönetiminin Sınırı 29 Evet 12% Katılımcıların çoğu Büyük Veri için gelecek sınırın ne olabileceğini kesin olarak öngöremedi. Hayır 88% Başka bir katılımcı ise,.. Kanımca tek sınır kişisel hak, hürriyet ve kanunla belirlenmiş kurallar olabilir şeklinde bir yaklaşımda bulundu. Büyük Veri ve Veri Yönetiminin sınırının olacağını tahmin edebiliyor musunuz? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

30 Büyük Veri: Fırsat mı Zorluk mu? 30 Her ikisi 38% Zorluk- Engel 0% Fırsat- Şans 62% Kişi ve kurumların Büyük Veri kullanımı eğiliminde olduğu, fakat altyapısal ve yönetimsel yetersizlikler nedeniyle tam olarak faydalanamadığı, kökten bir değişiklik yerine etkili ilave bir kaynak olarak düşünüldüğü ve sınırları şu anda öngörülemeyen ve daha çok fırsat-şans olarak görülen bir paradigma olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sizce Büyük Veri bir kurum için fırsat/şans olmak yerine daha çok zorluk/engel mi olacaktır? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

31 Büyük Verinin Değişime Etkisi 31 Emin değil 25% Evet 12% Büyük Veri her derde deva bir kurtarıcı değildir, fakat o rekabet dünyasında, elde edilmek istenen sonuçlara ulaşmada kullanılması gereken yeni bir olgudur. Hayır 63% Büyük Verinin kurumunuzdaki operasyonları kökten değiştireceğine inanıyor musunuz? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

32 Büyük Verinin Sonuçlara Etkisi 32 Emin değil 25% Hayır 25% Evet 50% Katılımcıların yatırımlara olan etkisine bakışı ise Büyük Veri literatür araştırmasındaki uluslararası çaptaki veri uzmanlarının düşüncelerinden çok uzak düşmeyecek şekilde gerçekçi çıkmıştır. Büyük Verinin kurumunuzda elde edilmek istenen sonuçlara gerçekten etkisi olduğuna inanıyor musunuz? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

33 33 Stratejik Büyük Verinin Yatırımlar Üzerindeki Etkisi Büyük Veri yatırımlar için çok güçlü bir araç olarak karşımızda durmaktadır. Etkisiz 12,50% Çok Etkili 12,50% Fakat, bu araçtan nasıl yararlanılacağını bilmek gerçek insan sezgileri gerektirmektedir. Bu aracı ve bu sezgileri birleştirebilen kurumlar Büyük Veriden üst seviyede faydalanabileceklerdir. Kısmen Etkili 50,00% Etkili 25,00% Büyük Veri yatırımlarınız üzerinde ne kadar etkili olacaktır? (Kaynak: Analiz çıktısı, 2015)

34 Büyük Veri: Neler Katacak? 34 Kurumların/Şirketlerin; 1. Dahili ve harici tüm veriyi bir arada görebilmesine, 2. Şeffaf ve kullanılabilir bilgiler elde etmesine, 3. Bu doğrultuda doğru zamanda, hızlı ve doğru stratejik kararlar alabilmesine imkan verecektir. Dolayısıyla da; i. Hizmet verdiği kitleye kişiselleştirilmiş ürünler sunabilmesini, ii. iii. iv. Verdiği hizmet kalitesi dahil tüm unsurlar ile ilgili doğru ve hızlı geri bildirim alarak proaktif bir yapı oluşturabilmesini, Rekabet gücünü arttırabilmesini, Kar amacı güden bir şirket için kar marjının ve müşteri sadakatinin artmasını, v. Kar amacı gütmeyen kurumlar içinde daha iyi hizmet ile daha memnun bir hizmet alan kitlesi elde edilmesini sağlayacaktır.

35 Teşekkürler 35 Bilgi, 21. yüzyılın petrolü olacaktır! (Peter Sondergaard, Gartner, 2011)