Dilimize büyük veri olarak çevrilen big data, her geçen gün daha da önemli hale gelir. Firmalar tarafından sıklıkla bu alanda çalışmalar yapılır ve yığınlar halinde depolanan verilerin kusursuz şekilde muhafaza edilmesi için gerekli düzenlemelere yer verilir. Böylece eldeki veriler çok daha değerli hale gelir.
Günümüzde big data düzenlemeleri konusunda çok çeşitli araçlar mevcuttur. Bu araçlar sayesinde zorlu ve zahmetli bir süreç olan verilerin kategorize edilmesi ve güvenle saklanması sağlanır. Big data hakkında bilinmesi gereken 10 şey ise şu şekilde sıralanabilir:
1- Verilerin Çok Daha Değerli Olması Sağlanır
Normal şartlarda depolanan her bir veri kendi başına değersiz ve anlamsız yapıdadır. Bununla birlikte bunların düzenlenmesi, test edilmesi, değerlendirilmesi gibi işlemlerin ardından bu veriler oldukça değerli hale gelir ve başarılı sonuçların elde edilmesine yardımcı olur.
2- Büyüyen Pazar Nedeniyle Big Data da Günbegün Büyür
Gün geçtikçe firmaların sayısı arttığı için ister istemez pazar alanı da büyür. Bu durum aynı zamanda big datanın da büyümesine neden olur. Böylece günümüzde çok sayıda veri merkezi boy gösterir. Firmalar elde ettikleri verileri muhafaza etmek için veri merkezlerinden destek alır.
3- Veriler Ne Kadar Çeşitlilik Gösterirse O Kadar Değerli Olur
Toplanan veriler birbirinden farklı alanlardan elde edilebilir. Bazıları iç kaynaklı iken diğerleri dış kaynaklı olabilir. Muhafaza edilen veriler ne kadar çeşitli ise bu verilerin değeri aynı oranda yükselir. Çünkü bu tür değişiklikler verilerin çok daha iyi analiz edilmesine yardımcı olur ve elde edilen sonuçlar çok daha başarılı olur.
4- Ham Formdaki Verilerin Düzenlenmesi Oldukça Zordur
Veri söz konusu olduğunda dağınıklığın varlığından şikayet etmemek gerekir çünkü ham formda olan verilerin düzenlenmesi oldukça zordu. Bu süreçte sınıflandırma işlemleri yapılır ve kendi kategorisinde yer alan veriler test edilerek değerlendirilir. Böylece çok daha anlamlı ve verimli sonuçlar elde edilir.
5- Büyük Verinin İşlenmesi İçin İnsan Gücüne İhtiyaç Duyulur
Ham olan verilerin belirli bir düzene sokulması için halen insan gücüne ihtiyaç duyulur. İnsan eliyle verilerin girişi yapılır ve vakti geldiğinde bu verilerin test süreci gerçekleştirilir. Teknolojinin son hızda gelişim göstermesine rağmen henüz bu verilerin otomatik olarak girişinin yapılması mümkün değildir.
6- Her zaman Büyük Veriden Değer Yaratılması Mümkün Olmayabilir
Büyük veride yer alan bilgilerin değerli olması için herhangi bir garanti yoktur. Bazen elde edilen verilerden değer kazanılamaz. Bu tür veriler ileride kullanılmak üzere muhafaza edilebilir.
7- Büyük Verinin Değerlendirilmesi İçin Yeni Nesil Araçlara İhtiyacı Olur
Birbirinden farklı verilerin sürekli olarak elde edilmesini sağlayan birçok sistem bulunur. Bu sistemlerle uyumlu çalışan yeni nesil araçlardan destek alınarak elde edilen veriler çok daha değerli hale getirilir. Bulut veri depolama seçenekleri sıklıkla tercih edilen alternatiflerden olur.
8- Verilerin Anlamlandırılması ve Verimli Hale Getirilmesi Süreci Önemlidir
Büyük veri bazen çok karmaşık olabilir. Bu verilerin anlamlandırılması ve verimli hale getirilmesi için sürecin doğru yönetilmesi gerekir. Aksi takdirde verilerin değerli hale getirilmesi imkansız olur.
9- Çok Çeşitli Alanlarda Sayısız Veri Elde Etme İmkanı Olur
Büyük veriyi oluşturan her bir unsurun farklı alanlardan elde edildiği unutulmamalıdır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte çok çeşitli yerlerden ihtiyaç duyulan ham veriler toplanabilir.
10- Büyük Verinin Tamamlanması İçin Daha Çok Zamana İhtiyaç Vardır
Günümüzde bazıları büyük verinin tamamlandığını düşünmesine rağmen aslında bu sürecin olgunlaşması için daha oldukça zamana ihtiyaç vardır. Bir süre daha verilerin aktif olarak toplanması gerekir.
Günümüzde bilgi çok önemli bir unsurdur. Özellikle hızlı değişen piyasalarda sahip olunan bu bilgiyi korumak ve güncel tutmak gerekir. Olası sorunlara karşı ise alınacak güvenlik çözümleri bilginin korunmasının yanı sıra imajın korunması içinde önemli olmaktadır.
Hizmetlerimiz için:
Hemen İletişime Geçin
Henüz Yorum Yok