Big Data ile İlgili Doğru Bilinen Yanlışlar



Her gün kullandığımız sosyal medya hesapları, arama motorları, internet gezintileri sırasında arkalarımızda bıraktığımız izlerin ve tüm etkileşimlerin bir araya getirildiği devasa veri yığını olan Big Data, doğru kullanıldığı zaman şirketler için çok verimli bir yol gösterici olabiliyor. Fakat bu kavram hakkında hala doğru bilinen yanlışlar var. Gelin beraber göz atalım;

1. Big Data yeni bir kavramdır – Aslında Big Data yaklaşık 20 senedir hayatımızda… Değişen tek şey ise hacminin büyüklüğü ve bağlantılı olarak onu nasıl depoladığımız, analiz ettiğimiz ve kullandığımız…

2. Big Data karmaşıktır. Günümüzde kullanılan sistemler, karmaşıklığı ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır. Bu sistemler, insan müdahalesi ve hataları olmaksızın otomatik, esnek ve belirli iş ihtiyaçlarınızı karşılamak üzere hazırlanmıştır.

3. Big Data pahalıdır. Artık sorunları belirleyip, onlara anında tepki vermenize, zaman ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olmak için Big Data çözümleri mevcut… Sadece kullandığınız depolama ve programlama kapasitesini ödemeye ve neredeyse sınırsız olarak ölçekleme seçeneği sunmanıza izin veren hizmetler de var.

4. Big Data petabyte’larca veri gerektirir.  Ne kadar çok veriye sahip olduğunuz tabi ki önemli ama verinin türü kadar değil…  KPI'ları ve izleme metriklerini kullanarak, hangi verilerin toplanacağını ve bunların iş hayatınızda ROI'yi oluşturan akıllı, veri odaklı kararlar vermede nasıl kullanılabileceğini anlayabilirsiniz.

 
 
 

5. Big Data veri bilimcileri içindir. Gösterge tabloları, büyük veri analizlerini ortalama çalışanlardan son kullanıcılara, veri bilimcilerine kadar herkes tarafından erişilebilir hale getirir; böylece, herkes veri odaklı bilgiler edinebilir ve bir düğmeye basarak veri temelli kararlar alabilirler.  Zaten çoğu şirket araçlar ve uygulamalar kullanarak ihtiyaç duydukları bilgileri bir araya getirecek,  böylece deneyimli bir veri bilimcisine ödeme yapma ihtiyacını en aza indirecek insanlarla çalışıyorlar.

6. Big Data’yı sadece veri mühendisleri işleyebilir. Big Data, yapısı gereği teknolojik altyapı ve bilişim bilgisi gerektirdiğinden verinin toplanması, depolanması, analiz edilmesi ve işlenmesi gibi adımlarda veri mühendisleri ya da yazılımcılar mutlaka gereklidir. Fakat elde edilen bu ham verinin gerekli şekilde işlenebilmesi için şirketlerin DNA’sını bilen iyi pazarlamacılara, stratejistlere ve danışmanlara ihtiyaç olduğu da unutulmamalıdır.

7. Big Data çok gelişmiş bir teknoloji gerektirir. Big Data konusunda buluttan yazılıma kadar her çeşit analiz seçeneği olduğundan, büyük veri kümesi depolama ve analizi IT departmanında nadiren büyük bir değişiklik gerektirir.
 

8. Big Data sihirli bir değnektir. Ne yazık ki, rekabet avantajı elde etmek için sihirli bir değnek yok. Bu nedenle Big Data’yı nasıl kullanılacağını ve kuruma nasıl katkı sağlayacağını bilen insanlara ihtiyacınız var.

9. Big Data bizim şirketimize uygun değil. En küçük şirketler bile reel sonuçlar sunabilecek şaşırtıcı miktarda veri üretiyorlar. Kendi müşteri verilerinizi, satış verilerinizi, web sitesi verilerinizi, kaynak verilerinizi, işlem verilerini vb. düşünün. Hepsini bir araya getirmek, işletmenizin büyüklüğü ne olursa olsun fiyatları, pazarlamayı, ürünlerinizi vb. diğer birçok şeyi daha iyi optimize etmenin yollarını bulmanıza yardımcı olacaktır.

10. Big Data kesin ve net cevaplar sunar. Verileri yorumlamak için kullanılan veri girdileri ve analiz yöntemlerin el verdiği kadarıyla size cevaplar verir. Kesin cevaplar yerine, insanlar tarafından yorumlanmasını gerektiren planlanmış veya genelleştirilmiş bilgiler sunar.

11.Big Data sadece Hadoop ile ilgilidir. Hadoop genellikle Big Data ile ilgili seçeneklerin temel noktalarından birisini oluştursa da, büyük veri uzmanlarının kullanışlı buldukları araçlardan ve platformlardan yalnızca bir tanesidir.

 
 
Siz de sirketiniz için Big Data’dan en verimli sekilde yararlanmak istiyorsaniz, egitimlerimize göz atin.