Büyük Veri Nedir? Türleri, Özellikleri ve Örnekleri

Büyük Veri'ye giriş yapmadan önce, öncelikle verinin ne olduğunu bilmeniz gerekiyor.

Veri nedir?

Veri, bir bilgisayar tarafından üzerinde işlemlerin gerçekleştirildiği, saklanabilen ve kullanılabilen nicelikler, karakterler veya sembollerdir. transmitElektrik sinyalleri şeklinde iletilir ve manyetik, optik veya mekanik kayıt ortamlarına kaydedilir.

Şimdi de Büyük Veri tanımına bakalım.

Büyük Veri Nedir?

büyük Veri Büyük veri, hacim olarak çok büyük, ancak zamanla katlanarak büyüyen bir veri kümesidir. Geleneksel veri yönetim araçlarının hiçbiri bu veriyi verimli bir şekilde depolayamaz veya işleyemez; bu nedenle büyük veri yine veridir, ancak alışılagelmiş araçların kapasitesini aşan bir boyuttadır.

Aşağıdaki diyagram, bu tanımı bir kuruluşun halihazırda işlediği sıradan verilerle karşılaştırarak ölçekteki sıçramayı kolayca görmeyi sağlıyor.

Büyük Veri Nedir?

Büyük Veriye Örnek Nedir?

Aşağıda Büyük Veri örneklerinden bazıları verilmiştir:

Borsa Verileri

MKS New York Borsası yaklaşık olarak üreten Büyük Verinin bir örneğidir. bir terabayt Günlük yeni ticaret verileri.

Sosyal medya

İstatistik şunu gösteriyor 500+terabayt Sosyal medya sitelerinin veritabanlarına yeni veriler giriyor Facebook, Her gün. Bu veriler esas olarak fotoğraf ve video yüklemeleri, mesaj alışverişleri, yorum yapma vb. yollarla üretilmektedir.

Jet Motorları

Tek Jet motoru üretebilir 10+terabayt içindeki verilerin 30 dakikadır. uçuş süresi. Günde binlerce uçuşla veri üretimi çok sayıda uçuşa ulaşıyor Petabayt.

Bu üç rakam, örneklerin ilk yayınlandığı döneme ait kaynak bazında anlık görüntülerdir ve o zamandan beri sayıları artmıştır. Güncel bir ölçek anlayışı için, dünya genelinde şu anda yaklaşık olarak şu kadar rakam üretilmektedir. Her gün 402 milyon terabayt veri2026 yıllık toplamını şu seviyeye getiriyor: trac200 zettabayttan fazla veri için k.

Büyük Veri Türleri

Büyük Veri’nin türleri şunlardır:

1. Yapılandırılmış
2. Yapılandırılmamış
3. yarı yapılandırılmış

Yapılandırılmış

Sabit bir formatta saklanabilen, erişilebilen ve işlenebilen her türlü veriye 'yapılandırılmış' veri denir. Bilgisayar bilimi zaman içinde bu alanda büyük başarılar elde etmiştir.ping Bu tür verilerle çalışmak ve onlardan değer elde etmek için, formatın önceden iyi bilindiği teknikler mevcuttur. Ancak, bu tür verilerin boyutu çok büyük boyutlara ulaştığında, tipik boyutlar birden fazla zettabayta ulaştığında sorunlarla karşılaşıyoruz.

Biliyor musun? Bir zettabayt şudur: 10²¹ bayt, Olduğu bir bir milyar terabayt.

Bu rakamlara bakıldığında, "Büyük Veri" adının neden verildiği kolayca anlaşılabilir ve depolanması ve işlenmesinde karşılaşılan zorluklar hayal edilebilir.

Biliyor musun? İlişkisel veritabanı yönetim sisteminde depolanan veriler, bunun bir örneğidir. 'yapılandırılmış' verileri.

Yapılandırılmış Veri Örnekleri

Veritabanındaki 'Çalışan' tablosu, yapılandırılmış veriye bir örnektir. Her satır aynı beş sütuna sahiptir ve her sütunun bilinen bir türü vardır; bu da verilerin sorgulanmasını kolaylaştıran şeydir.

Yapılandırılmamış

Bilinmeyen bir biçime veya yapıya sahip herhangi bir veri, yapılandırılmamış veri olarak sınıflandırılır. Boyutunun çok büyük olmasının yanı sıra, yapılandırılmamış veriler, değer elde etmek için işlenmesi açısından da birçok zorluk ortaya koymaktadır. Yapılandırılmamış verinin tipik bir örneği, basit metin dosyaları, resimler, videolar vb. içeren heterojen bir veri kaynağıdır. Günümüzde kuruluşların elinde çok miktarda veri bulunmaktadır, ancak ne yazık ki bu veriler ham veya yapılandırılmamış biçimde olduğu için bunlardan nasıl değer elde edeceklerini bilmiyorlar.

Yapılandırılmamış Veri Örnekleri

' tarafından döndürülen çıktıGoogle Arama yapılandırılmamıştır: aynı sorgu, arkalarında ortak bir şema olmaksızın sayfalar, resimler, özetler ve bağlantılar döndürür.

Yapılandırılmamış veri örneği

yarı yapılandırılmış

Yarı yapılandırılmış veriler yukarıdaki her iki biçimi de içerebilir. Yapılandırılmış gibi görünür, ancak ilişkisel bir veritabanındaki tablo tanımı gibi resmi bir şema ile tanımlanmamıştır. DBMSYarı yapılandırılmış verilerin yaygın bir örneği, XML dosyasında temsil edilen verilerdir. Anahtar-değer çiftlerine sahip JSON belgeleri ve günlük satırları da aynı kategoriye girer.

Yarı Yapılandırılmış Veri Örnekleri

XML dosyasında saklanan kişisel veriler-

<rec><name>Prashant Rao</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>
<rec><name>Seema R.</name><sex>Female</sex><age>41</age></rec>
<rec><name>Satish Mane</name><sex>Male</sex><age>29</age></rec>
<rec><name>Subrato Roy</name><sex>Male</sex><age>26</age></rec>
<rec><name>Jeremiah J.</name><sex>Male</sex><age>35</age></rec>

Yıllar İçinde Veri Büyümesi

Aşağıdaki grafik tracToplam veri hacmi arttıkça yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin oranının nasıl değiştiğini inceliyor.

Yıllar içinde veri büyümesi

Unutmayın ki web uygulaması Yapılandırılmamış veriler, günlük dosyaları, işlem geçmişi dosyaları vb. içerir. OLTP sistemleri, verilerin ilişkiler (tablolar) halinde saklandığı yapılandırılmış verilerle çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Büyük Verinin Özellikleri

Büyük Veri aşağıdaki özelliklerle tanımlanabilir:

• hacim
• çeşitlilik
• Hız
• değişkenlik

(i) Hacim – "Büyük Veri" adı, başlı başına muazzam bir boyutla ilişkilidir. Verinin boyutu, ondan elde edilebilecek değeri belirlemede çok önemli bir rol oynar. Ayrıca, belirli bir veri kümesinin gerçekten Büyük Veri olarak kabul edilip edilemeyeceği, hacmine bağlıdır. Bu nedenle, 'Ses' Büyük Veri çözümleri ile uğraşırken dikkate alınması gereken bir özelliktir.

(ii) Çeşitlilik – Büyük Verinin bir sonraki yönü, çeşitlilik.

Çeşitlilik, heterojen kaynakları ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin doğasını ifade eder. Eskiden, çoğu uygulama tarafından dikkate alınan tek veri kaynağı elektronik tablolar ve veritabanlarıydı. Günümüzde ise e-postalar, fotoğraflar, videolar, izleme cihazları, PDF'ler, ses dosyaları vb. biçimindeki veriler de analiz uygulamalarında dikkate alınmaktadır. Bu yapılandırılmamış veri çeşitliliği, verilerin depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için bazı sorunlar ortaya çıkarmaktadır.

(iii) Hız – Süreli 'hız' Verinin üretilme hızını ifade eder. Verinin talebi karşılayacak şekilde ne kadar hızlı üretilip işlendiği, verinin gerçek potansiyelini belirler.

Büyük Veri hızı, verilerin iş süreçleri, uygulama günlükleri, ağlar, sosyal medya siteleri, sensörler gibi kaynaklardan gelme hızıyla ilgilidir. hareketli cihazlar vb. Veri akışı çok büyük ve süreklidir.

(iv) Değişkenlik – Bu, verilerde zaman zaman gösterilebilen tutarsızlığı ifade eder ve bu nedenle verilerin etkili bir şekilde ele alınabilmesi ve yönetilebilmesi sürecini sekteye uğratır.

Günümüzde bu listeye genellikle iki özellik daha eklenerek, yaygın olarak alıntılanan "beş V" kuralı oluşturulmuştur:

• gerçeklik – verilerin ne kadar güvenilir ve doğru olduğu. Yinelenen kayıtlar, sensör sapmaları ve eksik alanlar doğruluğu azaltır ve hiçbir veri hacmi bunu telafi edemez.
• Özellik – Analiz edildikten sonra verilerin gerçek değerinin ne olduğu. Hiçbir zaman karara dönüştürülmeyen veriler yalnızca depolama maliyetini artırır.

Büyük Veri İşlemenin Avantajları

Veritabanı yönetim sisteminde büyük verileri işleme yeteneği, aşağıdakiler gibi birçok fayda sağlar:

İşletmeler Karar Alırken Dış Kaynaklardan Bilgi Alabilirler

Sosyal verilere erişim arama motorları Facebook ve X (eski adıyla Twitter) gibi siteler, kuruluşların iş stratejilerini ince ayar yapmalarını sağlıyor.

İyileştirilmiş Müşteri Hizmetleri

Geleneksel müşteri geri bildirim sistemleri, Büyük Veri teknolojileriyle tasarlanmış yeni sistemlerle değiştiriliyor. Bu yeni sistemlerde, tüketici yanıtlarını okumak ve değerlendirmek için Büyük Veri ve doğal dil işleme teknolojileri kullanılıyor.

Ürün ve Hizmetlere Yönelik Risklerin Erken Tespiti

İşlem kayıtları, sensör okumaları ve destek talepleri üzerinde sürekli olarak analiz yapmak, aylık bir raporun bunları ortaya çıkarmasını beklemek yerine, kusurları, dolandırıcılık modellerini ve hizmet aksaklıklarını henüz küçükken ortaya çıkarır.

Daha iyi OperaUlusal Verimlilik

Büyük Veri teknolojileri, hangi verilerin bir sonraki aşamaya taşınması gerektiğini belirlemeden önce yeni veriler için bir hazırlık alanı veya depolama alanı oluşturmak amacıyla kullanılabilir. veri ambarıAyrıca, Büyük Veri teknolojilerinin ve veri ambarının bu şekilde entegrasyonu, bir kuruluşun nadiren erişilen veriler üzerindeki yükünü azaltmaya yardımcı olur.

SSS