Büyük veri analizinde ekonomik ve hızlı çözüm yolları

Büyük veri analizi, sonuçların raporlanması ve mobil cihazlar üzerinden anlık takibi önemli rekabet avantajları sağlıyor.

 Günümüzde internet teknolojileri ve buna bağlı olarak mobil teknolojilerdeki gelişim sonucunda üretilen veri miktarı her geçen gün büyüyor. Havelsan Teknoloji Radar Ar-Ge Birim Yöneticisi Cenk Derinözlü, büyük ve yapısal olmayan veri bloklarının analiz edilmesinin, sonuçlarının raporlanmasının kurumlar arasındaki rekabetin artmasıyla giderek önem taşıdığını kaydetti. Derinözlü, “Bu durumda büyük verinin analizi, görsel olarak raporlanması ve mobil cihazlar üzerinden anlık olarak izlenebilir hale getirilmesi olmak üzere üç temel konunun çözüme ulaştırılması gerekiyor. Büyük veri blokları üzerinde ihtiyaç duyulan verilerin sorgulanması ve sonuçların raporlanması işlemi doğru donanım ve altyapı olmadığında zaman bakımından hayli uzun süreler aldığından hızlı veriye ulaşmada sorun oluşturuyor. Büyük veri işlemleri için birçok açık kaynaklı ücretsiz yazılım sistemleri mevcut olsa da, uzmanlık alanı büyük veri analizi olmayan firmalar ve kurumlar açısından bu tip sistemlerin kurulum, donanım, bakım masrafları düşünüldüğünde çok uygun bir çözüm olmadığı görülüyor” şeklinde konuştu.

 Veri merkezi kurulması için sermaye ayrılmasına gerek yok!

Faaliyet alanı büyük veri analizi olmayan firmaların, gerekli yazılım ve donanım sistemlerini kurmalarına gerek kalmadan ihtiyaçları olan verileri büyük veri kümeleri içinden çıkarabilmeleri için Google tarafından BigQuery servisinin 2012 yılı başlarında kullanıma sunulduğunu hatırlatan Derinözlü sözlerini şöyle sürdürdü: “Google BigQuery bulut bilişim hizmetlerinden biri. BigQuery servisi, büyük veri üzerindeki sorgu işlemlerinin Google altyapısı kullanılarak hızlı bir şekilde yapılabilmesine olanak sağlıyor. Google BigQuery servisinin tercih edilmesinde önemli bir etken de altyapısında Google tarafından geliştirilen ve kullanılan ‘Dremel’in kullanılması. Dremel altyapısı, hız, kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik, maliyet bakımından büyük avantajlar sağlıyor. BigQuery servisleri ile büyük veri analizi, Google sunucuları üzerinde gerçekleştirildiğinden ayrıca bir veri merkezi kurulması için sermaye ayrılmasına gerek kalmıyor.

BigQuery servislerinde ücretlendirmede; sorgulama ve veri saklama olmak üzere iki temel kriter bulunuyor. Ödeme esnek. Servis kullanıldıkça veri miktarına göre aylık ödemeler şeklinde gerçekleştiriliyor.”

 ‘BIME’ ile çeşitli veri kaynaklarına bağlanmak çok kolay

Cenk Derinözlü, müşteri hareketleri sonucunda oluşan büyük ve yapısal olmayan ve müşteri/firma güvenliğini tehlikeye atmayacak nitelikte olan verinin kısa sürede analiz edilip anlaşılabilir raporlar oluşturulması için izlenebilecek adımları şöyle aktardı:

“Google BigQuery servisi nasıl kullanılır? sorusuna yanıt verilmeli. BigQuery üzerinde veri işlemleri yapabilmek için öncelikle işlem yapılacak veri bloğu Google sunucular üzerinde ayrılan veri alanına yüklenmelidir. Sonra BigQuery üzerindeki verinin sorgulanması gerekiyor. BigQuery üzerinde sorgu yazılırken standart SQL ifadelerinin varyasyonları kullanıldığı için sorgular için farklı bir dil öğrenilmesine gerek kalmıyor. Sonra BigQuery üzerindeki sorgu sonuçlarının raporlanmasına sıra geliyor. BigQuery üzerinde sorgulanan verinin grafiksel olarak daha anlaşılır bir şekilde raporlanması için geliştirilen birçok iş zekâsı ürünü bulunuyor. Bu ürünlerden biri de ‘BIME’ isimli ürün. BIME, geleneksel yüksek yatırım ve teknik altyapı gerektiren iş zekâsı çözümlerinin aksine hızlı analitik ve görselleştirme yeteneklerine sahip SAAS tabanlı bir servis. SAAS tabanlı olmasının getirdiği yetenekler sayesinde BIME üzerinden çevrimiçi olarak veri kümelerine bağlanılıp veriler üzerinde sorgulama yapılabilmekte ve sorgu sonuçları görselleştirilebilmekte. BIME ile çok çeşitli veri kaynaklarına bağlanmak hayli kolaylaşıyor.”

BIME kullanılarak var olan CRM, ERP gibi uygulamaların veri tabanlarına bağlanılıp çevrimiçi olarak istenen verilerin kolaylıkla izlenebildiğini ekleyen Derinözlü, “BIME anlam olarak ‘BI for me’ kelimelerininin birleştirilmesiyle elde edilmiştir. BI / Businnes Intelligince geleneksel iş zekâsı çözümlerinin aksine ek bir sistem kaynağına veya bilgisine ihtiyaç duymaz” dedi.