Big Data (devâsa veri), artık bilişim dünyasının en popüler konuları arasına girmiş durumda. Önümüzdeki yıllarda aşağıdaki terimleri oldukça sık duyacağız.
- Big data (Devâsa veri)
- AI-Artificial Intelligence (Yapay zeka),
- Reverse Engineering (Tersine mühendislik),
- Machine Learning (Makine öğrenmesi),
- IoT-Internet of Things (Nesnelerin interneti),
- Data Mining (Veri madenciliği),
- Augmented Reality (Artırılmış gerçeklik)
- Image Processing (Görüntü işleme)
Big data, büyük ve karmaşık veri setlerinin toplanması, işlenmesi, depolanması ve analiz edilmesiyle ilgili bir kavramdır. Bu veri setleri, genellikle geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar büyük, hızlı değişen ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri içerir.
Big data, özellikle son yıllarda, internet ve mobil cihazlar gibi teknolojik gelişmelerin yaygınlaşması ile birlikte önem kazanmıştır. Örneğin, sosyal medya platformları, IoT (nesnelerin interneti) cihazları ve bulut bilişim teknolojisi, büyük veri setleri oluşturmak için kullanılan kaynaklardan sadece birkaçıdır.
Big data, veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi teknolojilerin kullanımıyla, işletmeler ve kuruluşlar için fırsatlar sunar. Bu teknolojiler, büyük veri setlerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri analiz etmek ve gelecekteki trendleri tahmin etmek için kullanılabilir. Bu sayede işletmeler, müşterileri hakkında daha iyi bilgi edinebilir, ürünlerini ve hizmetlerini geliştirebilir ve daha verimli iş süreçleri oluşturabilirler.
Büyük veriyle ilgili 2003-2022 yılları arasında Türkiye'de üniversitelerimizde 57 doktora ve 171 yüksek lisans tezi olmak üzere, 228 tez çalışması üretilmiştir.
1990'lı yıllarda en büyük veri boyutu terabayt iken 2000'li yıllarda petabayt ve 2010'lı yıllarda exabayt olmuştur. Gün itibarıyla exabaytın 1000 katı olan zetabayt ve zetabaytın 1000 katı olan yotabayt olmak üzere depolanan veri miktarının sürekli artış gösterdiği bilinmektedir. Büyük veri oluşturulurken geleneksel yapılandırılmamış verilerden, veri madenciliği marifeti ile bilgi toplanmakta, toplanan bilgiler yapılandırılmış veriye dönüştürülmektedir ve son aşamada veriler yorumlanmakta, değerlendirilmekte ve analiz edilmektedir. Büyük miktardaki sayısal veriler, metinler ayrıca ses kayıtları ve video görüntüleri ile de tahlil edilebilmektedir.
