Big Data

20 soruya 20 cevap verildi.

Cevaplar 20

Yükleniyor...
6,438 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Big Data’nın kabul gören üç tane boyutu var ve bunlara 3Vs deniyor. Birincisi Volume yani datanın büyüklüğüdür. İkinci bir parametresi Velocity yani hızıdır. Sizin bir önceki gece sistemlerden çekip ertesi gün müşterilere sunduğunuz data, müşteriler için çok yeterli olmayabiliyor ve daha anlık datalara ihtiyaçları olabiliyor. Burada da devreye verinin hızı giriyor ve sizin çok sık veriyi analiz edip hazır hale getirmeniz gerekiyor. Üçüncü boyutu da Variety dediğimiz datanın çeşitliliğidir. Veri son yıllarda olduğu gibi sadece Database’lerden ve sistemlerden düzenli bir şekilde gelmiyor. Bu verinin içinde imajlar, Pdf’ler, videolar veya Freetext’ler olabilir. Sizin de bütün bu verileri anlamlandırıp, bunlardan sonuç çıkarabilmeniz gerekiyor. BSH’daki Big Data konusuna gelecek olursak; BSH olarak Home Connect adlı bir mobil uygulamamız var. Bu uygulamayla beyaz eşyaların akıllı telefonlardan ve tabletlerden kontrolünü sağlıyoruz. Bu kontroller sırasında da bazı veriler üretiliyor. Bunlar sensör verileri, bir buzdolabının içindeki malzemelerin imaj olarak datası veya tablet ve ürün arasındaki etkileşim gibi datalar olabilir. Biz şu anda BSH olarak bu dataya hazırlık içerisindeyiz ve 3 sene içinde 6 milyon cihazın bu uygulamaya bağlanıp, günde 16 TB veri üretmesi bekleniyor. Dolayısıyla sadece verinin üretilmesi değil, o veriyi bizim kullanabilmemiz de gerekiyor. Bunun için de büyük bir hazırlık yapmamız lazım. BSH olarak da son birkaç yıldır bunun üzerine yoğunlaşıyoruz. Hatta çok yakın zamanda üniversite öğrencilerinin de katıldığı bir Hekaton yaptık. Arkadaşlara bu datanın bir kısmını verip sonuçlar çıkarmalarını istedik ve çok güzel sonuçlar aldık. Dolayısıyla Big Data konusunda çok sıkı çalışıyoruz ve bu çalışmalar sürekli devam edecek.

1
1,130 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Artık sistemler çok fazla data üretiyor. Bu dataların anlamlı hale gelmesi için yan yana gelip korele olması gerekiyor. Bu kadar yoğun datanın toplanabildiği ortamlara Big Data deniyor ama önemli olan o datadan bir anlam çıkarabilmektir. Biz hem datayı toplamak hem de bundan anlam çıkarmak için çalışma yapıyoruz. Veri Ambarı, Raporlama ve İş Geliştirme Departmanımız var. Bu iki departman bu datadan anlam çıkarmaya çalışıyor. Temel olarak veriyle yönetilen şirket olmak istiyoruz. Dolayısıyla verilerden anlam çıkararak iş birimlerine anlamlı raporlar ve yönler göstermek istiyoruz.

619 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Big Data şu anda çok farklı alanlarda uygulanıyor. Biz bunu bazen birincil olarak görmüyoruz ama bir şekilde deneyimliyoruz. Örneğin; firmalar Big Data kullanarak sizin herhangi bir alana giriş yaptığınızı anlayıp telefonunuza size özel mesajlar gönderebilir veya sizi yönlendirip yardımcı olabilecek aramalar yapabilir. Aracınızı park ettiğiniz yeri unuttuğunuzda bu teknoloji sayesinde aracınızı nereye park ettiğinizi anlayıp size bununla ilgili bir yönlendirme sunabilir. Telefonunuzda 2G kullanıyorsanız herhangi bir operatör sizin 4.5G’yi kullanmanızı isteyecektir çünkü bu teknolojiyle daha hızlı ve size iyi bir deneyim sunabilirler. Hangi alanda olduğunuzu, operatörün herhangi bir şubesine yakın olup olmadığınızı anlayıp sizi bu konuda bilgilendirebilirler. Örneğin; operatörün X şubesine gittiğinizde telefonunuzu ücretsiz bir şekilde 4.5G’ye çevirebileceğinizi söyleyebilirler. Bu da sizin Big Data’yla ne kadar hızlı hizmet alabileceğinizi gösterir.

615 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Beni burada tatmin eden şey; Huawei'nin bana yüklediği sürekli ileriye gitme isteğidir. Biz burada son teknolojiler üzerinde çalışıyoruz ve daha iyi çözümler üretmek için yeni çıkan bütün teknolojileri kullanıyoruz. Dolayısıyla bu bir zorluk ama beni birkaç adım ileri götüren bir zorluk oluyor. Bu yüzden Huawei bu yönde benim kariyerime dolaylı olarak yön veriyor.

553 görüntülenme
·
Transkripti Göster

İnsanlık tarihinin birçok döneminde bizi bir adım daha öne taşıyan süreçler yaşadık. Bunlardan birisi de Big Data dediğimiz büyük veriyle gelen süreçtir. Biz şu anda öyle bir zamandayız ki istesek de istemesek de online veya offline olarak veri üretiyoruz. Ben şu anda otururken veya arabamla seyahat ederken veri üretiyorum. Bu verilerin bir yerlerde toplanıp farklı amaçlar için işlenmesi gerekiyor. Günümüzdeki gelenekselleşmiş teknolojiyle bu analizler yapılabilir durumda değildi. Dolayısıyla geleneksel yöntemlerle yapılamayan bu analizleri Big Data yöntemleriyle daha detaylı ve çözümleyici hale getirebiliyoruz. Big Data’nın bize sunduğu olanak; bizim geleneksel bir şekilde yapamayacağımız analizleri çok daha hızlı ve yenilikçi yöntemlerle sunabilmesi sayesinde işlerimize farklı çözümler getirebilmemizdir.