Ekim | 2015 | SAİD ALTINTOP
Bugün sizlere bir süredir araştırmakda olduğum Data Science ve big data konularından anladığım kadarıyla bahsedecegim.
Data Science, genel olarak, veriden(data) bilginin çıkarılmasıdır. Ama veriyi kullanmak datascience degildir. Verinin içinden yeni bir veri üretiliyorsa buna data science denir.
Peki data nedir?
Data,internetin ortaya çıktığı ilk andan beri hayatımızda olmasına rağmen, henüz yeni yeni insanların arasına karışıp önemini fark ettirmeye başladı. İnsanın internette yaptığı her hareketi içinde barındırır. Örneğin bir siteye giridik ve bir ürüne tıkladık. Bu işlemi saniye milyarlarca insanın yaptığının düşünün. Elimizde terabaytlarca veri olur. İşte buna Big data denir.
Big datanın tanımı sadece “diskte çok fazla yer kaplayan veri” anlamında değil, aynı zamanda işlenmemiş veri anlamına da gelir. İnternetin çıkışından bu yana geçen zamanda ciddi şekilde çok büyük bir veri birikmiştir. 2000 yılında tüm dünyada 800,000 petabyte büyüklüğünde veri saklandı. 2020 yılında bu verinin 35 zetabyte olacağı tahmin ediliyor. Örneğin Twitter her gün 7 TB, Facebook ise 10 TB veri kaydediyor.
Peki bu kadar çok veri nasıl anlamlı hale getirilebilir?
Kelimelerin analizini yapmak istediğimiz zaman bunu sql sorguları ile yapabilmemiz pek mümkün değildir. Bunun için ne zamanımız yeter nede anlamlı bir veri ortaya koymamız pek mümkün olmaz. Data nereden geldi, nereye gidiyor ve neden kullanılmıştır. İnsanlar çok fazla online ortamda zaman geçirir ve bu şekilde çok fazla veri bırakır. Ama bunları işlemezsek sadece çöp verimiz olmuş olur. Datayı etkili hale getirmek için verileri ayarlamalı ve verileri kullanabilir hale getirdikten sonra, yani işledikten sonra verileri kaydederiz ve bunları daha sonra kullanırız. Bu dataların klasik yöntemlerle işlenebilmesi pek söz konusu değildir. Big data, ancak big data çözümleri ile işlenebilir.
PAKET YAKALAMA için Abdurrahman Altintop
PAKET YAKALAMA için aaltintop