Müşterilerimiz İletişim EN

Verilerin Çağı


Verilerin yeni çağın petrolü olduğunu söyleyen alıntıyı muhtemelen duymuşsunuzdur. 2000’lerin başında, dünya verilerin değerini anlamaya başladı. Milenyum döneminin ilk on yılında, veri miktarı oldukça hızlı bir şekilde büyüdü. Aşağıdaki tabloda da görüldüğü gibi, dünya genelinde oluşturulan, yakalanan, kopyalanan ve tüketilen veri ve bilgi hacmi 2010’dan 2020 yılına kadar 2 zettabayttan 64 zettabayta çıktı! 2020’den itibaren 5 yılın sonunda bu oranının 3 katına çıkması bekleniyor. Bu oldukça etkileyici.


Analizlere göre, bu hacmin büyümeye devam edeceğini görüyoruz. Petrolün aksine veriler azalmıyor. Soru şu ki, bu verilerden nasıl daha fazla yararlanabiliriz?


Bir kurum için veri; belgeler, e-postalar, ses dosyaları, video dosyaları, resim dosyaları, kullanıcı yorumları ve kullanıcıların fikirleri dahil olmak üzere fayda sağlayacak bilgileri içerir. Veriler hakkında gizlilik, güvenlik, etik, verinin kalitesi vb. gibi konuşulması gereken birçok konu vardır. Bununla ilgili çok uzun bir liste oluşturabiliriz. Bu blog yazısında, kurumların verilerini daha iyi kullanmak için buluttan nasıl faydalanabileceklerini konuşacağız.


Veriler üzerinde çalışmak için bulutu kullanmak artık bir seçenek değil zorunluluk haline geldi. Kurumların depolama için donanım aygıtlarına yatırım yapması ve bu aygıtları verimli kullanmak için çalışması sürdürülebilir değil. Bu durum, kurumlar için çeşitli sınırlamalar ortaya çıkarır. Ancak bulut, ölçek ekonomisi, otomasyon, hızlı esneklik ve verilere erişim sunar. Bir kurum için veri; analiz edilebiliyorsa, eyleme geçirilebilir modeller oluşturulabiliyorsa, operasyonları iyileştirmek için otomatikleştirilebiliyorsa ve daha çevik olabilmek için çalışanları, müşterileri ve sektörü hakkında doğru öngörüler sağlayabiliyorsa değerlidir.


Veri Ambarı Çözümleri

Google Cloud’un BigQuery gibi veri ambarı çözümleri, büyük ve çok boyutlu veri kümelerinin hızlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Bu, tüm verileriniz için merkezi bir yapı oluşturur. Farklı türdeki veriler burada birleştirilerek BigQuery ile saniyeler içinde kurumunuz için bir analiz oluşturmak mümkündür. BigQuery bunu sizin yerinize sunucu olmadan sağlar. Peki, sunucusuz yapılar (serverless) ne anlama geliyor?


Sunucusuz Yapılar

Sunucusuz yapılar, bilgi işlem gücü gibi ihtiyaç duyulan tüm kaynakları, sorgularınızı çalıştırmak için arka planda otomatik olarak sağlar. BigQuery, kesinti süresi olmayan versiyon yükseltmeler, bakım ve sorunsuz ölçeklendirme özelliklerine sahip, tümüyle yönetimli (managed) bir veri ambarıdır. BigQuery, petabaytlarca veriyi çok yüksek hız ve sıfır işletim yükü ile analiz etmenize olanak tanır. Kurumlar, fiilen bir sorgu çalıştırmadıkları sürece bilgi işlem gücü için hiçbir ödeme yapmaz. Bu yapılar, depolama kapasitesi, bilgi işlem gücü vb. gibi özellikler için bir sınırlama getirmez, yalnızca kullandığınız kadarını ödemenizi sağlar. Bu nedenle uygun maliyetlidir.


Herhangi bir analitik veri tabanının üzerinde yer alabilen, verilerinizi ve iş ölçümlerinizi tanımlamayı basitleştiren Looker gibi sağlam iş zekası araçlarıyla analizinize doğru raporlama ekleyebilir ve harika bir görünürlük elde edebilirsiniz. Bu sayede, daha fazla kullanıcıya daha fazla içgörü sunabilirsiniz. Bu durum, üretkenlik, karar verme ve inovasyonda gelişme sağlar.


Örnek bir gösterge tablosu:



Entegre yapay zeka ve makine öğrenimi araçları

İşiniz üzerinde çok daha geniş bir etki alanı yaratmak için yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarından yararlanabilirsiniz. Kısaca Yapay Zeka (AI), görsel algı, konuşma tanıma, karar verme veya diller arasında çeviri gibi genellikle insan zekası gerektiren bir görevi yerine getirebilen her türlü makineyi tanımlayan geniş bir alan veya terimdir. Makine Öğrenimi’ni ise, yapay zeka alanındaki bir dal olarak açıklayabiliriz. Verileri analiz etmek için algoritmalar veya modeller kullanarak, verilerden “öğrenebilen” ve açıkça buna programlanmadan tahminler veya kararlar verebilen bilgisayarlardır. Bu algoritmalar, çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır.


Sonuç olarak, verileriniz üzerinde bulut teknolojilerini kullanmak, müşterinizi, sektörünüzü ve rekabetinizi daha iyi anlamanız için size araç, alan ve zaman sağlar; böylece işinize odaklanabilir, inovasyon yapabilir, operasyonunuzu optimize edebilir ve daha fazla değer yaratabilirsiniz.

⭐⭐⭐


Kartaca’nın 10+ yıllık deneyimi ile verilerinizin potansiyelini ortaya çıkarmak ve yeniliğe öncülük etmek için bu sayfaya göz atın ve bize ulaşın.


Kartaca, onaylanmış “Cloud Migration” ve “Data Analytics” uzmanlıklarına sahip bir Google Cloud Premier İş Ortağıdır.




Özetle;

2023'te önemli bulut bilişim istatistikleri nelerdir?

2000’lerin başında, dünya verilerin değerini anlamaya başladı. Milenyum döneminin ilk on yılında, veri miktarı oldukça hızlı bir şekilde büyüdü. Aşağıdaki tabloda da görüldüğü gibi, dünya genelinde oluşturulan, yakalanan, kopyalanan ve tüketilen veri ve bilgi hacmi 2010’dan 2020 yılına kadar 2 zettabayttan 64 zettabayta çıktı! 2020’den itibaren 5 yılın sonunda bu oranının 3 katına çıkması bekleniyor.

Kurumlar için bulut bilişim neden önemlidir?

Bulut, ölçek ekonomisi, otomasyon, hızlı esneklik ve verilere erişim sunar. Bir kurum için veri; analiz edilebiliyorsa, eyleme geçirilebilir modeller oluşturulabiliyorsa, operasyonları iyileştirmek için otomatikleştirilebiliyorsa ve daha çevik olabilmek için çalışanları, müşterileri ve sektörü hakkında doğru öngörüler sağlayabiliyorsa değerlidir.
Sonuç olarak, verileriniz üzerinde bulut teknolojilerini kullanmak, müşterinizi, sektörünüzü ve rekabetinizi daha iyi anlamanız için size araç, alan ve zaman sağlar; böylece işinize odaklanabilir, inovasyon yapabilir, operasyonunuzu optimize edebilir ve daha fazla değer yaratabilirsiniz.

Yapay zeka ve makine öğrenimi nedir? Entegre yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarından neden faydalanmalısınız?

İşiniz üzerinde çok daha geniş bir etki alanı yaratmak için yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarından yararlanabilirsiniz. Kısaca Yapay Zeka (AI), görsel algı, konuşma tanıma, karar verme veya diller arasında çeviri gibi genellikle insan zekası gerektiren bir görevi yerine getirebilen her türlü makineyi tanımlayan geniş bir alan veya terimdir. Makine Öğrenimi’ni ise, yapay zeka alanındaki bir dal olarak açıklayabiliriz. Verileri analiz etmek için algoritmalar veya modeller kullanarak, verilerden “öğrenebilen” ve açıkça buna programlanmadan tahminler veya kararlar verebilen bilgisayarlardır. Bu algoritmalar, çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır.

Yazan: Abdullah Safi

Yayınlanma Tarihi: 25.04.2023