Correct Technology

Rəqəmsal dəyişimlərin, süni zəka daxil olmaqla, data science (data elmi) və İnternet of things (internetə qoşula bilən texnoloji avadanlıqların) də daxil olmaqla böyük dalğası bütün sənayeni silkələyir.

big data nedirBig datanın heyrətamiz artımı rəqəmsal dünyaya keçdikdən sonrakı dövrə təsadüf edir. Kompyuterlərin artımı, internet və texnologiya yaşadığımız dünyanı, gördüyümüz işləri dataya çevirir. Data özlüyündə yeni bir kəşf deyil. Kompyuterlərdən, databazalardan (datanın toplandığı serverlər) əvvəl, kağızlar vardı. Bütün əməliyyatlar, qeydlər kağızlarda toplanırdı. Və bütün bunlar da data idi. Kompyuterlər, databazalar datanı yerləşdirmək üçün yeni vasitələrdir və böyük həcmli datanın (big data) toplanmasını əlçatan edir. Sadəcə bir tıklama və bütün data əlinizin altındadır. N. Teslanın dediyi kimi, artıq böyük həcmli datanın toplanması çox asandır. Bu gün, hər 2 gün ərzində, 2000-ci ildən bu günə toplanan datanın eyni miqdarı toplanılır. Bəli, sadəcə 2 gündə. Və bugün toplanan datanın miqdarı da olduqca sürətli şəkildə artır. 2020-ci ilə qədər, hazırda mövcud olan 5 zettabyte data, 50 zettabyte-a qədər artacaq. Datada hər şey həndəsi silsilə ilə artır. Maaşlar da, datanın miqdarı da. İnternetdə istənilən addımınız data “istehsal edir”. Smartfonlarınızdakı GPS-lərin boşuna olduğunu düşünmürsünüz, hər halda. Rəqəmsal dünyada atdığınız hər addım, data izləri qoyur ardından. Yəqin, sizdə indi, datanın necə artdığı haqqında təsəvvür formalaşdı. “Big data” bütün bu rəqəmsal informasiyaların  toplanması və istifadəsidir ki, bununla siz biznes daxil olmaqla istənilən sahədə proqozlar verərək, milyonlar qazana bilərsiniz. 

Bəs Big data necə işləyir?

Vəziyyət haqqında nə qədər çox informasiyaya maliksinizsə, datadan daha çox bilgi əldə edəcəksiniz və edəcəyin proqnozlar da o qədər dəqiq olacaq. Sırf bu səbəbdən də Big Data anlayışı getdikcə aktuallaşmaqdadır. Datanın verilənlərini araşdırmaqla korrelasiyaların (verilənlər arasındakı əlaqə) tapılması, datanın ümumi verilənlərinin xüsusiyyətləri, çatışmayan verilənlər(missing values) birinci mərhələdə (Explaratory data analysis) müəyyən edilir. Növbəti mərhələ toplanmış datanın modelləşdirilməsidir. Modelləşdirmə, riyazi modellərin qurulması ilə (məsələn: Regressiya, SVM, Neyron Şəbəkə) dəqiqliyini ölçə bildiyiniz avtomatik proqnozların verilməsidir. Əgər data çirklidirsə (çatışmayan verilənlərin çox olması, sıra və sütunların düzgün yerləşdirilməməsi, datanın bütün nöqtələrində eyni formatdan istifadə olunmaması) işiniz bir qədər uzanacaq. Data hər şey ola bilər, Şəkillər, mətnlər, videolar, səs yazıları. Bütün bu datanı analiz edərkən machine learning alqoritmlərindən və süni zəka alqoritmlərindən istifadə olunur.

Big Datadan necə istifadə olunur?

Big data ənənəvi yollarla toplanmış və rəqəmsal mənbələrdən əldə edilmiş, şirkətdaxili və şirkətdənkənar məlumatların struktursuz və multistrukturlu (bir neçə struktur formatında) şəklinə deyilir hansı ki, istənilən sektorda ölçüləbilən qərarvermə mexanizmində geniş istifadə olunur. Big data haqqında öyrənmək üçün ilk əvvəl datanın struktursuz və multistrukturlu olmasını müəyyən etmək lazımdır.

melumatlarin saxlanilmasiStruktursuz data- ənənəvi data tətbiqləri ilə asanlıqla analiz olunan, modelləşdirilə bilən, əsasən tekst ağırlıqlı dataya deyilir. Metadata, Twitter tweetləri və digər sosial media postları struktursuz dataya nümunədir.

Multistrukturlu data- Bir neçə data formatının istifadə olunduğu multistrukturlu data, insanlarla süni zəkanın birgə ortaya çıxardığı işdir. Multistrukturlu data həm tekstlərdən, həm şəkillərdən təşkil oluna bilər.

Şəkil, video, mətnlərdən ibarət küllü miqdarda struktursuz data- Big data sənayenin bütün sferalarına nüfuz edib. Şirkətlər artıq müştərilərin kim olduğunu, hansı müştərilərə hansı xidmətlə yaxınlaşmağı ən incə detalına qədər bilir ki, bununla da xərclər inanılmaz səviyyədə aşağı düşür. Səhiyyədə, xəstəliklərin əvvəlcədən proqnoz verilməsində olduqca geniş tətbiqə malikdir, big data. Bu sondurmu? Təbii ki, deyil. Cinayətkarlıqda, Enerji sektorunda, hətta zəlzələnin baş verməsinin proqnozlaşdırılmasında belə big data ortaya girir.

Datanın son 10 ildə dünyada dəyişdiklərini görmək üçün analitik olmanıza ehtiyyac yoxdur. Gündən-günə artan miqdarı ilə texnologiyanı da önə daşıyan data, gələcəyin peşəsidir. Şirkətlər big datanı stategiya olaraq görür və getdikcə data stategiyası bazarda ölüm-qalım savaşı strategiyasına çevriləcək.

Ən Sonuncu Bloqlar

Conversational Marketinq nedir? Ustunlukleri nelerdir

Conversational Marketinq nədir? Üstünlükləri nələrdir

Conversational Marketinq hansı üstünlükləri təqdim edir?Conversational Marketinqdə chat botlarin rolu nədir?

Reqemsal yoxsa Enenevi Marketinq?

Rəqəmsal yoxsa Ənənəvi Marketinq?

Rəqəmsal marketinq nədir ? Ənənəvi marketinqin üstünlükləri ,Ənənəvi Marketinqin Dezavantajları, Rəqəmsal marketinqin üstünlükləri

SEO ucun Adaptiv yoxsa Responsiv dizayn?

SEO üçün Adaptiv yoxsa Responsiv dizayn?

Adaptiv dizayn nədir ? Responsiv dizayn nədir ? Google niyə responsiv dizaynı dəstəkləyir. Bəs ümumi götürdükdə hansı dizayn sizin üçün daha yaxşıdır ?

Viral Marketinq nedir? Viral Marketinq Texnikasi

Viral Marketinq nədir? Viral Marketinq Texnikası

Viral Marketinq nədir? Auditoriyanın diqqətini çəkmək və Hədəf kütləsinin və kommunikasiya kanallarının düzgün seçilməsi

Veb sayt ucun UX dizayn ve dizayn meslehetleri

Veb sayt üçün UX dizayn və dizayn məsləhətləri

İstifadəçilərə çox rahat və sadə interfeys təqdim etməliyik. Bu yazımızda UX dizaynla əlaqəli bəzi məsləhətlərimizi paylaşmaq istərdik.

Meta taglari nedir, Metalar duzgun nece istifade edilmelidir

Meta tagları nədir, Metalar düzgün necə istifadə edilməlidir

Meta etiketləri nədir ? Meta description tagında düzgün istifadə edilmə qaydası və digər meta tagları

Veb saytda H (heading) ve duzgun istifade edilmesi

Veb saytda H (heading) və düzgün istifadə edilməsi

H (Heading) etiketi nədir? Heading etiketinin istifadəsində ən çox buraxılan xətalar.