Data, mövcud dövrümüzün ən aktual mövzularından biridir. Əsasən müasir problemlərin həllində tətbiq olunur. Data, yalnız çağımızın insanlarını maraqlandıran bir mövzu deyil, hətta insanlığın qədim dövrlərində də istifadə edilib. Qədim vaxtlarda insanlar, həyatlarını qorumaq və həyatda qalmaq üçün datadan istifadə edirdilər.
İstifadə üsulları
Məlumdur ki, datanın istifadə üsulu hazırda olduğu kimi reporting, proqnozlaşdırma və müştəri əlaqələrini idarə etmək üçün olmamışdır. Dövr dəyişsə belə insan yenə də həyatda qalmaq üçün datadan istifadə edir.
Datanın müxtəlif dövrlərdə istifadəsi fərqli olsa da məqsədi eyni olub…
Qədim insan üçün torpaq üzərində görərək qeyd etdiyi ayaq izləri ona izin vaxtını, hansı canlıya aid olduğunu, canlının çəkisini və sayını bildirib strategiya və təxmin qurmasına imkan verirdi.
Müasir dövrdə “data”
Müasir insan isə datadan həyatının bütün sahələrində istifadə edir. Hava proqnozu, xəstəliklərin diaqnozu, cinayətkarlıqla mübarizə, demoqrafik göstəricilər, marketinq və’s.
Əlbəttə bu sadalanan prosesseslər üçün xeyli sayda data lazımdır. Çox az sayda data ilə bu nəticələri almaq çaşdırıcı ola bilər. Datanın toplanması isə vaxt məsələsi olubdur. Vaxt keçdikcə datanı toplamaq və mühafizə etmək kritik məsələyə çevrilir. Bu təkcə hazır ki dövrün problemi olmayıb.
İlk data göstəricilərinə qədim mağara fotolarında rast gəlinir. İnsan, heyvan, əkinçilik və sosial fəaliyyətləri qədim divar rəsmlərində öz əksini tapır. Əlbəttə ki, olub bitən hər şeyi bu forma da təsvir etmək hər zaman istifadə edilən üsul olmayıb. Yazının kəşfi (M.Ö. 3200) ilə datanın toplanması daha rahat formada həyata keçirilməyə başlanılıb.
Gələcək üçün “data” nə vəd edir?
Dataların aktual və keçmişi ilə əlaqədər müəyyən məqamlara toxunduq. Lakin data yalnız cari və keçmiş tarixlə əlaqədər olmayıb. Datalar bizi gələcəyə apara bilməsələrdə gələcək ilə bağlı proqnozların verilməsində istifadə edilir. Satışların gələcəyi, əhalinin artımı, müştərilərin itirilib itirilməyəcəyi və’s bu tipli göstəriciləri data ilə öyrənə bilərik.
Gələcəkdən söhbət düşmüşkən artan data həcmi yaxın gələcəkdə Big Data termini tez-tez rastımıza çıxaracaq. Demək olar ki hazır da data ilə bağlı olan məsələlər big data məsələlərinə çevrilir. Nümunə olaraq ETL(Extract, transform, load) göstərə bilərik. Artıq artan data həcmi ETL əvəzinə ELT (Extract, load, transform) prosesini icra etməyə vadar edir.
Fərqi belə izah edə bilərik. ETL zamanı güc prosessin görüldüyü qurğuya düşürdüsə ELT zamanı güc serverə düşür. Bu da böyük həcmli datalarla işləməyi asanlaşdırır. Başqa nümunələrdə göstərməkdə mümkündür.
Big Datanın big olması üçün 5 xüsusiyyət olmalıdır. Əvvəllər bu xüsusiyyət sayı 4 idi. Müxtəliflik (Variety), Həcm (Volume), Sürət (Velocity), Doğruluk (Veracity), Dəyər (Value).
Variety:
Müxtəlif mənbələrdən gələn müxtəlif növ data tiplərinə məxsus datalar olmalıdır. Və bu datalar eyni anda əlaqəli formada istifadə edilməlidir.
Volume:
Məlumat axını davamlı və böyük həcmdə olmalıdır. Məlumatların həcmi və sürəti hər gün eksponent olaraq artır. Buna görə də, verilənlər real vaxt rejimində işlənərək informasiyaya çevrilməlidir.
Velocity:
Məlumatlar davamlı və çox sürətli olmalıdır. Məsələn, Twitter-də dəqiqədə 511 min, gündə 735,840 milyon tvit göndərilir. Verilənləri emal edəcək və təhlil edəcək proses böyük verilənlərin istehsalı ilə eyni sürətlə olmalıdır.
Veracity:
Dataların doğru və dəqiq informasiya verməsi mütləqdir. Düzgün olmayan məlumatlar heç bir halda mənalı məlumata çevrilə bilməz.
Value:
Əldə edilən datanın Big Data sayıla bilməsi üçün mining edildikdən sonra müəyyən bir informasiyanın alına bilməsi mümkün olmalıdır. Heç bir insight’ın alına bilmədiyi datalar big data sayıla bilməz.
Digər məqalələr
Son texnologiya trendlərini izləyərək sizin üçün məqalələr yazmağı da unutmuruq
