29 Dec 2012

Big Data’nın getirdikleri



“Petrolün ham hali, işlenmiş halinden daha az değerlidir ve bir defa işlendimi en önemli enerji kaynağına dönüşür” Bu nitelemeye koşut olarak “Data is the new Oil” deniyor!

Bu benzeştirmede ki dip anlam şöyle: Dünyamızda petrole sahip olmanın sağladığı ayrıcalık neyse, veri işleme yeteneklerine sahip kurumların ve ülkelerin kazanacakları ayrıcalık da o olacak. Burada en önemli vurgu, “veri işleme yeteneği”. Yani illa ki sahip olduğunuz, size özel ve sizin ürettiğiniz verileri işlemeniz ve değer yaratmanız gerekmiyor. Kurumun sahip olmadığı ama eklemlendiği diğer kurum dışı kaynaklardan beslenerek üretebildiği değer ölçüsünde, rekabette ve değer yaratmada bir adım önde olabileceği anlatılıyor. İşte tam bu noktada BIG Data kavramının için dolduran elementler, kurumun sahip olması gereken yetenekler de karşılığını bulmaya başlıyor.

BIG Data’nın kurumlara ne sağlayacağının somut uygulamalarını çeşitli sektörlerde görüyoruz.

Güvenlik alanında, ses ve görüntü analizleri saatlerden dakikalara geriledi; Sağlık alanında hasta ve hastalık analizleri çok hızlandı; Finans analizlerinde PB’lık verilerin analizi saaterden dakikalara düştü; Telco’lar ağ üzerinden akan veri analizi (Stream Computing) yaparak donanım maaliyetlerini %90 oranında azaltıyorlar.

Öncelikle, kurulması hedeflenen BIG Data platformu, yeni bir veri ambarı olmamalı. BIG Data platformunu, veri ambarından ayıran en önemli özellik, işlenen verinin bir yerde yüklenmiş olmasının gerekmemesi, verinin kaynağında işlenerek kuruma ham haliyle değil, karar sürecini etkileyecek bilgiye dönüşmüş veya dönüşmeye hazır olarak ulaşması. Bir kurumun bu yeteneklere erişmesi için mevcut transaction işleme ve veri ambarı sistemlerinin yanına neler eklemlemesi gerekliyor veya bir başka deyişle BIG Data Platformu nelerden oluşmalı

1) 3V’yi yani Volume (Büyüklük), Velocity (Hız) ve Variety (Çeşitlilik), yönetebilmeli. Temel veri kaynaklarından bazıları, geleneksel transactional sistemler, makinelerin ürettiği duyarga verileri, sosyal medya verileri, yapısal olmayan bilgi içeren döküman yönetim sistemleri kaynakları ilk akla geleneler.

2) Hareket halindeki veriyi analiz edebilmeli (Stream Computing). Ürettiğimiz verinin %80’inin yapısal olmadığı düşünülürse bu veriyi kaynağında analiz edecek yetenekleri olmalı.

3) Hızlı uygulama geliştirme için araçları ve ön yüzleri bulunabilmeli. Hadoop ve Mapreduce temelli açık kaynak kodlu teknolojileri kesinlikle desteklemeli.

4) Kurumsal düzeyde güvenlik, yönetişim ve veri entegrasyon arayüzleri olmalı. Mevcut kurumsal veri kaynakları ile entegre çalışan, veri kalitesini iyileştirici, MDM (Master Data Management) çözümü ile entegre çalışabilmeli.

Geleneksel İş Analizi uygulamaları, önceden tasarlanmış sistemlerde, toplanmış ve yüklenmiş veriler üzerinden, iş analistlerinin belirlediği soruların cevaplarını arayan sistemlerdir. BIG Data Analiz ortamları ise veri kaynaklarının ve tiplerinin çeşitliliği, dağınıklığı ve büyüklüğü yüzünden bir platform olarak kullanıcının hizmetine ve yaratıcılığına sunulur.

Kurulacak BIG Data platformu işinize ne katabilir?

- Müşterileriniz hakkında herşeyi, Sosyal Medya hareketlerinden kanallarınız üzerinden sizinle kurduğu bütün etkileşime kadar, topyekün ve bireysel olarak bilmenizi sağlar. Ürün promosyonlarının yönetilmesi, karlılık analizi bunlardan bazıları.

- Operasyonel verilerle birlikte olmak şartıyla, süreçlerin optimize edilmesinde, karar verme sistemlerinin sıfır gecikmeyle gerçek zamanlı analiz yapabilmesini sağlar. Gerçek zamanlı satış raporlama ve analiz uygulamaları, bölgesel kampanya analizleri, doğal afetlerde etki ölçme uygulamaları sayılabilir.

- Veri kaynaklarınızı ve kuruma yapılan geri dönüşleri işleyip, “ışık hızında” yeni ürünler üretmenizi, proaktif kurumsal davranış geliştirebilmenizi sağlayacak imkanlar sunar. Sosyal Medya, Marka ve Piyasa etkileşim analizleri, RFID izleme uygulamaları ilk akla gelenlerden bazılarıdır.

- Kurumla ilgili bütün verileri, kurumda yüklenmemiş olsa bile, akan veri analizi teknikleri ile işleyerek, hile ve risk analiz modellerini çalıştırabilmeli. “Hile” algılama ve aksiyon alma, Cyber Güvenlik, Risk Yönetimi bunlardan bazıları.

- “Acaba işime yararmı” diye saklanagelen ve çok nadiren erişilen, saklama maaliyetleri yüksek veri ambarlarını tutmak yerine, veriyi kaynağında işleyerek veri ambarı işletim maaliyetlerinin düşmesini sağlamalı. Ağ loglarının anlık analizi, Websitesi erişim, kullanım analizleri düşünülebilir.

BIG Data yeni bir platform ve veri işleme anlayışı getirmesinin yanında, BT ortamında yeni ve daha karmaşık beceri kümelerinin oluşmasını şart koşuyor. “Data Scientist- Veri Bilimci” bu anlamda yeni bir rol. Veri Bilimcisi, istatistik, bilgisayar bilimleri ve MBA’in birleşiminden oluşacak. Bu rolün en önemli çalışma prensibi “Gerçek Zamanlı” çözümler üretebilme yeteneklerinin olması. Bir örnekle açıklamaya çalışırsak; buzdolabınız bozulduğunda, gazeteyi açıp bir buzdolabı tamircisi ilanından bakarak ustayı çağırdığınızda çoktan geç kalmışsınız demektir. Ama bozulan buzdolabı ustayı arayıp yardım isteyebiliyor veya bir problem kaydını sizin adınıza satıcı firmaya açabiliyorsa, kullandığınız ürün gerçek zamanlı bir çözüm sağlar. “Veri Bilimcisi”,  kurumun veri kaynakları ve bunlar arasında ki etkileşimi bilerek, kurumun iş geliştirme stratejilerine uygun,  Big Data platformunun yeteneklerini de birleştirerek anlık analiz çözümleri üretebilen bir yeni rol olarak hayatımızda yerini almaya hazırlanıyor. Veri Bilimcisi, uçtan uca, kullanıcının ilk sorularıyla başlayan “merak” sürecinden, geliştirme ve dağıtıma kadar ki süreci yönetebilmelidir. İş ile ilgili soruları, kurumun veri kaynakları ile ilişkilendirecek kadar büyük fotoğrafı kavrayabilmelidir.

Gartner’a göre 2013’deki BT Harcamaları 3.7 Trilyon ABD Doları olacak ve 2015’e kadar Big Data ihtiyaçları için 4.4 milyon yeni iş imkanı doğacak.

Big Data kavramını özümseyerek, bu yolda insana, platforma ve teknolojiye yatırım yaparak, iş süreçlerini bu kavrama uyarlayan, “büyük düşünen” kurumlar, diğerlerinden bir adım önde olacak.

16 Oct 2012

Bilişim Zirvesi 2012 - BIG Data Panel

Panel'de kısa bir BIG Data sunumu eşliğinde, panel yöneticiliği yapmıştım.

Panel Video Linki - Tıklayın Lütfen

6 Sep 2012

TDUG Yıllık Toplantı Programı - 2012




25 Eylül 2012
IBM Türk Binası
Büyükdere Cad. Levent, Istanbul

09:00-09:30                   Kayıt ve Tanışma

09:30-09:45                   Açılış.

Cüneyt Göksu, VBT, IBM Gold Consultant, TDUG Lideri
Arzu Gelgeç, IBM Türkiye, TDUG-IBM Liason
Surekha Parekh, IBM UK, WW Strategist & Market Program Director

09:45-10:45                    
Christopher J. Crone, IBM Distinguished Engineer, DB2 for z/OS Development
DB2 and System z Synergy

10:45-11:45                    
Cüneyt Göksu, VBT,
Practical Recipes for Daily DBA Activities using DB2 9 and 10 for z/OS

12:00-13:00                   Öğle Yemeği arası

13:15-14:15                    
Hüseyin YILMAZ, IBM Türkiye, Senior IT Specialist, Information Management
What's New for DB2 10 for Linux, Unix, Windows

14:15-15:15                    
Christopher J. Crone, IBM Distinguished Engineer, DB2 for z/OS Development
Overview of SQL Enhancements in IBM DB2 9 and 10

15:30                            Soru & Cevap ve Kapanış


Katılım için lütfen isim, soyad ve kurum bilginizi aşağıdaki eposta’ya iletir misiniz.

Cuneyt Goksu / tdug@idug.org

29 Jan 2012

2012’de İş Zekâsı



2012 birçok şirket için “sinirli” bir yıl olacak!...

Ne mi demek istiyorum?

2011 küresel krizi birçok şirketi yaraladı ama yıkamadı. Bu tahribata rağmen büyük oyuncular 2011’i BT yatırımlarını yaparak tamamladılar, ama olası ekonomik belirsizlik beklentisi 2012 için de hâlâ çok yüksek; yani bu tür yatırım yapanlar, yatırımın karşılığını almak için daha agresif olacaklar. Yenisini yapmak yerine mevcut yatırımlardan alacakları verimi en fazlaya çekmek için daha çok uğraş verilecek. Bu açıdan bakınca, 2012’de, “iş zekâsı” uygulamalarının önemi eskisinden daha da fazla öne çıkacak.

“İş zekâsı” uygulamalarını kullanan kurumların CIO’ları ile yapılan görüşmelerde ortak kanı şöyle;

 ·        “İş zekâsı” yazılımları gittikçe daha karmaşık hale geliyor. Bu karmaşık yazılımların analiz sonucunu daha basit gösterip, sunacak yaklaşımlara ihtiyaç var. Analiz araçlarını üretenler bu ihtiyacın farkına son birkaç yılda vardılar; ve günümüzde artık, bu araçların ileri seviyede, gelişmiş grafik görsel ara yüzleri de var. Bu özellik “iş zekâsı” yazılımlarının olmazsa olmazları arasında.

·        Bir başka eğilim ise artık iş analizi araçlarının ofisten çıkıp, mobil uygulamalar şeklinde mobil cihazlar üzerinden kullanılabilir olması talepleri. Yıllardır satış yapanlar ve sahada çalışan teknisyenler mobil uygulamalara zaten hızla alıştı. Ancak iş zekâsı uygulamalarının kullanıcıları, özellikle de üst düzey karar vericiler, bu akımın dışındaydı. Mobil işletim sistemlerinin, platformlarının yaygınlaşması ve standartlaşmasıyla “mobil iş zekâsı” uygulamaları da konum bağımsız, her yerden ulaşılabilir bir endüstriyel standart olma yolunda ilerliyor. Yapılan bir ankete göre, kurumların mobil iş zekası uygulamalarına verdikleri önem 2010’da %10 iken, 2011’de %68’e fırladı. Gartner’a göre iş zekâsı işlevlerinin üçte biri mobil cihazlar ve uygulamalar üzerine kayacak. İş zekâsını en çok kullanan büyük oyuncuların %25’i, 2012’de, uygulamalarının %30’unu mobil ortama aktarmayı hedefliyor. eBay’ın PayPal üzerinden yapılan ödemelerinde, mobil cihaz’lar’ın kullanım oranı %500 arttı. IBM’e göre küresel online ticarette mobil cihazların kullanımı %6,6. Bu rakamlara bakınca iş analizinin mobile kayması kaçınılmaz.

·        “İş zekâsı” kullanmayan kurumlar rekabet etmekte çok zorlanıp, birkaç adım geriye düşecekler. Bu uygulamalar ürün geliştirme ve satış stratejilerinin belirlenmesinde, uygulanmasında ve ölçülmesinde önemli bir araç olacak. Özellikle 2012’nin belirsiz ekonomik koşullarında kaynakların etkin, yerinde, yeterli ve doğru kullanılması için iş zekâsı uygulamaları olmazsa olmaz.

·        “Büyük veri” gerçekliğinin getirdiği, yüksek hacimli, değişken içerikli verinin, “iş zekâsı” araçlarına doğru girdisini (hangi veri, ne miktarda, ne sıklıkta gibi...) sağlamak ve analiz etmek bir başka eğilim. Mükemmel analiz için mükemmel veri girişi gerekiyorsa, bu verinin temiz, ayıklanmış ve yapılandırılmış olması gerekiyor.

Eskiden beri var olagelen ama yenilenmiş paralel teknolojilerin bu büyüklükte veri ve analiz araçları ile çalışabilir olduğunun da gözden geçirilmesi gerekiyor. Bu anlamda “iş analizi” çözümlerinin paralel teknolojilerden faydalanmaksızın çözüm geliştirmesi beklenmiyor.

·        Agile, ya da Türkçesiyle ”kıvrak” uygulama geliştirme araçlarının daha da gelişmesi, yaygınlaşması, veri kalitesini iyileştirme yöntem ve araçlarının yayılması sayesinde “In Memory” veri analizi yenilikleri veri ambarı uygulamalarının krallığını ele geçirme yönünde ilerliyor. Mobil teknolojilerin, bu yeni uygulama geliştirme araçlarıyla birleşmesi, üstelik analizleri mobil olarak yapabilme veya sunabilme eğilimleri, kurumsal veri ambarlarını ikinci plana atabilir.

BT yöneticileri, daha karmaşık analiz ve zeka uygulamalarını daha da “gerçek zamanlı” görmek isteyeceklerdir. Veri ambarları bu analizlere girdi sağlayacak temizlenmiş, birleştirilmiş bilgiyle doldurulup donatılmazsa önemlerini yitirebilirler. Çünkü bu analizler mobil cihazlardan da talep edilmeye başlandıkça, “analiz hazır” bilginin veri ambarından beslenmesi şart. 2012’deki bu endişeli bekleyiş içinde, daha fazla BT yatırımı yapılacaksa, 2011’in yükselen eğilimi olan “İş Analizi”ne yatırımların yönlenmesi, büyük veri kümelerini (BIG DATA) analiz eden teknolojilere, özellikle de “In Memory Analiz”e yönlenmesi beklenebilir.