Hizmet Olarak Büyük Veri (BDaaS) oldukça fena bir şey. Ancak bunu neden bilmeniz gerektiğini anlamak için daha küçük parçalara ayıralım.
Big data as a service, or BDaaS, is one of the newer buzzwords in the big data industry. But what does it actually mean? Put simply, BDaaS is a model where big data capabilities are delivered as a service from a third-party provider. This can include anything from data management and warehousing to analytics and machine learning.
Bu makalede, BDaaS'ın türünü, zorluklarını ve işletmeleri veri odaklı işletmelere nasıl dönüştürdüğünü keşfediyoruz.
Hizmet Olarak Büyük Veri Nedir?
Big data as a service (BDaaS) is the process of leveraging big data tools and infrastructure in the cloud for developing and deploying big data applications. It is an emerging market that provides big data capabilities as a service, making it faster and easier to get started with big data projects. BDaaS allows enterprises to focus on their business goals and not worry about setting up or managing complex big data infrastructure.
Ne tür BDaaS'ler var?
Üç ana BDaaS türü vardır: Hizmet olarak Hadoop, hizmet olarak veri ve hizmet olarak analitik.
Hadoop as a Service (HaaS)-verileri bulutta depolayan ve analiz eden bir büyük veri analitiği çerçevesidir. Bu teknoloji kullanıcılar için uygundur çünkü şirket içinde ek altyapıya yatırım yapmaları veya kurmaları gerekmez. HaaS genellikle üçüncü taraf bir satıcı tarafından sağlanır ve yönetilir.
Hizmet olarak veri (DaaS)- genel veya özel bir bulut kullanarak verilerin depolanması, yönetimi ve analizi için dış kaynak kullanımı sürecidir.
Hizmet olarak analitik (AaaS)- analitik için bir hizmet olarak yazılım (SaaS) dağıtım modelidir. Bu modelde, üçüncü taraf bir ana bilgisayar analiz yazılımını ve verilerini yöneterek internet üzerinden müşterilerin kullanımına sunar. Müşteriler, kendi analizlerini gerçekleştirmek için genellikle bir web tarayıcısı aracılığıyla yazılıma erişebilir ve kullanabilir.
Hizmet Olarak Büyük Veri'nin temel işlevleri.
BDaaS'ın algılanabilir sonsuz sayıda işlevi vardır, ancak ana işlevlerden bazılarını vurgulayalım.
Çok İşlevli Hizmet Odaklı Mimari.
Hizmet odaklı mimari (SOA), uygulamaların modüler hizmetlere bölünmesini sağlayan bir yazılım mimarisidir. Her hizmet kendi içinde bağımsızdır ve diğer hizmetlerin erişebileceği iyi tanımlanmış bir arayüze sahiptir.
Hizmet odaklı mimari, yazılım bileşenlerinin kolayca yeniden kullanılmasını sağlayarak verimliliği ve çevikliği artırır. Ayrıca, birden fazla hizmeti tek bir uygulamada toplayabilen bileşik uygulamaların oluşturulmasına da olanak tanır.
Bulut Sanallaştırma Yetenekleri.
Bulut sanallaştırma, işletmelerin çalışma şeklini değiştirebilir. Bu, talebe yanıt olarak yeni hizmetlerin devreye alınmasını ve hizmetlerin yapılandırılmasını ve yeniden yapılandırılmasını mümkün kılar. Bulut sanallaştırma kullanımı, kuruluşların maliyetleri düşürürken hizmet sunumlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
İş Zekasının Kolaylaştırılması.
İş Zekasının temel amacı, bir kuruluşun performansını etkileyen konulara ilişkin anlayışı geliştirmek ve karar vermeyi kolaylaştırmaktır. İş zekası ayrıca verilerde gizli olan kalıpları ve korelasyonları tespit etmede de etkilidir, yani işletmeler gelecekteki sonuçları ve eğilimleri tahmin ederek performansı optimize edebilir.
Eşit Güdümlü İşleme.
Eşit güdümlü işleme, çıktının girdi ile aynı sırada üretileceğini garanti eden bir algoritmayı tanımlayan bir bilgisayar bilimi terimidir. Bu tür bir algoritma "neden-sonuç" veya "sırayı koruyan" algoritma olarak da adlandırılır. Eşit güdümlü işleme, sıralama ve arama dahil olmak üzere birçok uygulamada kullanılır.
Hizmet Olarak Büyük Veri hakkında bilmeniz gereken beş şey.
1. Veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olabilir
Hizmet olarak büyük veri, büyük miktarda veriyi hızlı ve kolay bir şekilde depolamanıza, yönetmenize ve analiz etmenize olanak tanıyarak daha iyi veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olabilir. Bu, müşterileri daha etkili bir şekilde hedeflemenize, pazarlama kampanyalarını izlemenize ve iş operasyonlarınızı geliştirmenize yardımcı olabilir.
2. Müşteri etkileşiminizi geliştirebilir
You can also use big data as a service to improve customer engagement by helping you to understand customer needs and preferences. This can allow you to create targeted marketing campaigns that are more likely to be successful in attracting and retaining customers.
3. Maliyetleri azaltabilir
Hizmet olarak büyük veri, büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için verimli bir yol sağlayarak maliyetleri azaltmaya da yardımcı olabilir. Bu, iş operasyonlarınızı optimize etmenize ve kaynaklarınızı daha verimli kullanmanıza yardımcı olabilir.
4. Ölçeklenebilir
Hizmet olarak büyük verinin avantajlarından biri ölçeklenebilir olmasıdır, yani ihtiyaçlarınıza bağlı olarak büyüyebilir veya küçülebilir. Bu, ne kadar büyük veri depolamaya ihtiyaç duyacaklarından emin olmayan işletmeler için esneklik sağlayabilir.
5. Güvenli
Yetkisiz erişimi önlemek için diğer tüm veri türlerinde olduğu gibi büyük verileri de güvenli bir şekilde saklamanız gerekir. Hizmet sağlayıcıları olarak büyük veriler, verilerinizin güvenli ve emniyetli olmasını sağlamaktan sorumludur ve size huzur verir.
Hizmet Olarak Büyük Veri'nin faydaları.
BDaaS'ın faydaları çok çeşitlidir.
- İlk olarak, şirket içinde büyük veri altyapısı oluşturma ve sürdürme yükünü ortadan kaldırır.
- İkinci olarak, kurumların kendi bünyelerinde sahip olmayabilecekleri büyük veri analitiği uzmanlığına ve araçlarına erişimini sağlar.
- Üçüncüsü, işletmelerin işe alınması zor ve pahalı olabilen büyük veri yeteneklerinden oluşan geniş bir havuzdan yararlanmalarını sağlar.
- Dördüncü olarak, kurumların farklı büyük veri analitiği iş yüklerini ve platformlarını hızlı ve kolay bir şekilde denemelerini sağlar.
- Beşinci olarak, işletmelerin yeni büyük veri analitiği teknolojileri ve platformlarına yatırım yapma riskini azaltmalarına yardımcı olur.
- Altıncı olarak, işletmelerin büyük veri analitiği ihtiyaçlarını ve gereksinimlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.
- Yedinci olarak, işletmelerin büyük veri analitiği iş akışlarını optimize etmelerine yardımcı olabilir.
- Sekizinci olarak, işletmelerin büyük veri analitiği girişimlerinden daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olabilir.
Karşılaştığınız bazı zorluklar nelerdir?
Büyük veri söz konusu olduğunda, ele almamız gereken birkaç temel zorluk var:
- Collection: Collecting data from various sources is difficult and time-consuming.
- Storage: Storing all that data can be costly and challenging.
- Analysis: Analyzing all that data to find trends and patterns can be daunting.
- Deployment: Deploying big data solutions can be difficult and expensive.
Hizmet Olarak Büyük Veri kullanmaya nasıl başlanır?
Hizmet Olarak Büyük Veri kullanmaya başlarken göz önünde bulundurulması gereken birkaç önemli faktör vardır. Örneğin, bunlardan ilki hangi görevleri dışarıdan temin etmeniz gerektiğine ve hangi görevleri şirket içinde yapabileceğinize karar vermektir.
Generally, hiring third-party providers for data storage and management is much more effective than installing and maintaining powerful servers single-handedly. In short–it’s just not efficient. However, when it comes to collecting data, you have options.
Tarayıcı Kazıyıcılar
Tarayıcı uzantıları şeklindeki web kazıyıcıları çok büyük miktarlarda veri sağlamalarıyla bilinmezler, ancak kullanımları ücretsizdir ve temel kazıma ihtiyaçlarını karşılarlar. Bu, eninde sonunda daha ölçeklenebilir bir şeye yükseltmeniz gerektiği anlamına gelir.
Açık Kaynak Kodlar
There are hundreds of scraping systems that are free to use if you have the skills. You can get all the data your heart desires using your command prompts and a headless browser. It’s a lot of work, though. You need to figure out what kind of programming language you need to use, the optimal way to collect data, and how to organize it for future use.
Web Kazıma API'leri
Çoğunlukla el değmeden çalışan bir veri toplama aracı istiyorsanız, en iyi seçeneğiniz üçüncü taraf bir web kazıma hizmeti kullanmaktır. Tek çabanız, hangi verileri çıkarmak istediğinizi ve hangi formatta istediğinizi belirlemekten gelir.
Büyük veri için vekiller.
Web kazıma araçlarıyla kendi verilerinizi toplamaya karar verirseniz, IP yasaklarıyla ilgili sorunlarla karşılaşmanız uzun sürmeyecektir. Çok basit; web siteleri otomatik faaliyetlerden hoşlanmaz. Bir web kazıma aracından bilgi talepleri gönderdiğinizde, hedef web sitesi bunu algılar ve davranışınızı tehdit edici olarak etiketler.
The easiest way to avoid this mixup is to send requests from separate residential IP addresses using proxy rotation.
