Qlik ile büyük verileri performans kaybı olmadan işleyin…
Büyük veri ile analitik bir araya gelince doğru zamanda doğru aksiyonları alan bir işletme zekası ortaya çıkıyor.
Bilimsel ve teknolojik gelişmeler verinin üretim hızını artırdı. Veri hacminin ve hızının artması ile birlikte veri çeşitliliği insanlık tarihinde ilk kez daha önce tanıklık etmediğimiz gelişmelere yol açıyor. Kanalların çeşitlenmesi ve artan dijital etkileşim pek çok dijital işlem izinin veri olarak kaydedilebilmesine imkân sağlıyor. Teknolojik gelişmeler bir yandan yeni veriler üretirken, öte yandan geleneksel yöntem ve araçlarla erişilemeyen verilere etkin biçimde erişilebilirliğinin önündeki engelleri aşmaya yardımcı oluyor. Teknolojik altyapısında doğru yatırımları yapan, ihtiyaçlarını iyi belirleyip doğru çözümleri tercih eden şirketler, daha önce hiç olmadığı kadar büyük avantajlar sağlayabiliyor. Büyük veri ve görsel analitik bakış açısı, işletmelerin rakiplerinden çok daha hızlı ilerlemelerini, dış etkilere karşılık verebilmelerini ve hatta geleceğe yönelik doğru tahminlerde bulunabilmelerine olanak veriyor. Büyük verinin, daha akıllıca düşünmemizi sağladığı doğru, ama büyük veri ile analitik bir araya gelince doğru zamanda doğru aksiyonları alan bir işletme zekasını ortaya çıkarıyor.
Büyük veri kümeleri söz konusu olduğunda, BT birimlerinin bu veri kümelerini yönetebilmesi ihtiyacı dışında, özellikle karar verici düzeydeki kullanıcıların bu büyük verilerden anlamlı sonuçlar çıkarabilmesi en önemli konu olarak karşımıza çıkıyor. BI Technology Teknik Satış Lideri Ömer Çıtak’ın verdiği bilgilere göre, büyük veri kümeleri altyapı seviyesinde çok iyi yönetilse de eğer son kullanıcılar bundan faydalanamıyorsa o takdirde veri odaklı organizasyon hedeflerinden çok uzak, kurumsal kültürü geliştiremeyen, kısa soluklu ve geri dönüşü çok düşük projelerle karşılaşılıyor. Bu aşamada büyük veriyi işleyecek Görsel Analitik İş Zekâsı Platformları büyük önem taşımaktadır. Bu platformları kullanarak çözümler geliştirmeye çalışan kurumlarda son yıllardaki ihtiyaç eğilimlerine baktığımızda, son kullanıcıların da geçmişle karşılaştırıldığında çok daha büyük veri kümeleri üzerinde çalışmak istediklerini görüyoruz. Daha somut konuşmak gerekirse, teknolojik yetersizliklerden dolayı geçmişte tek bir rapor içinde bir kaç yüz bin satır üzerinde çalışabilen son kullanıcılar artık tek bir doküman için yüz milyonlarca ve hatta milyar seviyesinde analiz yaparak, çok daha büyük bir resimde analitik sonuçlar çıkarmaya çalışıyorlar. Bu nedenle kurumların kullandığı görsel analitik platformların bu seviyelerde veriyi herhangi bir performans kaybı olmadan, anlık ve çapraz sorgularla sonuca götürebilecek teknolojik altyapıyı sunması gerekmektedir.
‘Farklı veri kaynaklarına en iyi erişim yöntemi, ancak farklı yöntemlerin bir karışımı şeklinde olabilir’
Son kullanıcının veriyi kolayca analiz edebileceği bir yöntem olmadığı sürece, büyük veriden beklenen faydalar ortaya çıkmayacaktır. Farklı veri kaynaklarına en iyi erişim yöntemi, ancak farklı yöntemlerin bir karışımı şeklinde olabilir. Konu büyük veri analizine gelindiğinde ise; Qlik, son kullanıcıya birçok çözüm sunmaktadır.
Geçmişte büyük veriye, akademiye ya da kamuya ait soruların cevaplanabilmesi için, paralel hesaplama yığınları üzerinde karmaşık algoritmalar kullanan ‘’Veri Bilimcileri’’ odaklanmıştı. Hala Veri Bilimcilerine ihtiyaç var ama artık son kullanıcıların da çeşitli iş soruları için, büyük veri analizinin gücünden faydalanma zamanı gelmiştir.
İş kullanıcıları, büyük veriyi daha çok aşağıda yer alan belirli bir işe özel soruların cevaplarını aramak için kullanıyor:
• Son kampanyadan sonra satışlar nasıl gidiyor?
• Üretim verimliliği ne durumda?
• Sosyal medyadaki yansımalar nasıl?
Bu tip sorular iş kullanıcıları tarafından uzun zamandan beri sorulmaktaydı. Fakat bugüne kadar bu sorular yeterli bir doğruluk derecesi ile ya da ayrıntılı bir şekilde cevaplanamadı. Çünkü bunlara ait veri kümeleri yoktu ya da erişmek mümkün değildi. Artık teknoloji, iş kullanıcılarının da büyük veri kaynaklarına erişimini sağlıyor. Mesela Qlik; Hadoop, veri ambarları, veri tabanları, tablolar gibi çeşitli kaynaklardan gelen veriyi, tek bir etkileşimli analiz katmanında birleştirme imkânı sunmaktadır.
Basit kullanımlı, akıllı görseller
Qlik ürün ailesine baktığımızda, özellikle bu büyük verileri performans kaybı olmadan işleyebilecek ve kullanıcıların saniyeler bazında sorgu atabilmesine izin veren In-Memory Database’i, belirttiğim bu ihtiyacın direkt olarak adreslemesini sağladığını görüyoruz. Ancak bunun da ötesinde bazı önemli konularla karşılaşıyoruz. Örneğin büyük veri dediğimizde verinin çeşitliliği de söz konusu. Bu durumda hem çok çeşitli veri hem de çok büyük hacimde veri karşımıza çıktığında, son kullanıcıları bunlardan anlamlı bir sonuç çıkarabilmesi için analitik görselliğin de önemi artmaktadır. Bu noktada “analitik görsellik” kelimesini özellikle kullanıyorum, çünkü tek başına görselliğin olaylar arasındaki ilişkileri ortaya çıkartmak için yeterli olmadığını görüyoruz. Kullanıcıların analitik birikimlerinin de her zaman üst seviyede olmadığı ise başka bir gerçek. Bu durumda kullanılan iş zekâsı platformunun sunduğu analitik yeteneklerin, kullanıcıları yönlendirerek sadece şık ve görsellikten çok daha öte bir çatı oluşturması gerekiyor. İşte Qlik ürün ailesindeki görsel bileşenlerin sunduğu analitik özellikler, basit görsellerden ziyade çok daha gelişkin ve bu büyük verilerden anlamlı sonuçlar çıkarabilmek adına son kullanıcılara çok basit kullanımlı akıllı görselleri içeren bir altyapı sunabilmektedir.
Özel teknik yaklaşımlar
Kullanıcı ara yüzleri söz konusu olduğunda son olarak karşımıza çıkan bir konu da şu ki, son kullanıcıların bir defada analiz edeceği büyük veri kümesinin dışında veri tabanı düzeyindeki veri kümesinin büyüklüğü. Veri kümeleri her zaman çok daha büyük bir hız ve hacimde arttığından, veri tabanı düzeyinde her zaman son kullanıcıların analiz ettiği dokümanların içeriğindekinden fazla veri olacaktır. Bu durumda son kullanıcı ara yüzlerinin de büyük veri kümelerini saklayan veri tabanlarıyla bütünleşmiş ve verimli çalışabilecek özel birtakım teknik yaklaşımlara sahip olması gerekiyor. İşte Qlik ürün ailesinde yine büyük veriyi saklayan veri tabanlarıyla çok yüksek performans sergileyebilen ileri düzey bir teknolojik altyapı mevcut.
