Büyük veri için grafik analizi rehberi

Büyük veri, grafik analizi ile birleştiğinde, kurumlar için daha anlamlı sonuçlar çıkartmak mümkün oluyor.

COVID-19, gerçekliğin her zaman beklentilerimize uygun sürmediğini ve karşı karşıya kaldığımız deneyimlere tepkisel çözümler üretmemiz gerektiğini bizlere hatırlattı.

Grafik veritabanları ve grafik teorisi yeni kavramlar değil, ancak grafik analizi artık büyük veri özelindeki ihtiyaçları karşılamak için de yeterince gelişti. Grafik analizi veriler arasındaki ilişkiyi anlamak için esnek ve etkili bir yöntem sunarak, verilerden yeni bilgiler çıkartmamızı sağlıyor. Artık büyük veriler için grafik analitiği de yaygınlaşmaya başlıyor.

Büyük veri grafik analizi nedir?

Grafik analizi; farklı kişiler, işlemler veya kuruluşlar arasındaki bağlantılar da dahil olmak üzere bir grafik veritabanındaki kayıtlar arasındaki ilişkileri keşfetmek için algoritmalardan faydalanan bir sistemdir. Kullanım örnekleri arasında salgın döneminde çok faydalı olan temas takibi, siber güvenlik, ilaç etkileşimi, öneri motorları, sosyal ağlar ve tedarik zincirleri yer alır.

Büyük veri grafik analitiği, verilerin nasıl bir araya geldiğini, korelasyon, nedensellik, zorunlu bütünlük gibi ilişkilerin anlaşılmasını mümkün kılıyor. Veri analizinde de bir değişim yaşanıyor ve bu alandaki odak bugüne kadar beklentiler paradigması olarak görülürken, günümüzde deneyimler paradigması daha çok önem kazanıyor. Bunu daha basit açıklamak gerekirse, veriden yana beklentilerimiz de değişiyor.

Çok sayıdaki veri noktası arasındaki birçok ilişkinin yalnızca bir alt kümesini seçip, bunları ilişkisel tablolara sıkıştırmak artık veri analizinin en önemli noktası değil. Büyük resme odaklananlar, büyük veri grafiklerini analiz etmeyi, ilişkisel tabloların düz geometrisi yerine grafik yapısını anlamak için derin öğrenme algoritmalarını kullanıyor. Bu noktada, kurumlar birkaç yıl önce çok nadir duyulan bir terim olan, ancak günümüzde daha sık duymaya başladığımız ‘geometrik derin öğrenme’ tekniğinden faydalanıyor. Bu teknikte grafikler, vektörlere dönüştürülebiliyor ve metin analizi gibi doğrusal tekniklerle analiz edilebiliyor.

Büyük Veri grafik analizinin avantajları

Büyük veriler için grafik analitiğinin kullanılması hem daha hızlı hem de otomatik kararlar almayı mümkün kılıyor. Örneğin, öneri motorları ve ürün eğilim tahminleri, klasik birer grafik analitiği uygulamasıdır. Bir başka örnek ise insanların sosyal medyada konuştuklarına bakarak, dünyadaki eğilimleri anlamak olabilir.

Grafik analizi tekniği, her tür ağı analiz etmekte kullanılabilir. Örneğin, yükselişteki influencer’ları ve sosyal medyada hangi paylaşımların viral hale geldiğini tespit edebilirsiniz. İlişkisel bir veritabanında veriniz varsa ve rakiplerinizin durumunu öğrenmek istiyorsanız, bunu gerçekleştirebilecek bir veritabanı sorgusu yazmak zordur. Ancak grafik analizi bu ilişkileri keşfetmenize yardımcı olur.

Grafik analizleri operasyonunuzun hatalı çıktılarına bakarak neyin neden gerçekleştiğini de belirlemek mümkündür. Grafik analizi sorunuzun görsel bir temsilini oluşturarak, bilgi kirliliğini de önler. Sonuçları grafik üzerinde görmek, yalın ve verimli bir çözüm üretilmesini hızlandırır.

Grafikler büyük veride, normalde insan gözünün asla göremeyeceği sayısız öğe ile nedensellik ihtimali arasındaki karmaşık ilişkileri ve geniş veri kümelerindeki önemli ilişkilerin fark edilmesine yardımcı olabilir. Grafik analizini etkili şekilde kullanan kurumlar, veriden daha fazla karar vermeyi etkileyecek türden değerli bilgiler üretebilir.

Gartner araştırma şirketine göre veri yönetiminin yeni çağında büyük veri grafik analitiği çok önemli bir rol oynayacak. Şirket, bilgi çağının ulaştığı bu yeni seviyede, veri hacminin aşırı artışı nedeniyle, verilerden yeni bilgiler üretmenin zorluklarının aşılmasının en önemli önceliklerden biri olduğu görüşünde. Büyük veride grafik analizi, veri setleri arasındaki tekrarlayan korelasyonların fark edilmesini ve bunlar arasında nedensellik ilişkileri kurulmasını sağlayarak, veriden daha fazla anlam ürettiğimiz bir geleceği hazırlıyor.