Hızlı Balık, Hızlı Veri...

Günümüzde büyük balık küçük balığı yutmuyor. Artık hızlı olan kazanıyor.

Hızlı balık metaforu iş dünyasında sıkça başvurulan bir örnektir. “Bir şirketin büyük olmasından daha önemlisi çevik yani hızlı olmasıdır” denir. Bu pek çok açıdan önemli bir örnek oluşturmaya devam ediyor. “Büyük balık küçük balığı yutar” genellemesi ortaya hızlı balıkların çıkmasıyla geçerliliğini yitiriyor. Büyük verinin, hızla (velocity) ilgili tarafı olan hızlı veri yeni bir şey değil ama fiyat/performans trendleri hızlı veri uygulamalarını daha yaygın hale getiriyor.

Paradigma değişecek mi?

Büyük Veri de (Big Data) benzer şekilde daha az olan veriler karşısında hakimiyet kursa da, gündeme gelen hızlı veri kavramı paradigmaları yeniden sorgulamamızı gerektiriyor. Her bir dakikada YouTube’a 48 saatlik video yükleniyor. Yine her dakika 204 milyon e-posta mesajı gönderiliyor, 600 yeni web sitesi açılıyor. Facebook üzerinde 600 bin ileti paylaşılıyor ve 100 binin üzerinde tweet gönderiliyor. Büyük Veri (Big Data) giderek obez bir hal alıyor ve işin içinde çıkmak daha da güçleşiyor. Bunun üzerine kurumsal ağlarda üretilen, barkodlarla aktif hale getirilen verileri de eklersek ortaya çıkan tablo daha da karmaşık bir hal alıyor.

Verinin raf ömrü

İnsanların hızla veri üreticileri haline geldikleri ve beğenilerinin eskiye nazaran çok daha hızlı değiştiği bir zaman dilimini yaşıyoruz. Büyük veriden elde edilen bilgiler hızla hareket edilmezse kısa zaman içinde güncelliğini yitirebilir.

Diğer bir deyişle verinin raf ömrü hayli kısaldı.

Peki, ne yapmak gerekiyor? Veriyi depolamak elbette önemli ama tozlu raflara kaldırmak uzak durulması gereken eski bir alışkanlık. SAP HANA ve Oracle Exalytics bu gerçeğe temelden yanıt vermeye çalışan teknolojiler. SAP ve Oracle dışında Teradata, Kognitio gibi veri ambarı yazılımları ile IBM Netezza ve HP Vertica gibi analitik platformları bu sorunun güncel çözümlerini bulmak için seferber olmuş durumda.

Hatıra defterine dönüşmeden

Kısacası, verilerin eski hallerini incelemek bir hatıra defteri okumaktan farksız hale gelecek. Güncelliğini yitirmiş olacak. Eldeki veriyi hızla incelemek, veriyi devasa kümeler haline gelmeden bellek içi teknolojilerle enerjiye dönüştürmek, operasyonel kârlılık için de gelecek nesil çözümlerden biri.

Hızlı veriye kimler ihtiyaç duyuyor? Finans, telekom ve perakende sektörleri başta olmak üzere çok sayıda müşteriye sahip ve bu müşterilerine deneyimleri süresince temas etme ihtiyacı duyan ve kolay temas imkânı olan tüm sektörleri sayabiliriz.

Bankaların kredi kartı müşterilerine kredi kartı işlemi “sırasında” yeni ürününü sunması,

Telekom operatörlerinin kendileri hakkında sosyal medyada olumsuz yorumda bulunan müşterilerine “anında” erişip memnuniyetsizliği giderecek önerileri sunmaları,

Perakende şirketinin mağazasını ziyaret ettiğini bildiği müşterisine, internet sitesinde en son baktığı ürünle ilgili mağazasında geçerli güncel kampanyayı iletmesi gibi örnekleri “hızlı” veri ihtiyacının belirginleştiği alanlar olarak görebiliriz.

Söz konusu örnekler, satış ve kârlılığın artırılması için büyük veriyi anlamlandıracak yeni araçlar geliştirme gerekliliğini de ortaya koyuyor. Hızlı verinin göz ardı edildiği durumlarda, büyük veri çözüm yerine sorunun bir parçası olabilir. Hızla yığılan veriler beraberinde çözümü her geçen gün daha karmaşık hale gelen sorunlara dönüşebilir.