Finans Alanında Big Data

Big Data (Büyük Veri) nedir?

Big data, farklı kaynaklardan toplanan verilerin belli algoritmalar ile anlamlı ve işlenebilir hâle getirilmiş biçimlerini ifade eder. Büyük veri, bir başka deyişle geleneksel veri işleme teknolojilerinin yetersiz kaldığı, dağınık kaynaklardan yüksek frekansta verilerin toplanması anlamına geliyor. Big data, hacmi hızla artan ve çok çeşitli olan verileri kapsar. Dolayısıyla büyük verilerin gün içinde akışı hiç kesilmeyen ve yeni kaynaklardan elde edilen çeşitli veri kümelerinden oluştuğunu söylemek mümkün.

İnternet üzerinden yaptığımız tüm aramalar, konuşmalar ve işlemler depolanarak kişisel verilerimizle eşleştirilebiliyor. Big datanın veri yığınlarının işlenerek sınıflandırılması ile kullanılabilir bir bilgi kaynağına dönüştüğünden söz etmiştik. İşte burada işlendiğini belirttiğimiz kaynaklar arasında sosyal medya paylaşımları, bloglar, videolar, fotoğraflar, log dosyaları ve ağ günlükleri gibi birbirinden farklı veri yığınları bulunuyor. Bu verilerin işlenmesi ve dönüştürülmesi ile pek çok farklı sektöre değer katacak bilgilere ulaşılması mümkün hâle geliyor.

Hayatın her alanında yer alan büyük verinin özellikleri nelerdir?

Büyük veri, nispeten yeni bir kavram olmasına rağmen big data kümelerinin başlangıç noktası geride bıraktığımız yüzyıla dayanıyor. İlk veri merkezlerinin kurulması ve ilişkisel veri tabanlarının geliştirilmesi, 1960-1970 yılları arasında gerçekleşti. IoT; yani nesnelerin interneti kavramının hayatımıza girmesiyle daha fazla cihaz ağlara bağlı hâle geldi. Bu durum, müşteri kullanım örüntüleri ve ürün performansı gibi alanlarda daha çok veri toplanmasını mümkün kıldı.

Dünyada üretilen tüm verinin %90’ının son beş yılda oluştuğu biliniyor. Dünyada her gün 2,3 trilyon gigabayt civarında veri üretildiği tahmin ediliyor. Peki birden fazla kaynaktan meydana gelen büyük verinin özellikleri neler? Dilerseniz yazımızın devamında büyük verinin 5 V’si olarak da bilinen big datanın özelliklerini ayrıntılı şekilde inceleyebilirsiniz.

• Variety (Çeşitlilik): Toplanan veri türünün farklı ortamlardan gelmesi ve birden fazla formatta olması gerekir. Sağlıklı bir çalışma yürütülebilmesi için verilerin birbirine dönüştürülebilmesi de mühim.
• Volume (Hacim): Veri akışı hem sürekli hem de büyük hacimlerde olmalı. Veri hacmi ve hızı günden güne katlanarak büyüdüğü için verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi ve bilgiye dönüştürülmesi oldukça önemli.
• Velocity (Hız): Bir veri, hız oranı ne kadar yüksekse o kadar değerli. Örneğin Twitter’da dakikada 511 bin, günde ise 735 milyon civarında tweet atılıyor. Bu durumda veriyi işleme ve analiz etme sürecinin büyük veri üretimiyle aynı hızda olması gerekiyor.
• Veracity (Doğruluk): Toplanan verilerin güvenli ve anlamlı olması gerekiyor. Bu noktada her verinin kişilere veya kurumlara fayda sağlaması beklenemez. Bunun için gerekli analizler yapılmalı, veri güvenliği test edilmelidir.
• Value (Değer): Big data bileşenlerinin sonuncusu ise değer olarak karşımıza çıkıyor. Anlamlı bilgi elde edilemeyen bir veri tabanının sistem için hiçbir faydası olmayacağınız söyleyebiliriz.

Büyük veri, günümüzde önemli bir sermayeye dönüşmüş durumda. Örnek olarak dünyanın en büyük şirketlerini ele alabiliriz. Bu markaların yarattıkları değerin büyük bir kısmı, topladıkları verileri sürekli olarak daha fazla verimlilik üretmek ve yeni ürünler geliştirmeye ilişkin analizler yapmak için kullanmalarından geliyor.

Tüketici açısından finans alanında big data kullanımının önemi nedir?

Big data, avantajları ve dezavantajları ile hayatımızın bir parçası gelmiş durumda. Üstelik finans alanında big data kullanımı yalnızca hizmet sağlayıcılara değil, tüketicilere de önemli fırsatlar sunuyor. Büyük veri teknolojilerinin tüketicilere sağladığı olanaklar şunlardır:

• Kişiselleştirilmiş Finansal Danışmanlık: Tüketiciler, bu veriler sayesinde finansal durumları hakkında daha fazla bilgi edinebilir. Böylelikle finansal kurumların da tüketicilere daha özelleştirilmiş bir finansal danışmanlık deneyimi sunması mümkün olur.
• Daha İyi Kredi ve Sigorta Kararları: Büyük veri analizi, tüketicilerin finansal kararlarını daha iyi yönetmelerine ve daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olur.
• Güvenli ve Hızlı Ödeme: Big data analizi, finansal işlemlerin daha hızlı ve güvenli bir şekilde gerçekleştirilmesine imkân tanır.
• Daha İyi Yatırım Kararları: Tüketiciler, büyük veri analizi sayesinde daha doğru tahminler yapabilir ve daha iyi yatırım kararları alabilir.
• Daha İyi Müşteri Deneyimi: Müşterilerini anlayabilen ve tanıyabilen bir finansal kurum, kullanıcılara daha iyi bir deneyim vadeder.

HangiKredi Finansal Raporu ile Kredi Sağlığınızı Öğrenin!

Büyük veri nasıl oluşur?

Tüketiciler olarak günlük hayatta farkında olmadan ardımızda bazı izler bırakabiliyoruz. Big data da farkında olmadan büyümesinde pay sahibi olduğumuz bir kaynak. Büyük veri, birbiriyle ilişkisiz veriler bütünü olarak da nitelendirilebilir. Tüm dünyada verilerin bu denli büyük boyutlara ulaşmasında en büyük etkenin sosyal medya olduğunu söylemek yanlış olmaz. En sık kullanılan veri toplama yöntemlerinin başında internet çerezleri geliyor. Çerezlerin asıl amacı sitelere girişinizi kolaylaştırmak olsa da bu yöntem ile aynı zamanda bilgisayarınıza ve bilgilerinize de erişim sağlanabiliyor.

Gündelik yaşamımızın vazgeçilmez bir parçası hâline gelen sosyal medya hesaplarındaki etkileşimlerden arama motorlarındaki hareketlere kadar pek çok eylem büyük veriyi besleyen kaynaklar arasında. Günümüzde veriler yapay zekâ (AI), nesnelerin interneti (IoT) ve mobil cihazlar tarafından yönlendirildiği için elbette geçmişteki verilere göre çok daha karmaşık yapıda. Kısaca big datayı besleyen verilere bakıldığında internet kullanan her bireyin söz konusu verinin büyümesine ve gelişmesine bireysel olarak büyük katkı sağladığı söylenebilir.

Bilinçli tüketici olmak adına big data teknolojileri nelerdir?

Büyük verinin birden fazla kaynaktan nasıl beslendiğine değindik. Peki big data teknolojileri nelerdir? Bu teknolojiler; verinin depolanması, madenciliği, analizi ve görselleştirilmesi gibi farklı kollara ayrılıyor.

Veri Depolama

Veri depolama, verilerin saklanmasına ve yönetimine yönelik teknolojileri kapsar. Sistem üzerinden kişilerin ve diğer teknolojilerin veriye erişimi sağlanır. Bu tür teknolojilere büyük veri kümelerini depolama ve analiz etme hedefiyle geliştirilen Hadoop örnek olarak gösterilebilir. Hadoop, açık kaynaklı bir sistem. Bu yazılım, büyük verilerin kolay çalışması ve saklanabilmesi için yüksek işlem gücü ve eş zamanlı görev yönetim özelliği ile geliştirilmiş.

Veri Madenciliği

Ham veriden kullanılabilir bilgiler ve trendler çıkarmak veri madenciliği sayesinde mümkün olur. SQL sorgulama dinini kullanan Presto, büyük veri araçlarına örnek gösterilebilir. Benzer şekilde Hadoop, Cassandra ve Kafka gibi araçlar da veri kaynaklarının sorgulanmasında kullanılan yazılım programları.

Veri Analizi

Veri analizi ve veri analitiği arasında benzerlikler bulunsa da bu kavramlar aslında farklı anlamlar ifade ediyor. Büyük veri analizi, daha iyi tahminlerle verinin işlenmesini sağlayarak daha doğru sonuçlar almayı mümkün kılar. Bu bakımdan büyük veri analitiğinin bir alt kümesini oluşturur. Veri analitiği, belirli metotlar kullanarak gelecekte alınacak kararlar için geçmişe dönük incelemeler yapılması olarak açıklanabilir.

Veri Görselleştirme

Veri görselleştirme, verilerin grafik kullanılarak görsel bir dile dönüştürülmesi anlamına gelir. Bu sayede verilerdeki bilgiler, trendler ve düşüşler kolayca gözlemlenerek yorumlanabiliyor. Bu teknolojiye verilerin görselleştirilmesini sağlayan Tableau, Looker ve Plotly gibi yazılım programları örnek gösterilebilir.

Büyük verinin güvenliği ve gizliliği nasıl sağlanır?

Bilgiye elektronik ortamda erişimin kolaylaşması ve bilgi teknolojilerinin iş süreçlerinin vazgeçilmez bir parçası hâline gelmesi ile hem kurumlar hem de bireyler için yepyeni bir dönem başlamış oldu. Günümüzde pek çok ülke kişisel verilerin yönetimi ile ilgili risklere karşı mevzuatlar aracılığıyla birtakım önlemler alıyor. Ülkemizde 7 Nisan 2016 tarihinde yürürlüğe giren Kişisel Verilerin Korunması Kanunu ile büyük veri yönetimine dair süreçler kontrol altına alınmış durumda.

Hangi alanlarda big data kullanılır?

Büyük veri, bireysel davranışlara ve topluluk eğilimlerine dair önemli bilgiler sağlar. Üstelik ekonomik ve ticari faaliyetlerden kamu yönetimine, bilimsel araştırmalardan ulusal güvenliğe kadar pek çok alanda bu verilerden yararlanılır. Big datanın kullanım alanlarından bazıları şunlardır:

• Bankacılık
• İletişim
• Medya ve Eğlence Sektörü
• Sağlık Hizmetleri
• Eğitim
• Üretim
• Sigortacılık
• Devlet Hizmetleri
• Ticaret
• Ulaşım
• Enerji Sektörü

Araştırma kuruluşu Statista’nın yayınladığı istatistiklere göre veri analitiğinin ve big datanın dünya genelindeki pazar payında bankacılık %13,1 ile birinci sıraya yerleşmiş durumda. Yani bankacılık big data uygulamaları ile en çok gelir sağlayan sektör. Bankacılığı üretim ve devlet hizmetleri gibi alanlar takip ediyor.

Türkiye’de ve dünyada büyük veri kullanım örnekleri nelerdir?

Big data kullanım örneklerine hem Türkiye’de hem de dünyada sıkça rastlamak mümkün. Rekabet avantajı elde etmek isteyen pek çok büyük ve başarılı şirket, bu verilerden yararlanıyor. Büyük veri bileşenleri ile gücüne güç katan şirketlere dünyadan örnek verecek olursak Amazon, Google, Microsoft, IBM, Netflix ve Starbucks gibi markaları sıralayabiliriz. Türkiye’de big data kullanımına örnek olarak e-Devlet portalı gösterilebilir.

Büyük verinin müşteri deneyimine olan etkisi nasıldır?

Büyük veri uygulamalarının başlıca hedefleri; tüketici deneyiminin iyileştirilmesi, maliyetlerin düşürülmesi ve daha güçlü pazarlama stratejilerinin oluşturulması. İşletmeler, big data yönetimine öncelik vererek rekabet avantajlarını güçlendirebilir, hizmet süreçlerini iyileştirme olanağı bulabilir. Büyük verinin sağladığı içgörü sayesinde şirketlerin her zaman rakiplerinden bir adım önde olması mümkün hâle gelir. Müşteri profillerini analiz ederek hedef kitlenize bu veriler ışığında kişiselleştirilmiş bir deneyim sunma imkânı bulabilirsiniz.

Finans alanında Big Data’dan nasıl faydalanılır?

Finans alanında big data, verilerin analizi ve yorumlanması yoluyla şirketlerin ve yatırımcıların finansal kararlarını desteklemek için kullanılıyor. Finans, bir günlük süre zarfı içerisinde en yüksek miktarda veriyi üreten, saklayan ve işleyen sektörlerden biri. Big data, tıpkı diğer sektörlerde olduğu gibi finans alanında da hizmet kalitesini artırma ve müşteri deneyimini iyileştirme gibi amaçlarla kullanılıyor. Tabii büyük verinin finans alanındaki özel konumu biraz da borsalardaki işleyiş üzerinde büyük bir etkisi olması ile alakalı. Büyük veri, finansal sektöründe şu alanlarda önemli katkılar sağlıyor:

• Risk, Piyasa ve Müşteri Analizi
• Dolandırıcılık Tespiti
• Portföy Yönetimi

Bankalar, big data yönetimlerini eş zamanlı olarak kontrol ederek risk oluşturan bir unsur söz konusu olduğunda gerekli önlemleri alır. Örneğin aynı kredi kartı ile kısa bir zaman aralığında iki farklı konumda işlem gerçekleştirildi ise bu durum bir güvenlik zafiyeti olarak algılanacaktır. Eğer büyük veri analiz yöntemleri mevcut olmasaydı her saniye binlercesi eklenen bu kadar yüksek miktarda veriyi incelemek mümkün olmazdı.

Tüm bunlar değerlendirildiğinde big datanın finans alanındaki önemi daha net anlaşılabilir. Büyük veri analizi, tüketicilerin memnun edici sonuçlar elde etmelerine yardımcı olan güvenli, kişiselleştirilmiş ve hızlı finansal hizmetler sunan finansal kurumların gelişiminde önemli bir rol oynar.