"Bol Veri", teknolojide dünyayı anlama ve karar verme alanında yeni bir yaklaşıma kapı açan ve gelişmekte olan süreçleri tarif için kullanılan bir ifade.
Teknoloji araştırma şirketi IDC'nin hesaplamalarına göre, veri miktarı yılda yüzde 50 artıyor. Veri çözümleyicileri, şirketlerin kararlarına yön verecek, maliyetleri azaltıp satışları artıracak çok miktarda veriyi (internet trafiği ve sosyal ağlardaki yorumlara ek olarak, sevkiyatları, tedarikçileri ve müşterileri izleyen yazılımlar ve vericiler) çözümlemesine yardım ediyor.
Danışmanlık şirketi McKinsey Global Institute'un araştırma kolunun geçen yılki raporunda yer alan tahmine göre, ABD'nin "ileri çözümleme" uzmanlığına sahip 140 ile 190 bin arası çalışana ve veri okuyabilen 1.5 milyon yöneticiye daha ihtiyacı var. Rapordaki hesaplamalara göre Avrupa'nın gelişmiş ekonomilerindeki kamu yöneticileri, sadece Bol Veri kullanarak işletme verimliliğinde 149 milyar dolardan çok tasarruf yapabilir.
Bilim, spor, reklamcılık ve kamu sağlığı gibi çok çeşitli alanlarda, veriye dayalı keşfe ve karar almaya yönelim oldu. Harvard Üniversitesi Niceliksel Sosyal Bilim enstitüsü'nün Başkanı gary King, "Bu bir devrim. Aslında daha başlangıç aşamasındayız. Ama geniş çaplı yeni veri kaynakları sayesinde ilerleyen sayısallaştırma akademide, iş dünyasında ve devlet kuruluşlarında hızla yayılacak. Bundan etkilenmeyecek tek bir alan yok" diyor.
Google ve Facebook'taki Silikon Vadisi'nin yeni süper zenginleri, internet verileriyle (aramalar, iletiler ve yüklenen öğeler) internet reklamcılığını birleştirmekte usta. Dünya ekonomi Forumu'nca geçen ay Davos'ta yayınlanan bir rapor, verinin para veya altın gibi yeni bir ekonomik varlık olduğunu açıkladı. Konu sadece daha çok veri kaynağı olması değil, tamamen yeni verilerin ortaya çıkışı. Örneğin, halen dünyanın her yerinde sanayi gereçleri, arabalar, elektrik sayaçları ve yükleme vinçlerinde sayısız dijital verici var. Bunlar yer, hareket, titreşim, ısı, nem, hatta havadaki kimyasal değişim gibi verileri ölçüp bildiriyor.
Bilgiye daha kolay erişilmesi, Bol Veri sürecine destek veriyor. Devlete ait her tür veriyi erişime açan Data. gov, Washington'da 2009'da faaliyete geçti. İnternetin engin kaynaklarından bilgi toplayan bilgisayar araçları, hızla yaygınlaşıyor. Yapay zekâ, doğal dil işleme, şekil tanıma ve makine öğrenimi gibi hızla gelişen teknikler, öncü konumda. Bu teknolojiler birçok alanda kullanılabiliyor. Google'ın arama ve reklam faaliyetleri ile deneysel robot arabalarında, yapay zekâ tekniklerinden yararlanılıyor. Buralarda büyük miktarda veri taranıyor ve anlık karar veriliyor.
Çok miktardaki yeni veri de bilgi işlem alanındaki yenilikleri hızlandırıyor. Örneğin verileri kullanarak öğrenen makine öğrenimi algoritmaları, veri arttıkça daha çok şey öğreniyor. Apple'ın konuşan ve soruları cevaplayan iPhone uygulaması Siri, buna iyi bir örnek. İnsanlar milyonlarca soru sorunca, Siri gittikçe daha yetkin bir kişisel yardımcı haline geliyor. Şirketlerde, ekonomide ve diğer alanlardaki kararların deneyim ve sezgiden ziyade, gittikçe artan oranda veri ve analize dayanacağını söyleyen Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden Ekonomist Erik Brynjolfsson "Çok daha bilimsel olmaya başlayabiliriz" diyor.
Ayrıca "Moneyball" adlı kitapta (ve Oscar adayı filmde) anlatıldığı gibi, yoğun veri analizi İngiliz futbolu ve Amerikan beyzbolunun da aralarında olduğu spor dallarında standart hale geldi. Belli mağazalarda hangi ürünlerin satacağını ve ne kadar indirim yapacağına karar vermek isteyen perakendeciler, satış, fiyatlama, ekonomik, demografik ve hava durumu verilerini inceliyor. Araçların rotasını en iyi şekilde belirlemeye çalışan nakliye şirketleri, araç teslimat saatlerini ve trafik durumu verilerini inceliyor. İnternetteki arkadaşlık siteleri, kullanıcıları eşleştiren algoritmaları geliştirmek için kişisel özellikleri içeren listelerini, tepkileri ve iletişimi ayrıntılı inceliyor.
"Çok suç işlenen bölgeleri" belirleyip memurları oralara kaydırmaya çalışan polisler, geçmişteki tutuklama sayıları, maaş günleri, yağmurlu havalar ve tatiller gibi değişkenleri bilgisayar haritaları ve analizleri yardımıyla inceliyor. 179 büyük şirketi inceleyen Profesör Brynjolfsson ve iki meslektaşı, "veriye dayalı karar alan" şirketlerin, verimlilik artışında diğer etkenlerle açıklanamayan yüzde 5 ile 6 arası yükseliş sağladığını buldu.
Bol Veri olgusunun sağladığı tahmin yeteneği, kamu sağlığı ve ekonomi tahminleri gibi alanlarda umut vadediyor. Araştırmacılar bir bölgedeki hastanelerin acil servislerine grip şikâyetiyle başvuran hasta sayısının artmasından birkaç hafta önce, Google'da "grip belirtileri" ve "grip tedavisi" gibi sözcüklerle yapılan aramalarda büyük artış tespit etti. Birleşmiş Milletler'in Global Pulse adlı yeni kurumu, küresel kalkınma için Bol Veri olgusundan yararlanmak istiyor.
Kurum belli bir bölgedeki işten çıkarmaları, harcama kesintilerini ve hastalık salgınlarını belirlemek için sosyal ağları ve SMS'leri inceleyecek. Amaç dijital erken uyarı sinyallerinden yararlanarak, bir bölgenin tekrar yoksullaşmasını önlemek için önceden yardım programları oluşturmak. Bol Veri, sosyal ağların nasıl işlediğini anlamayı hedefleyen araştırmaları değiştiriyor. Sosyal ağ araştırması, çevrimiçi toplu davranışlara dair çok miktarda dijital veri setini incelemeyi içerir.
Bulgulardan biri şu: Genelde yeni iş olanakları konusundaki en iyi bilgi kaynağı, tanıdığımız ama görüşmediğimiz insanlar. Yakın arkadaşlarımızınkinden biraz farklı sosyal ortamlara girip çıkan bu insanlar, bizim ve arkadaşlarımızın görmediği fırsatları görüyor. Ancak Bol Veri'nin yarattığı riskler de var. Kişisel mahremiyet savunucuları, bunun şirket görünümündeki Büyük Birader olduğunu söylüyor.
Uzmanlar devasa veri setleri ve ayrıntılı ölçümlerle beraber, "sahte keşif" tehlikesinin arttığını söylüyor. Stanford Üniversitesi'nden Trevor Hastie'ye göre, dev boyutlu veri samanlığında birkaç anlamlı iğne aramanın zor olmasının nedeni, "birçok saman tanesinin iğneye benzemesi". Bol Veri, istatistik hileleri ve taraflı tespitler için malzeme de sunuyor.Virginia'daki George Mason Üniversitesi'nden matematikçi Rebecca Goldin'e göre bu, verinin en "zararlı kullanımlarından birisi".
Bol Veri modelleri, açıklayıcı ve basit nitelikte. Bunlar anlamak açısından iyi olsa da kapasiteleri sınırlı. Bir model belli bir ilişkiyi tespit edebilir ve haksız ya da ayrımcı bir istatistikî sonuç çıkarabilir. Bu da kişiye sunulan ürünleri, banka kredilerini ve sağlık sigortasını etkiler. Ama geçmişe dönüş artık imkânsız gibi. New York'ta bulunan Columbia Üniversitesi'nden istatistikçi Andrew Gelman, "Kültür çok değişti. Sayılarla istatistikler artık herkes tarafından ilginç ve eğlenceli bulunuyor. Bu sevilen bir şey" diyor.
