PLATİN TEMMUZ SAYISINI İNDİRMEK İÇİN TIKLAYIN

İrem Sertbaş [email protected]

Günümüzde; herkesin bir akıllı telefonu, bilgisayarı ve tableti var. Sürekli veri üretiyoruz; mutfak cihazlarımız bile internete bağlanıyor, veri dağlarını paylaşıyor ve saklıyor. İnsanlar her gün 2.5 quintillion (kentilyon) bayt veri üretiyor. Dünya genelinde üretilen verilerin yüzde 90’ı son 2 yılda oluştu. Böylesi bir dönemde oluşan veri miktarı inanılmaz seviyelere çıkıyor. Verinin gücünü savunan en önemli görüşlerden biri, halen Google’ın Araştırma Direktörü olan Peter Norvig’e ait: “Daha iyi algoritmalarımız yok; sadece daha fazla verimiz var.”

“ALGORİTMA BİR SONUÇ DEĞİL, SONUCA GÖTÜREN YOL”

Yapılandırılmamış veriler ise işletmelerin yüzde 95’i için bir sorun oluşturmaya devam ediyor. Bu bilgi yığınını anlamlandırabilmek için ise algoritmalar yardımımıza koşuyor. IDC Türkiye’nin yapmış olduğu araştırmaya göre; 2021’e kadar yeni analitik harcamalarının yüzde 65’i veri toplama, veri işleme, tahminleri değerlendirme, skorlama ve karar alma için eyleme dayalı mimarileri ve veri akışı hatlarını içerecek. Algoritmanın bir sonuç değil, sonuca götüren yol olduğuna dikkat çeken IDC Türkiye Araştırma Müdürü Ayşe Kaptanoğlu, “Veri miktarındaki artış, bu verileri anlamlandırabilecek, ne ile ilgili olduğunu anlayabilecek, ait oldukları sınıflandırmaları bulabilecek algoritmaların geliştirilmesi mümkün olduğunda değerli oluyor. İşlenip, bilgiye dönüştürülemeyen veriden faydalanmamız mümkün değil. Özelikle yapay zeka stratejisi olan firmalar verileri, algoritmaları ve veri bilimini kullanarak kararları otomatikleştiren yapay zeka sistemleri oluştururlar, müşteri değerini daha etkili ve verimli bir şekilde yakalamak için kişiselleştirilmiş ürünler yaratırlar ve sunarlar, bir yandan da geri bildirimlerle öğrenir ve iyileştirirler” diyor. 

“ALGORİTMALAR, GERÇEK KULLANIM ALANLARI BULDUĞUNDA BİZİMLE KONUŞMUŞ OLUYOR”

Gerçek şu ki, büyük veriler sadece büyük değil, aynı zamanda karmaşıktır. 2025 yılına geldiğimizde yaklaşık 150 trilyon gigabayt (150 zettabayt) data, analiz edilmeye ihtiyaç duyacak. Şirketler veri analiz becerisine sahip uzmanlar için büyük bir arayışa giriyor. Büyük veri, hangi sektörde olursanız olun kazançlı bir alan olarak karşımıza çıkıyor. Pazarlamacılar, müşterilerin ne istediğini daha iyi anlamak için veri analizi kullanabilir. Finansal danışmanlar ise piyasa dalgalanmalarını tahmin etmek için kullanırlar. Basitçe söylemek gerekirse, büyük veri uygulamaları sayısızdır. Verinin, algoritmayı eğitmek ve problem çözen faydalı bir modele dönüştürmek için gerekli olduğuna değinen PEAKUP COO’su Kadircan Toprakçı, sözlerine şöyle devam ediyor: “Algoritma ancak spesifik bir veri yapısı üzerine uygulanır. Dolayısıyla bu iki kavramı birbirinden izole düşünemeyiz. Önceliğin her zaman doğru etkiye sahip veri toplamakta olduğunu temel koyarak, problemleri algoritma kaynaklı uygulamalar geliştirerek çözmeye çalışmak gerekiyor. Algoritmalar, gerçek kullanım alanları bulduğunda bizimle konuşmuş oluyor. Facebook’un kurgu haber ile gerçek haber arasındaki farkları bulan algoritması, Tesla başta olmak üzere otonom araçların hayatımızda yapacağı değişiklik, bir pandemi sırasında virüsün yayılma hızının tahmin edilmesi ve global çapta alınacak önlemlere karar verilmesi gibi günümüzün her anında algoritmalar, sosyal hayatımıza etki ediyor.”

BÜYÜK VERİ ANALİZİ PAZARI, 2023 YILINA KADAR 103 MİLYAR DOLARA ULAŞACAK

Şirketlerin ana hedeflerinden biri, gelirleri en üst düzeye çıkarırken giderleri azaltmak… Büyük veri modelleme; gizli maliyetleri ve verimsiz iş girişimlerini bulmak için gerekli olan bir araç. Veri bilimcilere ve ileri analistlere olan talep, 2020’nin sonuna kadar yüzde 28 oranında artacak. İnternet, saniyede 11 yeni kullanıcı veya her gün bir milyon kullanıcı oranında büyüyor. Şu andaki dünya nüfusunun yaklaşık yüzde 57’si internet kullanıyor. 2019 yılında dünya çapında internet kullanıcılarının toplam çevrimiçi olma süreleri yaklaşık 1.2 milyar yıl… Veri, büyümeye devam ediyor. Büyük veri analizi pazarının 2023 yılına kadar 103 milyar dolara ulaşması bekleniyor.  Algoritmayı geliştirip daha sofistike hale getirmekten vazgeçmeden, algoritmaya daha fazla ve daha iyi veri beslemesi yapmaya odaklanmak, içinde bulunduğumuz dönemde gidilmesi gereken yol gibi gözüküyor. Veri ve algoritma, birbiriyle rekabet eden değil, birbirine yol arkadaşlığı eden 2 kavram olarak karşımıza çıkıyor. Algoritmalar sayesinde işlenmiş verinin ise değeri büyük. Algoritmaların hayatımızı, iş yapış biçimlerimizi ne kadar kolaylaştırdığını aklımızın bir kenarına yazarken, onları oluşturan insanların önyargılarını içerdiklerini gerçeğini de unutmamalıyız. 

“2022 YILINDA TÜM İŞLERİN YÜZDE 42’Sİ ÖNEMLİ ÖLÇÜDE DEĞİŞECEK”

IBM Türkiye Bulut ve Kognitif Ülke Lideri Arzu Sözen "Yapay zeka, günlük hayatımızda da çok önemli bir yere sahip ve bu önem gitgide artıyor. Dünya Ekonomik Forumu’nun hazırladığı ve 20 farklı ekonomideki iş gücü trendlerini konu alan en yeni ‘İşin Geleceği Raporu’na göre, 2022 yılında tüm işlerin yüzde 42’si önemli ölçüde değişecek ve analitik veya tasarım odaklı düşünme gibi yeni beceriler ile karmaşık sorun çözme gibi teknik olmayan beceriler gerektirecek. Bu gereksinimin karşılanması için hem kamu sektöründen hem de özel sektörden iş ortaklarının, öğrencileri yeni becerilerle donatmak üzere bir araya gelerek ortak hareket etmeleri gerekiyor. Bu yeni beceriler arasında 21’inci yüzyıl ekonomisinde rekabet edebilmek için gerekli olan eleştirel düşünme, sorun çözme, iletişim ve iş birliği gibi akademik, teknik ve profesyonel yetkinlikler yer alıyor." dedi

“2024 YILINA GELDİĞİMİZDE KÜRESEL OLARAK 143 ZB’LIK (ZETTABYTE) BİR VERİ BÜYÜKLÜĞÜNE ULAŞACAĞIZ”

IDC Türkiye Araştırma Müdürü Ayşe Kaptanoğlu "IDC Türkiye’nin yapmış olduğu bir araştırmaya göre; kurumların yüzde 70’i süreçleri, operasyonları geliştirmek ve optimize etmek için büyük veri işleme sistemleri kullanıyor. IDC’nin Nisan 2020’de yayınladığı rapora göre; 2024 yılına geldiğimizde küresel olarak 143 ZB’lık (Zettabyte) bir veri büyüklüğüne ulaşacağız. 1 ZB’ın 1 trilyon Gigabyte’a eşit olduğunu düşünürsek ne kadar büyük bir veri yığınından bahsediyor olduğumuz ortaya çıkıyor. Veriden değer elde etmek adına, doğru veri yönetimi ve analitik tekniklerin uygulanabilmesi için pazarın ve teknolojilerin de doğru anlaşılması gerekiyor. İçinde bulunduğumuz zaman; verinin devasallaştığı ve algoritmanın da yapay zeka aracılığıyla veriyi kullanıp karşımıza türlü seçenekler sunduğu bir zaman. Büyük verinin varlığı artık tek başına çok fazla anlam ifade etmiyor. Önemli olan nokta, o veriden doğru sonuçlara ve kararlara ulaşabilmek için işe doğru soruyu sorarak başlamak, o veriye en doğru algoritmayı uygulamak." dedi

Peakup COO'su Kadircan Toprakçı"10 yıllık projeksiyonda, sürekli artan veri boyutu ve analiz edilecek problemlerin kompleksliğine paralel olarak; istatistikçi, veri bilimci, makine öğrenmesi uzmanı ve derin öğrenme konusunda tecrübesi olan insan kaynağının değeri de artmaya devam edecek. Üzerinde çokça çalışılan evrişimli sinir ağları, takviyeli öğrenme, kapsül ağlar, öğrenme aktarımı gibi algoritmaların yanı sıra genetik algoritmalar, seçim tahminleme algoritmaları, finansal öneri algoritmaları ve sağlıkta erken teşhis algoritmalarının da üzerinde çalışmaya değer trendler olduğu söylenebilir” dedi

Donut Language Game Kurucu Ortağı ve Sosyolog Başak Temel “Veriler bir bağlam olmadan işe yaramaz. Algoritmalar damarlardır ve bağlamı hayata geçirmek için kullanıcının psikolojik ihtiyaçları / istekleri ile uyumlu çalışırlar. Dolayısıyla verileri anlamak için önce bağlam anlaşılmalıdır. Bu kolay değildir ve bu nedenle sadece veriye sahip olmak çok da değerli bir şey değildir. Veriler resimlerdir. Bağlam içinde çalışan veriler ise birer filmdir” diyor.