Yazımda IBM big data stratejisi yani büyük stratejisi hakkında bilgi vererek, nasıl oluşturulduğunu anlatacağım. IBM şirketi hakkında ufak bir bilgilendirme ile başlamak istiyorum. IBM (International Business Machines) 1911 yılında üç firmanın birleşmesi ile kurulmuştur. Dünyanın en büyük bilişim teknolojisi şirketlerinden biridir ve 420.000’i aşkın çalışanı ile 180’den fazla ülkede faaliyet göstermektedir. Faaliyet gösterdiği alanlar arasında bilgisayar ve donanım üretimi, yazılım, güvenlik, servis hizmetleri, sunucu servisleri ve AR-GE bulunmaktadır. Çeşitli sektörlerden farklı büyüklükteki kurumlara, donanım, yazılım ve hizmet çözümleri sunan firma, 100 yıllık tarihi boyunca devrim niteliğindeki birçok buluşa imzasını atmıştır.
IBM 1956 yılında 305 ve 650 RAMAC adında iki yeni veri işleme ve depolama makinesi piyasaya sundu. Bu makineler ilk disk depolama şeklindeki makinelerdi. İçinde 24inçlik disklerin bulunduğu ve toplam 5 Mb lık kapasiteye sahip bu makine bir ton ağırlığında ve günümüzün değeriyle yaklaşık 27482$ idi. Bu makinelerde işlemler hemen o anda işlendiği için işletmenin o anki durumu hakkında taze bilgiler verebiliyordu. 1956 yılında IBM’in Big Data tanımı böyle iken artık günümüzde inanılmaz büyüklükteki veriler arasında araştırma yapılmakta ve herhangi bir müşteri 1Tblık hafızayı 85 dolar gibi normal bir fiyata satın alabilmektedir. Bu veri işleme makinelerinin tanıtılmasıyla IBM yüksek miktarlarda dijital olarak saklanan verilere ve bu verilere hızlı ulaşılmasına dayanan yeni bir pazar yaratmış oldu.
Big Data ve Analitik Nedir?
Her gün 2.5 kentrilyon (1 milyar gigabyte) veri oluşturulmaktadır. Bu veriler yazılardan, resimlerden, videolardan, satış hesaplarından, GPS sinyallerinden ve daha birçok veri oluşturan cihazlardan toplanmaktadır. Bu veriler hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış yani gelişigüzel olabilir. Big Data terimi bu üstel olarak artan yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri tanımlamak için kullanılmaktadır. Bu veriler her geçen gün daha hızlı bir şekilde ve farklı kaynaklardan gelmekte ve her gün miktarları artmaya devam etmektedir. Bu kadar fazla verinin geleneksel veri tabanları ve veri işleme sistemleriyle üstesinden gelmek çok zor bir hale gelmiştir. Bu nedenle bilişim şirketleri açısından Big Data; şirketlerin büyük veri yığınlarıyla ve verilerin depolanmasıyla baş etmek için gereksinim duydukları teknolojik araçlar ve süreçler anlamına gelmektedir. Big Data etkin bir şekilde verileri analiz edip işlemek için A/B testleri, yapay zeka sistemleri, dil işleme süreçleri, gelişmiş simülasyon gibi olağanüstü teknolojilere ihtiyaç duymaktadır. Big Data’nın büyüklüğünün anlaşılabilmesi için şu örnekleri verebiliriz:
- NASA İklim Simülasyon Merkezi 32 petabytelık iklim verisi biriktirmiş ve süper bilgisayarlarla iklim değişikliğinin simülasyonunu yapmaktadır.
- Facebook veri tabanında 50 milyar kadar fotoğraf bulunmaktadır. Aynı şekilde 1.15 milyar sosyal medyada veri oluşturan aktif kullanıcısı vardır.
- Her gün 5 milyar insan arama, mesajlaşma, internette sörf gibi yollarla veri üretmektedir.
- 2012 yılında Obama’nın yeniden seçilmesi için yaptığı kampanyada Big Data analizleri sonucu elde ettiği verileri kullanmış ve yeniden seçilmiştir.
Veri toplamak şirketler açısından hiç de zor değildir. Sorun bu verilerin nasıl faydalı hale getirileceğidir. Teknolojik gelişmeler şirketlerin verileri depolamasını ve verilerin analizini daha kolay ve az maliyetli bir şekilde yapmalarını sağlamıştır. Big Data ile verilerin bu denli kolay ve çabuk analiz edilmesi yeni ürünlerin üretiminde ve daha akıllıca kararlar verme konusunda şirketlere yardım etmektedir. Big Datanın kabiliyeti bununla kalmayıp ayrıca şirketler Big Data ile başarısızlık, hata veya arıza nedenlerinin köküne inebilmekte, paket teslimatında en iyi yolu belirleyebilmekte veya hedef müşterilere en uygun öneri ve kampanyaları yollayabilmektedir. Bu da Big Data’nın önemini gözler önüne sermektedir. Kısacası Big Data kullanımı şirketlere değer yaratma, karar verme, pazar rekabetinde avantaj sağlama, performans arttırıcı yolların belirlenmesi, doğru müşteriyle doğru ürün veya servisin buluşturulması gibi konularda yardımcı en etkili program ve araç haline gelmiştir.
Big Data pazarı 2010 yılı verilerine göre 100milyar dolara ulaşmış ve yıllık %10’luk bir büyüme göstermektedir. IBM, Microsoft, SAP, Oracle gibi büyük firmalar veri yönetimi ve veri analitiği konusunda uzmanlaşmak için yaklaşık 15Milyar$ yatırım yapmışlardır. Big Data birçok sektörde veya devlet işlerinde kullanılmakta ancak asıl olarak bilgisayar ve elektronik üretimi, bilişim, finans, sigortacılık gibi sektörler Big Data ile asıl kazanç sağlayan sektörlerdir.
Big data’nın gelişimiyle beraber Analitik konusu da gündeme gelmeye başlamıştır. İlk olarak 1950’lerde ortaya atılan Analytics 1.0 başlarda iç verilere dayalı öncelikli analizler ve raporlama faaliyetleri olarak kullanılmıştır. Bu analizler daha çok şirket içi karar desteği için kullanılmıştır. Zaman içerisinde bu programın birçok farklı versiyonu ortaya çıkmıştır ve 2000’li yılların başında Analytics1.0 2.0’a yükseltilmiştir. Bu gelişmeyle birlikte program artık büyük şirketlerin offline datalarını veya internetten tarafından oluşturulan sınıflandırılmamış verileri karıştırabilme yeteneğine kavuşmuştur. Birçok yeni geliştirilmiş veritabanı sistemi, analitik yazılım ve danışmanlık servisleri yıllar boyu süren çalışma sonucunda ortaya çıkmıştır. Buna ek olarak bu verilerin analizini yapan Veri Bilimci adı verilen yeni bir rol de ortaya çıkmıştır. 2010 yılı itibariyle sosyal medya ve mobil cihazlardaki hızlı artış çok yüksek miktarlarda gerçek zamanlı veri oluşmasına yol açmıştır. Bundan sonra ortaya çıkan Analytics 3.0 geçmişte depolanmış verilerden ziyade o anda oluşan verilerle çalışan bir programa dönüşmüştür. Ürün ve servislerin içinde bulunan bu program şirketle iletişim halinde çalışmaktaydı. Örneğin meyve kolilerindeki sensörler meyvelerin bozulup bozulmadığı hakkında şirkete anlık bilgi aktarımı sağlamakta, bu sayede şirket duruma göre önleyici veya gerekli önlemlerin alabiliyordu. Veri ve analitiğin birbiriyle ilişkili olması artan veri sayısıyla birlikte analitik ihtiyacı da artırmıştır. Veri anlamlı bir sonuç veya verilerin yorumlanması sonucu verilecek olan kararlarda analitiğe bağlı olduğu için tek başına yeteri kadar yararlı değildir.
IBM Big Data stratejisi
Smarter Planet IBM’in şirketlerin ve devletin ekonomik ve sürdürebilir büyümelerini gerçekleştirmek için akıllı sistemlerin potansiyellerini nasıl yakaladıklarını araştırmak için kurduğu bir kurumsal girişim şirketidir. Birçok kurum dünya üzerindeki olan trafik, su, yönetim, iletişim teknolojileri, akıllı sistemler, sağlık çözümleri gibi en çok baskı oluşturan sorunlara karşı bu akıllı sistemler yardımıyla çözüm bulmaktadırlar. IBM bu konuda birçok farklı şehirde Akıllı Şehir portalları oluşturmuş ve bu önemli şehirlerdeki gelişmeleri takibe almıştır. Şirket dünyadaki birçok şehir, firma ve toplulukla “Daha Akıllı Dünya” yaratmak için çalışmaktadır. Smarter Planet IBM şirket stratejisinin köşe taşıdır. Yıllar boyunca Akıllı Şehir, Akıllı Ticaret, Akıllı Trafik gibi başlıklar altında karmaşık süreçlerinden bir çok data oluşturan farklı girişimler olarak karşımıza çıkmıştır. Smarter Planet girişiminin IBM’in big data stratejisinin tasarım noktası olduğu görüşünü belirtmiştir. IBM şirketlere rekabetçi avantaj sağlayabilmeleri için verilerin çok önemli bir rol üstlendiğini anladı. IBM’in Big Data stratejisi sadece bir ürün stratejisi değil, daha çok durağan, hareketli ve değişken veri kavramlarına; bu kavramların dünyanın işleyişini değiştirebileceğine dayanan bir stratejidir.
Analitik ve Big Data büyük pazar potansiyeli barındırdığından IBM bu alanlarda lider firma olma iddiası içindedir ve bu alanlarda güçlü bir büyüme beklemiştir. Bu sebeple IBM kendisini süregelen yatırımlar ve stratejik satın almalar ile Big Data ve Analitik konularına adamış durumdadır. 2011 yılında şirket bu konulardaki servis ve hizmet alanlarında yapılan ARGE çalışmalarına 100 milyon $ yatırmıştır. Buna ek olarak, kendi çatısı altında birçok Big Data teknolojisini bir araya getirmektedir. Şirketin Big Data stratejisi geniş bir dizi Big Data analitik çözümlerini bir araya getirip kombinlemek ve Big Data marketini ele geçirmektir. Şirketin amacı ürün ve çözümler konusunda başka hiçbir şirketin ulaşamayacağı kadar geniş ve derinlemesine bir portfolyoya sahip olmaktır. Şirket birçok ürünü geliştirip toplarken(satın alarak), aslında kendi entegre Big Data çözümleri portfolyosundaki boşlukları doldurmaya çalışmaktadır. Şirketin bu satınalma çümbüşü stratejisini izlemek ve pazarı ele geçirmek içindi. 2008’den beri şirket 30 analitik tabanlı satın alma için yaklaşık 16milyar$ harcamıştır. 2015 yılı itibariyle 20Milyar$ gelir getirmesi beklenmektedir.
Tüm bunlara ek olarak IBM’in ticari araştırma organizasyonunda yüzlerce matematikçi ve veri bilimci son teknoloji analitik yöntemleri geliştirmektedir. Bu kadar çok satın alma, ürün geliştirme ve entegrasyon ile şirket dünyadaki en geniş patent portfolyosuna sahiptir. IBM Big Data platformunda yapılandırılmamış veri yönetimi, yazı analitiği, görüntü özelliği çıkarımı ve büyük ölçekli veri işleme yöntemleriyle alakalı birçok inovasyonu birleştirmiştir.Bir sürü iş ortağı, patenti, çalışanı, araştırmacısı, çözüm merkezi vardır.
Bu yazımda genel olarak IBM Big Data Stratejisi hakkında bilgi verdim. Diğer yazımda IBM big data sistemini nasıl oluşturdu, big data zorlukları ve big data geleceği ve büyük veri analizi nasıl oluşturuldu hakkında olacak.