KURUMLARIN DİJİTAL DÖNÜŞÜMÜ: BÜYÜK VERİ

Year 2020, Volume: 11 Issue: 1, 90 - 112, 30.06.2020

Deniz Boz Eravcı

https://izlik.org/JA72PJ68JP

Abstract

Bilgisayar teknolojisinin, çevrimiçi akıllı teknolojilerin gelişimi ile üretilen dijital veri miktarı her geçen gün hızla artmaktadır. Bu durum, geleceği öngörmede, karar vermede, sağlıkta, sigortalıcılıkta, afet ve acil durum yönetiminde, hatta pek çok alanda üretilen bu verileri birer hammadde haline dönüştürmüştür. Sensörler, akıllı sistemler ve bulut teknolojileri ile toplanan ve depolanan bu verilerin içgörülere dönüştürülme süreci önem arzetmeye başlamıştır. Depolanan büyük veriler sağlıklı içgörülere dönüştürülemedikten sonra maliyet unsuru olmaktan öteye geçememektedir. Bu nedenle, depolanan ve her geçen gün boyutu artan büyük verilerin doğru analiz algoritmaları ile hızlı bir şekilde içgörüye dönüştürülmeleri gerekmektedir. Böylece, kullanıcılar bakımından maksimum fayda elde edilmiş olacaktır. Büyük verilerin depolama ve analiz aşamaları yüksek teknoloji altyapısını gerektirir. Ancak büyük verilerin doğru içgörülere dönüştürülmesine teknoloji altyapısı önemli olduğu kadar, bu teknolojiyi doğru kullanabiliecek ve daha iyisini geliştirebiliecek nitelikli içgücü de önemlidir. Ülkemizde büyük verilerden hemen hemen tüm sektörlerde istifade edilmektedir. Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı öncülüğünde gerçekleştirilen dijital dönüşümün kurumlara etkisi ele alınmış, kurumlarında bu minvalde kullandığı teknolojiler ayrıntılı şekilde açıklanmıştır.

Keywords

Büyük Veri , Dijital Dönüşüm , Dijital Veri , Veri Madenciliği

References

• Accenture. (2014). Survey: Eighty Percent of Consumers Believe Total Data Privacy No Longer Exist. Accenture.
• Aktan, E. (2018). Büyük Veri: Uygulama Alanları, Analitiği ve Güvenlik Boyutu. Ankara Üniversitesi Bilgi Yönetimi Dergisi , 1 (1), s. 1-22.
• Albayrak, A. S., & Koltan Yılmaz, Ş. (2009). Veri Madenciliği: Karar Ağacı Algoritmaları ve İMKB Verileri Üzerine bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 14 (1), s. 31-52.
• Altındiş, S., & Kıran Morkoç, İ. (2018). Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 11 (2), s. 257-271.
• Altun, T., Şahin, F., & Öztaş, N. (2017). Kamu Politikalarının Belirlenmesi ve Uygulanmasında Büyük Veri. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 12 (15), s. 2021-2044.
• Altunışık, R. (2015). Büyük Veri: Fırsatlar Kaynağı mı Yoksa Yeni Sorunlar Yumağı mı? Yıldız Social Science Review , 1, s. 45-76.
• Arca, D. (2012). Afet Yönetiminde Coğrafi Bilgi Sistemi ve Uzaktan Algılama. Karaelmas Science and Engineering Journal , 2 (2), s. 53-61.
• Aydın, İ. (2012). Bilişim Sektörü ve Türkiye'nin Sektördeki Potansiyeli. International Journal of New Trends in Arts, Sports and Science Education , 1 (1), s. 180-200.
• Ayre, L. B. (2006, June). Data mining for Information Professionals. July 19, 2019 tarihinde https://www.researchgate.net/publication/228386369 adresinden alındı
• Bateson, G. (1979). Mind and Nature: A Necessary Unity. New York: E. P. DUTTON. Carter, P. (2011). Big Data Analytics: Futura Architectures, Skills and Roadmaps for the CIO. IDC.
• Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. Mis Quarterly , 36 (4), s. 1165-1188.
• Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Network Application , 19, s. 171-209. Cumhurbaşkanlığı, T. C. (2018, Aralık 13). II. 100 Günlük İcraat Programı. Kasım 01, 2019 tarihinde www.tccb.gov.tr: https://tccb.gov.tr/assets/dosya/2018-12-13-ikinci100gun.pdf adresinden alındı
• Çağlayan, N., Satoğlu, Ş. I., & Kapukaya, E. N. (3-5 Mayıs 2018). Afet Yönetiminde Büyük Veri ve Veri Analitiği Uygulamaları: Literatür Araştırması. 7. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, (s. 1-10). Bursa. Davenport, T. H., & Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organisations Manage What They Know. Boston, Massachusetts: Harward Bussiness Press.
• Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Communications of the ACM , 51 (1), s. 107-113.
• Demchenko, Y., Membrey, P., Grasso , P., & Laat, C. (2019, Ağustos 22). Addressing Big Data Issues in Scientific Data Infrastructure. ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/256082290_Addressing_Big_Data_Issues_in_Scientific_Data_Infrastructure adresinden alınmıştır
• Doğan, K., & Arslantekin, S. (2016). Büyük Veri: Önemi, Yapısı ve Günümüzdeki Durum. DTCF Dergisi , 56 (1), s. 15-36.
• Ebenezer, J. A., & Durga, S. (2015). Big Data Analytics in Healtcare: A Survey. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences , 10 (8), s. 3645-3650.
• Economist. (2010, February 27). Data, data everywhere. September 05, 2019 tarihinde Special Report: https://www.economist.com/special-report/2010/02/27/data-data-everywhere adresinden alındı
• Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. American Association for Artificial Intelligence , s. 37-54.
• Gervais, A., Karame, G. O., Capkun, S., & Capkun, V. (2014). Is Bitcoin a Decentralized Currency? IEEE Security and Privacy Magazine , s. 1-12.
• Gökalp, M. O., Kayabay, K., Akyol, M. A., Koçyiğit, A., & Eren, E. (2018). Big Data in mHealth.
• Gökalp, M. O., Kayabay, K., Çoban, S., Yandık, Y. B., & Eren, P. E. (2018). Büyük Veri Çağında İşletmelerde Veri Bilimi. 5th International Management Information Systems Conference, (s. 94-97). Ankara.
• Griffith, D. A., Boehmke, B., Bradley, R. V., Hazen, B. T., & Johnson, A. W. (2019). Embedded analytics: improving decision support for humanitarian logistics operations. Annals of Operations Research , 283 (4), s. 247-265.
• Gupta, M., & George, J. F. (2016). Toward the development of a big data analytics capability. Information and Management , 53 (8), s. 1049-1064.
• Hadoop . (2019, Eylül 3). MapReduce Tutorial. hadoop apache: https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html#Purpose adresinden alınmıştır
• Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques (Third Edition). Massachusetts: The Morgan Kaufmann.
• Hermann, M., Pentek, T., & Otto, B. (2016). Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. Hawaii International Conference on Systems Sciences, (s. 3928-3937). Hawaii.
• IBM. (2019, Eylül 3). Apache MapReduce: https://www.ibm.com/analytics/hadoop/mapreduce adresinden alınmıştır
• Jin, X., Wah, B., Cheng, X., & Wang, Y. (2015). Significance and Challenges of Big Data Research. Big Data Research , 2, s. 59-64.
• Karaağaç, C. (2014). Geleceğin Harekat Ortamında İHA Sistemleri: Askeri Uygulamalar & Teknoloji Gereksinimleri. III. Ulusal Havacılıkta İleri Teknolojiler Konferansı, (s. 1-19). İstanbul.
• Karakaş, E. (2005). Uygulamalı Coğrafyada Suç Haritaları I; Veri Kaynakları. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , 15 (1), s. 57-69.
• Karakış, S. (2012, Ocak). İnsansız Hava Aracı Yardımıyla Büyük Ölçekli Fotogrametrik Harita Üretim Olanaklarının Araştırılması. Harita Dergisi (147), s. 13-20.
• Kaya, H., & Köymen, K. (2008). Veri Madenciliği Kavramı ve Uygulama Alanları. Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları , 159-164.
• Kayabay, K., Mert, G., Akyol, M. A., Eren, P., & Altan, K. (2016). Big Data for Future Enterprises: Current State and Trends. 3rd International Management Information Systems Conference, (s. 1-16). İzmir.
• Kişisel Verileri Koruma Kurumu. (2018). Kişisel Verilerin Korunması Kanunu ve Uygulaması.
• Koyuncugil, A. S., & Özgülbaş, N. (2009). Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları. Bilişim Teknolojileri Dergisi , 2 (2), s. 21-32.
• Köseoğlu, Ö., & Demirci, Y. (2017). Türkiye'de Büyük Veri ve Veri Madenciliğine İlişkin Politika ve Stratejiler: Ulusal Politika Belgelerinin İçerik Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 22 (15), s. 2223-2239.
• Krishnamurthy, R., & Desouza, K. C. (2014). Big Data Analytics: The case of the social security administration. Information Polity , 19, s. 165-178.
• Kshetri, N. (2014). Big Data's İmpact on Privacy, Security and Concumer Welfare. Telecommunications Policy , s. 1-12.
• Kumar, R., Parashar, B. B., Gupta, S., Sharma, Y., & Gupta, N. (2014, October). Apache Hadoop, NoSQL and NewSQL Solutions of Big Data. International Journal of Advance Foundation and Research in Science and Engineering , 1 (6), s. 28-36.
• Liu, F., Shu, X., Yao, D., & Butt, A. R. (2015, March 2-4). Privacy-Preserving Scanning of Big Content for Sensitive Data Exposure with MapReduce. 5. ACM Conference on Data and Application Security and Privacy , s. 195-206.
• Lukolanova, t., & Rubin, V. (2013). Veracity Roadmap: Is Big Data Objective, Truthful and Credible? Advances in Classification Research , s. 1-13.
• Ma, Y., & Zhang, H. (2017). Enhancign Knowledge Management and Decision-Making Capability of China's Emergency Operations Center Using Big Data. Intelligent Automation & Soft Computing , s. 1-8.
• Maltby, D. (2011). Big Data Analytics. ASIST, (s. 1-6). New Orleans.
• Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., et al. (2011). Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and ,Productvity. McKinsey Global Institute.
• Marr, B. (2019). Büyük Veri İşbaşında "45 Yıldız Şirket Büyük Veriyi Nasıl Kullandı?". (B. Gündüz, Çev.) İstanbul: MediaCat.
• Marx, V. (2013). The Big Challenges of Big Data. Nature , 498, 255-260.
• Mas, I., & Porteous, D. (2015). Pathways to Smarter Dgital Financial Inclusions. CAPCO Institute's Journal of Financial Transformation , 42, s. 47-62.
• Matthew Herland, T. M. (2014). A review of data mining using big data in health informatics. Journal of Big Data , 1 (2), s. 1-35.
• McNeely, C. L., & Hahm, J.-o. (2014). The Big (Data) Bang: Policy, Prospects and Challenges. Review of Policy Research , 31 (4), s. 304-310.
• Mustaçoğlu, A. F. (2018). Blockchain-Based Data Sharing and Managing Sensitive Data. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (14), s. 235-240.
• Nickerson, D. W., & Rogers, T. (2014). Political Campaigns and Big Data. Journal of Economic Perspectives , 28 (2), s. 51-74.
• Olaronke, I., & Oluwaseun, O. (2016). Big Data in Healthcare: Prospects, Challenges and Resolutions. Future Technologies Conference , (s. 1152-1157). San Francisco, United States.
• O'neil, C., & Schutt, R. (2014). Doing Data Science "Straight Talk From The Frontline". O'Reilly Media Inc. Özdamar, L., & Ertem, M. A. (2014). Models, So lutions and Enabling Technologies in Humanitarian Logistics. European Journal of Occupational Research , s. 1-31.
• Özdemir, İ., & Sağıroğlu, Ş. (2018). Denetimlerde Büyük Veri Kullanımı ve Üzerine Bir Değerlendirme. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Part C , 6 (2), s. 470-480.
• Öztürk, S., & Hatice Ediz Atmaca. (2017, Nisan). İlişkisel ve İlişkisel Olmayan (NoSQL) Veri Tabanı Sistemleri Mimari Performansının Yönetim Bilişim Sistemleri Kapsamında İncelenmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi , 10 (2), s. 199-209.
• Power, D. J. (2014, November). Using "Big Data" for analytic and decision support. Journal of Decision Systems , 23 (2), s. 222-228.
• Reinsel, D., Gantz, J., & Rydning, J. (2018). The digitization of the World. IDC. Resmi Gazete. (2016). Kişisel Verilerin Korunması Kanunu. Kasım 29, 2019 tarihinde https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.6698.pdf adresinden alındı
• Seker, S. E. (2015, Haziran). Sosyal Ağlarda Veri Madenciliği (Data Mining on Social Networks). YBS Ansiklopedi , 2 (2), s. 30-40.
• Sharma, S., & Toshniwal, D. (2017). Scalable two-phase co-occuring sensitive pattern hiding using MapReduce. Journal of Big Data , 4 (4), s. 1-18.
• Sosyal Güvenlik Kurumu. (2019). 11 20, 2019 tarihinde http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/calisan/gss_tescil_sureci/gss_hangi_tarihten adresinden alındı
• Tawalbeh, L. A., Mehmood, R., Benklifa, E., & Song, H. (2016). Mobile Cloud Computing Model and Big Data Analysis for Healthcare. IEEE Access, (s. 1-13).
• Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı. (2018, Ağustos 3). 100 Günlük İcraat Programı. Kasım 01, 2019 tarihinde www.tccb.gov.tr: https://www.tccb.gov.tr/assets/dosya/100_GUNLUK_ICRAAT_PROGRAMI.pdf adresinden alındı
• Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı. (2018, 07 10). Cumhurbaşkanlığı Teşkilatı Hakkından Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi. 11 01, 2019 tarihinde www.mevzuat.gov.tr: https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/19.5.1.pdf adresinden alındı
• Türkiye İstatistik Kurumu. (2019). 11 20, 2019 tarihinde http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist adresinden alındı
• Ularu, E. G., Puican, F. C., Apostu, A., & Velicanı, M. (2012). Perspectives on Big Data and Big Data Analytics. Database Systems Journal , 3 (4), s. 3-13.
• Ularu, E. G., Puican, F. C., Apostu, A., & Velicanu, M. (2012). The Evaluation of Big data as a Research and Scientific Topic: Overview of the Literature. Database Systems Journal , 3 (4), s. 3-14.
• Ülgü, M. M., & Gürel Gökçay, Ö. (2017). Sağlık Bakanlığı'nda Büyük Veri Çalışmaları. Ş. Sağıroğlu, & O. Koç (Dü) içinde, Büyük ve ve Açık Veri Analitiği (s. 267-283). Ankara: Grafiker Yayınları.
• Vashist, R. (2015). Cloud Computing Infrastructure for Massive Data: A Gigantic Task. A. E. Hassanien, A. T. Azar, V. Snasael, J. Kacprzyk, & J. Abawajy içinde, Big Data in Complex Systems Challenges and Opportunities (Cilt 9, s. 1-29). Springer.
• Wang, X., Liu, Y., Zhang, H., Ma, Q., & Cao, Z. (2017). Public Health Emergency Management and Multi-Source Data Technology in China. Intelligent Automation&Soft Computing , s. 1-9.
• Yaman, M., & Çakır, E. (2018). Dijitalleşen Dünyada Akıllı Afet ve Acil Durum Uygulamaları. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi , 7 (2), s. 1124-1138.
• Yankın, F. B. (2019). Dijital Dönüşüm Sürecinde Çalışma Yaşamı. Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergisi , 7 (2), s. 1-38.
• Yavuz, M. S. (2019). EKONOMİDE DİJİTAL DÖNÜŞÜM: BLOCKCHAIN TEKNOLOJİSİ VE UYGULAMA ALANLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi , 4 (1), s. 15-29.
• Yılmaz, B., Bülbül , S., & Atik, M. (2017, June). Büyük Verinin (Big Data) Muhasebe Üzerindeki Etkisi ve Muhasebeye Sağladığı Katkıların İncelenmesi. Science Journal of Turkish Military Academy , 27 (1), s. 79-112.
• Yılmaz, M. (2009). Enformasyon ve Bilgi Kavramları Bağlamında Enformasyon Yönetimi ve Bilgi Yönetimi. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi , 49 (1), s. 98-115.
• Zezulka, F., Marcon, P., Vesely, I., & Sajdl, O. (2016). Industy 4.0- An Introduction in the phenomenon. International Federation of Automatic Control, 49-25, s. 8-12.
• Zikopoulus, P., Deroos, D., Parasuraman, K., Deutsch, T., Corrigan, D., & Giles, J. (2013). Harness of the Power of Big Data "The IBM Big Data Platform". New York: Mc. Graw Hill Companies.