Gerçek zamanlı veri akışı nedir?

gerçek zamanlı veri nasıl analiz edilir

Gerçek zamanlı veri akışı, veriyi üreten sistemin çalışmasına anlık müdahale edilmesi gerekebilecek durumların takip edilmesi bakımından çok önemli bir konudur.

Örneğin bir fabrikanın üretim bandını düşünelim, üretim bandının genel işleyişinin sensörler ile ölçümlenip sayısallaştırılması ile elde edilen verilerden, üretim bandının işleyişinde bir sorun olup olmadığı anlaşılabilir. Ortaya çıkabilecek herhangi bir olumsuz durumun önüne geçmek için gerçek zamanlı müdahale yapma şansı verir bize, bu analizler.

Ya da bir e-ticaret sitesi düşünelim. Bir ürünün sayfasının çok ziyaret edildiği ama o ürünün alınmadığı gerçek zamanlı olarak görülebilirse, o ürün için gerçek zamanlı bir indirim kampanyası yapılarak satışları arttırabilirsiniz. Tabi burada müşterinin gezindiği sayfalardan yola çıkarak müşterinizi sınıflandırabilir ve ona özel teklifler de sunabilirsiniz.

Bir başka örnek ise görüntü işleme konusunda olabilir. Mesela yüz tanıma sistemlerini düşünün. Kameralardan gelen görüntü üzerindeki yüzleri anlık olarak tanımlamak zorundayız.

 

Gerçek zamanlı veri analizi temelde 5 farklı yöntem ile takip edilir

Verinin görselleştirilmesi

Burada tabi zaman bağlı grafikler ile belirlenen KPI’ların takip edilmesi durumu , genel trend üzerinden karar vericilerin anlık kararlar almalarına yardımcı olabilir. Ya da veri üzerinde olup olmadığı araştırılan herhangi bir şey için bir işaretleme ya da alarm sistematiği kurulabilir.

Veriden çıkarılan istatistikler

KPI ların takip edilmesinin yanı sıra anlık karar vericilerin farklı kırılımlarda veri üzerinden özet tablolar oluşturmak istemesi çok sık rastladığımız durumlardandır. Farklı durumların karşılaştırılması yine karar vericilere ya da kural tabanlı çalışan karar destek sistemlerine yardımcı olabilir. Ya da herhangi bir istemin kullanımına dair istatistikler ile anlık kaynak planlaması yapılabilir.

Daha önce kurulan modellerin kullanılması

Takip ettiğimiz canlı veri ile daha evvel eğittiğimiz makine öğrenmesi modellerini, gerçek zamanlı verinin betimlediği nesne, olay ya da durum için tahmin yapmak için kullanabiliriz.

Örneklem üzerinden analizler

Gerçek zamanlı akan veri içerisinden rastgele seçilen verilerle çeşitli makine öğrenmesi modelleri oluşturularak sistemin çalışmasının geleceğine dair tahminler yapılabilir. Bu tahminler doğrultusunda Sistem parametreleri güncellenebilir.

Tüm verinin analiz edilmesi

Belirlenen aralıklarla toplanan tüm veri üzerinden  üretilecek makine öğrenmesi modelleri ile kendi kendini yönetebilen sitemler üretmek mümkündür. Ve fakat burada hesaplam maliyetini göz önünde bulundurmak gerekir.

 

Gerçek Zamanlı 9 Veri Aracı

 

Amazon Kinesis

Google Cloud DataFlow

IBM Streaming Analytics

Apache Storm

Apache Samsa

Apache Flink

Apache Spark

Apache Kafka

Striim

 

 

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.