Denizde kum bende veri

Yerinde bir benzetme, çünkü veriden de değer üretmek için petrol gibi uğraşmak gerekiyor; özel araç ve gereçler, bu işten anlayan uzmanlar ve zaman. Fakat petrolden farklı olarak veriden zenginlik yaratmak için hasbelkader doğduğunuz topraklara jeolojik piyango vurmuş olması yetmiyor. Google gibi iş modelini doğrudan veriyle ilgili yetkinlikler üzerine kuran, Amazon gibi rakiplerinden üstün veri analizi becerileriyle sıyrılan, ya da Facebook gibi sahip olduğu veriyi kopyalanması zor bir gelir modeli yaratmak için kullanan girişimler ve dünyanın gittiği yeri gören girişimciler lazım. Bahsettiğim üç şirketin zamanın petrol şirketlerinin yerine bugün dünyanın en değerli şirketleri listesinde yerlerini almış olmaları tesadüf değil. Şimdi bunu mümkün kılan iki tane ana gelişmeye bakalım.

Yahoo’nun ölmeden önceki son katkısı
Bildiğiniz gibi Yahoo uzun yıllardır süren düşüşünü Verizon’a satılarak tamamladı geçen yıl. Ama yaklaşık 10 yıl önce Yahoo içerisindeki mühendisler arama verileri ve reklam operasyonlarıyla daha rahat baş edebilmek için o ana kadar geliştirilmiş bir çok teknoloji parçacığını bir araya getirerek Hadoop’u yarattılar. Daha sonra Yahoo dışına çıkarak açık kaynaklı (yani ücretsiz ve herkesin katkısına açık) bir platform haline gelen Hadoop ve destekleyen yazılımlar, büyük verinin yapıtaşlarını oluşturdular. Eğer Amazon milisaniyeler içinde size isabetli bir ürün tavsiyesinde bulunabiliyorsa bu büyük veri mimarisinin sunduğu etkin veri depolama ve analiz yetkinliklerinden kaynaklanıyor.

Herkesin anlaması gereken bir terim: Algoritma
Etimolojik kökeni İranlı matematikçi El-Harizmi’ye dayanan algoritma kelimesi bilgisayara belirli bir görevi yerine getirmesi için verilen talimatlar seti anlamına gelir. Son dönemde bu alandaki en önemli gelişme kendi öğrenen algoritmalarda oldu. Yapay zeka uygulamalarının da temelinde yer alan makine öğrenmesi algoritmaları, bilgisayarların daha önce karşılaşmadıkları durumlarda, aynı insanlar gibi o ana kadar edindikleri tecrübeleri kullanarak bir karar vermelerini sağlamakta. Örneğin, Facebook yüklediğiniz resimlerde arkadaşlarınızı tanıyıp işaretleyebiliyorsa bu makine öğrenmesi sayesinde. Ya da Google siz daha yazmayı bitirmeden ne aramak istediğinizi anlayabiliyorsa bu gene akıllı algoritmalar sayesinde.

Büyük veri altyapısı ve makine öğrenmesi algoritmalarının faydalı olması için gerekli şey bol miktarda veri tabii. İşte yukarıda örnek olarak kullandığım şirketlerin en büyük avantajı da bu. Amazon neredeyse yarım milyar ürün arasında sizin o anda alma ihtimaliniz en yüksek olanları elindeki satın alma ve müşteri davranışı verisine bakarak belirliyor ve bu sayede toplam satışının %35’ini gerçekleştiriyor. Facebook neredeyse 2 milyar kullanıcısının davranış bilgileriyle, Google günde 3.5 milyar arama verisiyle hangi reklamı kime göstereceklerini herkesten daha iyi belirledikleri için reklam piyasasını alt üst etmiş durumdalar.

Örnekleri çoğaltmak mümkün, mesela Über araba arzı, kullanıcı talebi, trafik gibi birçok veriye dayanarak her saniye milyonlarca karar verip en kısa zamanda sizi gitmek istediğiniz yere ulaştırmaya çalışıyor. Ya da kansere en uygun tedaviyi bulmak için daha önce hasta olmuş kişilerin verilerine ihtiyacınız var ve bu yüzden Google’ın Deep Mind şirketi İngiltere Sağlık Bakanlığı’yla çalışıyor.

Peki verisi olmayan şirketler ne yapabilir ya da bu alanda en büyük potansiyel nerede? Şirketler bu kadar veriyi kullanırken verinin mahremiyeti, tüketicilerin her hareketinin izleniyor olması gibi problemlere nasıl yaklaşmalıyız? Algoritmalar ırkçı olabilir mi? Bunlar da başka bir yazının konusu olsun.