Hızın Ötesinde: Formula 1’de Verinin Anlatılmayan Hikayesi

 

Yıl 1985 – 86 olmalı. Ya lise yıllarının sonları ya da üniversiteye yeni başladığım zamanlar… Ailecek görüştüğümüz sınıf arkadaşım sevgili Ali Argın’ların evinde TRT1’de ilk defa banttan Formula 1 yarışı izliyorum. Daha önce hiç merak edip de izlememişim. Ali konuya hâkim, kavramları ve terimleri biliyor ve beni etkiliyor. Bu bende de merak uyandırıyor ve daha sonra yayın saatlerini kaçırmamaya başlıyorum. En ilgimi çeken nokta ise pit-stoplar. O kadar kısa sürede lastikleri, yağı nasıl değiştiriyorlar? Benzini nasıl dolduruyorlar? Hayretler içinde izliyorum ki o sıralar pitstoplar 9-10 sn sürüyor. Şimdiyse ortalamaları 3 sn’nin altında!

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz. 

O Veriyi Ne İçin Toplayacaksın?

“Bilgi çöp gibidir. Onu toplamadan önce onunla ne yapacağını bilsen iyi olur.” – Mark Twain

Kurumumuzu dönüştürecek (transformasyon) kararlara imza atmak istiyorsak ya elimizdeki verilere dayanmak ya da yeni veriler toplamak zorundayız. Elimizde şirket içi veriler olsa dahi bunları demografik, iklimsel, ekonomik veriler gibi şirket dışı verilerle entegre etmeden ve aralarındaki bağlantıları kurmadan sağlıklı kararlar almak artık güç. Değişkenliğin bu kadar yüksek olduğu bir atmosferde sadece bünyenizde oluşan verilerle yetinemezsiniz. Dışarıdan gelecek verileri de ya toplamaya başlayacaksınız ya da bu işi yapan kurumlardan satın alacaksınız. Peki hangi verileri toplamalı ya da satın almalısınız? İşte bu noktada şu soru gündeme gelecektir: “O veriyi ne için toplayacağım? Gayem ne?”

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.

MADDENİN 5. HALİ: ENFORMASYON

Sizlere bir haberim var. Aslında bu geçen yılın haberi ama ya ben yeni gördüm ya da tekrar popüler olup önüme yeni düştü ve iyi ki de düştü. Gözünüzden kaçmış olabilir diye özünü paylaşmak istiyorum zira çok enteresan ve önemli.

Portsmouth Üniversitesi Fizik Bölümü öğretim üyesi Dr. Melvin Vopson’un bir çalışması bu. Dr. Vopson, enformasyonun bir kütlesi olduğunu ve her temel parçacığın kendisi hakkında enformasyon depoladığını düşünüyor. Enformasyonu sanki parçacığın DNA’sı gibi düşünebileceğimizi ifade ediyor. Bahsedilen enformasyon fiziksel olarak her bir parçacığın ayırt edilebilir serbestlik derecelerini veya saf kuantum durumlarını temsil ediyor. Bildiğiniz gibi maddenin artık dört hali var (eskiden okullarda bize üç hali var diye öğretilirdi, ortaokul kitaplarında bile artık dört olarak geçiyor): katı, sıvı, gaz ve plazma. İşte Dr. Vopson, enformasyonun maddenin beşinci hali olduğunu savlıyor ve makalesinde bunu kanıtlamak için bir deney öneriyor.

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.

VERİYE DAYANMADAN KARAR VERME!

Veriye Dayalı Karar Vermenin (Data-Driven Decision Making [DDDM]) tarihçesi muhtemelen bilgisayarların iş yaşamına girmesiyle başladı. Önce Lotus 1-2-3 ve sonra ondan daha popüler olan MS Excel ile “Şu geçen yıllardaki satış rakamlarını bir inceleyelim de önümüzü görelim” diyen yöneticiler ve iş adamları geçmiş verileri incelediler ve birtakım istatistiki fonksiyonları kullanarak aralarında bağlantılar kurmaya, böylece gelecekte olacakları kestirmeye çalıştılar.

Ne mutlu ki artık elimizde devasa boyuttaki verileri inceleyebilecek ve gözümüzle göremeyeceğimiz ilişkileri ortaya çıkarabilecek araçlar var. Veri analitiği, yapay zekâ ve bulut hizmetleri bize bu imkânı sağlıyor.

Peki, Veriye Dayalı Karar Vermenin aşamaları neler?

Pek çok kaynakta üç aşağı beş yukarı şu sıralamaya yakın bir liste görebilirsiniz.

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.

Veri Entegrasyonunun Gücü: İçgörüleri Ortaya Çıkarma ve Verimliliği En Üst Düzeye Yükseltme

Firmalar günümüzün yüksek tempolu ve veri odaklı iş dünyasında rekabet avantajı elde etmek için bilginin gücünden yararlanmanın yollarını arıyor. Veri bolluğu büyük bir fırsat yaratırken aynı zamanda zorluklar da içeriyor. Çeşitli kaynaklardan toplanan büyük hacimli verileri etkin bir şekilde nasıl yönetebilir ve kullanabilirsiniz?

Veri entegrasyonu, genel veri yönetimi sürecinin temel unsurlarından biridir. Hem operasyonel hem de analitik kullanımlar için tümleşik bilgi kümeleri oluşturmak üzere, çeşitli kaynaklarda farklı formatlarda gelen verileri tutarlı bir şekilde birleştirme sürecidir. Veritabanlarından, uygulamalardan, dosyalardan, sosyal medya platformlarından veya IoT cihazları gibi dış kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri bir araya getirmeyi içerir.

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.

Verinin Felsefesi Olur Mu?

Bilimin dayanakları temelde deney ve gözlemlerden edinilen verilerdir. Felsefenin dayanakları ise kavramsal ve mantıksal açıklamalardır ve bunlar bu disipline veri teşkil eder. Yani felsefenin verileri vardır. Peki verinin felsefesi olur mu? Büyük veri (big data) hayatımıza girdiğinden beri bu soru daha çok sorulmaya başlandı.

BÜYÜK VERİ NEDİR?

Öncelikle büyük veri ne demek, ona biraz bakalım. Şakayla karışık, bir Excel sayfasına sığamayacak kadar büyük olan veriye “Büyük Veri” diyebiliriz. Bugün bir Excel sayfasında 17 milyarı aşkın hücre olduğunu göz ardı etmeyelim yine de…

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.

VERİ YENİ PETROL MÜ?

Her ne kadar 18. yüzyıla kadar ekonomiyi ve dünya siyasetini yönlendiren altın olmuşsa da gücünü yitirip tahtını petrole devrettiğinden kuşkumuz yok. O da belki 21. yüzyılda hükümranlığının sonlarını yaşıyordur; kim bilir?

Bir süredir verinin yeni petrol olduğuna dair bir söylem dolaşıp duruyor. Bunu 2006 yılında ilk dile getiren matematikçi, veri bilimci ve girişimci Clive Humby olmuş. Michael Palmer daha sonra bu söylemi bir blog yazısında “Veri değerlidir ama aynı petrol gibi rafine edilmeden kullanılamaz” diyerek genişletmiş ve eklemiş:

Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.