Büyük veri, buradaki “Bilgi üretiminde her türlü verinin değerlendirilmesi ve bu işin hızlı yapılması…” boyutlarına işaret eder aslında. Bugün çok farklı kaynaklardan adeta veri akmaktadır. Bu kaynaklar sosyal medya, mobil telefon, uydular, nesnelerin interneti üzerinden birbirine bağlı aygıtlar, sensörler ve diğerleri olabilir. Bu kaynaklardan akan veri, bir şekilde bir “değer” arz ediyorsa bu durum değerlendirilmelidir. “Büyük veri” kavramının özü budur.
Büyük veri analizleri ileri ülkelerde çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. İnternette -burada da birkaçına referans verilen- çok sayıda örnek mevcuttur. Son günlerde etrafımızda da sıkça duyduğumuz kredi kartı hesapları ile ilgi dolandırıcılık olaylarında büyük veri kullanımı, büyük verinin anlık ya da gerçek zamanlı (real time) işlenme ihtiyacı boyutu da olan karakteristik bir örnektir; ortalama bir kredi kartı işleminin 2-4 saniye aldığı dikkate alınırsa, bir işlemin sahtekar bir işlem olup olmadığının, işlem sırasında elde edilen bilgilerin, kişinin tarihsel işlem bilgileri ile karşılaştırılması sonucunda tespit edilmesi, bu süre içinde gerçekleşmek zorundadır. Benzer şekilde müşteri memnuniyeti, alış-veriş sepeti ve duygu (sentiment) analizleri ve daha pek çoğu; büyük veri sayesinde yapılabilir.
Konumsal büyük veri alanında da çok önemli gelişmeler var. Çarpıcı bir örnek, Avrupa Uzay Ajansının (ESA) digital twin earth challlenge (DTE) girişimidir. DTE; doğal, sosyal, ekonomik ve endüstriyel aktivite ve trendleri hem gözleme hem de tahmin etmeyi hedefleyen, yapay zekâ (AI) ve büyük veriyi kullanan uygulamaları teşvik etmeyi amaçlayan bir projedir . Buradaki büyük veri, copernicus sentinel ve diğer yer gözlem verileridir. Sayısal ikizler son yıllarda pek çok alanda olduğu gibi geomatik mühendisliğinde de yaygın kullanım bulmaktadır. Sayısal ikiz, adı üzerinde fiziksel bir sistemin “sanal” eşdeğeridir. Bir kere böyle bir ikiz yarattığınızda iklim değişikliği, gıda güvenliği, çevre kirliliği ve sağlık gibi temel meydan okuma alanlarına ilişkin bütün analizler artık bu model üzerinden yapılabilir. Dolaysıyla ESA DTE projesi Dünya’nın sanal ikizi üzerinden geçmiş, mevcut ve gelecekteki durumuna yönelik çeşitli modelleme ve simülasyonlara olanak tanımayı hedeflemesi bakımında gerçekten çok iddialı ve ülke olarak içinde yer almanın yollarını aramamız gereken müthiş bir projedir.
ESA DTE’de büyük veri bileşenlerinden bazıları copernicus sentinel, diğer Dünya gözleme (earth observation) verileri, “Capella” ve “Iceye” gibi her türlü hava koşulunda 7/24, saatlik, 1m çözünürlüklü veri toplayan SAR uydu verileridir. Bir Finlandiya uydusu olan Iceye, mm düzeyinde değişim analizine olanak tanıyarak çığ düşmeleri, volkanik patlamalar ve depremlerin önceden tahminini hedeflemektedir .
Diğer yandan Küresel Navigasyon ve Uydu Sistemleri bünyesinde hizmet veren Gerçek Zaman Servisi aracılığıyla sağlanan uydu yörünge ve saat düzeltmelerini kullanan Gerçek Zamanlı Hassas Konum Belirleme verileri ile atmosferdeki su buharı hareketlerinin izlenmesi çalışmaları gündemdedir. Bu çalışmalarda meteorolojik veriler ve bu verilerin açıklığı da son derece önemli ve ülkemizde henüz başarılamamış bir konudur.
Nihayet, diğer bir büyük veri kaynağı da son yılların trend konularından “kitle kaynak” (crowdsource) yani sıradan insanların girdiği verilerdir. Milyonlarca insanın girdiği bu türde verilerden veri madenciliği ile yeni bilgiler elde edilmektedir. Örneğin; Google Street View (sokak görünümleri) verisinden makine öğrenmesi ile “gök görünüm faktörü” verisi üretilebilmekte ve bu veri “kent iklimi” araştırmaları ve kent planlamada kullanılmaktadır. Keza Mapillary firması benzer tekniklerle insanların girdiği sokak görüntülerini kent içi haritalarının güncellenmesinde kullanmaktadır.
Ülke ve geomatik mühendisleri olarak ne yapmalıyız?
Ülkemizde bir büyük veri girişimi bizim bilgimiz dahilinde değildir. Doğal olarak Ulusal Konumsal Veri Altyapısını (UKVA) bir türlü hayata geçirememiş, “açık veri” girişimini başlatamamış “karar verici”lerin, büyük veri konusunda farklı bir tutum sergilemesini beklemek zaten olasılık dahilinde değildir.
Oysa büyük veri alanında karar mercilerinin yapması gereken pek çok şey vardır. Diğer yandan pandemi süreci başından itibaren dile getirdiğim covid-19 verilerinin, il bazlı vaka sayıları dahil pek çok boyutu ile “açık veri” (Open Data) olarak sunulmasının Sağlık Bakanlığı için “yasal zorunluluk” olması konusunda da hiçbir gelişme olmamıştır. Maalesef ülkemiz bu bağlamda çok önemli fırsatları kaçırmıştır. Buradan bir kez daha, karar mercilerini bir an önce bu yanlıştan dönerek covid-19 verilerini açık veri olarak yayınlamaya davet ediyorum.
UKVA ve açık veri girişimleri, genellikle kamu kurumlarının ellerindeki veriye odaklanmıştır. Büyük veride ise cep telefonu verilerinde olduğu gibi, özel sektörün elindeki verilere de ihtiyaç vardır; çünkü büyük veride amaç çok farklı kaynaklardan gelecek verileri kullanarak bir “değer” yaratmaktır. O nedenle AB büyük veri stratejisi sitesi incelendiğinde bu türden özel sektörden hükümete (B2G) veri akışı konusunun Mayıs 2021’den başlayan çalıştaylar dizisi ile yoğun biçimde çalışıldığı görülmektedir. Kişisel verileri açık etme olasılığına yol açmayacak şekilde özel sektörün elindeki veriler, en nihayetinde ücreti karşılığında büyük veri platformlarına sunulabilir.
Burada şunu vurgulamak isterim ki; yukarıda söz edilen sitelere baktığınızda kişisel veri dışındaki her türlü verinin bırakın ülke içini, AB bazında ülkeler arası “özgür” dolaşımının, bir “değer” üretimi için esas olduğu anlaşılır ve bu konuda çok sayıda girişim ve projenin varlığı görülür. O nedenle ülkemizin de acilen temin etmesi gereken “iklim” ya da “ekosistem” için bu mantaliteyi esas alması gerekir. Aksi takdirde “Dijital Çağ” ıskalanacak ve bunun her bakımdan “yıkıcı” sonuçları doğacaktır.
Geomatik mühendislerinin yapması gereken nedir? İlk olarak üniversitelerin ders planları acilen yenilemelidir. Sadece geomatik mühendisliği bölümlerinde değil devlet üniversitelerinin tüm bölümlerinde ve kesin olarak orta öğretimde ders müfredatları ve öğretim teknikleri bakımından radikal bir “zihniyet” değişimine ihtiyaç vardır.
Büyük veri genellikle üç, bazen dört ya da daha çok “V” ile karakterize edilir. Bunlar Volume (hacim), Velocity (hız), Variety (çeşitlilik) ve Veracity’dir (doğruluk). Fortune dergisine göre, 2003’e kadar kaydedilmiş tüm dijital veri 5 exabyte iken 2011’de aynı hacimdeki veri 2 günde oluşmuş ve 2013’te aynı hacmin 10 dakikada oluşacağı tahmin edilmiştir. “Hız” açısından yukarıdaki kredi kartı sahtekarlığı örneğinde olduğu gibi verinin çok hızlı (gerçek zamanlı) bir biçimde analiz edilmesi ihtiyacı söz konusudur. “Çeşitlilik”, veri kaynaklarının farklılığına ve dolayısıyla aynı verinin farklı tanım ve temsillerine ve bunun veri entegrasyonu bakımından maliyetine işaret eder. Doğruluk da yine kaynak çeşitliliğinin yol açtığı doğruluk farkları ile ilgilidir.
Büyük verinin işlenerek içinden bilgi çıkarılması ve bu verinin görselleştirilmesi konularının konumsal veri ile ara kesiti olan her durumu, geomatik mühendisliği ile ilgilidir. Dolayısıyla geomatik mühendislerinin konumsal analiz, veri madenciliği (data mining), görsel analitik (visual analytics), makine öğrenmesi (machine learning) gibi veri bilimi (data science) alanlarında sensör web, semantik web gibi konularda bilgi ve beceri sahibi olması gerekir. GM programları halen bu alanlarda çok yetersizdir.
Ülkemizde radikal dönüşümlerin neredeyse olanaksız olduğu düşünüldüğünde geomatik mühendislerinin bu alanlarda kendilerini yetiştirmesi büyük oranda kendi çabalarına kalmaktadır.
Henüz yorum yapılmamış.