İlk olarak David Brooks tarafından Şubat 2013'te The New York Times'da ortaya atılan dataizm kavramı, Steve Lohr'un "Data-ism" (2015) adlı kitabı ve Yuval Noah Harari'nin "Homo Deus: A Brief History of Tomorrow" (Homo Deus: A Brief History of Tomorrow) adlı kitabı gibi çalışmalarla ivme kazandı ( 2016). Ortaya çıkan bu eğilim, verilerin toplumun, kültürün ve hatta maneviyatın geleceğini şekillendirmede benzeri görülmemiş bir öneme sahip olduğunu öne sürüyor. David Brooks, 2013 yılında "Veri Felsefesi" başlıklı makalesinde " " terimini tanıttı. Brooks, verilerin artan etkisini ve toplumun çeşitli yönlerinde yorumlanmasını tartıştı. Odak noktası, giderek daha fazla veri odaklı bir dünyanın sonuçları ve insan davranışını ve toplumu anlamak için yalnızca verilere güvenmenin olası sınırlamaları hakkında düşünceli tartışmaları teşvik etmekti. dataizm Lohr'un çalışması, verilerin iş, sağlık, eğitim ve daha birçok alanda kalıpları analiz etmek, tahminlerde bulunmak ve süreçleri optimize etmek için nasıl kullanıldığını vurguluyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi veriye dayalı teknolojilerin karar vermede nasıl devrim yarattığını ve karmaşık sistemleri anlamak için yeni olanaklar sunduğunu tartışıyor. "Homo Deus"ta Harari, yapay zekanın yükselişi, genetik mühendisliği ve biyoteknoloji gibi diğer olası gelecek senaryolarının yanı sıra vericiliğin sonuçlarını da inceliyor. Amacı, bu gelişmelerin insan toplumu, kültürü ve hatta maneviyat üzerindeki potansiyel sonuçları hakkında düşünceyi ve tartışmayı teşvik etmektir. Harari'nin yaklaşımı kuralcı olmaktan ziyade daha analitik ve spekülatiftir; okuyuculara dataizmin yararları ve zorlukları ve bunun geleceğe yönelik etkileri hakkında kendi fikirlerini oluşturmaları için alan bırakır. Dataizm Nedir? Dataizm, veriyi insanlığın ilerlemesini yönlendiren en temel ve güçlü güç olarak gören bir inanç sistemi olarak görülebilir. Verilerden giderek daha fazla şey anladığımız için, kararlar deneyim ve sezgiden ziyade verilerin analizine dayalı olacaktır. Bu daha fazla bilim ve daha az deneyim anlamına gelir. Ancak deneyim ve sezginin özünde beynimiz tarafından işlenen devasa miktarda veriden oluştuğunu unutmayın. Ancak beynimizin hesaplama gücü, makinelerin hesaplama gücünden daha üstün olduğundan bilim, insan beyninin verilerinden ziyade makine verilerine daha fazla güvenecektir. Dataizm, tüm evrenin veri akışları olarak yorumlanabileceğini ve insan davranışı da dahil olmak üzere tüm olguların veri süreçlerine indirgenebileceğini öne sürmektedir. Bu dünya görüşünde insan bilinci, duyguları ve yaratıcılığı, veri etkileşimlerinden kaynaklanan karmaşık algoritmalar olarak görülüyor. İnsanlığın ilerlemesi tek bir soruyla belirlenir: Daha fazla veriyi nasıl üretip işleriz ve bundan en iyi şekilde nasıl yararlanırız? Verilerin iyiliği ile insanlığın iyiliğinin bir ve aynı olması gerekiyor. Peki ya bazı durumlarda "verilerin faydası" mahremiyete, güvenliğe, farkındalığa ve veri kontrolü ve rıza hakkımıza aykırı olursa? Teknolojik Manzaranın Bir Anlık Görüntüsü Verilerin teknolojiyi nasıl etkilediğini ve giderek daha fazla veriye olan ihtiyacı neyin tetiklediğini anlamak için üç teknolojik alanı göstereceğim. IoT, tüm bu verilerin nereden geldiğine dair iyi bir örnek. Daha sonra, teknolojik ilerlemeye yönelik bir mitingde büyük miktarda veriyi toplamak ve analiz etmek için büyük veri ve analitik devreye giriyor. Son bir uygulama olarak makine öğrenimi ile yapay zeka da araştırılıyor. Nesnelerin İnterneti (IoT) doğrudan insan müdahalesi olmadan iletişim kurabilen, veri alışverişi yapabilen ve eylemler gerçekleştirebilen, birbirine bağlı cihazlar, nesneler ve sistemlerden oluşan bir ağı ifade eder. Bu cihazlar, İnternet veya diğer iletişim ağları üzerinden veri toplamalarına ve iletmelerine olanak tanıyan sensörler, aktüatörler ve iletişim yetenekleriyle donatılmıştır. IoT, IoT cihazları, fiziksel ortamdan veya kullanıcı etkileşimlerinden veri toplayabilen çeşitli sensör türleri ile donatılmıştır. Bu sensörler sıcaklık, nem, basınç, ışık seviyeleri, hareket, konum ve daha fazlası gibi bilgileri yakalayabilir. IoT cihazları tarafından toplanan veriler, işlenmek, analiz edilmek ve yorumlanmak üzere merkezi platformlara veya bulut tabanlı sistemlere gönderilir. Uygulamalar aşağıdakileri içerir ancak bunlarla sınırlı değildir: Kentsel planlama IoT verileri kentsel altyapıyı ve şehir planlamasını optimize etmek için paha biçilmezdir. Trafik ışıklarına, park alanlarına, atık yönetim sistemlerine ve toplu taşıma araçlarına yerleştirilen sensörler, trafik akışı, doluluk oranları, enerji tüketimi ve çevre koşulları hakkında gerçek zamanlı veriler sağlayabilir. Şehir planlamacıları bu verileri trafik yönetimi, atık toplama yolları ve kaynak tahsisi hakkında bilinçli kararlar vermek için kullanabilir. Sağlık İzleme IoT cihazları, sağlık hizmetlerinin uzaktan izlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Fitness takipçileri ve tıbbi sensörler gibi giyilebilir cihazlar, hastaların yaşamsal belirtilerini, aktivite seviyelerini ve sağlık durumlarını sürekli olarak izleyebilir. Bu veriler sağlık hizmeti sağlayıcılarına iletilerek sağlık sorunlarının erken tespit edilmesine ve zamanında müdahale edilmesine olanak sağlanır. Enerji Tüketimi Optimizasyonu IoT özellikli akıllı sayaçlar ve sensörler evlerde, binalarda ve endüstriyel tesislerde enerji tüketim modellerini izleyebilir. Bu veriler, enerji verimliliği iyileştirmelerine yönelik fırsatları belirlemek için analiz edilebilir. Akıllı termostatlar, aydınlatma sistemleri ve cihazlar da işlemlerini gerçek zamanlı verilere göre ayarlayarak enerji israfını azaltabilir. Tarım ve Çevre İzleme Tarımsal ortamlarda kullanılan IoT cihazları toprağın nemini, sıcaklığını ve besin seviyelerini izleyebilir. Bu bilgi, çiftçilerin sulama ve gübreleme süreçlerini optimize etmesine yardımcı olarak daha iyi ürün verimi elde edilmesini sağlar. Ek olarak IoT sensörleri, hava ve su kalitesinin gerçek zamanlı olarak izlenmesi gibi çevresel izleme için de kullanılabilir. Endüstriyel Otomasyon IoT, Endüstriyel IoT (IIoT) aracılığıyla endüstriyel süreçlerde devrim yaratıyor. Üretim ortamlarındaki bağlı sensörler ve cihazlar, makine ve ekipmanı aşınma ve yıpranma belirtilerine karşı izleyerek kestirimci bakımı mümkün kılar. Bu, arıza süresini en aza indirir ve bakım maliyetlerini azaltır. Perakende ve Tedarik Zinciri Yönetimi Perakende ortamlarındaki RFID etiketleri ve işaretçiler gibi IoT cihazları, envanter takibine ve yönetimine olanak tanır. Perakendeciler, müşteri deneyimini geliştirmek ve tedarik zincirlerini kolaylaştırmak için stok seviyelerini izleyebilir, ürün hareketlerini takip edebilir ve raf yerleşimini optimize edebilir. Akıllı Evler Akıllı evlerdeki IoT cihazları, sakinlerin yaşam alanlarının çeşitli yönlerini uzaktan kontrol etmelerine ve izlemelerine olanak tanır. Akıllı termostatlar, kapı kilitleri, aydınlatma ve eğlence sistemleri akıllı telefonlar aracılığıyla yönetilerek kolaylık ve enerji verimliliği artırılıyor. Büyük Veri ve analitik Çeşitli sektörlerde bireyler, işletmeler, cihazlar veya sensörler tarafından üretilen verilerin katlanarak büyümesi, büyük veri analitiğinin önünü açtı. Tüketici davranışlarına, toplumsal eğilimlere ve daha önce ulaşılamayan bilimsel keşiflere ilişkin içgörüler sağlar. Büyük veri, geleneksel veri işleme araçlarının etkili bir şekilde yönetme, depolama ve analiz etme yeteneklerinin ötesinde, son derece büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu veri kümeleri üç V ile karakterize edilir: Genellikle terabaytlardan petabaytlara veya daha fazlasına kadar değişen, üretilen ve toplanan veri miktarı. Hacim. Verilerin gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak oluşturulma, toplanma ve işlenme hızı. Hız. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere çok çeşitli veri türleri ve kaynakları. Çeşitlilik. Büyük veri analitiği, büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli içgörüler ve kalıplar çıkarma sürecini ifade eder. Pek çok sektör üzerindeki derin etkisi şu şekilde özetlenebilir: İşletme ve Pazarlama Anlayışları Büyük veri analitiği, işletmelerin tüketici davranışını, tercihlerini ve eğilimlerini analiz etmesine olanak tanır. Bu bilgiler ürün geliştirme, pazarlama stratejileri ve müşteri katılımı hakkında bilinçli kararlar vermek için kullanılabilir. Sağlık ve Yaşam Bilimleri Sağlık sektöründe büyük veri analitiği, hastalık kalıplarını belirlemek, salgınları tahmin etmek, tedavi planlarını kişiselleştirmek ve potansiyel ilaç adaylarını keşfetmek için kullanılabilir. Bilimsel araştırma Çeşitli alanlardaki araştırmacılar, deneyler, simülasyonlar ve gözlemler tarafından oluşturulan büyük miktardaki verileri işlemek ve analiz etmek için büyük veri analitiğinden yararlanabilirler. Bu, genom bilimi, astronomi ve iklim bilimi gibi alanlarda atılımlara yol açtı. Akıllı Şehirler Kentsel alanlar ulaşım, enerji tüketimi ve vatandaş davranışlarıyla ilgili önemli miktarda veri üretir. Büyük veri analitiği, şehir planlamacılarının kaynak tahsisini optimize etmesine ve yaşam kalitesini artırmasına yardımcı olabilir. Finans Finansal kurumlar dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi, algoritmik ticaret ve müşteri ilişkileri yönetimi için büyük veri analitiğini kullanıyor. Sosyal Bilimler Sosyal medya ve çevrimiçi platformlar, araştırmacıların toplumsal eğilimleri, duygu analizlerini ve kamuoyu görüşlerini anlamak için analiz edebileceği zengin miktarda veri üretiyor. Tedarik Zinciri Optimizasyonu Büyük veri analitiği, envanter seviyeleri, üretim programları ve talep kalıplarıyla ilgili verileri analiz ederek tedarik zinciri verimliliğini artırabilir. Çevresel izleme Sensörler ve veri toplama cihazları, hava kalitesi, su seviyeleri ve biyolojik çeşitlilik gibi çevresel faktörlere ilişkin veriler sağlar. Büyük veri analitiği ekosistemlerin izlenmesine ve yönetilmesine yardımcı olabilir. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Yapay zeka ve makine öğrenimi, eğitim ve iyileştirme için büyük ölçüde verilere dayanır. Bu teknolojiler, kalıpları tanımak ve tahminlerde bulunmak için büyük veri kümelerini analiz eder ve çoğu zaman insan yeteneklerinin ötesinde performans gösterir. Yapay zekanın verileri anlama ve işleme potansiyeli, çeşitli alanlarda yeni atılımlara yol açabilir. Verilerin önemli bir rol oynamasının yolları şunlardır: Eğitim verileri Yapay zeka sistemlerinin kalıpları öğrenebilmesi için çok büyük miktarda eğitim verisine maruz kalması gerekir. Bu veriler etiketlenmiştir, yani doğru yanıtlar veya sonuçlarla birlikte açıklanmıştır. Örneğin, bir makineye kedileri tanımayı öğretmek için, çok sayıda kedi resmini ve etiketlerini görmesi gerekir. Özellik çıkarma Makine öğreniminde özellikler, modelin tahminlerini etkileyen verilerin ilgili özellikleri veya nitelikleridir. Özelliklerin kalitesi ve alaka düzeyi, modelin performansını önemli ölçüde etkiler. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, anlamlı temsiller oluşturmak için verilerden otomatik olarak özellikler çıkarır. Model Oluşturma AI/ML algoritmaları, eğitim verilerini kullanarak verilerdeki temel kalıpları yakalayan modeller oluşturur. Bu modeller karar ağaçları, sinir ağları, destek vektör makineleri ve daha fazlası olabilir. Veri kalitesi ne kadar iyi olursa modeller de o kadar doğru ve sağlam olur. Genelleme Modeller eğitildikten sonra öğrenmelerini yeni, görünmeyen verilere genelleyebilir. Bu, gerçek dünya verileri üzerinde tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için bir temel oluşturur. Eğitim verileri ne kadar çeşitli ve temsili olursa modelin genelleştirilmesi de o kadar iyi olur. Kapanış Bireysel düzeyde veriler, insanların kişisel içgörü kazanmalarına, gelişmelerine ve başarılı olmalarına yardımcı olabilir. Topluluk veya şirket düzeyinde veriler de büyük önem taşıyor. Güçlü yönleri, zayıf yönleri, fırsatları ve eğilimleri analiz etmek veri odaklı bir çabadır. Ülke düzeyinde, ülkenin iç politikalarına yönelik politikaların yanı sıra dış jeopolitik kararlar da büyük ölçüde veriler tarafından yönlendiriliyor. Günümüzde ve gelecek yıllarda verilerin önemi abartılamaz. Dataizm sadece düşündürücü bir fikir olabileceği gibi bir ideolojiye de evrilebilir. Her durumda, veriler toplumla daha derin bir şekilde bütünleştikçe, veri sahipliği, mahremiyet ve rızayı çevreleyen etik hususlar giderek daha hayati hale geliyor. Dünya çapında düzenleme gereklidir ve GDPR ve CCPA gibi çerçeveler iyi bir başlangıç noktasıdır. Gizlilik politikaları, çalışan ve vatandaş eğitimi, veri güvenliği önlemleri, kullanıcı erişim kontrolü ve onay mekanizmaları, veri ihlali müdahale planları, şeffaflık ve etik girişimler dikkate alınması gereken konulardır. Sonuçta veri, hedefin kendisi değil, hedeflere ulaşmaya yönelik bir araç olmalıdır.
