finance_bigdata_ihsFinansal Hizmet Sunan Kuruluşlar Neden Cloudera’nın Büyük Veri Çözümlerini Benimsiyor?
Verinin yaygınlaşması ve bankacılığın kişinin kendisine bağımlı olmaktan çıkıp online sisteme geçmesi sayesinde günümüzün finansal kurumları geçmiştekilerden oldukça büyük farklılıklar göstermektedir. Geleneksel sistemler verinin büyüklüğü ile başedemediğinden, firmaların kendi verilerinin gücünden tam kapasite yararlanabilmeleri için yeni teknolojileri hayata geçirmeleri gerekmektedir. Cloudera şirketlere Apache Hadoop’un kodlanması ve yönetimi için destek verir, böylelikle şirketler büyük veri nosyonunun rekabet üstünlüğüne sahip olurlar.


Çok Büyük Verinin Kıyısında

Dijital devrim finansal hizmet endüstrisini çarpıcı bir biçimde değiştirmiştir. Şirketlerin büyük ölçekli veriyi toplaması, saklaması ve analiz etmesindeki gereklilik aşağıdaki dört etmenden ortaya çıkmıştır:

1. Finansal ürün ve hizmetlerin metalaştırılması ve sayısallaştırılması. Tüketicilerin para yatırmaları, yatırım kararları almaları veya banka hareketlerini tamamlamaları için artık bankalarına gitmesine gerek kalmamıştır. Alıcı ve satıcılar alışverişlerini arada borsacı ya da aracı olmadan online yapabilmektedir. Bireyler veri formlarını bir muhasebeci olmadan online araçlar yardımıyla hazırlayıp kaydedebilmektedir. Endüstri online sistemlere doğru ilerlerken, tüketicilerin kendi bankacılık işlemlerini ve finansal hareketlerini kendi kendilerine yapabilir hale gelmeleri daha hızlı, kolay ve ekonomik olmaktadır.
Sonuç: Finansal hizmetler ve ürünler metalaştırılmıştır. Tüketiciler genellikle yerel bir hizmet sunucu servisiyle anlaşmak yerine, mevcut olan en uygun ve ucuz online çözümü seçmektedir. Kişisel ilişkiler ve müşteri sadakatinin neredeyse hükmü kalmamıştır. Yine de, tüketicilerin yaptığı bütün sayısal işlemler müşterilerinin tüketici davranışlarını ve tercihlerini sanki eskiden olduğu gibi yüz yüze görüşüyormuşçasına anlamak isteyen kuruluşlar tarafından tespit edilip incelenebilir.

2. Hareketliliğin artması. Online araçlar yardımıyla yapılan finansal hareketlerin kolaylılığı ve ekonomikliği bu aktivitelerin daha çok artmasına ve yeni pazarların oluşmasına neden olmuştur. Bireyler bütün hesap türleri üzerinde daha sık ticari işlem yapabilirler, çünkü bu işlemleri yapmak evlerinde ya da mobil cihazlarında artık bir tık ötelerindedir. Güney Afrika’daki kişiler Birleşik Amerika borsasında internet üzerinden alım satım yapabilirler. Erişimin artması ve kullanımın kolaylaşması aktivitenin artmasına, dolayısıyla veri hacminin hızla büyümesine neden olur.
Bu veriyi toplayabilmek ve analiz edebilmek bankalar, yatırım firmaları ve diğer finansal hizmet sunan organizasyonların riskleri ve piyasa trendlerini doğru değerlendirebilmesi için çok önemlidir. Bu acı gerçek, 2007-2008 büyük borsa krizinde banka ve aracı kurumlar büyük sermaye baskısının olası sonuçlarının likiditeyi nasıl biçimlendirdiğini ve düzelttiğini kavramaya çalıştığında gün yüzüne çıktı. Sadece bir bankanın aylık işlem sayısı iki milyarı geçmekte ve buna aylık bazda bir milyar hareketi geçen genel veri eklenmektedir. Bu muazzam hareket hacminin modelini oluşturmak , ayrıntılı veri içeren çok yıllık veri kümeleri hesaba katılırsa neredeyse imkansızdır. Finansal şirketler toplamda 10 PB’tan binlerce petabayt’a kadar veriyi her yerde yönetebilirler. Pek çok sistem sadece numunelerden oluşan 100 gigabaytlık veriler kullanarak modeller oluşturmaktadır. Bir terabayt veya daha fazla hacme sahip geniş bellek teknolojileriyle bile firmaların erişmek zorunda olduğu çoklu petabaytlık (sürekli büyüyen) verinin küçük bir oranına erişilemez. Veri numunelerine güvenmek birleştirme ve varsayımı gerektirir ki bu da planlamada yanlışlıklar, gerçek risk tutarını tahmin edememe, tanımlanamayan fraud olayları ve piyasada zayıf performansa neden olur.

3. Yeni veri kaynakları. Dijital devrim işlenmesi ve öğütülmesi karmaşık yeni veri kaynaklarını ortaya çıkarmıştır. Bunlar türetilmiş ticari platformlar, sosyal medya, bloglar ve diğer haber kaynaklarıdır. Bu veri eğer bireylerin mali hareketleri ve tarihçesi ile birleştirilirse kişilerin, ailelerin, kurumların ve piyasaların bütüncül bir portresi çıkartılabilir.

Pek çok kaynaktan gelen çeşitli formatlardaki büyük hacimli veriyi (yapısal olan ve yapısal olmayan dahil) geleneksel ilişkisel veritabanında ve veri ambarı teknolojisiyle bir araya getirmek imkansızdır. Kurumların bu veriyi yakalaması, birleştirmesi ve kullanılabilir hale getirmesi için katlanılan zahmet ve üstlenilen maliyet elde edilen başarının üstündedir.

4. Artan düzenlemeler. Geçtiğimiz yıllarda, federal stres testleri sermaye varlık yönetimi için öngörülebilir ve bütünleşik çözümlere olan talebi artırdı. Operasyonel şeffaflığı sağlamak için mevzuata ilişkin sıkı uyum kuralları getirildi. Mali hizmet sağlayan kurumlara eylemleri için daha çok sorumluluk yüklenerek, kural koyucuların herhangi bir zamandaki istemlerine cevap verebilmek için yıllık bazda tarihsel veri bulundurma zorunluluğu getirildi. Örneğin, Dodd-Frank Yasası firmalara en az beş yıl kayıtları saklamayı, Basel risk ve hareket verisinin kaybolmaması için üç ila beş yıl süresince alıkonulmasını, Sarbanes-Oxley denetim raporlarını ve gerekli bilgileri en az yedi yıl saklamayı şart koştu. Bu kayıtlar istek üzerine bulunabilir olmalı veya bazı durumlarda normalleştirilip kanun düzenleyiciye önceden gönderilmelidir.

Kısmen bu baskıdan kaynaklı olmak üzere, lider finans kuruluşları işletim operasyonunu iyileştirmenin çözüm yolunun etkin ve büyük ölçekli bir veri yönetimi altyapısı geliştirmek olduğunun farkına vardılar. Geleneksel sistemler kullanarak bunu başarmak pahalı ve karmaşıktır.

Bu dört ana faktör nedeniyle, günümüzde finansal hizmet şirketlerinin yönetmeye ihtiyaç duyduğu verinin hacmi geleneksel sistemleri etkisiz kılmaktadır. Bu tam anlamıyla bir büyük veri problemidir: Kamuya açık altı yıllık piyasa verisinin büyüklüğü 200 terabayta dayanmış, buna bireysel firmalardan elde edilen kişisel veriler de eklenince bu sayı onlarca petabayta çıkmıştır. Firmalar verinin gücünü açığa çıkarmak için yeni teknolojiler uyarlamak zorundadır. Finansal hizmetlerin bu veriye erişmede ve bu yolla eyleme geçmede yetkin olması yarışı kızıştıracak, bu veriyi kullananlar kullanmayanlara göre çok önemli rekabet avantajına sahip olacaktır.


Hadoop Fırsatı

Finans dünyası büyük veri kümelerinin avantajlarından faydalanan ve onları yönetmeyi sağlayan yeni teknolojileri bulmak için yola koyuldu. eBay ve Facebook gibi devasa internet veya online reklam şirketlerinin kullandığı teknolojileri keşfettiler. Kısacası, büyük hacimli veriyi ucuz, endüstriyel sunucularda paralel dağıtık işleyebilen açık kaynak kod yazılımı olan Hadoop’u buldular. Hadoop’la hiçbir veri büyük ya da karmaşık değildir.

Bu teknolojinin tamamı işletmeler için şu anda Cloudera şirketinin çatısı altında üç şeyin birleşimi olarak yer almaktadır: Cloudera’nın açık kaynak kodlu Hadoop yığıtı (CDH), güçlü bir yönetim platformu (Cloudera Manager) ve Cloudera’nın uzman teknik destek kadrosu.

Cloudera finansal organizasyonların büyük veri ihtiyaçlarında güvenebileceği istikrarlı ve sağlam bir kurumdur. Günümüzdeki pek çok üst düzey finans kurumu halihazırda Cloudera firmasının yazılımını yaygın bir biçimde kullanarak büyük hacimli ve çok çeşitlilikte ayrıntılı veriyi birleştirip veri aktarma merkezleri yaratmakta ve birçok iş kolunda rekabet avantajları sağlamaktadır:

Tüketici risk modellemesi: Likidite ve sermayenin kullanılabilirliği hakkında değerli fikirler verme.

Kişiselleştirme ve öneri oluşturma: Çapraz satış ve yukarı satış konularında yeni kapılar açarak firmaların mevcut kıymetli müşterilerine yeni finansal önerilerde bulunma.

Fraud algılama ve kara para aklanmanın önlenmesi: Firmaların kritik güvenlik açıklarını her zamankinden daha hızlı bulmasına ve en alt seviyeyi doğrudan etkileyecek para tasarrufuna imkan tanıma.

Piyasa risk modellemesi: Firmalara ayrıntılı veri sunarak karmaşık enstrümanların gerçek davranışları konusunda daha iyi sezgi ve kavrayış elde etmelerini ve bu yatırımlarından tahmin edilebilirliği yüksek sonuçlar elde etmelerini sağlama.

İpotek portföyü değerlendirme: İpoteği olan adaylardan hangilerinin önceden ödeme yapacağını ya da hangilerinin borcunu ödeyemeyeceğini daha doğru bir şekilde belirlemek.

Makalenin geri kalan bölümünde yukarda bahsi geçen büyük veri uygulamaları daha ayrıntılı bir şekilde ele alınacaktır.


Tüketici Risk Modellemesi

Otomatikleştirilmiş ve kendisiyle birebir işlem yapan servisler aracılığıyla müşteriyi daha iyi anlamak
Döner sermaye açısından ilişkili risk gruplarının bağımlılıklarını ortaya çıkarmak
Yeterli sayıda rezervin oluşturulmasını sağlarken sermaye baskısını optimize etmek
Dijital etkileşimlerin hacmi ve çeşitliliği (kredi kartı ve atm kartı harcamaları, doğrudan mevduatlar ve detaylı web tarayıcı izleri) tüketiciyle birebir işlem yapan otomatik servis fırsatlarının çoğalmasını sağlarken, büyük çapta verinin de üretilmesine neden olmaktadır. Ancak firmalar artık müşterileri hakkında daha önce hiç olmadıkları kadar veri erişimine sahip olsalar da, müşterilerini geçmişe göre daha az tanımaktadırlar.

Bankalar eskiden bazı yerel kararlarını kişisel ilişkilerine göre şekillendirirken, günümüzde kişisel bilgisini daha az bildikleri global müşterilere sahiptirler. 2008’deki ekonomik krizin genişleyen etkilerinin sebeplerinin büyük kısmı, tüketici alışkanlıklarına ve ilişkili risk gruplarına yönelik vizyon yoksunluğu ve firmaların sağladığı tüketici kredilerinin artması yüzünden ortaya çıkmıştır. Şirketler (ve bunun temelini oluşturan ekonomi) tahmin edilen istatistiksel modelden daha hassastı. Bu anlaşıldığından beri, finansal kurumlar online etkileşimli sistemlerinin ürettiği “dışarı atılan” veriye bakış açılarını değiştirmek zorunda olduklarını düşünmektedirler.

Cloudera’nın Farkı: Hadoop günümüzün dijital dünyasına ayak uydurmak için gerekli olan büyük ölçekli verinin öğütülmesine imkan tanıyarak, firmaların müşterilerini bütünüyle anlayabilmeleri için bütün etkileşimi yakalar ve analizini yapar. Bu sayede milyarlarca dijital ve ayrıntılı etkileşim verisi, müşteri gruplarını yeniden tanımlamak ve bu bilgiyi müşterinin gelecekteki etkileşimlerini değiştirmek için kullanılabilir. Firmalar Cloudera’yı ve ileri düzey analizleri kullanarak yüksek nitelikli risk profilleri oluşturmak için devamlı biçimde müşteri gruplarını modelleyip düzeltebilirler. Ve bu risk gruplarını piyasadaki başka olgularla ilişkilendirerek sermaye yatırımı konusunda daha hassas kararlar verebilirler. Cloudera tarafından işletimi yapılan büyük veri çözümlerini kullanan firmalar kural koyucuların talep ettiği rezervleri muhafaza ederken sermaye baskısını da optimize ederler.

Kişiselleştirme ve Öneri Oluşturma

Bir firmanın kolektif zekası üzerinden önerileri farklılaştırmak
İyi bilinen bir müşteri yapısı üzerinden çapraz satış ya da yüksek satış yapmak
Kişiselleştirilmiş hizmetlere sadık müşterilerin sistemde kalmasını sağlamak
Bankaya gitmenin gerekmediği online bankacılık ve finansal hizmetler sistemindeki ilerlemeyle firmalar müşterilerine kişisel dokunuşlarla daha uygun işlevsel servisleri dijital ortamda sunabilir hale gelmişlerdir. Eğer şirketler günümüzün dijital hortumundaki bu veriden faydalanabilirse müşterilerine verdikleri hizmetleri uygun hale getirerek kişisel düzeye indirgeyecek ekipmanlarla daha donanımlı bir hale gelebilirler. Pek çok kanaldan (web sitesi tıklama veri dizisi, hesap profil bilgileri, sosyal medya aktiviteleri vb.) akan verinin entegrasyonu ve analiziyle finans kuruluşları müşterilerin finansal ihtiyaçlarına odaklı çözüm önerileri üretebilirler. Tüketicileri risk değerlendirmesi bakımından gruplandırmak için kullanılan aynı metodolojiler çapraz satış ve yukarı satış öneri motorları için de kullanılır. Çeşitli kaynaklardan elde edilen detaylı veriye erişim sayesinde firmalar operasyonel boyutların tümü üzerinde müşterilerinin tutarlı ve kapsamlı bir görünümüne sahip olurlar. Elektronik bankacılığın başlangıcından beri bu tarz bir görünüm mümkün olmamıştır.

Cloudera’nın farkı: Cloudera ticari sistemleri daha kişiselleştirilmiş bir online deneyimin kapılarını açar. Firmalar sistem ve kanallardaki kullanıcı etkileşimlerini gerçek zamanlı şekilde takip ederek müşterilerini dinamik bir şekilde kategorize edebilir ve müşterilerinin finansal disiplinini geliştirmek için hedef odaklı öneriler, yatırım stratejileri ve tasarruf tavsiyeleri sunabilir, böylece daha iyi ve kişisel bir müşteri deneyimi sağlayabilirler. Ayrıca marka sadakati kavramını inşa ederek metalaşmış finansal hizmetler piyasasında kendilerini farklılaştırabilirler.

Fraud Algılama ve Kara Para Aklamanın Önlenmesi

Erişim noktalarının ve karmaşık hareketlerin artması sonucu oluşan yeni saldırılara cevap vermek
Günlük hareket kalabalığı içinde kimliği belirsiz saldırganlar tarafından gizlenmiş sinyalleri belirlemek
Eşgüdümlü saldırılara takviyeli izleme yöntemleri ile cevap vermek
Dolandırıcılık ya da kara para aklamayla mücadelede finansal kurumların, aynı anda müşterileri için sağladıkları hizmet sayısını artırmaları, diğer bir taraftan da kimliği belirsiz dolandırıcılara maruz kalma durumlarını azaltmaları gerekmektedir. Fraud algılama sorunları, finansal hizmet tekliflerinin yeni erişim noktalarıyla tanışmasıyla ve ileri teknoloji yöntemler kullanan dolandırıcıların sayısındaki artışla çarpıcı bir biçimde yükselmiştir. Ayrıca, şirketler yeni piyasalara girdikçe modellenmesi gereken yeni risklerle karşı karşıya kalırlar.

Her yeni erişim noktasıyla, firmalar yeni metodolojilere ve hiç olmadığı kadar karmaşık çapraz kanal fraudlara açık hale gelir. Örneğin, müşteriler genellikle farklı hizmet sunumları için farklı hesaplar oluştururlar ve bunları birbirleriyle bağlamazlar; kişisel tasarruflarına ilişkin erişim izni vermeden bir yakınları için vadesiz hesap açabilirler. Birden çok hesabın aynı finansal ürünleri kullandığı durumlarda, dolandırıcıya karmaşık alım satım ve para aktarma işlemlerini bağımsız hesaplar arasında yapma ve hileli davranışını maskeleme fırsatı doğar.

Veri güdümlü piyasa risk modellemesine olan talep büyük bir hızla artmaktadır. Firmaları tespit edilemeyen eksiklikler ve bağdaştırılamayan tahminlerle başbaşa bırakan karmaşık algoritmalara artık güvenilmemektedir. Dolandırıcılıkla mücadelede firmalara yardımcı olan mevcut en etkin araçlar bütün işletim sistemlerinden toplanan ayrıntılı izlerdir. Dolandırıcılar finansal sistem içindeki boşlukları kötüye kullanmak için çok gayret gösterdiklerinden, firmaların korunmasız oldukları yerlerden haberdar olmaları ve tedbirli davranmaları gerekmektedir. Fraud algılama ekipleri otomatik sistemlerden ve online kanallardan toplanan ayrıntılı davranış biçimleri ile para hareketinin ortak örüntüsüne bakarak mantıksal olarak ilişkili hesaplarla bu veriyi tekrar birleştirebilir. Hemen hemen aynı yolla sosyal ağ şirketleri de birbiriyle bağlantısı olmayan ilişkileri ayrıştırır. Dolandırıcılık karşıtı ekipler de ayrıntı iz verisinden dolaylı yoldan elde edilen bağlantıları arar. Müşterinin ve dahili etkileşimlerinin her ikisiyle ilgili ayrıntılı bilgi toplayarak normal ve şüpheli davranış örüntülerini belirlemek yeni modellerin oluşmasına yol açar.
Cloudera’nın farkı: Kontrol aygıtlarının yerleştirilmesi, biriktirme, araştırma ve analiz süreçleri firmalar için devam eden bir periyottur. Finansal firmalar yeni sistem ve özellikleri müşterilere sundukça, dolandırıcılar hiç durmadan fraud engelleme tekniklerine adapte olmaktadır. İleri teknoloji kullanan firmalar Cloudera’yı dolandırıcılık algılama modellerini mükemmelleştirmek için kullanmaktadır. Hadoop’un ayrıntılı veriyi yakalayabilmesi ve işleyebilmesi sayesinde bu şirketler deneysel sonuçları simülasyonlarla karşılaştırarak gerçek veriyi güçlendirirler. Gerçek zamanlı dolandırıcılık algılama motorları, araştırma ve geliştirme için büyük test sanal ortamları oluşturarak hareketteki kötü davranışı yakalar. Geliştirme, temsili test ve gerçek zamanlı algılama ile birleştirilen bu sıralı sistem yeni dolandırıcılık durumlarının algılanmasında geçen süreyi azaltmış ve kaliteyi artırmıştır.

Piyasa Risk Modellemesi

Modelleri yeni ayrıntılı veri kaynakları ile tanıştırmak
Blok inşa ederken daha basit algoritmalar kullanmak
Modelleri paralel inşa etmek

Firmalar piyasa risk modellerini ileriye taşırken artan veri kaynaklarına erişim hem bir fırsat hem de bir zorluk getirmektedir. Geleneksel olarak, firmalar basit günlük açılış/kapanış fiyatlarından başlayarak ayrıntılı opsiyon değerlerine kadar piyasa ölçümleri üzerinde odaklanırlar. Dahili alım satım sistemindeki veriler, ticari işletim sistemindeki günlükler ile sosyal medya verisi ve haberler gibi dış kaynaklı verileri de ekleyen firmalar daha önce olmadığı kadar geniş hacimli ve zengin veriye erişim hakkına sahip olurlar. Bu dayanıklı sistem bu aşamada yeni bir problem doğurur: Bu yeni veriye nasıl anlam kazandırılır?
Finansal kurumlar uzun yıllar boyunca daha iyi algoritmalar üreten daha akıllı bilim insanlarını işe almaya odaklanmışlardı. Kullanılabilir verinin artışıyla firmalar piyasa risk modellemesi problemine nasıl yaklaşılması gerektiği üzerine yeniden düşünmeye başladılar. Örneklenmiş veri kümelerine dayanan ileri seviye piyasa modelleri yerine, analizciler bütün veriyi hesaba katan daha basit modeller üretebilirler. Örneğin, ilgili piyasa performansı ve temelleri üzerine istatistiksel bir analiz çalıştırmak mümkünken, bu modeller piyasanın ve ticari aktivite dağılımının neyin elinde olduğunu gösteren çok büyük varsayımlar ortaya koyabilir. Onun yerine, bütün fiyatları ve ticari veriyi toplayıp tarihsel olaylarla birleştiren firmalar gerçek dağılım üzerine kurulu daha doğru modeller inşa edebilir.

Cloudera’nın farkı: Cloudera var olan piyasa veri modelleme sisteminin önündeki bütün engelleri kaldırır. Verinin yanına hesaplamayı yerleştirip, maliyeti düşük endüstriyel sunucularda ölçeklendirerek firmaların paralel olarak çoklu modeller oluşturmasını sağlar. Bu zengin yetenek vasıtasıyla deneysel zaman azaltılır ve açık pozisyonlardaki olası riskler belirlenir. Firmalar Cloudera’yı kullanarak haftalar yerine saatler içinde modellerini oluşturup değerlendirmelerde bulunurlar, bu da çok önemli rekabet üstünlüğü sağlar.
İpotek Portföyü Değerlendirme
Dış etkenlere erişme, ipotek ödeme modellemesi içindeki en büyük değişken
Piyasa üzerindeki ve ödeme modellemesi üzerindeki hesaplama ve depolama sınırlarını ortadan kaldırma
Yüksek nitelikli çok çeşitli karşılaştırmalarla değer biçme
İpotek portföyü expertiz değerlerini belirlerken ilk adım, görüş netliği kazanmak için veri toplamaktır. Tahminde bulunabilmek için firmalar faiz oranı, enflasyon, piyasanın yönelimi veya yerel tüketici piyasasının daralması veya genişlemesi gibi girdileri değiştirerek öngörücü modeller inşa ederler. Bu modeller muazzam miktarda veri üretir ve bu verinin daha sonra gerçek piyasa davranışı ile eşleştirilmesi gerekir.

Şirketlerin öngörücü modelleri sınırsız miktarda veri hacmi ve türlerini işleyerek daha hatasız hale gelir ve firmaların batan ipotekleri planlaması veya peşin ödeme yapabilecek adayları bulması kolaylaşır.
Cloudera’nın farkı: Cloudera firmaların ödeme verileri ve yapılandırılmış harici kredi veri kaynaklarına dayanan müşteri tarihsel bilgilerini daha uzun süre boyunca depolar. Cloudera ayrıca yapısal olmayan emlak değerleme sitelerini, mağazaları, suç raporları ya da kamusal anlamı olan veriyi destekler. Firmalar bu veriye coğrafya bilgisini ekleyip, kronolojik olarak sıraladıktan sonra belirli ipoteklerle ilişkili bazı özellikleri zenginleştirebilir ve modellerine daha çok veri uygulayabilirler.

Cloudera Ticari Sistemleri’ni kullanarak, firmalar ölçeklendirilebilir sürece sıkıca bağlı olan, hem yüksek oranda ölçümlenebilir hem de veridepolama bakımından düşük maliyetli güçlü bir platform sahibi olur. Finans kuruluşları verilerinin gücünün farkında olarak karmaşık problemlerle mücadele edebilir. Verilerinin kapasitesini anlayıp onunla hareket ederek daha dayanıklı ve zengin bir finansal ekosisteme doğru yelken açarlar.

Sonuç: Firmalar müşterilerine daha iyi hizmet sunar, riske maruz kaldıkları yerleri kavrar ve dolandırıcılık kazalarının sayısını azaltır. Cloudera, size büyük verinizin kullanımında rekabet üstünlüğü sağlayan bir Hadoop uygulama yazılımıdır ve geliştirme ortağınızdır.

Cloudera Hakkında

Cloudera, veri odaklı işletmelerin bütün yapısal ya da yapısal olmayan verilerinden işletme için artı değere sahip değerli bilgiyi kolaylıkla sağlayan Apache Hadoop tabanlı bir yazılım ve servisler içerisinde lider bir kuruluştur. Apache açık kaynak kod toplumuna en büyük katkıyı sağlayan kurumdur. Finans hizmetleri, hükümet, telekomünikasyon, medya, web, reklamcılık, perakendecilik, enerji, biyoenformasyon, ilaç/sağlık, üniversite araştırmaları, petrol ve doğalgaz, oyun gibi alanlarda pek çok müşterisi bulunmaktadır. Cloudera’nın ürünlerinde deneyiminin büyüklüğü uzmanlara göre emsalsizdir.

Son Yazılar

Hadoop ve Büyük Veri Devrimi

Hadoop ve Büyük Veri Devrimi

Yeni ve önemli paradigmaları heyecanlı ve abartılılı iddialar bulutunun arkasına gizlemek aldatıcı reklam balonlarının doğasında vardır. Örnek...

Hadoop ve Veri Ambarı

Hadoop ve Veri Ambarı

Hangisini Ne Zaman Kullanmalı Müşterilerin, analizcilerin ve gazetecilerin Hadoop ve MapReduce için en sık sordukları soru şudur : “Hadoop’u ne...