Sosyal medya kullanımı ve internet paylaşımları arttıkça büyük veri analizlerinde kullanılan yazılımlar da önem kazanıyor. Bu yazılımlardan birisini geliştiren ABD’li Ayasdi firması ilk fon toplama sürecinde 10,25 milyon Dolar topladı. Firmanın geliştirdiği yazılım, büyük veri setlerindeki bağlantıları ortaya koyan bir harita oluşturmakta. Bu haritaların sosyal medya yönetiminden kanser araştırmalarına dek çok farklı alanlarda kullanılabileceği söyleniyor.
Son ayların yükselen trendlerin birisi de Büyük Veri (Big Data) kavramı. Teknoloji camiasında böyledir, yapılan her yenilik bir diğerini tetikler ve gelişim durmadan devam eder. Örneğin 3G teknolojisinin benimsenmesi smartphone cihaz sayısını, bu cihazların artması değişik uygulamaların ve içeriğin ortaya çıkmasını, içerik artışı ise sosyal networklerin daha yoğun kullanımını tetikledi diyebiliriz. Sonuçta internette üretilen veri miktarı inanılmaz bir artış gösterdi ve göstermeye de devam ediyor. Bu noktada büyük veriyi nasıl analiz edeceğini bilen firmalar ve analiz yöntemleri de büyük bir önem kazanıyor.
İşte Ayasdi de bu yazılımlardan birisini üreten yeni kurulmuş bir firma. Ayasdi’nin yazılımı, devasa veri setleri içindeki gizli bağlantıları da inceleyerek görsel bir harita oluşturmakta ve bu haritada hangi veriler hangi verilerle bağlantılı görmek mümkün hale geliyor. Çarşamba günü ilk fon toplama sürecini gerçekleştiren Ayasdi, Khosla Ventures ve Floodgate’ten 10,25 milyon Dolar yatırım almayı başardı. Startup firmalar için fon toplama süreçleri son derece önemli zira olası bir halka arz öncesinde firmalar 3 tur fon toplama süreci gerçekleştiriyor. Bu süreçlerin başarısı, firmanın değerini de doğrudan etkilemekte ve Ayasdi’nin ilk turda 10,25 milyon Dolar toplaması firmanın oldukça başarılı bir yazılımı ve iş süreci olduğunu göstermekte.
Ayasdi, söz konusu yazılımla çeşitli deneyler ve testler de gerçekleştirmiş. Bu testlerden birisinde 272 kanser hastasından alınan 25.000 değişik genetik işaretleyicinin birbirleri ile olan bağlantıları harita üzerinde gösterilmiş. Söz konusu yazılımın tıp araştırmalarında çığır açabileceği konuşuluyor zira bu sayede araştırmacılar sebep sonuç ilişkisini ve iki vaka arasındaki bağlantıları çok daha net bir biçimde görüp çalışmalarını bu verilere göre yeniden odaklayabilecekler.
Ayasdi’nin özel bir öğrenme algoritmasına sahip olduğu ve bu sayede analiz yazılımının farklı koşullara rahatlıkla adapte olabildiği belirtilmekte. Klasik “sorgu bazlı” veritabanı analiz yöntemleri büyük veri setleriyle uğraşırken yetersiz kaldıkları için bu tipteki kendi kendine öğrenebilen haritalandırma yazılımlarının son derece önem kazandığı görülüyor. Ayasdi dışında bu alanda hizmet veren BeyondCore, ve QUID gibi yazılımlar da mevcut. Bu uygulamaların IBM, SAS gibi firmalar için son derece değerli hale geleceği ve ileride bol sıfırlı satın almalar gerçekleşeceği öngörülmekte.
Kaynak : 