Bu Reklamı Kapat

Big Data Nedir? Büyük Veri, Yapay Zekanın Zincirlerini Kırmasını Sağlayacak Anahtar Olabilir mi?

Big Data Nedir? Büyük Veri, Yapay Zekanın Zincirlerini Kırmasını Sağlayacak Anahtar Olabilir mi? IT Chronicles
Bu Reklamı Kapat
Dilan Emektar Editör Dilan Emektar  Çağrı MertBakırcı 2. Editör Çağrı Mert Bakırcı
8 dakika
1,823 Okunma Sayısı bionluk logo yazarlarınca hazırlandı.
Notlarım
Bu Reklamı Kapat

Big Data ("Büyük Veri"), geleneksel veri işleme uygulamalarının üstesinden gelemeyeceği kadar büyük veya karmaşık veri setlerini analiz etme ve bu veri setlerinden sistematik olarak bilgi elde etmeyi sağlayacak yöntemler arayan bilişim bilimleri sahasıdır. Bir diğer deyişle Big Data, çoğunluğu yapılandırılmamış olan ve sonu gelmez bir şekilde birikmeye devam eden, geleneksel ilişki bazlı veri tabanı teknikleri yardımıyla çözülemeyecek kadar yapısallıktan uzak, çok çok büyük, çok ham ve üstel bir şekilde büyümekte olan veri setleridir.

Görülebileceği gibi, her ne kadar son derece popüler bir terim olsa da, anlamı hala çok fazla belirsizlikle örtülüdür; dolayısıyla, teknolojik gelişmelere bağlı olarak sürekli değişen bir hedef konumunda olduğu söylenebilir. Big Data tanımlamaları yapılırken bazı araştırmacılar tarafından değişkenlik ve hızı üzerinden bir değerlendirme yapılırken, bazı uygulamacılar düzensiz ve karmaşık bir yapı olmasına vurgu yapmaktadır. Bu bakımdan teknolojik veri depolama, toplama ve işleme yeteneğinden toplumu etkisi altına alan kültürel değişimlere kadar çok geniş bir kavram yelpazesini tanımlamak için kullanıldığını söyleyebiliriz.

Big Datayı Besleyen Ne?

İnternet yaklaşık 30 yıldır vardır ve bu kısa sürede ortak kullanımımızdaki en önemli araçlardan biri haline geldi bile. Yakın denebilecek bir zamana kadar veriler; elektronik tablo ve veri tabanları ile sınırlıydı ve bu yüzden de oldukça düzenliydi. Teknolojinin ilerlemesi ve çağımızda yaşanan büyük gelişmelerle birlikte artık veriler çok daha karmaşık bir yapıyı ifade etmeye başladı. Günlük hayatımızda büyük bir vakit harcadığımız sosyal medya hesaplarındaki etkileşimlerden arama motorlarındaki hareketlere kadar birçok eylem büyük bir veri yığını oluşturmakta. Her gün yaklaşık olarak 2,5 kentilyon bayt veri oluşturuyoruz. Bunun ne demek olduğunu anlayabilmek için şöyle ifade edelim: Dünyadaki verilerin %90'ı, sadece geçtiğimiz birkaç yıl içinde üretildi.

Bu Reklamı Kapat

Veriler; yapay zeka (AI), mobil cihazlar ve nesnelerin interneti (IoT) gibi günümüz gelişmeleri tarafından yönlendirildiği için geçmişteki verilere göre çok daha karmaşık bir hale geliyor. Sensörler, cihazlar, ağlar, bloglar, mailler, videolar, sesler, banka hesaplarında yapılan hareketler gibi birçok kaynaktan sağlanan farklı veri türleri çok büyük ölçekte ve çoğu eş zamanlı olarak oluşturulmaktadır. İşte tam da bu noktada Big Data, bu devasa veri yığınından beslenerek verilerin anlamlı ve işlenebilir bir hale getirilmesinde rol oynamaktadır. Ayrıca verilerin sağlandığı kaynaklara baktığımızda bugün internet kullanan her bireyin Big Datanın büyümesine ve gelişmesine bireysel olarak büyük bir katkı sağladığını da söyleyebiliriz.

Big Data'nın V'leri

Analitik çalışmalar yapabilmek için büyük miktarda veriye ulaşma ve depolama eylemi uzun bir süredir var. Ancak bu veriye ulaşma ve depolama eylemi, 2001 yılında endüstri analisti Doug Laney tarafından Big Data'nın "üç V" olarak tanımlanması ile ivme kazanmıştır.

Hacim (Volume)

Depolanan çok büyük miktardaki veriyi ifade eder. Geleneksel veriler megabayt, gigabayt, terabayt gibi boyutlarda ölçülürken, büyük veriler petabayt ve zettabayt cinsinden depolanır. Aradaki farkı anlamak için Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley Bilgi Okulu’nun yaptığı şu karşılaştırmaya bakalım: 1 gigabayt 7 dakikalık HD-TV videoya eşdeğerken, bir zetabayt 250 milyar adet DVD'ye eşittir.

Bu Reklamı Kapat

EMC tarafından hazırlanan rapora göre, dijital evrenin boyutu her 2 yılda bir ikiye katlanmaktadır. Verilerin her geçen gün hızlanarak arttığı düşünüldüğünde gelecekteki gelişmeler de göz önüne alınarak bu büyük veri yığınları ile nasıl başa çıkılacağı düşünülmeli ve buna uygun planlar yapılmalıdır. Depolama ve işleme için uygun çözümler bulunmadan, bu verilerden uygun içgörüler elde etmek oldukça zorlaşacaktır.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Hız (Velocity)

Veri miktarının sürekli olarak artması, verilere yapılacak işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artmasına sebep olmaktadır. Verilerin kullanışlı olabilmesi için şirket ve kuruluşların, verilerden gerçek zamanlı olarak faydalanabilmesi ve eş zamanlı olarak içgörüler elde etme yeteneğine sahip olması gerekir. Verilerden bazıları toplu olarak işlenebilir ve zaman içinde alakalı olarak kalabilse de büyük verilerin çoğunun en iyi sonuçlar alınması için hemen harekete geçilmesi gerekir. Bu konuda sağlık cihazlarından alınan sensör verileri iyi bir örnek olabilir. Olumlu bir sonuç almak ve muhtemel problemlerin önüne geçmek için sağlık verilerini anında işleme yeteneğine sahip olunması gerekmektedir.

Çeşitlilik (Variety)

Büyük veri; yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış birçok veriyi kapsar. Kabaca %95’i yapılandırılmamış verilerden oluşur ve geleneksel modele kolayca sığmaz. Üretilen veriler genel olarak yapısal değildir. E-postalar, videolar, finansal işlemler ve bilimsel verilere kadar birçok farklı kaynaktan ya da dillerden gelen veriler birbirinden farklı formatların ortaya çıkmasına sebep olur. Anlamlı ve işlenebilir bir hale gelebilmesi için birbirlerine dönüştürülebilir olmaları gerekir.

Pexels

Büyük Veri Nasıl Çalışır?

Büyük veri basitçe, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olarak iki kategoriye ayrılır. Yapılandırılmış veriler, kuruluşlar tarafından veri tabanlarında hâlihazırda yönetilen bilgilerdir ve genellikle sayısaldır. Yapılandırılmamış veriler ise önceden belirlenmiş bir formata uymayan bilgilerdir. Örneğin kurum veya kuruluşların müşteriler hakkında bilgi edinmesi için sosyal medya kaynaklarından toplanan verileri içerir. Anketler, satın alma geçmişleri, sosyal ağ ve web sayfalarında herkese açık olarak paylaşılan bilgiler, elektronik cihazlar gibi kaynaklardan toplanabilir.

En faydalı bilgiye ulaşabilmek ve başarılı içgörüler elde edebilmek için verinin en sade ve işlenebilir halini ortaya koymak gerekir. Genellikle bilgisayar veri tabanlarından depolanır ve karmaşık veri kümelerini işlemek için tasarlanmış yazılımlar yardımıyla analiz edilir. Büyük veri, değerini analizler sonucunda buna uygun olarak hareket edildiğinde ortaya çıkarır. Elde edilen veriler işlenebilir duruma getirildikten sonra karşılaştırma yöntemleri ile birlikte aralarındaki ilişkiler inceler ve bağlantılar oluşturulur. Bununla atılacak adımlar için önceden bir öngörüye sahip olunur. Toplanan verilere dayanarak yapı modelleri ve simülasyonlar oluşturulur. Makine öğrenimi ve yapay zeka bu noktada oldukça etkilidir. Verilerdeki çeşitli noktaların yerleri değiştirilerek sonuçların nasıl etkilendiği gözlemlenir.

Büyük Veri Kullanım Alanları ve Örnekleri

Büyük veri, hayatın neredeyse her alanında kendine bir yer bulmaktadır ve bu yüzden kullanım alanlarını sınırlamak pek mümkün değildir. Müşteri memnuniyetini artırmak için tüketim alışkanlıklarının izlenmesi, şirketlerin yeni trendler oluşturması ve daha birçok alanda büyük veri kullanılmaktadır.

Bu Reklamı Kapat

Netflix gibi kullanıcılarına öneriler sunan platformları kullanan herkes büyük verinin iş başında olduğunu kolayca anlayabilir. Bu gibi şirketler günde milyarlarca veri toplamak için büyük veriyi kullanır. Bir kişinin bir filmi durmadan kaç dakika izlediği, birden fazla bölüm izleyip izlemediği, en çok hangi türde içerikleri izlediği gibi çok detaylı verilere dahi ulaşabilir. Bununla birlikte kullanıcıların tercihleriyle ilgili kararlar almak için grafik, başlık veya renk gibi detaylı verileri bile kullanabilir.

Meta (eski adıyla "Facebook") gibi birçok büyük şirket, sosyal medya ve internette gezinen kullanıcılarına onlara uygun reklamlar yerleştirerek büyük reklam gelirleri sağlamak için büyük veriyi kullanır. Elde ettiği veriler sayesinde kullanıcıların beğenileri, tercihleri ve gezintileri sayesinde onları o kadar iyi tanıyabilir ki, hangi siyasi partiye oy vereceği konusunda bile tahmin yürütebilir.

Büyük verinin sağlık sektöründeki hizmetlerin iyileştirilmesinde de önemli bir rolü bulunur. Veriye dayalı tıpta, hastalık teşhisi veya yeni ilaçların geliştirilmesinde kullanılmak üzere çok sayıda tıbbi kayıt kullanılır. Hasta ve nüfus gibi verilere erişim sayesinde sağlık hizmetleri iyileştirilebilir. Aynı zamanda kanser, Alzheimer gibi hastalıkların araştırılmasında da kullanılmaktadır.

Büyük veri bu örnekler dışında şehirlerde trafiğin önüne geçmek için trafik kalıplarının analiz edilmesi, çiftçilerin mahsullerinin tahmin edilmesi, kişiselleştirilmiş e-ticaret deneyimleri gibi birçok farklı alanda farklı amaçlar için kullanılmaktadır.

Bu Reklamı Kapat

Büyük Veri ile İlgili Önemli Detaylar

2014 yılında toplanan verilere göre:

  • Günümüzde iki günde üretilen veri miktarı dünyanın kuruluşundan 2003 yılına kadar üretilen veri miktarına eşdeğerdir.
  • Youtube’a her 1 dakika içinde yaklaşık 100 saatlik video yüklenmektedir ve sadece 1 günde yüklenen videoları izlemek için 15 yıla ihtiyaç vardır.
  • Bir günde toplanan verileri DVD’lere kaydedeceğimiz bir senaryoda bu DVD’lerin üst üste konulması ile aya iki kez erişilebilir.
  • Büyük veri analitiğinin sağlık sektöründe başarılı bir şekilde kullanımı ve entegre edilmesi ile birlikte 300 milyar dolarlık bir tasarruf elde edileceği öngörülmektedir.
  • Her gün dakikada 1570 yeni web sayfası oluşturulmaktadır.
  • Yalnızca Google’da saniyede 40 bin arama gerçekleşmektedir.
  • Her 1.2 yılda bir yakalanan ve depolanan veri miktarı 2 katına çıkmaktadır.
  • Her dakika Facebook’ta 1,8 milyon "like" ve Twitter’da 270 bin "tweet" atılmaktadır.

Sonuç

Dünyada bugünkü kadar veri ürettiğimiz ve topladığımız başka hiçbir dönem olmamıştı. Pek çok farklı kaynaktan topladığımız veri miktarı her geçen gün katlanarak artıyor. Veriler, dünyamızı ve her birimizin yaşam tarzını daha önce görülmemiş şekiller etkilemeye devam ediyor. Verilerin başarılı şekilde kullanılması hem ticari kuruluşlara hem de onların hizmet sunduğu kullanıcılara büyük faydalar sağlamaktadır. Günümüzde verilerin doğru işlendiğinde sağladığı faydaları göz önüne alınca gelecekte daha büyük teknolojilerle hayatımıza nasıl etki edeceğini tahmin edebilmek oldukça zor!

Faydaların yanında kişisel bilgilerimize bu denli kolay ulaşılıp kullanılması gizlilik ve güvenliğe dair sorunlar oluşabileceğine dair tartışmaların ortaya çıkmasına da sebep olmaktadır. Önceki yazılarımızda bu konuya değindiğimiz için, bu yazıda bu detaylara yer vermeyeceğiz.

Şüphesiz bir gerçek varsa o da, şimdiden bir güç unsuru haline gelen verinin gelecekte çok daha önemli bir konumda olacağıdır. İnternetin hayatımızda çok kısa bir süredir var olduğunu hatırladığımızda bu uzun yolculuğun henüz başında olduğumuzu görebiliriz.

Okundu Olarak İşaretle
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 4
  • Merak Uyandırıcı! 3
  • Bilim Budur! 2
  • Tebrikler! 1
  • Korkutucu! 1
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 24/01/2022 03:20:41 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/11347

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Bu Reklamı Kapat
Bu Reklamı Kapat
Size Özel (Beta)
İçerikler
Zehirli Mantar
Hidrojen
2019-Ncov
Beslenme Biçimi
Canlı
Hastalık Kataloğu
Zeka
Sağlık Örgütü
Yumurta
Stephen Hawking
Antik
Halk Sağlığı
Kalp
Tedavi
Hasta
Wuhan
Avrupa
Nöron Hücresi
Mistisizm
Anne
Dağılım
Epistemik
Okyanus
Astronomi
Taklit
Daha Fazla İçerik Göster
Evrim Ağacı'na Destek Ol
Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katmak için hemen buraya tıklayın.
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
EA Akademi
Evrim Ağacı Akademi (ya da kısaca EA Akademi), 2010 yılından beri ürettiğimiz makalelerden oluşan ve kendi kendinizi bilimin çeşitli dallarında eğitebileceğiniz bir çevirim içi eğitim girişimi! Evrim Ağacı Akademi'yi buraya tıklayarak görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.
Etkinlik & İlan
Bilim ile ilgili bir etkinlik mi düzenliyorsunuz? Yoksa bilim insanlarını veya bilimseverleri ilgilendiren bir iş, staj, çalıştay, makale çağrısı vb. bir duyurunuz mu var? Etkinlik & İlan Platformumuzda paylaşın, milyonlarca bilimsevere ulaşsın.
Podcast
Evrim Ağacı'nın birçok içeriğinin profesyonel ses sanatçıları tarafından seslendirildiğini biliyor muydunuz? Bunların hepsini Podcast Platformumuzda dinleyebilirsiniz. Ayrıca Spotify, iTunes, Google Podcast ve YouTube bağlantılarını da bir arada bulabilirsiniz.
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nda reklamları 2 şekilde kapatabilirsiniz:

  1. Ücretsiz üye girişi yapmak: Sitedeki reklamların %50 kadarını kapatmak için ücretsiz bir Evrim Ağacı üyeliği açmanız ve sitemizi/uygulamamızı kullanmanız yeterli!

  2. Maddi destekçilerimiz arasına katılmak: Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Sizi Takip Ediyor

Devamını Oku
Evrim Ağacı Uygulamasını
İndir
Chromium Tabanlı Mobil Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
İlk birkaç girişinizde zaten tarayıcınız size uygulamamızı indirmeyi önerecek. Önerideki tuşa tıklayarak uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu öneriyi, yukarıdaki videoda görebilirsiniz. Eğer bu öneri artık gözükmüyorsa, Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Chromium Tabanlı Masaüstü Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
Yeni uygulamamızı kurmak için tarayıcı çubuğundaki kurulum tuşuna tıklayın. "Yükle" (Install) tuşuna basarak kurulumu tamamlayın. Dilerseniz, Evrim Ağacı İleri Web Uygulaması'nı görev çubuğunuza sabitleyin. Uygulama logosuna sağ tıklayıp, "Görev Çubuğuna Sabitle" seçeneğine tıklayabilirsiniz. Eğer bu seçenek gözükmüyorsa, tarayıcının Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Safari Mobil Uygulama
Sırasıyla Paylaş -> Ana Ekrana Ekle -> Ekle tuşlarına basarak yeni mobil uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu basamakları görmek için yukarıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi almak için tıklayın

Önizleme
Görseli Kaydet
Sıfırla
Vazgeç
Bu Eseri Neden Tavsiye Ediyorsun?
Aşağıdaki kutuya, isimli neden tavsiye ettiğini girebilirsin. Ne kadar detaylı ve kapsamlı bir analiz yaparsan, bu eseri [OKUMAK/İZLEMEK] isteyenleri o kadar doğru ve fazla bilgilendirmiş olacaksın. Tavsiyenin faydalı bulunması halinde Evrim Ağacı kullanıcılarından daha fazla UP kazanman [UP bilgi linki] mümkün olacak. Tavsiyenin sadece negatif içerikte olamayacağını, eğer bu sistemi kullanıyorsan tavsiye ettiğin içeriğin pozitif taraflarından bahsetmek zorunda olduğunu lütfen unutma. Yapıcı eleştiri hakkında daha fazla bilgi almak için burayı okuyabilirsin.
Tavsiye Et