Büyük veri işiniz için neler vadediyor?
12 May 2022
4 dk okuma süresi
Büyük veri teknolojilerinin gelişimi ile işletmeler adeta bilgi hazinesinin kilidini açmış gibi oldu. Büyük veri kullanılmadan önce analitik uygulamaları çoğunlukla ilişkisel veritabanlarında depolanan yapılandırılmış verilerle sınırlıydı. Bu nedenle çok miktarda değerli veri, ilişkisel kalıba uymadığı için kullanılamıyordu. Büyük veri teknolojilerindeki gelişmelerle artık bu sorun çözüldü.
Büyük veri, birçok farklı veri türünü işlemek, yönetmek ve analiz etmek için kullanılabilir. Günümüzde kuruluşlara sunulan veri çeşitleri arasında; müşteri bilgileri ve e-postaları, internet sitesi kayıtları, günlük dosyaları, resimler, sosyal ağ gönderileri, sensör verileri, tıbbi bilgiler ve çok daha fazlası yer alıyor. Şirketler, daha iyi iş stratejileri kurabilmek ve daha sağlıklı kararlar alabilmek için tüm bu verilerden giderek daha fazla yararlanmaya çalışıyor.
Büyük veri araçları geliştirilmeden önce birçok işletme ellerindeki verilerin yalnızca küçük bir bölümünü analitik uygulamalarda kullanabiliyordu. Geri kalanı genellikle işlenip depolanıyor fakat verimli bir şekilde kullanılamadan bir kenarda bekletiliyordu. Etkili bir şekilde planlanmış büyük veri yönetimi, işletmelerin veri varlıklarını daha iyi kullanabilmesini ve bu sayede işlerini geliştirmelerini sağladığı için büyük önem taşıyor.
Büyük veri; makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik, veri madenciliği, akış analizi, metin madenciliği ve diğer gelişmiş analitik disiplinleri için çok sayıda fırsat barındırır. Bu disiplinleri kullanan büyük veri analitiği uygulamaları, diğer kullanımların yanı sıra işletmelerin müşterileri daha iyi anlamasına, operasyonel sorunları belirlemesine, hileli işlemleri tespit etmesine ve tedarik zincirlerini yönetmesine yardımcı olur.
Büyük verinin verimli bir şekilde yönetilmesi; daha etkili pazarlama ve reklam kampanyaları, iyileştirilmiş iş süreçleri, artan gelir, azalan maliyetler ve daha güçlü stratejik planlama anlamına gelir. Bu sayede daha iyi finansal sonuçlar elde edilir ve rekabette avantaj sağlanır.
Buna ek olarak tıbbi teşhis ve tedaviler, bilimsel araştırmalar, akıllı şehir uygulamaları, güvenlik politikaları gibi konularda da büyük veriden faydalanılabilir.
Büyük veri çok çeşitli veri türlerini kapsar. Büyük veri içinde genellikle müşteri kayıtları, gerçekleştirilen işlemler, finansal bilgiler ya da borsa verileri gibi yapılandırılmış veri biçimleri depolanır. Büyük veri ortamlarını esas farklı kılan şey ise ilişkisel veritabanları için uygun olmayan yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri de desteklemesidir. Yapılandırılmamış veriler arasında belgelerdeki metinler, e-postalar, anket yanıtları, çağrı merkezi dökümleri, sosyal medya gönderileri, ses ve video dosyaları sayılabilir. Yarı yapılandırılmış veriler ise web sitelerinden, sunuculardan ve mobil uygulamalardan gelen etkinlik kayıtlarının yanı sıra IoT cihazlarından ve endüstriyel ekipmanlardan gelen verileri içerir.
Büyük veri genellikle aşağıdaki 5 başlıkla karakterize edilir;
· Boyut: Büyük veriyi tanımlamak için bir minimum dosya boyutu yoktur ancak genellikle 1 TB (Terabyte) ve üstünde bir veri söz konusudur.
· Çeşitlilik: Büyük veri, aynı sistemde depolanabilen ve işlenebilen çeşitli veri türlerini içerir.
· Hız: Büyük veri kümeleri genellikle gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde oluşturulan ve güncellenen verileri içerir.
· Doğruluk: Doğru çıktılar elde edebilmek için farklı veri kümelerinin güvenilirliğine işaret eder.
· Değer: Büyük verinin verimli bir şekilde kullanılması şirketlere büyük bir değer katar.
Büyük verinin farklı sektörlere göre bazı kullanım örneklerini aşağıda görebilirsiniz;
· Pazarlama çalışmalarını optimize etmeye, satışları artırmaya ve müşteri hizmetlerini iyileştirmeye yardımcı olmak için 360 derecelik bir müşteri görünümü elde etmek.
· Müşterilerin ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlayarak yeni müşteriler kazanmayı ve mevcut müşterileri elde tutmayı sağlamak.
· Şüpheli işlemleri ve güvenlik tehditlerini daha iyi tanımlayarak potansiyel dolandırıcılıkları önlemek.
· Ürün fiyatlarını optimize etmek ve operasyonel verimliliği artırmak.
· Kişiye özel reklamlar ve teklifler geliştirebilmek.
· Müşteri davranışlarını anlayabilmek ve doğru reklam kampanyaları yapabilmek için metinleri, fotoğrafları, videoları ve ses dosyalarını analiz etmek.
· Üretim tesislerinde ekipman arızalarını en aza indirmek için önleyici bakım prosedürleri oluşturmak.
· Finansal yönetim, tedarik zincirleri, lojistik operasyonlar ve sigorta anlaşmalarında potansiyel risklerin belirlenmesini sağlamak.
· Müşterilerinizin tercihleri ve satın alma davranışları hakkında daha fazla bilgi sahibi olursunuz.
· Bulunduğunuz sektördeki trendleri, ürünleri ve rakiplerinizi daha iyi takip edebilirsiniz.
· Ortaya çıkan yeni gereksinimlere hızla tepki verebilen çevik tedarik zinciri operasyonları hayata geçirebilirsiniz.
· Müşterilerinizin ilgi alanlarına göre ayarlanmış öneri motorları geliştirebilirsiniz.
· Ürün geliştirirken verilere dayalı yenilikler ekleyebilirsiniz.
· Proaktif ekipman bakımı gibi operasyonel iyileştirmeler yapabilirsiniz.
· Gelecekte ortaya çıkacak iş ihtiyaçları için önceden hazırlık yapabilirsiniz.
Büyük veri, veriye dayalı stratejiler ve karar verme uygulamalarına olanak tanıyan, eyleme geçirilebilir içgörüler üreterek şirketlere fayda sağlar. Ayrıca işletmeleri yeni iş fırsatlarına ve gelişen pazar eğilimlerine yönlendirebilir. Ek olarak, büyük verilerle beslenen gerçek zamanlı analitik uygulamaları, operasyon yöneticilerine, çağrı merkezi temsilcilerine, satış temsilcilerine ve diğer saha çalışanlara güncel bilgiler sağlamak için kullanılabilir.
Doğası gereği, büyük verinin işlenmesi, yönetilmesi ve etkin bir şekilde kullanılması zorluklar içerir. Büyük veri platformları, birden çok sistem ve aracın sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını gerektirir. Veri kümelerinin boyutu ve çeşidi arttığında yönetilmeleri de zorlaşır. Büyük veri konusunda karşılaşılan başlıca zorluklar şu şekilde özetlenebilir;
Teknik zorluklar: Büyük veri için doğru araçları seçebilmeyi ve gerektiğinde kolayca ölçeklendirilebilen sistemler tasarlamayı içerir.
Veri yönetimi zorlukları:Büyük miktarda verinin işlenmesi, depolanması, temizlenmesi, birleştirilmesi ve yönetilmesini içeren zorluklardır.
Analitik zorlukları: İş ihtiyaçlarının doğru tespit edilip işletmenin stratejisiyle uyumlu olmasını sağlamakla ilgili zorlukları içerir.
Program yönetim zorlukları:Maliyetleri kontrol altında tutmayı ve büyük veri üzerinde çalışacak yetenekli çalışanlar bulmayı içerir. Büyük veri konusunda uzmanlaşmış kişilere olan talep giderek arttığı için yetenekli insan gücünü bulabilmek işletmeler açısından zor olabilir.
İlgili Postlar
Veri okuryazarlığı nedir?
7 Eki 2024
Büyük Veri