Büyük veri ve yapay zeka birlikte nasıl çalışır?

İşletmeler özellikle son 10 yılda iş süreçlerinden envanter takibi kayıtlarına kadar çok sayıda farklı konuda devasa veri depoları oluşturdular. Yaşanan bu “büyük veri devrimi” sonucunda tüm bu bilgileri verimli bir şekilde kullanabilmek için yeni metotlar ve yeni teknolojiler denenmeye başlandı. Şirketler, büyük veriden faydalanarak yapay zeka algoritmalarını eğittiler ve büyük veri yönetiminde ustalaştıkça, ellerindeki bilgilerden daha fazla değer elde etmek için daha akıllı ve gelişmiş büyük veri analitiği yöntemlerini kullanmaya başladılar. Özellikle büyük hacimli verilerde desenleri tespit edebilen makine öğrenimi destekli uygulamalar şirketlere büyük avantajlar sağladı.      

Yapay zeka ve büyük veri arasındaki ilişki nedir?

Büyük veriler için makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak, büyük verilerin potansiyelini en üst seviyeye çıkarmak isteyen şirketler için atılacak en mantıklı adımdır. Makine öğrenimi sistemleri, verilerdeki desenleri bulmak ve analiz etmek için veriye dayalı algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanır. Bu model, açık yönergeleri takip eden geleneksel kurallara dayalı yaklaşımlardan farklıdır. Büyük veri, makine öğrenimi sistemlerinin içgörüler elde edebileceği hammaddeyi sağlar. Birçok kuruluş, büyük veri ve makine öğrenimini birleştirmenin yararını anlamıştır ancak şirketlerin hem büyük verinin hem de makine öğreniminin gücünden tam olarak yararlanabilmeleri için, her birinin kendi başına neler yapabileceğini de anlaması önemlidir.

Büyük veri, büyük miktarda veriden bilgi çıkarma ve analiz etme fikrini somutlaştırır. Bununla birlikte, veri miktarı veya hacmi, büyük veri ile uğraşırken göz önünde bulundurulması gereken hususlardan sadece biridir. Büyük verinin; hız, çeşitlilik, doğruluk, geçerlilik, görselleştirme ve değer elde etme gibi uğraşması gereken diğer konular da vardır.

Modern yapay zeka uygulamalarının temel taşı olan makine öğrenimi, büyük verilerden daha yüksek düzeyde içgörüler türeterek büyük veri uygulamalarına önemli değerler sağlar. Makine öğrenimi sistemleri, açık talimatları veya programlanmış kodu izlemeden zaman içinde kendi kendine süreçleri öğrenebilir ve gerekli uyarlamaları yapabilir. Makine öğrenimi sistemleri, verilerdeki desenleri analiz etmek ve çıkarımlar yapmak için istatistiksel modeller kullanır.

Şirketler geçmişte çeşitli raporlama ihtiyaçları için önceden belirlenmiş kurallara dayalı karmaşık sistemler inşa ettiler ancak bu çözümlerin kırılgan olduğunu gördüler. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin gücü sayesinde ise artık tahmine dayalı analizler geliştirerek sistemlerin büyük veriler üzerinde çalışıp ne yapmaları gerektiğini kendi kendilerine öğrenmelerini sağlayabiliyorlar.

Yapay zeka büyük veriye nasıl fayda sağlar?

Yapay zeka, büyük verilerle birleştiğinde ortaya çıkan avantajlardan bazıları şöyledir;

Müşterinin 360 derece görünümü

Dijital ayak izlerimiz şaşırtıcı bir hızla büyüyor ve şirketler bunu her bir müşteriye daha fazla içgörü sağlamak için kendi avantajına kullanıyor. Kuruluşlar artık farklı kaynaklardan aynı anda veri toplamak ve sentezlemek için tasarlanmış veri yığınlarının üzerine oturan dağıtılmış, otomatikleştirilmiş ve akıllı analitik araçlarını kullanıyorlar. Bu durum şirketlerin müşterilerini anlama şeklini de değiştiriyor.

İyileştirilmiş tahmin ve fiyat optimizasyonu

Geleneksel olarak şirketler, cari yılın satış tahminlerini önceki yılın verilerine dayandırır. Ancak değişen trendler, küresel etkiye sahip olaylar veya diğer tahmin edilmesi zor faktörler gibi çeşitli nedenlerle, geleneksel yaklaşımlarla tahmin ve fiyat optimizasyonu yapmak oldukça zor olabilir. Büyük veri, eğilimleri erkenden belirleme ve bu eğilimlerin gelecekteki performansı nasıl etkileyeceğini tahmin edebilme gücü verir. Böylece şirketlerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Özellikle perakendede büyük veri ve yapay zeka tabanlı yaklaşımları kullanan şirketler, mevsimsel tahminleri iyileştirebilir ve hataları yüzde 50'ye kadar azaltabilir.

Geliştirilmiş müşteri kazanımı ve elde tutma

İşletmeler, büyük veri ve yapay zeka işbirliği sayesinde müşterilerinin nelerle ilgilendiğini, ürün ve hizmetlerinin nasıl kullanıldığını ve alışveriş yapmayı bırakma nedenlerini daha iyi anlıyor. Ayrıca müşterilerinin gerçekte ne aradığını daha doğru bir şekilde belirleyebiliyor ve davranış kalıplarını gözlemleyebiliyor. Bu bilgiler sayesinde ürünlerini geliştirmek, marka sadakatini artırmak, eğilimleri daha erken tespit etmek veya genel müşteri memnuniyetini artırmak için çözümler üretebiliyorlar.

Kötüye kullanımı önleme ve siber güvenlik

Dolandırıcılıkla mücadele, her büyüklükteki işletme için hiç bitmeyen bir savaştır. Dolandırıcılık modellerini belirlemek için büyük veri destekli analitik kullanan kuruluşlar, sistem davranışındaki anormallikleri tespit edebilir ve kötü niyetli kullanıcıları engelleyebilir. Büyük veri sistemleri, potansiyel dolandırıcılık davranışını belirlemek, önlemek, tespit etmek ve azaltmak için günlük verilerden ve veri tabanlarından çok büyük miktarda veriyi tarama gücüne sahiptir. Bu sistemler, şirketleri henüz kendi sistemlerinde görünmeyen siber güvenlik tehditlerine karşı uyarmak için hem dahili hem de harici çeşitli veri türlerini birleştirebilir. Büyük veri işleme ve analiz yetenekleri olmadan bunu başarabilmek neredeyse imkansızdır.

Potansiyel risklerin belirlenmesi ve azaltılması

Riskleri öngörmek ve önlemleri planlamak işletmelerin uzun ömürlü olması için kritik öneme sahiptir. Büyük veri, potansiyel risklerin erkenden görülebilmesini sağlar ve potansiyel kayıpların tahmin edilmesine yardımcı olur. Büyük veri destekli modeller, kuruluşların müşteri ve pazar risklerinin yanı sıra doğal afetler gibi öngörülemeyen olaylardan kaynaklanan kayıpları önceden hesaplamasına da yardımcı olur.

İnnova yapay zeka modelleri ile büyük verinin avantajları ortaya çıkıyor

İnnova tarafından geliştirilen İnnovAI yapay zeka modelleri, kurumların iş akışlarındaki potansiyel sorunlar henüz meydana gelmeden önce tespit etmeyi, müşterilerin ve cihazların davranış desenlerini belirlemeyi ve büyük veriden elde edilen içgörülerle doğru kararlar alabilmeyi sağlar. 

InnovAI-PdM öngörücü bakım, InnovAI-AD anomali tespit, InnovAI-PM tahminleme, InnovAI-Cx müşteri deneyimi, InnovAI-DS karar destek ve InnovAI-BigData büyük veri çözümleri, kurumlara maliyetleri azaltma, verimliliklerini ve müşteri memnuniyetini artırma yeteneği kazandırır.

850’den fazla global teknoloji markasının katılımıyla düzenlenen TM Forum Excellence Awards organizasyonunda yapay zeka, veri ve analitik kategorisinde finalist olan InnovAI, ABD merkezli market araştırmaları şirketi IDC tarafından verilen Yapay Zeka Ödülleri’nin makine öğrenimi kategorisinde birinci olarak küresel çapta başarısını da kanıtlamıştır.