Big Data Nedir? Daha Verimli İçgörüler İçin Büyük Veri Nasıl Kullanılmalıdır?

Dijital ve tüketici verilerinin miktarı her geçen gün artmaya devam ederken, bilgili pazarlama ekipleri, müşterileriyle daha anlamlı ilişkiler kurmak, gelecekteki pazarlama kampanyalarını mükemmelleştirmek ve rekabet ortamlarını anlamak için büyük veri araçlarından elde edilen içgörülerden yararlanır.

Peki bu içgörülerden faydalanmamız sağlayan büyük veri tam olarak nedir?

Big Data Nedir?

Big data yani büyük veri, geleneksel veri tabanı ve yazılım tekniklerini kullanarak işlenmesi zor olan, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış çok büyük miktarda veriyi ifade etmek için kullanılan bir kavramdır. 

Bununla birlikte, büyük verinin ne olduğunu yanıtlamayı daha da kolaylaştıracak bazı temel ilkeler vardır:

  • Zamanla katlanarak büyümeye devam eden büyük miktarda veriyi ifade eder.
  • O kadar hacimlidir ki, geleneksel veri işleme teknikleri kullanılarak işlenemez veya analiz edilemez.
  • Veri madenciliği, veri depolama, veri analizi, veri paylaşımı ve veri görselleştirmeyi içerir.
  • Terim, verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılan araç ve tekniklerin yanı sıra verileri, veri çerçevelerini içeren her şeyi kapsayan bir terimdir.

Büyük Veri Tarihi

“Büyük Veri” terimi ilk olarak 1990’larda kullanıldı, ancak kullanımı 2000’lerde arttı. 90’larda veri yönetimi, veri tabanlarını ve yapılandırılmış verileri analiz etmeyi içeriyordu. 2000’li yıllarda internet kullanımının artmasıyla birlikte web trafiğinden ve e-ticaret’ten toplanan veriler çoğalmaya başladı. 2010’larda, mobil cihaz ve sensörler, mevcut veri kaynaklarıyla birlikte o kadar çok bilgi üretmeye başladı ki, son on yılda veri oluşturma katlanarak arttı.

Big Data Nasıl Depolanır?

Büyük veri kümeleri için depolama çözümleri aşağıdakileri içerir:

  • Veri tabanları
  • Veri ambarı
  • Veri gölleri
  • Genel bulut
  • Özel bulut
  • Hibrit bulut (genel ve özel bulutların birleşimi)
  • Şirket içi sunucular
  • Disk dizileri
  • Katı hal sürücü dizileri

Bazı depolama çözümleri diğerlerinden daha organizedir. Veri gölleri, yapılandırılmamış verileri depolamak için yararlı araçlardır, ancak dikkatli bir şekilde yönetilmezse veri bataklığına dönüşebilir ve bu da verilerin işlenmesini ve analiz edilmesini zorlaştırır. Yukarıdaki çözümlerden bazıları bir arada bulunabilir.

Büyük Veri Türleri

Artık büyük verinin ne olduğu tam olarak anladığınıza göre, büyük veri türlerine geçebiliriz:

1. Yapılandırılmış

Yapılandırılmış veri ile sabit bir biçimde işlenebilen, saklanabilen ve alınabilen veriler kastedilir. Basit arama motoru algoritmaları ile bir veri tabanından kolayca ve sorunsuz bir şekilde saklanabilen ve erişilebilen yüksek düzeyde organize edilmiş bilgileri ifade eder. Örneğin, bir şirket veri tabanındaki çalışan tablosu, çalışan detayları, pozisyonları, maaşları vb. organize bir şekilde bulunacak şekilde yapılandırılır.

2. Yapılandırılmamış

Yapılandırılmamış veriler, herhangi bir özel form veya yapıdan yoksun olan verileri ifade eder. Bu, yapılandırılmamış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi çok zor ve zaman alıcı hale getirir. E-posta, yapılandırılmamış verilere bir örnektir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış iki önemli büyük veri türüdür.

3. Yarı Yapılandırılmış

Yarı yapılandırılmış üçüncü büyük veri türüdür. Yarı yapılandırılmış veriler, yukarıda belirtilen biçimlerin her ikisini de, yani yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren verilerle ilgilidir. Kesin olmak gerekirse, belirli bir havuz (veri tabanı) altında sınıflandırılmamış olmasına rağmen, hayati bilgiler veya veriler içindeki bireysel öğeleri ayıran etiketler içeren verileri ifade eder. 

Büyük Verinin Avantajları Nelerdir?

Büyük verinin işletmelere sunduğu avantajlardan en önemlileri aşağıdaki şekildedir:

  • Büyük verinin en büyük avantajlarından biri tahmine dayalı analizdir. Büyük veri analitiği araçları, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilir. Böylece işletmelerin daha iyi kararlar almasına olanak tanırken aynı zamanda operasyonel verimliliklerini optimize eder ve riskleri azaltır.
  • Dünyanın dört bir yanındaki işletmeler, büyük veri analiz araçlarını kullanarak sosyal medya platformlarından gelen verileri kullanarak, genel tüketici deneyimini geliştirmek için dijital pazarlama stratejilerini düzene sokar. Büyük veri, müşterilerin sorun yaşadığı noktalara ilişkin içgörüler sağlar ve şirketlerin ürün ve hizmetlerini geliştirmelerine olanak tanır.
  • Büyük veri, yüksek düzeyde eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek için birden çok kaynaktan ilgili verileri birleştirir. Şirketlerin neredeyse %43’ü alakasız verileri filtrelemek için gerekli araçlardan yoksundur ve bu da faydalı verileri yığından çıkarmak için milyonlarca dolara mal olur. Büyük veri araçları, bunu azaltmanıza yardımcı olarak hem zamandan hem de paradan tasarruf etmenizi sağlayabilir.
  • Büyük veri analitiği, şirketlerin daha fazla satış potansiyeli oluşturmasına yardımcı olabilir, bu da doğal olarak gelirde artış anlamına gelir. İşletmeler, ürünlerinin/hizmetlerinin pazarda ne kadar iyi durumda olduğunu ve müşterilerin bunlara nasıl yanıt verdiğini anlamak için büyük veri analitiği araçlarını kullanır. Böylece şirketler zamanını ve parasını nereye yatıracağını daha iyi anlayabilirler.
  • Büyük veri içgörüleri ile rakiplerinizden her zaman bir adım önde olabilirsiniz. Rakiplerinizin ne tür promosyon ve teklifler sunduğunu öğrenmek için piyasayı tarayabilir ve ardından müşterileriniz için daha iyi teklifler sunabilirsiniz. Ayrıca büyük veri içgörüleri, müşteri eğilimlerini anlamak için müşteri davranışını öğrenmenize ve onlara son derece “kişiselleştirilmiş” bir deneyim sunmanıza olanak tanır.

Büyük Veriyi Kimler Kullanır?

Büyük veriyi en çok kullanan sektörleri aşağıdaki listede bulabilirsiniz:

1. İmalat

TCS Global Trend Araştırmasına göre, Big Data’nın üretimdeki en önemli faydası, tedarik stratejilerini ve ürün kalitesini iyileştirmektir. Büyük veri, imalat sektöründe şeffaf bir altyapı oluşturulmasına yardımcı olarak, işletmeyi olumsuz etkileyebilecek belirsizlikleri ve yetersizlikleri tahmin etmeye yardımcı olur.

2. Bankacılık

Bankacılık sektörü, dolandırıcılık tespiti için büyük veriye güvenir. Büyük veri araçları, kredi/banka kartlarının yanlış kullanımı, inceleme yollarının arşivlenmesi, müşteri istatistiklerinde hatalı değişiklik vb. gibi dolandırıcılık eylemlerini gerçek zamanlı olarak verimli bir şekilde tespit edebilir.

3. BT

Dünyanın dört bir yanındaki büyük verinin en büyük kullanıcılarından biri olan BT şirketleri, işlevlerini optimize etmek, çalışan verimliliğini artırmak ve iş operasyonlarındaki riskleri en aza indirmek için büyük veriyi kullanır. BT sektörü, büyük veri teknolojilerini makine öğrenimi ve yapay zeka ile birleştirerek, en karmaşık sorunlara bile çözümler bulmak için sürekli olarak yeniliğe güç verir.

4. Perakende

Büyük veri, geleneksel perakende mağazalarında çalışma şeklini değiştirdi. Yıllar boyunca, perakendeciler yerel demografik anketlerden, POS tarayıcılarından, RFID’den, müşteri sadakat kartlarından, mağaza envanterinden vb. büyük miktarda veri topladı. Artık kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri oluşturmak, satışları artırmak, geliri artırmak ve olağanüstü müşteri hizmetleri sunmak için bu verilerden yararlanmaya başladılar.

5. Ulaşım

Büyük veri analitiği, ulaşım endüstrisi için büyük bir değere sahiptir. Dünyanın dört bir yanındaki ülkelerde, hem özel hem de devlet tarafından işletilen ulaşım şirketleri; rota planlamasını optimize etmek, trafiği kontrol etmek, yol tıkanıklığını yönetmek ve hizmetleri iyileştirmek için büyük veri teknolojilerini kullanır. Ek olarak, ulaşım hizmetleri; gelir yönetimi, teknolojik yenilikleri yönlendirmek, lojistiği geliştirmek ve tabii ki pazarda üstünlük sağlamak için yine büyük veriyi kullanır.

Büyük Veri Vaka Çalışmaları

1. Uber

Uber, dünyanın en büyük taksi hizmeti sağlayıcılarından biridir. Kullanıcılar tarafından en popüler ve en çok kullanılan hizmetleri izlemek ve belirlemek için müşteri verilerinden yararlanır. Bu veriler toplandıktan sonra Uber, müşterilerin kullanım modellerini analiz etmek ve hangi hizmetlere daha fazla önem verilmesi gerektiğini belirlemek için veri analitiği kullanır.

Bunun dışında Uber, büyük veriyi başka bir şekilde de kullanır. Uber, hizmetlerinin arz ve talebini yakından inceler ve buna göre taksi ücretlerini değiştirir. Diyelim ki aceleniz olduğunda ve kalabalık bir yerden bir taksi rezervasyonu yaptırmanız gerektiğinde, Uber sizden normal miktarın iki katını talep eder. 

2. Netflix

Netflix, dünyanın her yerinden insanlar tarafından kullanılan en popüler isteğe bağlı çevrimiçi video içerik akış platformlarından biridir. Netflix, öneri motorunun önemli bir örneğidir. Kullanıcıların özel ihtiyaçlarını, tercihlerini ve zevklerini anlamak için müşteri verilerini toplar. Ardından bu verileri, bireysel kullanıcıların neyi seveceğini tahmin etmek ve onlar için kişiselleştirilmiş içerik öneri listeleri oluşturmak için kullanır.

Bugün Netflix o kadar gelişmiştir ki, kullanıcılar için benzersiz içerikler bile yaratır. Veri, hem öneri motorlarını hem de yeni içerik kararlarını besleyen gizli bileşendir. Netflix tarafından kullanılan en önemli veri noktaları arasında, kullanıcıların izlediği içerikler, kullanıcı derecelendirmeleri, tercih edilen türler ve kullanıcıların oynatmayı ne sıklıkla durdurdukları sayılabilir. Hadoop, Hive ve Pig, Netflix tarafından kullanılan veri yapısının üç temel bileşenidir.

3. American Express

Kredi kartı devi, kullanıcı sadakatini gösterebilecek göstergeleri belirlemek için muazzam miktarda müşteri verisinden yararlanır. Ayrıca, potansiyel müşteri kaybını tahmin etmek için 115 farklı değişkenle birlikte geçmiş işlemleri analiz etmek için gelişmiş tahmin modelleri oluşturmak için büyük veriyi kullanır. Büyük veri çözüm ve araçları sayesinde American Express, önümüzdeki dört ila beş ay içinde kapanma olasılığı yüksek olan hesapların %24’ünü belirleyebiliyor.

4. Walmart

Walmart, müşterileri için kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak için büyük veri ve veri madenciliğinden yararlanır. Gelişen bu iki teknolojinin yardımıyla Walmart, en sık satın alınan ürünleri, en popüler ürünleri ve hatta en popüler ürün paketlerini (birbirini tamamlayan ve genellikle birlikte satın alınan ürünler) gösteren değerli kalıpları ortaya çıkarabilir.

Bu içgörülere dayanarak Walmart, bireysel kullanıcılar için çekici ve özelleştirilmiş öneriler oluşturur. Perakende devi, veri madenciliği tekniklerini etkin bir şekilde uygulayarak dönüşüm oranlarını başarılı bir şekilde artırdı ve müşteri hizmetlerini önemli ölçüde iyileştirdi. Ayrıca Walmart, müşterilerin farklı kaynaklardan toplanan gerçek zamanlı verilere erişmesini sağlamak için Hadoop ve NoSQL teknolojilerini de kullanır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Önceki Yazı

Cloud Nedir? Veri Depolama, Yedekleme ve Yönetiminde Bulut Teknolojilerinin Rolü

Sonraki Yazı

Tensorflow Nedir, Nasıl Çalışır? Yapay Zeka Kütüphanesi Rehberi

İlgili Diğer Yazılar