Büyük Veri Analitik Hizmeti: Başarıya Giden Sırları Ortaya Çıkarmak

Veriler şüphesiz bir kuruluşun en önemli ve değerli kaynaklarından biridir. Yararlı bilgiler sağlayan her şey veri olarak kabul edilir. Dünyanın hızla gelişmesi ve yeni teknolojilerin gelişmesi sonucunda verinin değeri artmaya devam ediyor. Verilerin etkisinin ve öneminin farkında olan birçok kuruluş, verileri depolamak ve potansiyel tehditlere karşı korumak için milyonlarca dolar yatırım yaptı. Bunun dışında dünya çapında veriye olan talebin ani artışı, veri merkezlerinin ve uzmanlaşmış veri tesislerinin ortaya çıkmasına neden oldu. Verinin kuruluşlar için neden ve ne kadar hayati olduğu konusu gündeme getiriliyor ve bu blog bu soruya cevap vermeyi amaçlıyor.

• Şu anda dijital evrende yaklaşık 44 zettabayt veri bulunuyor ve bu miktarın hızla artması bekleniyor.
• Çok sayıda araştırma ve anket, şirketlerin %94'ünün veri ve analitiğin performansları ve şirketlerinin dijital dönüşümü için gerekli olduğuna inandığını gösterdi.
• Tüketici öngörülerine dayalı kuruluşların yeni müşteriler edinme şansı 23 kat, bu müşterileri elde tutma şansı ise 6 kat daha yüksektir.
• Büyük veri projesini uygulamanın, gelişmiş stratejik karar verme (%69), artan operasyonel süreç kontrolü (%54) ve gelişmiş tüketici bilgisi (%52) dahil olmak üzere birçok avantajı vardır.Noe#24kmk12345

Yukarıdaki gerçekler ve rakamlar, günümüzün dijital ortamında verilerin özünü ve önemini açıkça tanımlamaktadır. Şimdi bilgimizi beslemek için büyük veri analitiğinin tam olarak ne olduğunu anlayalım.

Büyük Veri Analitiğini Anlamak

İşletmelerin gizli kalıplar, korelasyonlar, pazar eğilimleri ve müşteri tercihleri ​​gibi operasyonları hakkında akıllıca kararlar almasına yardımcı olabilecek bilgileri bulmak için büyük miktarda veriyi analiz etmeye yönelik zorlu süreç, büyük veri analitiği olarak bilinir. Kuruluşlar, veri analizi teknolojisini ve süreçlerini kullanarak veri kümelerini analiz edebilir ve yeni içgörüler elde edebilir. İş performansı ve operasyonlarına ilişkin temel sorgular, iş zekası (BI) sorguları tarafından ele alınır. Tahmine dayalı modeller, istatistiksel algoritmalar ve analitik sistemler tarafından desteklenen durum analizi gibi unsurları içeren gelişmiş analitik, büyük veri analitiğinin bir alt kümesidir.

Büyük Veri Analitik Hizmetinin Önemi

Büyük veri analitiği hizmetleri çok önemlidir çünkü işletmelerin optimizasyon ve iyileştirme alanları bulmak için verilerini kullanmalarına olanak tanır. Tüm kurumsal sektörlerde verimliliği artırmak, genel olarak daha akıllı operasyonlar, daha fazla kâr ve mutlu müşterilerle sonuçlanır. Büyük veri analitiği, işletmelerin maliyetleri düşürmesine ve üstün, müşteri odaklı ürün ve hizmetler yaratmasına yardımcı olur.

Veri analitiği, toplumumuzun işleyiş şeklini geliştiren içgörüler üretmeye yardımcı olur. Sağlık sektöründeki büyük veri analitiği, bireysel hasta kayıtlarının izlenmesi ve analiz edilmesinin yanı sıra sonuçların küresel düzeyde izlenmesi için de gereklidir. Büyük veri, her ülkenin hükümetindeki sağlık bakanlıklarının, COVID-19 salgını sırasında aşıların nasıl ele alınacağına karar vermesine ve gelecekte salgın salgınlarını önlemeye yönelik stratejiler geliştirmesine yardımcı oldu.

Büyük Veri Analitiği Hizmetinin Avantajları ve Faydaları

Genel Verimliliği ve Performansı Artırın

Büyük veri analitiği hizmetinin çeşitli araçları operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırabilir. Büyük Veri teknolojileri, önemli miktarda kullanılabilir müşteri verisini derlemek için müşterilerle veya müşterilerle bağlantı kurar ve onların anlayışlı yorumlarını toplar. Müşterinin zevkleri, satın alma kalıpları ve diğer ilgili gizli bilgiler daha sonra analiz ve yorumlama yoluyla bu verilerden çıkarılabilir ve böylece işletmelerin özelleştirilmiş ürün ve hizmetler geliştirmesine olanak sağlanır. Büyük Veri Analitiği, en son pazar trendlerini tespit edip inceleyerek rakiplerinize karşı size avantaj sağlar. Bu hizmetler, tekrarlanan prosedürleri ve süreçleri otomatikleştirme yeteneğine sahip olup, süreçteki insan çalışanlarına önemli zaman kazandırmaktadır.

Sadık Tüketicileri Korurken Gelirinizi Artırın

Büyük ölçekli müşteri verilerinin toplanması ve analizi, büyük veri analitiği hizmetlerinin temel hedeflerinden biridir. Müşterilerin dijital ayak izleri, satın alma alışkanlıkları, tercihleri, talepleri ve çok daha fazlası hakkında çok şey gösterecek. Bu tüketici verilerinin yardımıyla, çeşitli müşteri kategorilerinin taleplerine özel olarak hitap eden ürün ve hizmetler oluşturmak mümkündür. Bir şirket ne kadar kişiselleştirilirse o kadar çok sayıda müşteri çekecektir. Müşteri sadakati kişiselleştirme ve yüksek kaliteli ürün ve hizmetlerle artırılır. En yüksek kalitede ürünleri hem adil hem de rekabetçi fiyatlarda sunmanın yanı sıra kişiselleştirilmiş özellikler veya indirimler sunarsanız, müşteriler size tekrar tekrar dönecektir.

Daha İyi İş Kararları Almayı Sağlayın

Büyük Veri Analitiği ve teknolojileri, yararlı şirket planlarına ve stratejilerine dönüştürülebilecek öngörülü veriler için devasa veri tabanlarını araştırma konusunda oldukça yeteneklidir. İnovasyon bu gerçekleşmelere bağlı olduğundan, büyük veri analitiği hizmetleri işletmeniz için oyunun kurallarını değiştirebilir. Elde ettiğiniz bilgiler, kurumsal stratejiyi ayarlamak, yeni ürün ve hizmetler yaratmak (belirli müşteri sorunlarını çözebilecek), müşteri hizmetlerini geliştirmek, çalışanların verimliliğini artırmak ve markaya ulaşmak için yeni yöntemler geliştirmek için uygulanabilir. Bunun dışında verilerden toplanan çeşitli eğilimler, modeller ve öngörüler, daha özel ve iş odaklı stratejiler oluşturmak için kullanılabilecek değerli bilgiler sağlayabilir.

Yerel Çevreye Artan Odaklanma

Bu özellikle mahallenin tüketicilerine hizmet veren küçük şirketler için önemlidir. Şirketiniz sınırlı bir ortamda faaliyet gösterse bile rakiplerinizi anlamak çok önemlidir. Yerel pazar büyük veri teknikleri kullanılarak taranabilir ve analiz edilebilir; bu daha sonra size satıcılar ve müşterilerle ilgili bölgesel eğilimleri görmenize olanak tanıyan bilgiler sağlayabilir. Uzmanlaşmış yerel pazarınızda son derece özelleştirilmiş ürünler ve hizmetler sunarak rekabet avantajı elde etmek için bu içgörülerden yararlanabilirsiniz.

Kolaylaştırılmış İş Operasyonları

Büyük veri analitiği hizmetlerinin kullanılması her türlü iş faaliyetini iyileştirebilir. Maliyet tasarrufu sağlamak, üretkenliği artırmak ve müşteri mutluluğunu artırmak için kurumsal prosedürlerin optimizasyonuna yardımcı olur. İK yönetimi ve işe alım gelişebilir. Kuruluşlar dolandırıcılık tespitini, risk yönetimini ve siber güvenlik planlamasını iyileştirerek mali kayıpları azaltabilir ve operasyonlarına yönelik olası tehlikelerden uzak durabilir. Fiziksel süreçlerin iyileştirilmesi, büyük veri analitiğinin en ilgi çekici ve verimli kullanımlarından biridir. Örneğin büyük veri ve veri bilimi, önemli sistem ve ekipmanlar için onarım maliyetlerini ve arıza sürelerini azaltmak amacıyla tahmine dayalı bakım programları oluşturmak için kullanılabilir.

Büyük Veri Analitiği Kullanım Örnekleri

Dolandırıcılık Tespiti

Büyük veri analitiği, firmaların dolandırıcılığı daha hızlı tespit etmesine yardımcı olabilir. İşletmeler, dolandırıcılık faaliyetlerine işaret edebilecek kalıpları veya anormallikleri tespit etmek için büyük veri analitiği yoluyla müşteri işlemleri ve faaliyetlerine ilişkin büyük miktarda veri toplayabilir ve analiz edebilir. Dolandırıcılık tespiti için büyük veri analitiğini kullanmak isteyen işletmeler için büyük miktarda veriyi toplayabilen, depolayabilen ve analiz edebilen güçlü bir veri yönetim sistemi gereklidir. Olası dolandırıcılık durumlarını ortaya çıkarmak için ayrıca makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı modelleme gibi ileri analitik tekniklerini kullanarak verileri incelemeleri gerekiyor.

Otomatik Tedarik Zinciri Optimizasyonu

İyi optimize edilmiş bir tedarik zinciri, etkili ve kesintisiz bir mal ve hizmet akışını garanti eder. Büyük tedarik zinciri istatistiklerini toplayan, değerlendiren ve bunlar üzerinde harekete geçen büyük veri analitiği, bu süreçte çok önemli bir rol oynuyor. İşletmeler, verileri analiz ederek tedarik zincirlerinde iyileştirme gerektiren nakliye, envanter yönetimi ve sipariş işleme alanlarını belirleyebilir. Büyük veri analitiği, firmalara teslimat gecikmelerinin temel nedenlerini bulmada ve verimliliği artırmak için alternatif yollar önermede yardımcı olabilir. Büyük veri analitiği, kuruluşlara talep tahmini ve tedarik zinciri optimizasyonunda da yardımcı olabilir. İşletmeler, talep eğilimleri, tüketici davranışları ve pazar koşullarına ilişkin önceki verileri analiz ederek gelecekteki talebi tahmin edebilir.

Ağ Güvenliği İzleme

Ağ güvenliğini sağlamanın en önemli yönlerinden biri hassas verileri korumak ve siber saldırıları önlemektir. Büyük veri analitiği, ağ faaliyetleriyle ilgili büyük miktarda veriyi değerlendirerek ve potansiyel güvenlik risklerini gerçek zamanlı olarak tespit ederek, işletmelerin ağlarını daha iyi korumalarına yardımcı olabilir. En son algoritmalar ve makine öğrenimi yaklaşımları günlük verilerindeki, ağ trafiğindeki ve kullanıcı davranışındaki eğilimleri toplayıp analiz edebildiği ve tespit edebildiği için işletmeler sorunları tespit edebilir. Bu, işletmelerin siber saldırılardan ciddi zararlar vermeden önce kaçınmasını mümkün kılar. İşletmeler, güvenlik duruşlarını geliştirmek için veriye dayalı içgörülerden yararlanarak değerli varlıklarının güvenliğini koruyabilir ve bilgisayar korsanlığını önleyebilir.

Sağlık Teşhis ve Tedavi Planlaması

Sağlık hizmetlerinde teşhis ve tedavi planlaması, büyük veri analitiği ile dönüşüme uğradı. Sağlık uzmanları, hasta verilerini değerlendirerek ve hasta sonuçlarını iyileştirerek kişiselleştirilmiş tedavi planları ve otomatik teşhis sistemleri oluşturabilir. Giyilebilir teknoloji kullanılarak gerçek zamanlı hasta sağlığı da takip edilebiliyor. Sağlık hizmetleri prosedürleri, klinik karar destek sistemleri, elektronik sağlık kayıtları ve makine öğrenimi algoritmaları gibi teknolojilerin entegre edilmesiyle otomatikleştirilebilir ve kolaylaştırılabilir. Büyük veri analitiği aynı zamanda sağlık uygulayıcılarına hasta bakımını iyileştirmede ve kötü değerlendirmeler veya tedavilerle bağlantılı masrafları azaltmada da yardımcı olabilir. Hasta verilerindeki kalıpları ve eğilimleri bulmak için veri analitiğini kullanarak her hastanın özel ihtiyaçlarını karşılayan kişiselleştirilmiş tedavi programları oluşturabilirler. Bu, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve hastaneye pahalı yeniden yatış olasılığını azaltabilir.

Kapanıyor

Blogdan da çıkarabileceğimiz gibi veriler, dünya çapındaki herhangi bir kuruluş için en önemli varlıklardan biridir. Hızı, çeşitliliği ve karmaşıklığı ile tanımlanan muazzam miktarda veri nedeniyle modern teknolojiler ve yaklaşımlar gereklidir. Makine öğrenimi, yapay zeka ve veri analitiği, veriye dayalı bu ortamı yönetmek için temel kaynaklar haline geldi. Veri çıkarmanın avantajları oldukça büyüktür. Veriye dayalı içgörüler, müşteri memnuniyeti ve sadakatinin yanı sıra verimlilik ve performansı da artırarak firmaların stratejik yaklaşımlarını dönüştürür. Dahası, veri analitiğinin hükümet, sağlık hizmetleri ve diğer çeşitli sektörlerdeki kararlar üzerindeki etkisi kurumsal sınırların ötesine geçiyor.

Büyük Veri analitiği, çeşitli alanlardaki yeteneklerini gösterir. Dolandırıcılık eğilimlerinin hızlı bir şekilde tespit edilmesinden tedarik zincirlerinin düzenlenmesine, ağ güvenliğinin artırılmasına ve sağlık hizmetlerinin dönüştürülmesine kadar her şey üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Devasa veri kümeleri işlenebilir ve eyleme geçirilebilir bilgiler oluşturmak için kullanılabilir; bu da oyunu değiştirir ve işletmelerin ve sektörlerin daha iyi kararlar almasına, daha verimli çalışmasına ve sonuçta başarılı olmasına olanak tanır. Büyük Veri Analitiği, modern toplum için stratejik bir varlıktır ve veriye dayalı inovasyon ve problem çözmede yeni bir çağ getirir. Bu sadece bir araç değil.

Devamını Okuyun: Şirketlerin %86'sı Müşteri Deneyimini Artırmak İçin Büyük Veri Analitiği Şirketlerine Yönleniyor

SSS

S1 Büyük veri analitiğinin 4 farklı türü nedir?

Cevap:

Teşhis Analitiği

Verileri ve içeriği incelemek için kullanabileceğiniz en karmaşık büyük veri analitiği türlerinden biri teşhis analitiğidir. “Neden oldu?” sorusuna cevap verebilirsiniz. topladığınız bilgileri kullanarak bu tür analizlerle. Bu nedenle, çalıştığınız firma, müşterileri, personeli, malları ve daha fazlasıyla ilgili belirli davranış ve olayların nedenlerini verileri inceleyerek anlayabilirsiniz.

Tanımlayıcı Analitik

İşletmelerin mevcut eğilimleri ve operasyonel performansı izlemek için kullandığı en popüler analiz türlerinden biri tanımlayıcı analizlerdir. Temel matematiksel işlemler yoluyla numuneler ve ölçümler hakkında açıklamalar sağlayan ham veri analizinin ilk aşamalarından biridir. Tanımlayıcı analitikle keşfettiğiniz eğilimlerin nedenleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için diğer analiz türleri kullanılabilir.

Kuralcı Analitik

Kuralcı analitik, tanımlayıcı ve tahmine dayalı analizlerden elde edilen bulgulara dayanarak şirket prosedürlerini iyileştirmeye yönelik fikirler bulmak için çok sayıda simülasyon ve metodoloji kullanır. Veri öngörülerine dayanarak şirketin bir sonraki en iyi hamlesi için önerilerde bulunur.

Tahmine Dayalı Analitik

Adından da anlaşılacağı gibi, bu tür veri analitiğinin odak noktası, veri içgörülerine dayalı olarak potansiyel sonuçlar hakkında tahminler oluşturmaktır. En iyi sonuçları elde etmek için makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme de dahil olmak üzere çeşitli gelişmiş tahmin teknikleri ve modelleri kullanır.

S2 Büyük veri örnekleri nelerdir?

Yanıt: Büyük veriler, müşteri veritabanları, işlem işleme sistemleri, belgeler, e-postalar, tıbbi kayıtlar, internetteki tıklama akışı günlükleri, mobil uygulamalar ve sosyal ağlar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan elde edilir.Aynı zamanda ağ ve sunucu günlük dosyaları gibi makineler tarafından üretilen verilerin yanı sıra endüstriyel makineler, nesnelerin interneti cihazları ve üretim makineleri üzerindeki sensörlerden gelen verileri de içerir. Büyük veri ortamları sıklıkla iç sistemlerden gelen verilere ek olarak tüketicilere, finansal piyasalara, hava ve trafik koşullarına, coğrafi bilgilere, bilimsel araştırmalara ve daha fazlasına ilişkin dış verileri içerir. Büyük veri uygulamaları; görüntüler, videolar ve ses dosyaları da dahil olmak üzere sürekli olarak işlenen ve toplanan akış verilerini sıklıkla kullanır.

S3 Büyük veriler nasıl depolanır ve işlenir?

Cevap: Büyük verileri depolamak için sıklıkla veri gölü kullanılır.Veri gölleri çeşitli veri türlerini işleyebilir ve genellikle Hadoop kümelerini, bulut nesne depolama hizmetlerini, NoSQL veritabanlarını veya diğer büyük veri platformlarını temel alırken, veri ambarları sıklıkla ilişkisel veritabanları üzerine kurulur ve yalnızca yapılandırılmış verileri tutar. Merkezi bir veri gölü, birçok sistemi dağıtılmış bir tasarımda birleştiren birçok büyük veri ortamında, ilişkisel veritabanları veya veri ambarı gibi diğer platformlarla birleştirilebilir. Belirli analitik ihtiyaçları için, büyük veri sistemlerindeki veriler işlenmemiş durumda bırakılabilir ve ardından filtrelenip yapılandırılabilir. Diğer durumlarda, düzenli olarak yürütülen uygulamalara hazır hale getirmek için veri hazırlama ve madencilik yazılımı kullanılarak önceden işlenir.