Büyük Veri Analitiği: Neden önemli?

Büyük hacimli veriler, keşfedilmemiş kalıpları, korelasyonları ve diğer içgörüleri bulmak için büyük veri analitiği kullanılarak analiz edilir. Günümüz teknolojisi ile verilerinizi hızlı bir şekilde analiz edebilir ve içgörüler elde edebilirsiniz, oysa bu süreç daha geleneksel iş zekası araçlarıyla daha uzun sürer ve daha az etkili olur.

Bir şirketin en önemli kaynağı verileridir. Veri her zaman uyanıktır. Tüm web sitelerinden, telefonlardan, sensörlerden ve diğer cihazlardan her saniye çok büyük miktarda veri üretiliyor. Veriler yararlı olsun ya da olmasın, genellikle onları daha sonra kullanmak üzere saklarız. İstatistiklere bakarsak, her gün 2,5 kentilyon bayttan fazla veri üretiyoruz. Bu durumda birçok büyük veri sorunu olmasına rağmen, işletmeler başarının verilerden nasıl içgörü elde edileceğini anlamaktan geldiğini keşfettiler.

Büyük veri analitiğinin gelişimi ve tarihçesi

Büyük veri fikri bir süredir ortalıkta dolaşıyordu ve artık çoğu şirket, operasyonlarına giren tüm verileri (belki gerçek zamanlı olarak) yakalayarak, analitiği kullanarak bu verilerden önemli bir değer elde edebileceklerini fark etti. Yapay zeka gibi gelişmiş yöntemleri benimserken bu özellikle doğrudur. Ancak 1950'lerde bile, "büyük veri" terimi icat edilmeden çok önce, şirketler kalıpları ve içgörüleri bulmak için temel analitiği (temelde bir elektronik tablodaki sayıları manuel olarak gözden geçirmek) kullanıyorlardı.

Hız ve verimlilik, büyük veri analitiğinin ana avantajlarından ikisidir. İşletmeler, sadece birkaç yıl öncesine kadar veri topluyor, analizler yürütüyor ve gelecekteki kararları şekillendirmek için kullanılabilecek bilgileri ortaya çıkarıyordu. Şirketler artık gerçek zamanlı olarak veri toplayabilir ve büyük verileri analiz ederek daha hızlı ve daha mükemmel bilgiyle seçimler yapabilir. Kuruluşlar, çevikliklerini korurken daha hızlı faaliyet göstererek daha önce sahip olmadıkları bir rekabet avantajı elde ederler.

Büyük veri analitiği: Neden önemlidir?

Kuruluşlar, yeni fırsatlar bulmak için verilerini kullanabilir ve büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu, daha akıllı şirket kararları, daha etkili operasyonlar, daha fazla karlılık ve daha mutlu müşterilerle sonuçlanır. Büyük verileri gelişmiş analitikle birleştiren işletmeler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde fayda sağlar:

1. Düşük maliyetler: Büyük miktarda veriyi tutmanın maliyeti söz konusu olduğunda, bulut tabanlı analitik gibi büyük veri teknolojileri bu maliyeti önemli ölçüde azaltabilir (örneğin, bir veri gölü). Ek olarak, büyük veri analitiği, işletmelerin daha etkin bir şekilde faaliyet göstermenin yollarını bulmasına yardımcı olur.
2. Daha hızlı ve daha iyi karar verme : İşletmeler, bellek içi analitiğin hızı ve IoT'den veri akışı gibi yeni veri kaynaklarını inceleme kapasitesi sayesinde bilgileri hızla değerlendirebilir ve hızlı, eğitimli kararlar alabilir.
3. Taze mal ve hizmetlerin yaratılması ve tanıtılması . İşletmeler, taleplerini ve memnuniyet düzeylerini belirlemek için analitiği kullanarak müşterilere istediklerini, istedikleri zaman verebilirler. Büyük veri analitiği, daha fazla işletmeye müşterilerinin değişen ihtiyaçlarını karşılayan son teknoloji yeni ürünler yaratma şansı veriyor.

Büyük Veri ve Akıllı Analitik Nasıl Çalışır?

Anahtar Teknolojiler

Büyük veri analitiği, çeşitli teknolojileri kapsar. Büyük veriler, elbette, gelişmiş analitikten yararlanabilir, ancak pratikte, verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarmak için çeşitli teknolojiler bir araya gelir. Önemli rakamlar aşağıda listelenmiştir:

Bulut bilişim

Aboneliğe dayalı bir teslim modeli olan bulut bilgi işlem, başarılı büyük veri analitiği için gerekli olan ölçeklenebilirliği, hızlı teslimi ve BT verimliliklerini sunar. BT gereksinimlerini değişen iş hedefleriyle bütünleştirmenin önündeki birçok pratik ve bütçesel engeli ortadan kaldırdığı için, her büyüklükteki kuruluş bunu ilgi çekici bulmaktadır.

Veri yönetimi

Başarılı bir şekilde değerlendirilmeden önce, verilerin yüksek kalitede olması ve iyi yönetilmesi gerekir. Veriler bir kuruluşa sürekli olarak girip çıktığı için, veri kalitesi için standartlar oluşturmak ve sürdürmek için tekrarlanabilir prosedürlere sahip olmak çok önemlidir. Veriler güvenilir olduğunda, firmalar tüm şirketi bir araya getirmek için bir ana veri yönetimi programı oluşturmalıdır.

Veri madenciliği

Bu tür bir teknolojinin, büyük veri uzmanlarına verilerin ortasındaki kalıpları keşfetmede yardımcı olduğu bilinmektedir. Bu bilgiler, özellikle karmaşık iş sorularını ve sorularını yanıtlarken daha fazla analitik için de kullanılır. Veri Madenciliği yazılımı ayrıca verilerin kaotik ve tekrarlanan gürültüsü arasında geçiş yapmaya, ilgili olanı vurgulamaya ve sonuçları değerlendirmek için aynı bilgileri kullanmaya yardımcı olur. Ayrıca bilinçli bir karar verme hızını da hızlandırırlar.

Veri depolama

Bu teknolojiye Veri Gölü ve Veri Ambarı dahildir. İş kullanıcılarının ve veri bilimcilerin verilere gerektiği gibi erişmesi ve kullanması için, çok büyük miktarlarda hem organize hem de yapılandırılmamış verileri depolayabilmek önemlidir. Bir veri gölü, büyük miktarda işlenmemiş ham veriyi orijinal biçiminde hızla emer. Sosyal medyadan ses, ses akışı ve görüntü içeriği gibi yapılandırılmamış büyük verileri arşivlemek için mükemmeldir. Merkezi bir veritabanında, bir veri ambarı çok sayıda yapılandırılmış veriyi tutar. Çok sayıda işletme, tamamlayıcı depolama tekniklerinin her ikisini de kullanır.

Bellek Analitiğinde

Verilerinizi sabit sürücünüz yerine sistem belleğinde inceleyerek elde ettiğiniz içgörülere göre hızla harekete geçebilirsiniz. Bu teknoloji, kuruluşların çevik kalmasını ve daha iyi iş kararları almasını kolaylaştırır. Ayrıca yinelemeli ve etkileşimli analitik senaryoları çalıştırmalarına olanak tanır. Bu teknoloji, yeni senaryoları test etmek ve modeller oluşturmak için veri hazırlama ve analitik işleme gecikmelerini ortadan kaldırabilir.

Makine öğrenme

Artık daha büyük, daha karmaşık verileri analiz edebilen ve çok büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru yanıtlar sağlayabilen modelleri hızla ve otomatik olarak oluşturmak mümkün. Makine öğrenimi, bir makineye nasıl öğreneceğini öğreten yapay zekanın özel bir alt kümesidir. Ek olarak, doğru modeller oluşturarak, bir şirketin kazançlı olasılıkları tespit etme veya tanımlanamayan tehditleri önleme şansı daha yüksektir.

Devamını okuyun: Büyük Veri Analitiği Dış Kaynak Kullanımı: Analitik ile İş Kararlarınızı İyileştirin

Tahmine Dayalı Analiz

Veriler, istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenimi tekniklerinin tümü, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olayların olasılığını hesaplamak için tahmine dayalı analitik teknolojisi tarafından kullanılır. Her şey gelecekte ne olacağına dair en büyük tahminde bulunmaya bağlıdır, böylece şirketler mümkün olan en iyi iş kararını verdikleri konusunda daha emin hissedebilirler. Tahmine dayalı analitik, dolandırıcılık tespiti, risk, operasyonlar ve pazarlama alanlarında sıklıkla kullanılır.

Çözüm

Şirketler, veriye dayalı ekonomimizde verilerden ticari değer elde etmeye şimdiden başladılar. Nesnelerin İnterneti'nin kullanıma sunulmasıyla birlikte, daha iyi analitik ve genişletilmiş bağlantı, işletmelerin devasa veri tabanlı fırsatlardan yararlanmalarına olanak sağladı. Büyük veri çözümleri, işletmelerin durumsal farkındalığı artırmasına, daha akıllıca kararlar almasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olur.

Eylem çağrısı !