Büyük Veri Analitiği – Nedir, neden önemlidir ve iş hayatında nasıl uygulanır?

Günümüzün dijital çağında başarılı olmak zordur. İş liderleri kendi pazarlarının – endüstrinin, müşterilerinin ihtiyaçlarının ve sürekli değişen pazar aksaklıkları ve faydalarının – son derece farkında olmalıdır. Bu olayların zirvesinde kalmanın tek yolu , büyük veri analitiğinin dahil edilmesidir .

Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Akıllı Otomasyon gibi gelişen teknolojilerin giderek daha fazla benimsenmesiyle birlikte, endüstrilerdeki işletmeler birden fazla büyük veri analizi uygulamasını denemeye başladı.

NewVantage Partners tarafından 2021 sonlarında gerçekleştirilen bir ankette , BT ve işletme yöneticilerinin %91,7'sinin büyük veri ve yapay zeka yatırımlarını büyüttüklerini söylediği, %92,1'inin ise bu teknolojilerden muazzam iş sonuçları elde ettiğini bildirdiği bulundu. . Şimdi, bu istatistiklerin bir parçası olmak için en iyi büyük veri analitiği tekniklerini uygulamak esastır.

Bu yazıda, işletmenizde büyük veri analitiği teknolojilerine başlamanın temellerini inceleyeceğiz. Ancak bundan önce, büyük veri analitiğinin ne olduğunu ve işiniz için neden önemli olduğunu da inceleyeceğiz.

Büyük veri analitiği nedir?

Büyük veri analitiği, veriye dayalı iş kararları vermek amacıyla büyük miktarda ham veri arasındaki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri bulma sürecidir. Akıllı cihazlar, web kullanımı ve müşteri etkileşimleri vb. gibi birden çok temas noktasından gelen sürekli veri akışıyla, büyük veri mühendisleri bilgileri kullanabilir ve önemli iş içgörülerine dönüştürebilir.

Büyük veri analitiği türleri

Büyük veri üç ana kategoriye ayrılabilir. Üç tür, yalnızca büyük verinin nasıl çalıştığını anlamak için değil, aynı zamanda teknolojinin işletmeye dahil edilmesine başlamak için de çok önemlidir. İşte bu üç tür büyük veri analitiği.

Yapılandırılmış veriler – Bu veri kümeleri, küme parametrelerine göre tanımlanmış boyutlarla düzenlenir. Bunlar, bir mimarinin verileri sıralamasını ve toplamasını kolaylaştıran somut sayılardır.

Yapılandırılmamış veriler – Tanıdık olmayan bir model veya yapıyla gelen tüm veriler yapılandırılmamış veri kümesi olarak sınıflandırılır. Yapı ve biçimde özgünlükten yoksun olduğu için bu veri türünü işlemek ve ardından analiz etmek zordur.

Yarı yapılandırılmış veriler – Bu veri türü, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri türlerinin bir karışımıdır. Herhangi bir özel depoda sınıflandırılmamış, ancak önemli etiketlerden veya veri kümesindeki öğeleri farklılaştıran bilgilerden oluşan biridir.

Büyük verinin temel unsurları

Teknoloji, aşağıdakiler arasında değişen çok sayıda işlev ve bileşen etrafında döner:

Büyük veri mimarisi – Geleneksel veri ambarı, yapılandırılmış verileri depolamak için büyük veri mimarisine dahil edilir. Ayrıca işletmeler, yerel biçimlerde birden çok veri kümesini depolayan ve genellikle Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanları gibi büyük veri analitiği teknolojileri üzerine kurulu veri göllerini kullanır.

Büyük veri analitiği – Büyük veri mimarileri genellikle raporlamadan anormallikleri bulma gibi gelişmiş analitiklere kadar değişebilen analitik uygulamaları için kullanıma sunulur. Özellikle makine öğrenimi, iş grafiğini belirleyen kalıpları bulmak için büyük verilerin varlığından yararlanıyor.

Büyük veri entegrasyonu – Veri keşfi, temizleme ve doğrulama gibi analiz aşamalarına yönelik bilgileri hazırlamak için büyük verilerde çeşitli entegrasyon teknikleri benimsenmiştir. Bir büyük veri projesinin başarısını tanımlamak söz konusu olduğunda bu unsur çok önemlidir.

[ Ayrıca Okuyun : Veri entegrasyonu nedir ve işiniz için neden önemlidir? ]

Büyük veri yönetişimi – Veri toplamanın tutarlı olmasını ve veri standartları ve gizlilik düzenlemeleriyle uyumlu olmasını sağlamak için verimli bir veri yönetimine ihtiyaç vardır. Bunu başarmak için, büyük veri entegrasyonunun her bir adımında veri kalitesi yönetimi uygulamaları dahil edilir.

Büyük verinin ne olduğuna ilişkin temel bilgileri belirlediğimize göre, şimdi büyük veri analitiğinin işletmeniz için önemine bir göz atalım.

Büyük veri analitiğinin avantajları

Büyük veri analitiğinin önemi hem yerleşik firmalar hem de yeni başlayanlar için geçerlidir. İlki için devasa miktarda veri setini anlamlandırmaya yardımcı olurken, ikincisi için çevikliği ve hızlı veri merkezli kararlar alma yeteneğini teşvik etmeye yardımcı olur.

Müşterileri anlamak

Büyük veri analitiği uygulamaları, işletmelere müşterilerinin eksiksiz bir resmini sunmaya yardımcı olur. Onları harekete geçiren nedir, ne tür ürünleri ne zaman satın alırlar, işletmelerle nasıl etkileşime girerler ve neden belirli bir şirketi/ürünleri diğerlerine tercih ederler.

Doğru büyük veri analizi teknikleri seti aracılığıyla işletmeler, dahili verilerden, sosyal medyadan, kamuya açık verilerden ve tarayıcı günlüklerinden veri toplayabilir - bu, müşterilerin beklentilerine içeriden bir bakış açısı sağlayan bir kombinasyon.

Trendleri bulma

Kalıpları ve davranışları belirlemek ve izlemek, büyük veri analitiğinin bir başka faydalarıdır. İşletmelere büyümelerinin nereye gittiğini, ürünlerine yönelik talebin ne olduğunu ve zaman içinde nasıl değiştiğini anlatır. Teknoloji, trendlerle ilgili tahminlerden “içgüdü”yü ortadan kaldırıyor.

Büyük veri araçları, sosyal medya ve geleneksel medya setlerinden, müşteri davranış kalıplarından gelen eğilimleri harmanlamak için tasarlanmıştır. Buna karşılık, işletmelere hem hedefli reklamlar hem de müşteriyi elde tutma açısından proaktif bir düzeyde enerjilerini nereye odaklamaları gerektiği konusunda bilgi verir.

rekabeti izleme

Geleneksel olarak, rekabet hareketlerini anlamak, iş haberlerini okumak, süreçler hakkında bilgi edinmek için müşteri gibi davranmak vb. faaliyetlerle sınırlıydı. Ancak bugün, masadan kalkmadan bile rekabet hakkında ihtiyacınız olan her bilgiyi elde ediyorsunuz.

Google Trendler bir markanın popülaritesini gösterebilir, sosyal medya insanların ürün hakkında ne düşündüklerini söyleyebilir ve derecelendirme ve inceleme web siteleri markanın nerede geride kaldığını gösterebilir. Bütün bunlar basit büyük veri analitiği teknikleri ile sağlanır.

Daha iyi operasyonlar

Büyük veri teknolojisi, iş süreçlerini ve operasyonlarını optimize etmek için talep görüyor. Üretim hattı, müşteri sipariş sistemleri vb. gibi veri ağırlıklı tüm iş operasyonlarına dahil edilerek, teknoloji, verimlilikleri tanımlamak, anormallikleri bulmak ve sürecin ne zaman iyileştirilmesi gerektiğini vurgulamak için kullanılıyor.

Büyük veri analitiğinin bu faydaları perakende , tedarik zinciri , telekom , sağlık ve diğer benzer endüstriler gibi sektörlerde yoğun olarak kullanılmaktadır .

İş modellerini değiştirmek

Büyük veri analitiği uygulamaları, şirketler tarafından yeni ürün ve iş kolları ortaya çıkarken mevcut ürünlerini güncellemek için kullanılmıştır. İşletmeler, ellerinde çok sayıda piyasa verisi ile müşterilerinin ne aradığını ve hangi işletmelerin ihtiyaçlarını karşıladığını tanımlayabilir. Bu bilgiler de yeni ürünleri ve iş modellerini tanımlamak için kullanılıyor.

Ele aldığımız büyük veri analitiğinin avantajları, şirketlerin büyük verileri nasıl kullandığına dair yüzeysel açıklamalardır. Teknolojinin küresel başlangıç ​​ve yerleşik iş ekosisteminde kullanılmasının başka yolları da var. Ancak, alanda yeni olan bir işletme için, bu faydaların ancak büyük veri analitiğini işletmenize doğru şekilde entegre ettiğinizde gerçekleşebileceğini anlamak önemlidir.

İşletmenizde büyük veri analitiğine nasıl başlayabilirsiniz?

Büyük veri teknolojisinin vaat ettiği birçok avantajı elde etmenin önemli bir parçası, onun iş modelinize nasıl dahil edileceğini bilmektir.

Appinventiv'de, büyük veri projesi oluşturmak için yardım isteyen bir müşteri bize geldiğinde bu sürecin gerçekleştiğini gördük.

Büyük veri projeleri, bir işletme yöneticisi büyük veri avantajlarından mahrum kaldıklarına ikna olduğunda ortaya çıkar. Bu inanç, CMO ve CIO ekiplerinin, takip edilmesi gereken içgörüleri belirledikleri ve kapsamlarını oluşturdukları ve etraflarında analitik mimarisi oluşturduğu yerde birlikte çalışmasına yol açar. Daha sonra işletme, CIO ekibinin ham verileri yakaladıkları ve bunları yapılandırılmış bilgilere dönüştürdükleri karmaşık bir sistem tasarladığı küçük bir BT projesini başlatır.

Şimdi, analitik uzmanları, ilk etapta büyük veri modelinin oluşturulduğu verileri kullanmaya başladıklarında, sistemdeki sorunları fark etmeye başlıyorlar ve yineleme döngüsü başlıyor.

Veri analitiği hizmetleri yolculuğumuzda bu duruma defalarca tanık olduk .

Örneğin , ABD'de lider bir telekom şirketi için bir veri analizi platformu oluşturduğumuzda , ilk adımımız Spark ve Hadoop gibi Apache teknolojilerini kullanarak verilerini bulutta depolamak ve analiz etmek oldu. Veri içgörülerini erişilebilir kılmak için etkileşimli panolar aracılığıyla farklı BI çözümlerini devreye aldık. Sonuçlar?

Çabalarımız, müşteri tüketim verilerinin %100 işlenmesine ve veri kalitesi ve erişilebilirliğinde %85 artışa yol açtı.

İş dünyasında büyük veri analitiğine başlamaya geri dönersek, müşterilerimize tavsiye ettiğimiz şey öncelikle çok küçükten başlamaktır. Müşterilerinin görüntüledikleri ve sayfadan ayrıldığı ürünleri tanımlamak kadar küçük olabilir - bu, takip e-postası veya anında iletme bildirimi göndermek için kullanılabilecek bir bilgidir.

İkinci olarak, verileri yakalamak ve analiz etmek için bir süreç oluşturmak yerine verileri tek seferlik bir modelde yakalamanızı öneririz. Testi gerçekleştirmek için gereken belirli verileri yakalamakla başlarsanız, veri hacmini yönetmeyi kolay bulacaksınız. Bu aşamada bir analiz mühendisini dahil ediyoruz. Belirli bir büyük veri modeli için hangi verilere ihtiyaç duyduklarını ve hangilerinin göz ardı edilmesi gerektiğini vurgulayabilirler.

Bu iki aşamada uzmanlaştıktan sonra, iş dünyasında büyük verilerin çok daha geniş bir şekilde benimsenmesi aşamasına geçebilirsiniz. Bu küçük, hedefli adımlarla büyük veriyi birleştirmek, gidilecek en ucuz ve en hızlı yol olabilir. Büyük veriye yapılan büyük bir yatırımın faydalı olup olmayacağı veya uzun vadede nasıl geri döneceği işletmelere netlik kazandıracaktır. Büyük verinin neden önemli olduğu tartışılmaz, ancak başkalarına fayda sağlayan bir şey size aynı şekilde fayda sağlamayabilir. Bu küçük ölçekli prototipleri çalıştırarak, işinizde büyük verilere ihtiyaç olup olmadığına karar verebileceksiniz.

Üçüncüsü, büyük verinin dahil edilmesiyle ilgili zorlukları bilmek önemlidir. Bunların ne olduğunu önceden bilmek, projenin büyüklüğüne göre hesaplanmış kararlar alınmasına yardımcı olacaktır. İşte bu zorluklardan bazıları -

• Veri yönetimi – iş büyüdükçe toplanması gereken verilerin boyutu da büyür.
• Veri kalitesini korumak – işletmeler zamanlarının çoğunu verileri temizlemek ve içgörüleri hazır hale getirmek için harcarlar.
• Verileri güvende tutma – gizlilik endişeleri, özellikle içerdikleri büyük miktarda iş verisi nedeniyle, büyük verilerin kaçınılmaz bir parçasıdır. Bu, sıkı uyumluluk kontrollerinin devreye girdiği yerdir.

Bu, iş dünyasına büyük veri dahil etmenin en güvenli yaklaşımını vurgularken, büyük veri analitiğinin nasıl çalıştığını bilmek de aynı derecede önemlidir. Size nasıl başlayacağınıza dair bir çerçeve verecektir. Makaleyi bitirirken bundan sonra buna bakalım.

Büyük veri analitiği nasıl çalışır?

Büyük veri analitiği, büyük ölçüde işletmeler tarafından sonuç olarak bilinçli veriler elde etmek için kullanılan dört aşamalı bir süreçtir. İşte o aşamalar:

Veri toplama – Burada veriler (yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış) birden çok kaynaktan toplanır ve BI araçlarının bunları analiz edebileceği veri ambarlarında depolanır. Genellikle, çok çeşitli yapılandırılmamış verilere kendi bireysel meta verileri atanır ve veri göllerinde depolanır.

Veri işleme – Veriler toplanıp depolandıktan sonra, sorgularda sonuç almak için işlenir. Bunu başarmak için iki işleme seçeneği mevcuttur - büyük veri kümelerinin zaman içinde incelendiği toplu işleme ve küçük veri kümelerinin işlendiği akış işleme.

Verilerin temizlenmesi – Verilerin boyutu ne olursa olsun, veri kalitesini iyileştirmek ve daha iyi sonuçlar elde etmek için temizleme gerektirir. Bu aşamada, veriler aynı bağlamda formatlanır ve alakasız, mükerrer tüm veriler sistemden çıkarılır.

Veri analizi – Bu, toplanan verilerin içgörülere dönüştürüldüğü aşamadır. En popüler veri analizi yöntemlerinden bazıları şunlardır: veri madenciliği , tahmine dayalı analitik ve derin öğrenme.

Kapatıyorum!

İşte büyük veri analitiğine başlarken bilmeniz gereken her şey. Entegrasyon yaklaşımı değişebilse de, nihai sonuç aynı olmalıdır – büyük veri, iş sorunlarını çözmeli ve onları karmaşık hale getirmemelidir.

İşletmenize büyük veri teknolojisi eklemek istiyorsanız ve başlamak için destek arıyorsanız, veri analizi ekibimizle iletişime geçin . Büyük verinin en faydalı olabileceği alanları belirlemek ve dahil edilmesi üzerinde çalışmak için sizi oturtacağız.