Verileştirme – Büyük Veri Çağı

Yayınlanan: 2024-05-14
İçindekiler gösterisi
Verileştirme Nedir?
Verileştirmenin Sürücüleri
Veri Yakalama ve Depolamada Teknolojik Gelişmeler
IoT ve Sensör Teknolojisinin Yükselişi
Sosyal Medyanın Yaygınlaşması ve Dijital İletişim
Sürücüleri Bağlama
Gerçek Dünyada Verileştirme Uygulamaları
Sosyal Medyanın Verileştirilmesi:
Kişisel Yaşamların Verileştirilmesi:
İş Süreçlerinin Verileştirilmesi:
Verinin Gücünden Yararlanma
Veri Yönetimi İçin En İyi Uygulamalar
Veri Faydasını En Üst Düzeye Çıkarmaya Yönelik Stratejiler
Veriye Dayalı Bir Kültür Oluşturmak
Özetle
Sıkça Sorulan Sorular
Verileştirme örneği nedir?
Dijitalleştirme ve verileştirme arasındaki fark nedir?

Her şeyin veri etrafında döndüğü bir çağda yaşıyoruz. Modern teknoloji ve onun katkıları, etrafımızdaki her şeyin ölçülebilir veriler olarak izlenmesini, kaydedilmesini ve analiz edilmesini mümkün kılmıştır. Bu aynı zamanda işletmelerin kendi çıkarları için kullanabileceği yepyeni bir olasılıklar dünyasının yolunu da açıyor. Verileştirme, günümüzde tüm iş ortamını değiştiren veri odaklı, müşteri odaklı iş zekası uygulamalarına eklenen en yeni isimdir. Verileştirme teknolojisinin halihazırda Büyük Veri veya Oyunlaştırma gibi başka bir moda kelime haline geldiği için okuyucularımıza açıklıyoruz.

Verileştirme

Verileştirme Nedir?

Başlangıç ​​olarak Verileştirme için böyle bir resmi tanım yoktur. Bu basitçe yaşamın birçok fiziksel yönünü bilgisayarlı verilere dönüştürme süreci anlamına gelir. Çok fazla karanlık veri içeren bir fiziksel aktiviteyi düşünün. Karanlık veri, içinde pek çok değerli bilgi bulunan ancak bizim göremediğimiz veriler anlamına gelir. Teknolojinin sınırlamaları nedeniyle şimdiye kadar karanlık veriler göz ardı ediliyordu ve bunları kullanılabilir verilere dönüştürmek zorlu bir işti. Ancak günümüzde veri bilimi ve analitik akışındaki gelişmelerle birlikte IoT gibi yeni teknolojiler, karanlık faaliyetlerimize ışık tutmanın ve bunları yararlı verilere dönüştürmenin birçok yeni yolunu mümkün kıldı.

ÖrneğinFitbit, yürüdüğümüz adım sayısı, uyuduğumuz uyku vb. gibi fiziksel verilerimizi yakalar ve ardından bunları yaktığımız kaloriler ve çok daha fazlası gibi kullanılabilir verilere dönüştürür.Kısacası, yararlı bilgiler elde etmek için fiziksel aktivitelerimizi veri haline getirir.

Verileştirme, fiziksel nesnelerle ilişkili bilgiyi, onları ilişkili verilerden ayırarak serbest bırakmak için dijital teknolojilerin kullanılmasıdır.

Rutin yaşamımızı düşünün, telefonda konuşurken, sosyal medyada etkileşimde bulunurken (paylaşırken, tweet atarken, gönderi yazarken veya yorum yaparken), kredi kartımızı kullanarak çevrimiçi alışveriş yaparken ve hatta güvenlik kamerasından geçerken birçok veri üretiyoruz. Yarattığımız veri miktarının davranış kalıplarımız veya kişiliğimiz hakkında bu kadar çok bilgiye sahip olduğunu hiç düşünmemiştik. Günümüzde veri bilimcileri ve madenciler bu tür verileri bir dizi yeni fırsat yaratacak şekilde izlemeye ve takip etmeye başladılar.

Uygun bir incelemenin ardından bu değerli bilgileri, pazar paylarını, ürün kârlılığını ve marka bilinirliğini her zaman artırmaya çalışan şirket yöneticilerine aktarırlar. Başka bir deyişle Verileştirme teknolojisi, mevcut bir işletmenin 'veri destekli işletmeye' dönüştürülmesi süreci olarak tanımlanabilir. Benzer şekilde, sosyal medya pazarlamacıları da, bir ürün veya marka hakkındaki duygularını anlamalarına yardımcı olan beğeni ve beğenmeme kalıplarını gözlemlemek için çeşitli ağ sitelerindeki müşteri profillerini sürekli olarak görüntülüyor ve inceliyorlar.

Sektör uzmanları, işletmeler için verilerle başlayan ve müşterilerinin müşterileriyle, onların davranışlarını ve ihtiyaçlarını daha zengin ve daha derin bir şekilde anlayarak etkileşime geçmelerine olanak tanıyan bir altyapı oluşturmanın gerekli olduğu görüşünde.

Verileştirmenin Sürücüleri

Veri Yakalama ve Depolamada Teknolojik Gelişmeler

Veri yakalama ve depolama yeteneğimizdeki hızlı büyüme, verileştirme teknolojisinin kritik bir itici gücü olmuştur. Daha güçlü mikroişlemciler ve daha büyük, daha uygun fiyatlı depolama çözümleri (SSD'ler ve bulut depolama gibi) gibi donanımdaki yenilikler, maliyeti önemli ölçüde azalttı ve veri depolama ve işleme verimliliğini artırdı. Ayrıca, veritabanı teknolojilerindeki ve veri işleme yazılımlarındaki gelişmeler, kuruluşların büyük miktardaki verileri her zamankinden daha etkili bir şekilde yönetmesine olanak tanıdı.

IoT ve Sensör Teknolojisinin Yükselişi

Nesnelerin İnterneti (IoT), gündelik nesneleri, dünyaya dair anlayışımızı geliştiren, veri üreten "şeylere" dönüştürdü. Sensörlerle donatılmış bu IoT cihazları, tarım uygulamalarını optimize etmekten şehir planlamasını iyileştirmeye ve ev güvenliğini artırmaya kadar çeşitli amaçlar için kullanılabilecek ortamlardan veri topluyor. Bu cihazların çoğalması, bilgileri gerçek zamanlı olarak toplama, analiz etme ve kullanma şeklimizin sınırlarını zorlayarak muazzam miktarda veri üretmeye devam ediyor.

Sosyal Medyanın Yaygınlaşması ve Dijital İletişim

Sosyal medya platformları ve dijital iletişim kanalları, veri yaratma artışına önemli katkılarda bulunuyor. Facebook, Twitter, Instagram ve WhatsApp gibi platformlardaki her metin, resim, video ve etkileşim, insan davranışına, toplumsal eğilimlere ve tüketici tercihlerine ilişkin içgörüler toplamak için analiz edilebilecek veri noktaları oluşturuyor. Bu veriler, müşteri deneyimlerini geliştirmek ve ürün, hizmet ve pazarlama stratejilerini hedef kitlelerinin gelişen ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlamak isteyen işletmeler için çok değerlidir.

Sürücüleri Bağlama

Bu etkenler hep birlikte, verilerin günlük yaşamın dokusuna derinlemesine entegre edildiği bir dünyaya katkıda bulunuyor. Veri yakalama ve depolamadaki sürekli teknolojik gelişmeler, genişleyen IoT cihazları ağı ve sosyal medyanın her yerde bulunmasıyla birleştiğinde, dünyamızın verileştirilmesini körüklüyor. Bu trend yalnızca içgörü ve yenilik için benzeri görülmemiş fırsatlar sunmakla kalmıyor, aynı zamanda gizlilik, güvenlik ve veri yönetimi açısından ilerledikçe ele alınması gereken yeni zorluklar da sunuyor.

Gerçek Dünyada Verileştirme Uygulamaları

  1. Sosyal Medyanın Verileştirilmesi :

  • başıboş düşüncelerimiz üzerinde twitter
  • Linkedin çalışma hayatımızı verilendiriyor
  • Facebook arkadaş ağımızı verilendiriyor

  1. Kişisel Yaşamların Verileştirilmesi :

  • Çevrimiçi alışveriş kalıpları (aletler, yiyecekler vb.)
  • Check-in'ler (Tiyatrolar, konserler, GPS konumları vb.)
  • Film ve TV dizisi akışı (Netflix, YouTube vb.)

  1. İş Süreçlerinin Verileştirilmesi :

  • Nesnelerin interneti
  • Yapay zeka

Verileştirme örneği için,Walmart Labs, müşterilerin satın alma modellerini cep telefonu konum verilerinden, sosyal medya aktivitelerinden, dış hava durumundan ve önceki sipariş ayrıntılarından tespit ediyor.Daha sonra bu verileri analiz ediyorlar ve kaybedilen müşterileri geri kazanabilecek özel teklifler gönderiyorlar.

Verinin Gücünden Yararlanma

Veri Yönetimi İçin En İyi Uygulamalar

Verilerin kalitesini, erişilebilirliğini ve güvenliğini sağlamak için etkili veri yönetimi çok önemlidir. En iyi uygulamalar şunları içerir:

  • Veri Yönetişimi : Verilerin nasıl elde edildiğini, saklandığını ve erişildiğini belirleyen açık politikalar ve standartlar oluşturmak.
  • Veri Kalitesi Güvencesi : Toplanan verilerin doğruluğunu, eksiksizliğini ve güvenilirliğini sağlamak için süreçlerin uygulanması. Bu, düzenli denetimleri, doğrulama süreçlerini ve yanlışlıkları ortadan kaldırmak için verilerin temizlenmesini içerebilir.
  • Veri Güvenliği : Şifreleme, güvenli erişim kontrolleri ve personel için düzenli güvenlik eğitimi gibi sağlam güvenlik protokolleriyle verileri yetkisiz erişime ve ihlallere karşı koruyun.
  • Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi : Verilerin oluşturulmasından silinmesine kadar yönetilmesi, veri depolamanın verimli bir şekilde düzenlenmesine yardımcı olur ve yasal ve düzenleyici gerekliliklere uygunluğu sağlar.

Veri Faydasını En Üst Düzeye Çıkarmaya Yönelik Stratejiler

Verilerin potansiyelinden tam olarak yararlanmak için kuruluşların çeşitli stratejik yaklaşımlar benimsemesi gerekir:

  • Çeşitli Veri Kaynaklarının Entegrasyonu : Daha kapsamlı bir görünüm sağlamak için çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi. Bu, gizli kalıpların ve daha derin içgörülerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir.
  • Gerçek Zamanlı Veri İşleme : Zamanında karar almayı ve anında analitiği mümkün kılmak için verilerin gerçek zamanlı işlenmesine olanak tanıyan teknolojilerin kullanılması.
  • Gelişmiş Analitik ve Makine Öğrenimi : Gelişmiş analitik tekniklerin ve makine öğrenimi modellerinin kullanılması gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir, operasyonları optimize edebilir ve müşteri deneyimlerini kişiselleştirebilir.
  • Verilerin Demokratikleştirilmesi : Verilerin kuruluş çapında erişilebilir hale getirilmesi, departmanların ve bireylerin veriye dayalı kararlar almalarını sağlayabilir.

Veriye Dayalı Bir Kültür Oluşturmak

Verilere değer veren ve verileri etkili bir şekilde kullanan bir kültür oluşturmak, birkaç temel unsuru içerir:

  • Liderlik Taahhüdü : Liderlik, kuruluşun stratejisini ve karar alma süreçlerini yönlendirmek için veri ve analitik kullanımını desteklemelidir.
  • Veri Okuryazarlığı : Çalışanları veri okuryazarlıklarını geliştirmek için eğitmek ve eğitmek, verileri etkili bir şekilde yorumlama ve kullanma becerilerine sahip olmalarını sağlamak.
  • Açık İletişim : Veri bulguları ve bunların sonuçları hakkında açık tartışmaların teşvik edilmesi, verilerin kritik bir varlık olarak değerlendirildiği işbirliğine dayalı bir ortamı teşvik edebilir.
  • Veriye Dayalı Sonuçların Ödüllendirilmesi : Veriye dayalı kararların ve yeniliklerin tanınması ve ödüllendirilmesi, veriye dayalı yaklaşımın önemini güçlendirebilir.

Özetle

Sonuç olarak, Verileştirme teknolojisi dünya çapındaki verilerde daha önce görülmemiş bir devrim yarattı. Mevcut işletmeleri gerçekten de analitiğin önemli bir rol oynayacağı veri destekli işletmelere dönüştürüyor.

Büyük Verideki en son trendler konusunda kendinizi güncel tutuyor musunuz? Değilse, bültenimize abone olun. PromptCloud olarak biz, şirket içi web tarama ve kazıma teknolojilerini uygulayarak kullanıcıların yapısal olmayan verileri tüketilebilir bir formda almalarına yardımcı oluyoruz.

İşletmenizi güçlendirmek için daha fazla veri arayışındaysanızgereksinimleriniz hakkındabizimle konuşmanınzamanı geldi.

Sıkça Sorulan Sorular

Verileştirme örneği nedir?

Verileştirmenin klasik bir örneği, sosyal etkileşimlerin sosyal medya platformları aracılığıyla verilere dönüştürülmesidir. Bireyler çevrimiçi olarak her etkileşim kurduğunda (yorum göndermek, fotoğraf paylaşmak veya hatta içeriğe tepki vermek yoluyla) bu eylemler veri noktalarına dönüştürülür. Facebook, Instagram ve Twitter gibi platformlar bu verileri kullanıcı davranışını, tercihlerini ve sosyal ağları analiz etmek için toplar. Bu bilgiler daha sonra içeriği uyarlamak, reklamları daha etkili bir şekilde hedeflemek ve hatta ürün geliştirmeyi etkilemek için kullanılır. Bu süreç yalnızca günlük aktivitelerin nasıl ölçülebilir verilere dönüştürüldüğünü göstermekle kalmıyor, aynı zamanda bu verilerin iş ve pazarlama stratejilerini yönlendirmedeki etkisini de vurguluyor.

Verileştirmenin amacı nedir?

Verileştirmenin amacı kuruluşların, toplumların ve ekonomilerin işleyişini önemli ölçüde etkileyen birkaç temel hedefi içerir. İşte ana amaçlar:
  1. Gelişmiş Karar Verme : Verileştirme, insan yaşamının birçok yönünü daha bilinçli kararlar vermek için analiz edilebilecek verilere dönüştürür. Bu, işletmelerin, hükümetlerin ve diğer kuruluşların stratejilerini ve kararlarını sezgi veya spekülasyon yerine ampirik kanıtlara dayandırmalarına olanak tanır.
  2. Geliştirilmiş Verimlilik ve Optimizasyon : Kuruluşlar, süreçleri ve etkileşimleri verilere dönüştürerek verimsizlikleri tespit edebilir ve operasyonları optimize edebilir. Bu, maliyetlerin azalmasına, müşteri deneyimlerinin iyileşmesine ve daha iyi kaynak yönetimine yol açabilir.
  3. Yenilik ve Geliştirme : Verileştirme, içgörüler için çıkarılabilecek zengin miktarda bilgi sağlayarak yeni ürünlerin, hizmetlerin ve teknolojilerin geliştirilmesine yol açarak yeniliği teşvik eder. Ayrıca mevcut tekliflerde iyileştirmeler sağlayabilir.
  4. Hizmetlerin Kişiselleştirilmesi : Pazarlama, perakende ve eğlence gibi sektörlerde verileştirme, hizmetlerin kişiselleştirilmesine olanak sağlar. Şirketler, bireysel tercihleri ​​ve davranışları anlamak, tekliflerini müşterilerinin özel ihtiyaç ve isteklerini karşılayacak şekilde uyarlamak için verileri kullanır.
  5. Tahmin Yetenekleri : Verileştirme yoluyla, tahmine dayalı analitiği mümkün kılan modeller ve eğilimler belirlenebilir. Bu yetenek özellikle gelecekteki sonuçları tahmin etmenin hayat kurtarabileceği, mali kazanımları artırabileceği veya suçları önleyebileceği sağlık, finans ve güvenlik gibi alanlarda değerlidir.
  6. Toplumsal İçgörüler : Daha geniş bir ölçekte verileştirme, sosyal eğilimler ve kamusal davranışlar hakkında öngörüler sağlayarak politika yapıcıların ve araştırmacıların toplumsal sorunları daha iyi anlamalarına ve uygun yanıtlar oluşturmalarına yardımcı olur.
  7. Mevzuata Uygunluk ve Risk Yönetimi : Verileştirme aynı zamanda kuruluşların düzenlemelere uymasına ve riskleri daha etkin bir şekilde yönetmesine yardımcı olur. Şirketler verileri analiz ederek yasal standartlara uyduklarından emin olabilirler ve operasyonlarındaki potansiyel riskleri değerlendirebilirler.

Dijitalleştirme ve verileştirme arasındaki fark nedir?

“Dijitalleştirme” ve “verileştirme” terimleri veri ve teknoloji alanında birbiriyle ilişkili ancak farklı kavramlardır. İşte aralarındaki farklar:

Dijitalleştirme, bilginin fiziksel formattan dijital formata dönüştürülmesi sürecini ifade eder. Bu, elle yazılmış notların daktilo edilmiş metne dönüştürülmesini, dijital bir görüntü oluşturmak için bir fotoğrafın taranmasını veya analog ses kayıtlarının dijital dosyalara dönüştürülmesini içerebilir. Dijitalleştirmenin temel amacı bilgiyi korumak ve dijital teknolojileri kullanarak saklanmasını, erişilmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırmaktır.

Verileştirme ise çeşitli faaliyet ve etkileşimlerden elde edilen verilerin toplanması ve analiz edilmesi yoluyla yaşamın tüm yönlerini ölçülebilir verilere dönüştürme sürecidir. Bu, bilgiyi dijitalleştirmenin ötesine geçer. Verileştirme, insanların hareketlerini akıllı telefonları aracılığıyla takip etmek, sosyal medyadaki etkileşimleri günlüğe kaydetmek veya alışveriş alışkanlıklarını çevrimiçi olarak kaydetmek gibi daha önce sayısallaştırılmamış süreçlerden ve davranışlardan veri çıkarmayı içerir. Odak noktası, bu etkinlikleri içgörü elde etmek, hizmetleri iyileştirmek ve gelecekteki davranışları tahmin etmek için analiz edilebilecek verilere dönüştürmektir.