Büyük Veri ve İş Zekası Arasındaki Fark Nedir?

Büyük veri ve iş zekası arasındaki fark nedir? Büyük veri, genellikle kuruluşlarda bulunan büyük veri kümelerini ifade eder. İş zekası, daha bilinçli iş kararları vermek için eyleme dönüştürülebilir bilgilerin türetilebileceği analitik amaçlar için bu verilerin kullanımını ifade eder.

Bu terimlerin her ikisi de günümüzde iş operasyonlarında giderek daha büyük bir rol oynuyor, bu yüzden her ikisine de bir göz atalım ve büyük veri ile iş zekası arasındaki farkın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve KOBİ'ler için faydalarının neler olduğunu görelim.

Büyük veri

Büyük veri, en iyi şekilde, kuruluşların depoladığı - tipik olarak büyük "kümeler" veya hacimler halinde - anlamlı bir şekilde yararlanmaları zor veya birçok yönden imkansız olan bilgiler olarak tanımlanır.

Büyük verinin bariz bir örneği, sosyal medya kanalları aracılığıyla üretilen bilgiler (gösterimler, tıklama oranları, katılımlar); tüm bu göstergeler, “büyük veri” olarak kabul ettiğimiz şeyi oluşturmak için bir araya geliyor.

Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veriler

Büyük veriler içinde yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler bulunur.

Bu iki farklı bilgi türü, büyük veri analizinin önemini anlamada önemlidir.

Yapılandırılmış veriler, genellikle resmi veritabanlarında bulmayı umduğunuz şeydir ve genellikle nicel veriler olarak anlaşılır.

Yapılandırılmış veriler, kolayca okunabilen ve değerlendirilebilen, dikkatlice düzenlenmiş satırlar ve sütunlarla elektronik tablolar gibi şeylerde bulunacaktır.

Yapılandırılmamış veriler hemen hemen her şeyi ifade eder, ancak niteliksel olarak düşünülebilir.

Bu tür verilere örnekler videolar, resimler, sensör bilgileri, çağrı dökümleri ve e-posta gövde metni gibi diğer gayri resmi iletişim biçimleridir.

Yapılandırılmamış veriler toplu olarak tüm verilerin %80-90'ını veya daha fazlasını oluşturur ve büyümeye devam etmektedir.

Büyük Verinin Büyümesi

Yapılandırılmış verilerin büyümesi, kuruluşların üstesinden gelmesi gereken büyük bir zorluk olsa da, yapılandırılmamış verilerin hızlı büyümesi daha büyük bir çekişme noktası sunuyor.

Yapılandırılmış veriler, en azından, nispeten kolay deşifre olma avantajına sahiptir; birçok işletme, örneğin satış süreçlerini iyileştirmek için müşteri verilerini daha etkili bir şekilde analiz etmek için halihazırda CRM'leri kullanmaktadır.

Şirketlere düşünmek için daha fazla duraklama sağlayan yapılandırılmamış verilerin büyümesidir.

Büyük verinin büyük çoğunluğu yapılandırılmamış ve bu eşitsizlik gelecekte de devam edecek.

Aslında, yapılandırılmamış veriler yılda yaklaşık %55-65 oranında büyüyor.

Sonuç olarak, bu verileri kullanmak için araçlardan yararlanmak, büyük verilerin etkin kullanımı kuruluşlar arasında rekabette farklılaştırıcı hale geldiğinden , işletmeler için artık daha da önemlidir.

İş zekası

İş zekası, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri karar verme sürecini bilgilendirmek için eyleme dönüştürülebilir içgörüler halinde analiz etmek için kullanılan dijital araçları ifade eder.

Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımındaki ilerlemeler, yapılandırılmamış bilgilerin daha yaygın olarak kullanım için deşifre edildiği anlamına gelse de, çoğu kuruluş için iş zekası (BI), yapılandırılmış veriler bağlamında en tanıdık olacaktır.

İş Zekasının Kuruluşlarda Kullanımı

Pek çok işletmenin BI araçlarını benimseme ve kullanma konusunda geride kaldığını öğrenmek belki de çok fazla sürpriz olmamalı.

Küresel olarak, BI'nın tüm kuruluşlarda benimsenmesi yaklaşık %26'dır.

Tüm kuruluşların yarısından fazlası, bulut BI'yi devam eden ve gelecekteki girişimleri için "kritik" veya "çok önemli" olarak görürken, Gartner, işletmelerin %87'sinin düşük düzeyde analitik olgunluğa sahip olarak kabul edildiğini buldu.

Ayrıca, 2020 yılında yapılan bir yönetici araştırması, kuruluşların yalnızca %27'sinin operasyonlarını "veri odaklı" olarak düşündüğünü ortaya koydu.

Dolayısıyla, mevcut durum, şirketlerin büyük veri kümeleri için iş zekasını kullanmanın önemini anladıkları, ancak iş akışlarına BI araçlarını uygulamak için düşük iştah gösterdikleri bir durum.

İş Zekasının İş İçin Faydaları

Kuruluşlar neden BI çözümlerini benimsemek istesin?

BI uygulayan kuruluşlar, daha bilinçli karar verme yoluyla büyük verilerini kullanabildikleri için üretkenlikleri ve kârlılıkları için önemli olumlu sonuçlar görmeye başladıklarında yanıt son derece basittir.

İlgili Yazı: Değerini Gösteren 10 İş Zekası İstatistikleri

1. Kuruluşların %48'i, bulut BI'yi gelecekteki iş üretkenliği planları için "kritik" veya "çok önemli" olarak görüyor.
2. İş zekası, büyük veri ve analitik, Global 2000 kuruluşlarının başarıyı artırmak için uyguladığı en yıkıcı teknolojilerdir.
3. Kuruluşların %84'ü daha fazla doğruluk sağlamak ve karar vermelerini hızlandırmak için gelişmiş analitik girişimleri başlattı.
4. Analitikten yararlanan kuruluşların %56'sı daha hızlı ve daha etkili karar verme süreci yaşıyor.
5. İşletmelerin %51'i, iş zekasının kullanıma sunulmasıyla daha iyi finansal performans elde ediyor.
6. Kuruluşların %46'sı, analitik kullanımları aracılığıyla yeni ürün ve gelir akışları belirleyip oluşturabildi.
7. Markaların %45'i şu anda yeni iş modelleri geliştirmek için analitikten yararlanıyor.
8. Satış ve pazarlama ekiplerinin %90'ından fazlası, bulut analitiğinin işlerini halletmek için gerekli olduğunu söylüyor.
9. Yüksek performanslı şirketlerin %40'ı, daha az başarılı işletmelerin %70'ine kıyasla kararlarını içgüdüsel duygulara dayandırıyor.
10. Şirket verilerinin ortalama %37'si faydalı analiz potansiyeline sahiptir.

İş Zekası Yapılandırılmamış Veri Kümeleriyle Nasıl İlişkilidir?

Daha önce belirttiğimiz gibi, yapılandırılmamış verilere kıyasla yapılandırılmış verilerin oranı oldukça hızlı bir oranda küçülüyor.

Bu, yalnızca henüz bunu yapmamış olan işletmelerin BI benimsemesini içeren bir stratejiye bakmaları gerektiği değil, aynı zamanda yapılandırılmamış verilerden yararlanmanın üstesinden gelinmesi gereken önemli bir engel olacağı anlamına gelir - şimdi değilse, o zaman kesinlikle gelecekte.

Tipik BI araçları yapılandırılmış veriler için tasarlandığından, daha sonra etkin bir şekilde analiz edilebilecek yapılandırılmamış kaynaklardan eyleme geçirilebilir bilgiler üretmek için yapay zeka kullanılır.

Örneğin, en sık müşteri şikayetlerini daha iyi anlamak isteyen bir işletmeyi ele alalım.

Servis çağrıları Dialpad gibi bir çözüm aracılığıyla kopyalanabilir ve bu transkripsiyon, geniş bir çağrı yelpazesinde ortak noktaları (belirli bir sorun veya hizmetle ilgili kelimeler veya ifadeler gibi) belirlemek için metin analizi yazılımı ile değerlendirilebilir.

Bu veriler daha sonra iş zekası aracılığıyla toplanabilir, yapılandırılabilir ve analiz edilebilir.

Bu çok basit bir örnekti, ancak yapay zekanın iş dünyasında analitik amaçlar için kullanılması, ileriye dönük kuruluşlar için anahtar olacaktır.

Hesabı yuvarlamak

Bu bloga büyük veri ile iş zekası arasındaki farkın ne olduğunu sorarak başladık, ancak umarız her ikisinin de önemine ve büyük veri ve iş zekası ortamının bugünkü şekline dair daha geniş bir anlayışı ortadan kaldırmışsınızdır.

Günümüzde kuruluşlar içinde hızla büyüyen büyük veri kümeleri hacmi, bir meydan okuma ve muazzam bir fırsat sunuyor.

BI benimsemede öncüler, üretkenliklerinde ve rekabet edebilirliklerinde faydalar görürken, geride kalan şirketler BI uygulamasının önemini kabul ediyor.

Aynı zamanda, özellikle yapılandırılmamış verilerin büyümesi, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi motorları ile ilgili olarak, bilgi ile parçalanmaya ve nicelleştirmeye yardımcı olabilecek daha gelişmiş analitik yeteneklerine duyulan ihtiyacı gerektirecektir.

Sonuç olarak

Büyük veri, kuruluşunuzda sakladığınız büyük miktarda bilgidir, iş zekası, karar verme amaçları için onu anlamlandırmanın yoludur.

İş teknolojisi hakkında aylık bilgiler almak ve pazarlama, siber güvenlik ve diğer teknoloji haber ve trendlerinden haberdar olmak için blogumuza abone olun .