Verilerden Kararlara Büyük Veriyi İşletme Büyümesini Teşvik Etmek İçin Kullanmaya Yönelik Bir Kılavuz

II. Büyük Veri Analitiği Nelerdir?

III. Büyük Veri Analitiğinin Yararları

IV. Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları

V. Büyük Veri Analitiği İçin Araçlar

VI. Büyük Veri Analitiği Iyi mi Uygulanır

VII. Büyük Veri Analitiği için Kullanım Örnekleri

VIII. Büyük Veri Analitiğinin Geleceği

IX.

Malum Sorular

Büyük Veri	İş Zekası
Büyük veri kütlesi Yüksek veri hızı Veri çeşitliliği Verilerin karmaşıklığı	İşletme operasyonlarına ilişik içgörüler sağlar Karar vermeyi iyileştirir Satın alan memnuniyetini artırır Maliyetleri azaltır
Veri Analizi	Veri Madenciliği
Desenleri ve eğilimleri bulmak için verileri inceler Değişkenler arasındaki ilişkileri belirler Gelecekteki vakalar ile alakalı tahminlerde bulunur	Verilerden kıymetli bilgiler çıkarır Verilerden yeni içgörüler keşfeder Verilerdeki gizli saklı kalıpları belirler
Veri Görselleştirme	Kullanım Örnekleri
Verileri görsel olarak cazibeli bir halde sunar Verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır İletişimi ve işbirliğini geliştirir	Satın alan analitiği Marketing analitiği Operasyonel analizler Tedarik zinciri analitiği

II. Büyük Veri Analitiği Nelerdir?

Büyük veri analitiği, büyük ve kompleks veri kümelerinden kıymet çıkarma sürecidir. Veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel çözümleme dahil olmak suretiyle muhtelif teknikleri ihtiva eder. Büyük veri analitiğinin amacı, daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek veriler ile alakalı içgörüler elde etmektir.

Büyük veri analitiği esenlik, finans, perakende ve üretim dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif sektörlerde kullanılır. İşletmelerin alan kişi hizmetlerini iyileştirmesine, yeni pazar fırsatlarını belirlemesine ve maliyetleri düşürmesine destek olabilir.

Büyük veri analitiği hala nispeten yeni bir alandır, sadece önemi hızla artmaktadır. Üretilen veri miktarı artmaya devam ettikçe, büyük veri analitiği her ölçekteki işletme ve müessese için giderek daha kıymetli bir çalgı haline gelecektir.

III. Büyük Veri Analitiğinin Yararları

Büyük veri analitiği işletmelere pek oldukca yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş alan kişi deneyimi
• Geliştirilmiş inovasyon

Büyük veri analitiğini kullanarak işletmeler müşterileri, ürünleri ve pazarları ile alakalı daha derin bir seka kazanabilir. Bu bilgiler ondan sonra daha iyi kararlar almak, verimliliği çoğaltmak, maliyetleri düşürmek ve daha iyi bir alan kişi deneyimi sağlamak için kullanılabilir. Büyük veri analitiği ek olarak işletmelerin yeni fırsatları ve tehditleri belirleyerek yenilik yapmasına destek olabilir.

Yukarıda sıralanan faydaların yanı sıra, büyük veri analitiği işletmelere şu mevzularda da destek olabilir:

• Riski azaltın
• Yönetmeliklere ahenk sağlayın
• Markalarını koruyun
• Rekabette bir adım önde olun

Büyük veri analitiğini kullanarak işletmeler rekabet pozitif yanları elde edebilir ve genel performanslarını artırabilirler.

IV. Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları

Büyük veri analitiğiyle ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri kütlesi: Günümüzde üretilen verinin büyüklüğü, büyük veri analitiği araçları ve teknikleri için bir güçlük oluşturmaktadır.
• Veri hızı: Verilerin üretilme hızı da bir zorluktur, bu sebeple yeni veri akışını kovuşturmak zor olabilir.
• Veri çeşitliliği: Üretilen veri formatlarının çeşitliliği de bir öteki zorluktur, bu sebeple yapılandırılmış bir formatta olmayan verileri işlemek zor olabilir.
• Veri doğruluğu: Verilerin doğruluğu ve güvenilirliği bir sorundur, bu sebeple verilerin doğru ve eksiksiz olduğu için güvenli olmak zor olabilir.
• Veri güvenliği: Verilerin yetkisiz erişim ve kullanımdan korunması mühim olduğu için, verilerin güvenliği bir sorundur.

Bu zorluklara karşın, büyük veri analitiği işletmeler ve kuruluşlar için kuvvetli bir çalgı olabilir. Büyük veri analitiğinin zorluklarının üstesinden gelmiş olarak, işletmeler operasyonları ile alakalı kıymetli içgörüler elde edebilir ve daha iyi kararlar alabilirler.

V. Büyük Veri Analitiği İçin Araçlar

Büyük veri analitiği için her biri kendine has kuvvetli ve cılız yönleri olan oldukca muhtelif araçlar mevcuttur. En popüler araçlardan bazıları şunlardır:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Kovan
• Domuz
• Mahut
• İmpala
• Dremel
• Sümüklü böcek
• Kaşık

Bu araçlar aşağıdakiler şeklinde muhtelif görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir:

• Muhtelif kaynaklardan veri toplama
• Verilerin merkezi bir konumda depolanması
• Verileri paralel olarak işleme
• Desenleri ve eğilimleri belirlemek için verileri çözümleme etme
• Görüşleri iletmek için verileri görselleştirme

Büyük veri analitiği aracı seçerken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir:

• Veri kümenizin boyutu
• Verileri işlemeniz ihtiyaç duyulan hız
• Gerçekleştirmeniz ihtiyaç duyulan çözümleme türleri
• Bütçeniz

Bu faktörleri dikkatlice değerlendirerek büyük veri analitiği ihtiyaçlarınız için doğru aracı seçebilirsiniz.

VI. Büyük Veri Analitiği Iyi mi Uygulanır

Büyük veri analitiğinin uygulanmasında aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım adım vardır:

• Verilerin toplanması ve hazırlanması
• Doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini kura çekmek
• Veri analizi stratejisi geliştirme
• Büyük veri analitiği çözümünün uygulanması ve kontrol edilmesi
• Büyük veri analitiği çözümünün izlenmesi ve optimize edilmesi

Büyük veri analitiğinin başarıyla uygulanmasını sağlamak için bu adımların her biri önemlidir.

İşte her adımın daha ayrıntılı bir görünümü:

• Verilerin toplanması ve hazırlanması

Büyük veri analitiğini uygulamanın ilk adımı, çözümleme için kullanılacak verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu, dahili sistemler, harici kaynaklar ve toplumsal medya şeklinde muhtelif kaynaklardan veri toplamayı içerebilir. Veriler toplandıktan sonrasında, müessir bir halde çözümleme edilebilmesi için temizlenmeli ve hazırlanmalıdır.

• Doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini kura çekmek

Bir sonraki adım, proje için doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini seçmektir. Her biri kendi kuvvetli ve cılız yönlerine haiz oldukca muhtelif büyük veri araçları ve teknolojileri mevcuttur. Muayyen bir proje için doğru araçlar ve teknolojiler, veri setinin boyutuna, analizin karmaşıklığına ve istenen sonuçlara bağlı olacaktır.

• Veri analizi stratejisi geliştirme

Veriler toplanıp hazırlandıktan ve doğru araçlar ve teknolojiler seçildikten sonrasında, bir veri analizi stratejisi geliştirme tarihi gelir. Bu strateji, analizin hedeflerini, kullanılacak şekilleri ve başarıyı ölçmek için kullanılacak metrikleri tanımlayacaktır.

• Büyük veri analitiği çözümünün uygulanması ve kontrol edilmesi

Bir sonraki adım, büyük veri analitiği çözümünü icra etmek ve muntazam çalıştığından güvenli olmak için kontrol etmektir. Bu, çözümü minik bir veri kümesiyle kontrol etmeyi ve peşinden tam veri kümesine ölçeklendirmeyi içerebilir.

• Büyük veri analitiği çözümünün izlenmesi ve optimize edilmesi

Büyük veri analitiğini uygulamadaki son adım, çözümü zamanla kovuşturmak ve optimize etmektir. Bu, çözümün performansını izlemeyi, herhangi bir problemi belirlemeyi ve gerektiğinde çözümde ayarlamalar yapmayı içerebilir.

Bu adımları izleyerek büyük veri analitiğini başarıyla uygulayabilir ve verilerinizden kıymetli içgörüler elde edebilirsiniz.

VII. Büyük Veri Analitiği için Kullanım Örnekleri

Büyük veri analitiği aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif amaçlar için kullanılabilir:

• Satın alan deneyimini iyileştirmek
• İş operasyonlarının optimize edilmesi
• Yeni pazar fırsatlarının belirlenmesi
• Dolandırıcılığı önleme ve tehditleri tespit etme
• Yeni ürün ve hizmetler geliştirmek
• Daha iyi kararlar almak

Büyük veri analitiğini kullanarak işletmeler müşterileri, operasyonları ve pazarları ile alakalı daha derin bir seka kazanabilir. Bu bilgiler ondan sonra daha bilgili kararlar almak, verimliliği çoğaltmak ve gelişme için yeni fırsatlar yaratmak için kullanılabilir.

İşte büyük veri analitiğinin günümüzde işletmeler tarafınca iyi mi kullanıldığına dair birtakım hususi örnekler:

• Perakendeciler, alan kişi davranışlarını kovuşturmak ve alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek için büyük veri analitiğini kullanıyor.
• Üreticiler ürün standardını çoğaltmak ve maliyetleri düşürmek için büyük veri analitiğini kullanıyor.
• Finans kuruluşları dolandırıcılığı saptamak ve mali suçları önlemek için büyük veri analitiğini kullanıyor.
• Sıhhat kuruluşları hasta bakımını iyileştirmek ve yeni tedavileri belirlemek için büyük veri analitiğini kullanıyor.
• Devlet kurumları suçla savaşım, terörizmi önleme ve amme güvenliğini artırma amacıyla büyük veri analitiğini kullanıyor.

Büyük veri ebat ve kapsam olarak büyümeye devam ettikçe, büyük veri analitiği için potansiyel uygulamalar genişlemeye devam edecektir. Büyük verinin gücünden yararlanma kabiliyeti, dünya çapındaki işletmeleri ve endüstrileri inkilap durumunda değişiklik yapma potansiyeline haizdir.

Büyük Veri Analitiğinin Geleceği

Büyük veri analitiğinin geleceği parlak. Üretilen veri miktarı artmaya devam ettikçe, onu çözümleme etmek için çalgı ve tekniklere olan gerekseme da artacaktır. Büyük veri analitiği, alan kişi hizmetlerini iyileştirmekten dolandırıcılığı tespit etmeye kadar oldukca muhtelif sorunları sökmek için halihazırda kullanılıyor. Gelecekte, hayatımızda daha da mühim bir rol oynayacak, daha iyi kararlar almamıza, çevremizdeki dünyayı anlamamıza ve yeni teknolojiler yaratmamıza destek olacak.

Büyük veri analitiğinin geleceği etkilemesinin beklendiği birtakım alanlar şunlardır:

• Kişiselleştirme. Büyük veri analitiği, müşteriler için kişiselleştirilmiş deneyimler kurmak için kullanılabilir. İşletmeler, davranışlarını izleyerek ve çözümleme ederek, neyi sevip neyi sevmediklerini öğrenebilir ve peşinden bu detayları hedeflenen marketing mesajları ve ürünleri taktim etmek için kullanabilir.
• Dolandırıcılık tespiti. Büyük veri analitiği, dolandırıcılık işlemlerini saptamak ve mali suçları önlemek için kullanılabilir. İşletmeler, huy kalıplarını çözümleme ederek şüpheli faaliyetleri tespit edebilir ve kendilerini korumak için adımlar atabilir.
• Sıhhat. Büyük veri analitiği, doktorlara hastaları ile alakalı daha çok informasyon sağlayarak esenlik hizmetlerini iyileştirmek için kullanılabilir. Doktorlar, hasta verilerini çözümleme ederek rahatsızlıkları teşhis etmelerine ve yeni tedaviler geliştirmelerine destek olabilecek eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir.
• Nakliyecilik. Büyük veri analitiği, nakliyat sistemlerini daha bereketli ve güvenli hale getirerek iyileştirmek için kullanılabilir. Trafik düzenlerini izleyerek ve darboğazları belirleyerek, işletmeler kaynakları iyi mi tahsis edecekleri ve trafik akışını iyi mi iyileştirecekleri hikayesinde daha iyi kararlar alabilirler.
• İklim değişikliği. Büyük veri analitiği, iklim değişikliğini kovuşturmak ve kovuşturmak için kullanılabilir. Uydulardan ve sensörlerden gelen verileri çözümleme ederek, bilim adamları iklim değişikliğinin etkilerini daha iyi anlayabilir ve tesirini azaltmak için stratejiler geliştirebilir.

Bunlar, büyük veri analitiğinin geleceği etkilemesinin beklendiği yollardan bir tek birkaçı. Üretilen veri miktarı artmaya devam ettikçe, büyük veri analitiğinin hayatlarımızda pozitif yönde bir tesir yaratma potansiyeli de artacaktır.

IX.

Büyük veri analitiği, işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, büyük veri analitiğini kullanarak müşterileri, ürünleri ve operasyonları ile alakalı içgörüler elde edebilir. Bu bilgiler, işletmelerin ürünlerini ve hizmetlerini iyileştirmelerine, satışlarını artırmalarına ve maliyetlerini düşürmelerine destek olabilir.

Sadece, büyük veri analitiğinin zorlukları da yok değil. Zorluklardan biri veri toplama ve depolama maliyetidir. Bir öteki güçlük ise veriyi çözümleme etmenin karmaşıklığıdır. En son, büyük veri analitiğinin ahlaki ve görevli bir halde kullanılmasını sağlama zorluğu vardır.

Bu zorluklara karşın, büyük veri analitiği işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kıymetli bir araçtır. İşletmeler, büyük veri analitiğiyle ilişkili zorlukları ve fırsatları dikkatlice değerlendirerek bu kuvvetli araçtan en iyi biçimde yararlanabilirler.

S: Büyük Veri Analitiği Nelerdir?

A: Büyük veri analitiği, büyük ve kompleks veri kümelerinden kıymet çıkarma sürecidir. Karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilecek kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmak için muhtelif tekniklerin kullanılmasını ihtiva eder.

S: Büyük Veri Analitiğinin yararları nedir?

A: Büyük veri analitiği işletmelere pek oldukca yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş alan kişi deneyimi

S: Büyük Veri Analitiğinin zorlukları nedir?

A: Büyük veri analitiğiyle ilişkili bir takım güçlük var, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri kütlesi
• Veri hızı
• Veri çeşitliliği
• Veri doğruluğu