Büyük Veri Analitiğini Çevreleyen Büyük Çember

“Bilgi, 21. yüzyılın yağıdır ve analitik, içten yanmalı motordur”

Gartner'ın eski Araştırma ve Danışmanlık Başkan Yardımcısı Peter Sondergaard tarafından yapılan bu açıklama, analitiklerin büyük verileri daha anlamlı, anlayışlı ve mevcut iş bağlamıyla alakalı hale getirmedeki gücünü ifade ediyor. Günümüz dünyası, sayısız yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaktan akan hacimli veriler tarafından yönlendirilmektedir.

Bu “büyük veri”, Bulut Bilişim, Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML), Blok Zinciri, Nesnelerin İnterneti (IoT) vb. gibi 21. yüzyılın teknolojik yeniliklerinin çoğunu besler. Verinin kendisi iş zekasının bel kemiğidir. , ham haliyle odadaki sadece bir fil. Cazibesini gerçekten yerine getirmek için, belirli kalıplar ve anlamlı içgörüler elde etmek için çıkarılmalı ve işlenmelidir.

• Tanım
• Tarih
• Önem
• Endüstride Büyük Veri Analitiği kullanımı
• Nasıl çalışır?
• Türler
• Lehte ve aleyhte olanlar
• Video
• farklılıklar
• Veri Bilimini Kullanarak İş Büyümesi
• Araçlar ve Teknolojiler
• Veri Analitiği Yazılımları
• Trendler

Büyük Veri Analitiği Nedir ve Günümüz Bağlamında Neden Bu Kadar Önemli?

En kapsamlı tanımıyla büyük veri analitiği, temel olarak karmaşık araçlar ve uygulamalar, istatistiksel algoritmalar ve yüksek performanslı analitik sistemler tarafından yönlendirilen tahmine dayalı modelleme içeren gelişmiş analitiktir. Basitçe söylemek gerekirse, analitik; sosyal ağlar, dijital platformlar, internet verileri, web günlükleri, müşteri anketleri, satış kayıtları, sensörler tarafından yakalanan IoT verileri gibi çeşitli kaynaklardan toplanan büyük ve karmaşık veri kümelerini ayrıntılı bir şekilde analiz etme sürecidir.

Analitiğin temel amacı, kuruluşların bilinçli iş kararları vermesine yardımcı olmak için müşteri tercihleri, gizli veri kalıpları ve korelasyonları ve mevcut pazar eğilimleri gibi kritik bilgileri elde etmektir.

Dünyanın her yerindeki kuruluşlar, kuruluş içinde farklı biçimlerde ve silolarda hareket etmeyi yorumlamak için analitik uygulamaları çalıştırmanın önemini fark ediyor. Büyük veri analitiği genelindeki uygulamalar, veri analistlerinin ve bilim adamlarının, istatistikçilerin ve tahmine dayalı modelleme profesyonellerinin, kuruluş genelinde dolaşan her türlü kullanılmayan veriyi ustaca analiz etmesine yardımcı olur.

Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kurumsal verilerin entegrasyonu ve kritik analizi, kuruluşların gerekli eyleme dönüştürülebilir içgörüleri elde etmelerini ve stratejik iş kararları almak için bunlardan yararlanmalarını sağlar.

Büyük Veri ve Analitiğin Tarihi ve Evrimi

Büyük veri kavramı ilk olarak doksanların ortalarında bir yerde tanıtıldı ve artan veri hacimlerine atıfta bulundu. 2000'lerin başında, bu nedenle terim, veri oluşturmadaki çeşitliliği ve hızı kapsayacak şekilde genişletildi.

Sonuç olarak, büyük verinin üç temel boyutu belirlendi – hacim (toplanan veri miktarı), çeşitlilik (toplanan veri türleri) ve hız (veri işleme hızı). Bu, 2000'lerde Gartner tarafından geniş çapta popüler hale getirilen bir kavram olan hacim, çeşitlilik ve hız gibi büyük verilerin 3V'leri olarak bilinmeye başlandı.

2006 yılında Hadoop çerçevesinin tanıtılmasıyla farklı bir düzeye ulaştı. Apache açık kaynaklı dağıtılmış işleme çerçevesi olarak başlatılan Hadoop, kuruluşların ticari donanım kullanılarak oluşturulmuş kümelenmiş bir platform üzerinde karmaşık büyük veri uygulamalarını çalıştırmasını sağladı.

Hadoop ve ilgili teknolojiler ekosistem içinde olgunlaşmaya ve gelişmeye devam ettikçe, gelişmiş analitik daha fazla hız ve çeviklik getirerek kuruluşların rekabet eğrisinin önünde kalmasını sağladı.

Küresel Kuruluşlar için Büyük Veri Analitiğinin Önemi

Gelişmiş veri analitiği, güçlü bulut tabanlı bilgi işlem sistemleri tarafından desteklenen son derece uzmanlaşmış yazılımları ve çözümleri kapsar. Bu, kuruluşların kurumsal verileri doğru şekilde kullanmasını sağlar; mevcut veri modellerini doğrulamak; ve daha akıllı iş kararları almak için yeni bilgilerden yararlanarak karlılığı en üst düzeye çıkarın.

Kuruluşların aşağıdakiler açısından değer elde etmesine yardımcı olur:

• Artan büyüme fırsatları
• Geliştirilmiş operasyonel verimlilik
• Geliştirilmiş pazara giriş girişimleri
• Üstün müşteri hizmetleri
• Büyük miktarda veri depolamanın azaltılmış maliyetleri
• Bellek içi analitiği kullanarak hızlı ve anlık karar verme
• Müşteri ihtiyaçları doğrultusunda yeni ürün ve hizmetlerin hedeflenen lansmanı
• Pazarda artan rekabet avantajı

Büyük Veri Analitiği: Tipik Sektör Kullanım Örnekleri

• Bankacılık ve Finansal Hizmetler

  Büyük hacimli yapılandırılmamış müşteri verileri üzerinde güçlü analitik içgörüler sağlayarak bankaların ve finans kurumlarının sağlam finansal kararlar vermesini sağlar.

Ayrıca Okuyun: Finans Sektörünü Geliştirmek için Büyük Veri Analitiği Nasıl Kullanılır

• Üretme

  Analytics, karmaşık tedarik zincirleri, IoT sistemleri ve ekipman sağlığı ve bakımı hakkında derin bilgiler sağlayarak üreticilerin maliyetten tasarruf etmesine ve gelirlerini artırmasına yardımcı olur.

• Sağlık hizmeti

  Hasta sağlık kayıtlarının, sağlık sigortası bilgilerinin ve diğer hasta sağlık verilerinin yönetimi, mevcut bilgilerin çokluğu göz önüne alındığında bunaltıcı olabilir.

  Gelişmiş analitiklerin uygulanması, sağlık uzmanlarının daha sonra daha hızlı teşhis ve tedavi seçenekleri sağlamak için kullanılabilecek faydalı bilgiler toplamasını sağlar.

• Perakende

  Müşteri memnuniyeti, önemli bir perakende başarısı zorunluluğudur ve günümüzde müşteriler, kişisel ihtiyaçları ve marka tercihleri ​​açısından daha talepkar hale gelmiştir. Perakendeciler, büyük veri ve analitikten yararlanarak artık tüketici satın alma davranışlarını inceleyebilir ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri göndermelerini ve böylece müşteri memnuniyeti endeksini artırmalarını sağlayan temel satın alma eğilimlerini tahmin edebilir.

• Devlet

  Çoğu devlet kurumu, özellikle de kolluk kuvvetleri, sık sık bütçeleri kısıtlı tutarken üretkenliği artırma konusunda zorluk yaşar. Büyük veri analitiği araçları, temel operasyonları düzene sokarak ve hızlı ve doğru karar vermeyi kolaylaştıran kapsamlı bilgiler sağlayarak devlet kurumlarına yardımcı olur.

Büyük Veri Analitiğinin Gerçek Çalışması

İçinde yaşadığımız dünya büyük bir veri ambarıdır. Her gün üretilen trilyonlarca petabayt veri vardır ve markalar, ürün ve hizmet tekliflerini iyileştirmek ve böylece müşteri deneyimlerini geliştirmek için bu verilerden elde edilen içgörülerden yararlanır. Teknoloji, yalnızca nasıl yaşadığımızı ve günlük faaliyetlerimizi nasıl yürüttüğümüzü büyük ölçüde etkilemekle kalmadı; ayrıca, hayatımızı önemli ölçüde değiştirebilecek bilgilerin sistematik bir şekilde toplanmasını ve analizini mümkün kılmıştır.

Bunu düşün:

hemen hemen her birey bir akıllı telefon kullanır ve internete şu veya bu cihaz üzerinden bağlanır. Sosyal medya, insanların aileleriyle, arkadaşlarıyla, iş arkadaşlarıyla ve her gün kullandıkları markalarla etkileşim kurma biçiminde bir oyun değiştirici haline geldi. Bu karmaşık bağlantı, dijital ve sosyal kanallarda büyük bir veri patlamasını körükledi. Markalar bu büyük verileri toplar, gelişmiş analizler uygular ve tüketicilere daha iyi hizmet vermelerini sağlayan ilgili bilgileri çıkarır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi teknolojiler, markaların daha kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturmasına yardımcı olarak daha yeni müşteri memnuniyeti paradigmaları yarattı.

Kuruluşlar, ürün ve hizmetlerini iyileştirmek ve böylece hayatımızın her yönünü etkilemek için temel insan davranışlarını ve içsel yaşam kalıplarını incelemek için devreye girer.

Büyük Veri Analitiği Türleri

Büyük veri analitiği genel olarak aşağıdaki türlerde sınıflandırılabilir ve algoritmalar, kuruluşun birincil ihtiyaçlarıyla ilgili doğru türde analitiğin başarılı bir şekilde uygulanmasının sağlanmasında çok önemli bir rol oynar.

• Tahmine Dayalı Analitik

  Adından da anlaşılacağı gibi, belirli veri modellerini ortaya çıkaran kritik 'neden' ve 'nasıl' sorularını yanıtlayarak gelecekteki yol önceden tahmin edilir. Yeni veri kalıpları ortaya çıktıkça, hareket halindeyken öğrenmek için Gelişmiş Makine Öğrenimi teknolojileri uygulanır.

• Teşhis Analizi

  Bu, geçmiş verileri incelemeyi ve belirli olayların meydana gelme nedenini belirlemeyi içerir. Davranışsal analitik olarak da adlandırılan tanısal analitik, analitik boşlukları tanımlar ve ortadan kaldırır ve 'neden' ve 'nasıl' sorularını sistematik olarak yanıtladıktan sonra eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar.

• Standart Analitik

  Bu tür, iş için net bir analitik model önermek için sabit bir dizi kural ve tavsiyeye dayanan belirli analizlere odaklanır. Kuralcı analitik, karar vermenin otomasyonunu kolaylaştırır - istenen iş sonuçlarını elde etme kabiliyetine sahip en iyi eylemler hakkında tavsiyeler sağlamak için mevcut analitik algoritmalarına gelişmiş buluşsal yöntemler ve sinir ağları uygulanır.

• Tanımlayıcı Analitik

  Bu tür, kuruluşa gelen verilerin madenciliğini ve toplanan veri türüne dayalı bir açıklama türetmek için analitiğin uygulanmasını içerir. Açıklayıcı analitik, iş ortamına üst düzey bir genel bakış sağlamak için "ne oldu" sorusunu yanıtlar.

Büyük Veri Analitiğiyle İlişkili Yararlar ve Zorluklar

Sağlam bir çözüm uygulamak, iş stratejisinin ayrılmaz bir parçası haline geldi ve dünya çapındaki işletmeler, veri analitiğinin sayısız avantajından yararlanıyor. Ancak, tam teşekküllü bir uygulamayı fiilen çalıştırmadan önce, dağıtımıyla ilişkili bazı doğal faydaları ve zorlukları anlamak önemlidir.

Faydalar

• Veriye dayalı iş içgörüleriyle desteklenen gelişmiş karar verme
• Gelişmiş büyük veri analitiği araçları ve teknolojileri aracılığıyla artan üretkenlik ve operasyonel verimlilik
• Artan verimlilik sayesinde daha düşük işletme maliyetleri
• Yeni ürünleri piyasaya sürmek ve kişiselleştirilmiş öneriler göndermek için veri içgörüleri kullanılarak elde edilen üstün müşteri hizmeti
• Özellikle bankacılık ve sağlık gibi bilgiye duyarlı sektörlerde dolandırıcılığın kolay tespiti
• Üstün karar verme ve gelişmiş müşteri hizmetleri sayesinde artan organizasyonel büyüme ve gelir
• Küresel pazar eğilimlerine zamanında ve hızlı içgörüler yoluyla odaklanmış yenilik

Zorluklar

• Nitelikli veri uzmanlarının (veri bilimciler, veri analistleri, uzmanlar) işe alınması ve eğitilmesiyle ilgili gerekli becerilere ve yüksek maliyetlere sahip yetenek eksikliği
• Analitiğin hatalı, alakasız veriler üzerinde uygun olmayan biçimde dağıtılmasından kaynaklanan veri kalitesiyle ilgili sorunlar
• Hassas kişisel verilerle ilgili endüstri standartlarını ve hükümet düzenlemelerini karşılayamama nedeniyle uyumluluk sorunları
• Özellikle bilgisayar korsanlığına maruz kalabilecek hassas verilerin saklanmasıyla ilgili siber güvenliğe ilişkin riskler
• Küresel ekosistemde hızla gelişen teknolojiler, eski yatırımları modası geçmişe yakın hale getiriyor
• BT altyapısı (veri merkezleri, ağ bant genişliği, ), donanım bakımı, personel vb. ile ilgili yüksek maliyetler.
• Silo halindeki veri kümelerini içeren eski kurumsal sistemlerin gelişmiş analitik platformlarıyla entegrasyonuyla ilgili sorunlar

(Teknik Belgeyi İndirin: Büyük Veriyi Büyük Değere Dönüştürmenin 5 Yolu)

Büyük Veri mi, Veri Bilimi mi yoksa Veri Analitiği mi? Bir fark var mı?

Özellikle son on yılda yaşanan devasa veri patlaması, veri analitiği ve veri bilimi gibi alanlarda yeni ufuklar açtı ve büyük veri analitiği genellikle veri bilimi ile ilişkilendiriliyor. Bu terminolojiler birbirinin yerine kullanılsa da, her kavram veri teknolojisi ortamında benzersiz bir şekilde işlev görür.

Her üç kavram da veri alanıyla ilgilidir ve küresel ticari operasyonları önemli ölçüde etkiler. Kuruluşlar, ürün ve hizmetlerini iyileştirmek, üstün müşteri hizmeti sağlamak ve rekabeti yenmek için mevcut müşteri ve pazar bilgilerinin her parçasını kullanarak ürün merkezli olmaktan veri merkezli olmaya hızla geçiyor.

Veri Bilimini Kullanarak İşinizi Nasıl Büyütebilirsiniz?

IoT, AI ve ML gibi yeni çağ teknolojilerinin ortaya çıkışı, endüstriler arasında büyük veri analitiği ve veri bilimi uygulamasını kolaylaştırdı. Veri bilimi, büyüklüğü ve işletmesi ne olursa olsun her tür kuruluşa çeşitli somut şekillerde fayda sağlar.

• Liderliğin bilinçli iş kararları vermesini sağlar
• Derin veri içgörüleri sağlayarak kritik iş kararlarının doğrulanmasına yardımcı olur
• Rekabette bir adım önde olmak için temel pazar eğilimlerini tanımlar
• Operasyonel verimliliği ve iş üretkenliğini artırır
• Düşük riskli, veri etkin eylem planlarının devreye alınmasını sağlar

En İyi Büyük Veri Analitiği Araçları ve Teknolojileri

Tek bir çözüm veya teknoloji içermez. Aslında, analiz edilen verilerden maksimum değer elde etmek için birlikte çalışan birkaç gelişmiş araç ve teknolojinin bir kombinasyonudur.

Günümüzde profesyoneller, gelen ham verileri depolamak için birincil kasa görevi gören Hadoop derin göl mimarilerini kullanıyor. Veri yönetimi, veri analizi sürecinde çok önemlidir ve toplanan veriler iyi saklanmalı, organize edilmeli, uygun şekilde biçimlendirilmeli ve yapılandırılmalı ve en iyi performansı elde etmek için bölümlenmelidir. Depolanan veriler daha sonra aşağıdakiler için araçlar içeren gelişmiş analitik yazılımı kullanılarak analiz için hazırdır:

Veri Madenciliği - daha fazla işleme ve analiz için kalıpları ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini eleme

Tahmine Dayalı Analitik – gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin eden gelişmiş veri modelleri oluşturma

Makine Öğrenimi - daha büyük, karmaşık veri kümelerini analiz etmek için gerçek zamanlı olarak öğrenecek makineleri eğitin

Bellek İçi Analitik – daha yeni senaryoları test etmek ve uygulanabilir veri modelleri oluşturmak için sistem belleğindeki hacimli verileri analiz etme

Metin Madenciliği – kitaplardan, anketlerden, internetten ve diğer metin tabanlı veri kaynaklarından metinsel verilerin analizi

(Ayrıca Okuyun: İş İçin Dikkate Alınması Gereken En İyi Büyük Veri Analitiği Araçları)

2020 ve Ötesi için Veri Analitiği Yazılımı

Aşağıda, önümüzdeki yıllarda çoğu kuruluş tarafından dağıtılması muhtemel en iyi veri analizi yazılımlarından bazılarının bir listesi bulunmaktadır.

1. Apache Hadoop – büyük karmaşık bilgi işlem kümelerinde büyük veri kümelerinin depolanması ve işlenmesi için açık kaynaklı çözüm
2. IBM Watson – Otomatikleştirilmiş tahmine dayalı zeka ve veri keşfi için yapay zeka destekli bulut analitik platformu
3. Google Analytics – web sitesi trafiğini izlemek ve raporlamak için en popüler pano tabanlı web analizi aracı
4. SAP Business Intelligence Platform – müşteri davranışını analiz etmek için temel müşteri ölçümlerini izlemek için gelişmiş bir iş zekası çözümü
5. Zoho Analytics – veriye dayalı kararlara varmak için raporlar oluşturmaya yönelik işbirlikçi bir iş veri analizi platformu
6. GoodData – sektöre özel veri analitiği çözümleri sağlamak için yerleşik analitik içeren uçtan uca bulut tabanlı bir sistem
7. IBM Analytics – önemli karar vermeyi desteklemek için kanıta dayalı içgörüler sağlamaya yönelik kuralcı ve tahmine dayalı bir veri analitiği aracı

Büyük Veri ve Analitikte Trendler: Önümüzde Ne Var?

2019, büyük ölçüde otomasyon çerçeveleri tarafından yönlendirilen analitik ile kurumsal sistemlerin operasyonelleştirilmesine tanık oldu. Dikkate değer bir diğer gelişme, büyük veri çözümleri sağlayan satıcıların toplu olarak konsolidasyonu ve pazarı yalnızca yenilikçilere ve oyunun kurallarını değiştirenlere açık hale getirmesiydi. Yapay zeka ve makine öğreniminin geleneksel veri analizi çözümleriyle entegrasyonu, iş değer zinciri genelinde operasyonel verimliliği artırmak için önemli boyutlara ulaştı.

Bu eğilimler gelişmeye devam ederken, dünyayı büyük ölçüde etkilemesi beklenen bazı derin gelişmeler var.

1. IoT ve dijital ikizlerin hızla benimsenmesi:

IoT veri analitiği, ortaya çıkan dijital ikiz kavramının kuruluşlar arasında daha hızlı benimsenmesiyle birlikte muazzam bir hızla yükselmeye devam ediyor. Dijital ikizler, fiziksel nesnelerin, sistemlerin ve insanların basitçe dijital kopyalarıdır; ve gerçek zamanlı sensör tarafından toplanan verilerle desteklenmektedir. Tüm bu verilerden değer elde etmek, gelişmiş bir veri platformuna entegrasyon gerektirir ve dijital ikizlerin gelecekte muazzam iş fırsatları yaratacağı yer burasıdır.

2. Artırılmış analitik:

Gelecek, analitik sistemlerin temel bilgileri önceden almak için AI ve ML teknolojilerini dağıtacağı artırılmış veri akışlarına aittir. Gartner, artırılmış analitikle 'vatandaş veri bilimcilerinin' yükselişini tahmin ederek, kullanıcıların Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanarak verileri kolayca sorgulamasını sağlıyor.

3. Karanlık verilerden para kazanma:

Gartner, karanlık verileri yalnızca uyumluluk standartlarını karşılamak için toplanan, işlenen ve kaydedilen rutin iş bilgileri olarak tanımlar; ve genellikle çok büyük bir depolama alanı kaplar. Önümüzdeki yıllar, kuruluşların analog kurumsal kayıtları sayısallaştırarak ve ilgili iş içgörülerini elde etmek için bu verileri analitik platformlarına entegre ederek karanlık verilerinden yararlanmalarına tanık olacak.

4. Soğuk depolamayı devreye alarak bulut maliyetlerinin optimizasyonu:

Gelecek, geçmiş ve kullanılmayan verileri depolamak için Google'ın Nearline ve Coldline ve Azure Cool Blob gibi soğuk veri depolamaya doğru ilerleyen kuruluşlarla birlikte, veri depolama maliyetlerinde %50'ye varan oranda tasarruf sağlayan maliyet açısından optimize edilmiş bulut sistemleriyle ilgili.

5. Veri İşlemleri:

Entegrasyon ve yönetişim araçlarına olan talep, mevcut veri boru hatlarındaki doğal karmaşıklıkların yanı sıra DataOps'un ortaya çıkmasına neden oldu. DataOps, DevOps ve Agile metodolojilerini tüm büyük veri analitiği yaşam döngüsüne dahil eder ve kaliteli içgörüler sağlamak için test ve teslimat için otomatik mekanizmalar kullanır.

Son düşünceler

Büyük veri ve analitikteki evrimin bir sonraki bölümü şimdiden kendini dünyanın önüne seriyor. Kuruluşlar, gelişmiş veri kalitesi, daha anlayışlı metrikler ve bilinçli iş kararlarını körükleyebilen gerçeklere dayalı tahmine dayalı analitik vaat eden daha yeni teknolojilerin, araçların ve kavramların benimsenmesinde hızlıdır. Dijital dönüşüm, büyük veri stratejilerinde devrim yaratacak ve kuruluşlar, birden fazla iş kullanım senaryosuna hitap eden platformlara ve çözümlere yatırım yapacak. Veriler, önümüzdeki yıllarda hayattan daha büyük olacak ve analitik, yoğun şekilde birbirine bağlı bir dijital ekosistemde gelecekteki yolları şekillendirmede önemli bir rol oynayacak.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

E-Ticarette Büyük Veri Analitiğinin Etkisi

Veri Bilimi Teknolojisi Neden Büyük Veri Analitiğinden Daha Büyük?

Her CMO'nun Bilmesi Gereken Satışta Veri Analitiğinin Faydaları

Büyük Veri Analitiği Müşteri Deneyimlerini Nasıl İyileştirebilir?

Pazarlamada En Popüler Büyük Veri Analitiği Araçları

Bankacılık ve Finansal Hizmetlerde Büyük Veri Analitiğinin Faydaları