Ham Verileri İşletmeniz İçin Bir Varlığa Nasıl Dönüştürürsünüz?

Birçok şirketin emrinde çok fazla veri var ama bununla ne yapacağını bilmiyor. Bu, müşteriler, kuruluşların telefon numaraları, GPS izleyicilerinden alınan veriler vb. hakkında bilgiler olabilir. Veriler toplandığında, düzenlendiğinde ve analiz edildiğinde faydalı hale gelir.

Örneğin şirket, bireylere ve işletmelere çeşitli koli ve kargo teslimatı yapmaktadır. Siparişlerin işlenmesi sırasında yöneticiler, paketlerin boyutu/ağırlığı, maliyetleri ve sürücülerin kat ettiği teslimat mesafeleri hakkında günlük veriler alır. Analitik olmadan tüm bu bilgilerin hiçbir değeri yoktur.

Biraz istatistiksel analizle, gönderilerde ne zaman bir artış olduğunu, seyahat mesafesi dağılımının ne olduğunu, en sık hangi ürünlerin sipariş edildiğini ve daha fazlasını belirleyebilirsiniz. Bu verilere dayanarak, şirketin reklam departmanı, hedef kitle için kişiselleştirilmiş kampanyalar oluşturabilir. Aynı zamanda, örneğin sürücülerin sıcak mevsimlere (sonbaharın başında olduğu gibi) hazırlanmasına veya daha fazlasının işe alınmasına, yeni kamyonlar satın alınması için savunuculuk yapılmasına vb. yardımcı olabilir.

Başka bir örnek. Mal taşımacılığı yapan bir şirket, araç sürücülerinden günlük veriler toplar - telematik sistemler kat edilen mil sayısını ve yakıt tüketimini takip eder. Bu bilgiyi sistematize ederek, yolculukları daha verimli hale getirebilir, daha ekonomik ve daha güvenli rotaları hesaplayabilirsiniz, vb. – Twinslash gibi lojistikteki yazılım satıcıları bunu yapıyor.

Sağlık hizmetlerinde, faydalı veriler operasyonlara büyük bir destek sağlayabilir. Sağlık kayıtlarının ve laboratuvar verilerinin (özellikle görüntüleme verilerinin) işlenmesi ve analizi, doktorların, insanların gözden kaçırdığı kalıpları ve eğilimleri fark eden makine öğrenimi algoritmaları ile daha doğru teşhislere ve yeni tedavi yöntemlerine yol açacak stratejiler geliştirmesine olanak tanır.

Şüphesiz, veriler bir işletme için bir varlıktır. Pazardaki rekabet gücünü artırmaya ve iş stratejilerini yeniden tanımlamaya yardımcı olur. Bununla birlikte, ham veriler - yalnızca sisteminizin topladığı, yapılandırılmamış ve örgütlenmemiş çeşitli değerler - yararlı hale gelmeden önce, işlenmesi gerekir.

ETL Pipeline ile Ham Verileri Anlamlandırın

ETL (Ayıkla-Dönüştür-Yükle), farklı kaynaklardan veri toplamak ve dönüştürmek ve bir ara depolama tabanına aktarmak için tasarlanmış bir teknolojidir. Bu depolama tabanı daha sonra bir veri ambarı/veri havuzu olarak kullanılabilir ve içindeki veriler analiz, tahmin vb. için makine öğrenimi/AI algoritmalarına beslenebilir.

ETL yöntemi nasıl çalışır? Yeni başlayanlar için, veriler çeşitli kaynaklardan alınır: bir şirketin sahip olduğu verilere bağlı olarak web sayfaları, CRM, SQL ve NoSQL veritabanları, e-postalar vb.

Daha sonra veriler dönüştürülür ve sıralanır. Sıralama sırasında, otomasyon algoritmaları veya manuel olarak sıralama yapan kişiler, tüm yinelenen verilerden, gereksiz verilerden vb. kurtulur. ETL, eski sistemlerdeki ham verilerden elde edilen bilgileri işlemek ve ortaya çıkarmak için mükemmeldir, bu nedenle ETL, seyahat endüstrisinde kullanım için çok faydalıdır. , sağlık, fintech ve silo olan ve genellikle dijital dönüşüme direnen diğer alanlar.

Ardından veriler hedef sisteme yüklenir - yine manuel veya otomatik olarak.

ETL'yi kullanabilirsiniz:

• tüm kaynak veriler ilişkisel veritabanlarından geliyorsa veya hedef sisteme yüklenmeden önce tamamen temizlenmesi gerekiyorsa;
• eski sistemler ve ilişkisel veritabanlarıyla çalışırken;
• bir şirketin verileri dikkatli bir şekilde koruması ve HIPAA, CCPA veya GDPR gibi çeşitli uyumluluk standartlarına uyması gerektiğinde (sağlık ve fintech endüstrileri için bir başka büyük artı).

ETL ardışık düzeni kanıtlanmış ve güvenilirdir, ancak oldukça yavaştır ve ek araçlar gerektirir: Informatica, Cognos, Oracle ve IBM.

Yeni ELT Pipeline ile Veri Mühendisliğini Daha Hızlı Yapın

Bilgi hacmi sürekli artmaktadır. Ve ETL metodolojisi, iş zekası amaçları için büyük veri kümelerinin işlenmesi ihtiyaçlarını her zaman karşılayamaz.

Bu nedenle, yeni, daha modern bir yöntem ortaya çıktı – ELT (Çıkarma-Yükleme-Dönüştürme). Aynı zamanda veri toplama, temizleme, düzenleme ve yükleme ile ilgilidir. Bununla birlikte, verilerin doğrudan kontrol edilebileceği, yapılandırılabileceği ve çeşitli şekillerde dönüştürülebileceği ambara gitmesi bakımından ETL'den farklıdır. Bilgiler orada süresiz olarak saklanabilir. Bu nedenle ETL yöntemi daha esnek ve hızlıdır. Böyle bir işlemi gerçekleştirmek için araçlara ihtiyacınız olacak: Kafka, Hevo verileri ve Talend.

ELT ne zaman kullanılır:

• iş hedeflerinize ulaşmak için hızlı bir şekilde (!) veri toplamanız ve kararlar almanız gerektiğinde, bu da ELT'yi pazarlama verilerinden seçim yapmak için çok iyi hale getirir, örneğin yeni başlayanları ölçeklendirirken/işleri yeniden konumlandırırken.
• bir şirket sürekli olarak büyük miktarda yapılandırılmamış bilgi aldığında;
• bulut projeleri veya hibrit mimarilerle uğraşıyorsunuz.

ELT, yavaş yavaş ETL'nin yerini alan daha modern bir yöntemdir. Rekabetçi pazarlarda projeleri hızlı bir şekilde ölçeklendirmenizi sağlar. ELT ekonomiktir, esnektir ve minimum bakım gerektirir. Çeşitli endüstri ve büyüklükteki şirketler için uygundur.

Daha İyi Kararlar için Veri Hatlarını Kullanma Örnekleri

Birçok büyük şirket, köklü bir veri hattı tarafından sağlanan veri analitiğinin çeşitli iş hedeflerine ulaşmak için başarıyla kullanılabileceğini kanıtlamıştır.

E-ticarette bir veri hattı kullanmaya harika bir örnek, Amazon'un öneri motorudur . Amazon, e-ticaret ürünlerine benzersiz, dinamik bir öneri modeli uyguladı. Amazon öneri motoru, web sitesi aracılığıyla yolculuğun tüm aşamalarında alıcıyla etkileşime girerek hedef ürünü önerir ve satın almaları teşvik eder.

Şirket, halihazırda satın alınan ve kullanıcı tarafından derecelendirilen ürünleri benzer veya ilgili ticaret pozisyonlarıyla eşleştiren bir algoritma geliştirmiş ve uygulamıştır. Motor, bunları tavsiye edilecek bir liste halinde birleştirir. Sistem birçok açık ve örtük veriye dayanır: kullanıcının satın alımları, ürün puanları, web sitesinde gezinme geçmişi ve bir sistemin doğru kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmasını mümkün kılan sepete ekleme.

Seyahat ve ulaşım için bir kullanım örneği, Otonom'un öngörücü motoru olacaktır . Nakliye sektöründe faaliyet gösteren Otonom, parametrik çözümünü OAG verilerine dayalı olarak geliştirdi. Otonom'un uçak gecikmelerini zamanında belirlemesine ve tahmin etmesine, fiyatlandırmayı daha doğru bir şekilde hesaplamasına ve OAG tarafından sağlanan seyahat verilerini kullanarak olası riskleri hesaplamasına olanak tanır. Verilerin hızlı işlenmesi ve verimli aksama yönetimi için öngörülerin üretilmesi nedeniyle şirket, idari ve operasyonel maliyetleri büyük ölçüde azaltmayı başardı.

Sağlık verilerinin iyi kullanılmasının hastanın sonucunu nasıl olumlu yönde etkileyebileceğinden zaten bahsetmiştik, yani bu da bir fayda. Tarım firmaları, hasat sürecini iyileştirmek için hava durumu, mal fiyatları ve tarım makineleri bileşenlerine ilişkin verileri kullanabilir. Sigorta şirketleri, dolandırıcılığı tespit etmek için müşteri talep geçmişlerini kullanabilir. Medyada, dönüşümleri iyileştirmek için UX'in nerede değiştirilebileceğini anlamak için kullanıcıların davranış kalıplarını belirlemek için anonim müşteri verileri kullanılabilir.

Son Düşünceler: Erişilebilirlik ve Veri Okuryazarlığını Unutmayın

Şirketteki herkesin veri analitiğinin sonuçlarını anlaması gerekir. Örneğin, nakliye şirketinize bir veri hattı uyguladığınızı varsayalım. Veri analitiğinizin gerçekten yararlı olmasını istiyorsanız, sürücüler, yöneticiler, müşteri destek uzmanları ve veri bilimcisi olmayan diğer kişiler, verilerden içgörüleri görebilmeli ve nereden geldiklerini bilmelidir. Bulmak ve anlamak kolay olduğunda veri analizinin yararlı olduğunu unutmamalısınız. Yalnızca veri bilimcilerinin anladığı bir veri aracı, iş zekası için bir araç olarak değersizdir.