Büyük Veriyi Kullanarak Verimliliği Arttırma

Büyük Veri, geleneksel veri işleme teknikleri kullanılarak işlenmesi zor olan büyük ve karmaşık veri kümelerini tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Büyük Veri boyutu, yüksek hızı ve veri kaynaklarının çeşitliliği ile karakterize edilmektedir. Birçok endüstride ve işletmede verilerden faydalı içgörüler elde etmek ve daha bilinçli kararlar almak için kullanılmaktadır. Sosyal medya, mobil uygulamalar, sensörler ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelebilmektedir.

Büyük Verinin Temel 3 V’si ve Özellikleri

• Hacim

Büyük Veri, genellikle petabyte veya exabyte cinsinden ölçülen büyük hacmiyle karakterize edilmektedir. Verilerin miktarı önemlidir. Çalışılacak veri setleri, yüksek hacimli, düşük yoğunluklu, yapılandırılmamış veriler olmalıdır. Bu, tüm internet üzerinden toplanan veri akışları, veri tabanı sistemlerindeki veriler, web sayfalarındaki veya mobil uygulamalardaki tıklama akışları veya sensör özellikli cihazların oluşturduğu veriler olabilmektedir.

•   Çeşitlilik

Çeşitlilik, mevcut çeşitli veri türlerini temsil etmektedir. Geleneksel veri türleri yapılandırılmıştır ve genellikle ilişkisel bir veri tabanına düzgün bir şekilde sığdırılmaktadır. Ancak, büyük verinin popülaritesiyle birlikte, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri türlerinde veriler ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu türler, metin, ses ve video gibi, anlam çıkarımı ve meta verileri desteklemek için ek ön işleme gerektirmektedir.

• Hız

Hız, verilerin anında alınıp işlenmesi için oldukça önemlidir. Özellikle internet üzerinden çalışan akıllı ürünler, gerçek zamanlı olarak harekete geçebilmek için hızın önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Diskten okunmaya kıyasla, veri akış hızının en yüksek olduğu yer bellekten direkt olarak alınmasıdır.

Bu üç V’ye ek olarak, doğruluk ve değer özellikleri de ortaya çıkmıştır.

• Doğruluk

Eksik, yanlış veya güvenilir olmayan veriler içermektedir.

•   Değer

Verilerin işlenmesinin ardından anlamlı ve değerli bilgilere dönüşmesini sağlamaktadır.

Büyük Veri Kullanım Alanları

• Tahmine Dayalı Analitik

Şirketler, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek, riski belirlemek ve verilere dayalı içgörülere dayalı kararlar almak için tahmine dayalı analitiği kullanmaktadır. Örneğin, bir perakendeci hangi ürünlerin yakın gelecekte popüler olacağını belirlemek için veya bir finans kurumu hangi müşterilerin kredilerini temerrüde düşme olasılığının yüksek olduğunu belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir.

• Perakende Analitiği

Perakendeciler, müşteri davranışları ve tercihleri ​​hakkında fikir edinmek için büyük verileri kullanmaktadır. Örneğin perakendeciler, farklı coğrafi bölgelerde hangi ürünlerin en popüler olduğunu veya hangi ürünlerin birlikte en sık satın alındığını belirlemek için büyük verilerden yararlanmaktadır.

•  Sağlık Analitiği

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hasta bakımını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için büyük verileri kullanmaktadır. Örneğin hastaneler, belirli hastalıklara yakalanma riski taşıyan hastaları belirlemek veya hangi tedavilerin etkili olma olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için büyük verilerden faydalanmaktadır.

• Dolandırıcılık Tespiti

Büyük Veri, şirketlere sahtekârlığı tespit etmesi ve önlemesi konusunda yardımcı olmaktadır. Örneğin, bankalar müşteri hesaplarındaki şüpheli faaliyetleri tespit etmek için veya sigorta şirketleri şüpheli iddiaları tespit etmek için büyük verileri kullanabilmektedir.

•  Eğitim

Öğrenme çıktılarını iyileştirmek, risk altındaki öğrencileri belirlemek ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri geliştirmek için eğitimde büyük veri kullanılmaktadır. Örneğin, öğrenci performansını değerlendirmek, öğretimi bireysel öğrencilere göre uyarlamak ve okul güvenliğini artırmak için verileri kullanmayı içermektedir.

Büyük Veri Nasıl Çalışır?

Büyük veri, büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için güçlü bilgisayarlar kullanarak çalışmaktadır. Bu veriler, müşteri kayıtları, finansal işlemler, web trafiği ve sosyal medya etkinliği gibi birçok farklı kaynaktan gelmektedir. Veriler veri tabanlarında saklanır ve ardından makine öğrenimi, doğal dil işleme ve tahmine dayalı analitik gibi çeşitli yöntem ve araçlar kullanılarak analiz edilmektedir. Bu analiz sayesinde işletmeler, daha iyi kararlar almalarına ve operasyonlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilecek değerli içgörüler elde etmektedir.

Büyük Veri Verimliliği Nasıl Artırır?

Büyük veri, işletmelerin nasıl çalıştığına dair içgörüler sağlayarak verimliliği artırma potansiyeline sahiptir ve onların hızlı ve doğru bir şekilde bilgiye dayalı kararlar almalarına olanak tanımaktadır. İşletmeler, büyük hacimli verileri toplayıp analiz ederek eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir, operasyonel verimsizlikleri ortaya çıkarabilir ve müşteri davranışını daha iyi anlayabilir. Bu bilgiler daha sonra süreçlerde, ürünlerde ve hizmetlerde değişiklik yapmak için kullanılabilir ve bu da daha fazla verimlilik sağlamaktadır. Örneğin, işletmeler tedarik zincirlerindeki darboğazları belirlemek ve gecikmeleri azaltmak veya verimliliği artırmak için ayarlamalar yapmak için büyük verileri kullanabilmektedir. Ayrıca büyük veri, işletmelerin siber saldırıları tespit etmesine ve önlemesine yardımcı olarak işletmelerin güvenliğini sağlar.

Büyük Verinin Avantajları

•  Daha İyi Karar Verme

Büyük veri, işletmelere ve kuruluşlara daha doğru ve güvenilir bilgiler sağlayarak daha iyi kararlar almalarına yardımcı olmaktadır. İşletmeler ve kuruluşlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek daha küçük veri kümeleriyle mümkün olmayan eğilimleri belirlemektedir. Bu, fırsatları belirlemelerini ve daha iyi kararlar almalarını sağlamaktadır.

• Maliyet Tasarrufu

Büyük veri, manuel veri toplama ve analiz etme ihtiyacını ortadan kaldırarak maliyetlerin düşürülmesine yardımcı olmaktadır. Otomatik süreçler, büyük miktarda veriyi geleneksel yöntemlerden çok daha verimli bir şekilde toplamak ve analiz etmek için kullanılmaktadır. Bu, hem zaman hem de para açısından önemli ölçüde tasarruf sağlamaktadır

•  İyileştirilmiş Müşteri Deneyimi

İşletmelerin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve onlara daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmalarını sağlamaktadır. Böylece, müşteri verilerini toplayıp analiz ederek müşteri tercihlerini belirlemek ve onlara ihtiyaçlarını karşılayan özel ürün ve hizmetler sağlamak mümkün hale gelmektedir.

Şuna da göz atabilirsiniz;

Nesnelerin İnterneti Nedir?