Gerçek Dünyada Büyük Veri Uygulamaları – Eksiksiz Bir Kılavuz

Büyük Veri her yerde mevcuttur. Hemen hemen her sektöre girmiştir ve aslında veri bilimi uygulamalarını mümkün kılan bileşendir. AI, ML, derin öğrenme - tümü büyük veri gerektirir. Küresel olarak bireyler ve kuruluşlar büyük ölçekte veri üretmeye devam ettikçe, büyük veri günlük hayatımızda daha da önemli hale geliyor. Çevrimiçi alışverişten çevrimiçi izlediğimiz şovlara kadar büyük veri, etrafımızdaki her şeyi etkiler. İş operasyonlarını, pazarlama stratejilerini, ürün kampanyalarını vb. daha iyi hale getirdi.

Büyük Veri neden önemlidir?

Şirketler, iş süreçlerini optimize etmek, operasyonları iyileştirmek, müşteri hizmetlerini geliştirmek, kişiselleştirilmiş ve geleceğe yönelik pazarlama kampanyaları oluşturmak ve hatta nihai olarak karlarını ve gelirlerini artırmak için başka eylemlerde bulunmak gibi çeşitli nedenlerle büyük verilere güveniyor. Büyük verileri etkin bir şekilde kullanabilen işletmeler, kullanmayanlara kıyasla potansiyel olarak rekabet avantajından yararlanır. Şirketler, büyük verilerden yararlanarak bilinçli iş kararları verebilir.

Büyük veriler, tüketici davranışlarıyla ilgili değerli bilgiler sağlar. Şirketler, müşteri katılımını artırmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için pazarlamalarını, promosyonlarını ve reklamlarını optimize etmek için bu bilgileri kullanabilir. Müşteri tercihlerini ve ihtiyaçlarını belirlemek için geçmiş ve gerçek zamanlı veriler işlenebilir ve analiz edilebilir. Bu, işletmelerin hedef kitlelerine hızlı bir şekilde hitap etmelerini sağlar.

Bu yazıda, gerçek dünyadaki sekiz büyük veri uygulamasını vurguladık.

Yazılım Mühendisliği ile İlgili Popüler Kurslar ve Makaleler

Büyük verinin gerçek dünyadaki uygulamaları

Büyük verilerin birincil amacı, şirketlerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için büyük hacimli gerçek zamanlı verileri analiz etmektir. Bu, web sunucusu günlüklerini izlemeyi, İnternet tıklama akışı verilerine veya sosyal medya içeriği alanına dokunmayı ve müşterilerden gelen metin mesajları, cep telefonu arama ayrıntıları, e-postalar veya diğer makine verileri gibi etkinlik raporlarını değerlendirmeyi içerir.

Farklı alanlardan işletmeler, günlük operasyonlar için büyük veriyi uygulamaya yatırım yapmaya başladı. Bunun için, eyleme dönüştürülebilir iş kararlarına dönüştürülebilecek çeşitli gizli kalıpları, bilinmeyen korelasyonları vb. ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini inceleyen uygulamalara yatırım yapmaya başladılar.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Büyük verinin günümüzde kullanıldığı çeşitli yollar şunlardır:

• GPS ve mobil haritalar

Kağıt yol haritalarının kafa karıştırdığı günler geride kaldı. Şu anda, uydu tabanlı GPS teknolojisi, dünyanın herhangi bir yerinde gerçek zamanlı olarak gezinmemizi sağlıyor. Başlangıç ​​noktasını ve varış noktanızı girdikten sonra, GPS haritaları size en kısa rotayı, varış noktanıza ulaşmak için yaklaşık süreyi, sesli yol tarifleri sunacak, yolunuzdaki çeşitli durakları gösterecek ve çok daha fazlasını sağlayacaktır.

Büyük veriler sayesinde geliştiriciler, büyük veriler sayesinde GPS izlemeyi ve mobil haritalamayı sürekli olarak iyileştirebilir. Telekom şebekelerini serbestleştiren çok sayıda mobil tabanlı uygulama ve akıllı telefonun piyasaya sürülmesiyle, Nesnelerin İnterneti daha da gelişiyor. Çok büyük miktarda büyük veri oluşturduğundan, şirketler haritaları daha veri açısından zengin hale getirmek için bu verilerden yararlanabilir. Örneğin, Google Haritalar, sürekli güncellemeler ve ince ayarlar nedeniyle son birkaç yılda önemli ölçüde iyileşti.

• Çevrimiçi alışveriş

e-Ticaret platformları artık bizi hedefli reklamlara maruz bırakarak aramaya başladığımız andan ürün teslimatına kadar büyük verileri kullanıyor. Çevrimiçi alışverişte büyük veri, işletmelerin alıcıların seçimlerini, tercihlerini ve sıkıntılı noktalarını anlamalarına olanak tanır. Bu nedenle, çevrimiçi olarak veya belirli bir sitede bir şey aradığınızda birden çok çevrimiçi platformda hedeflenmiş reklamlar görürsünüz. Bu, gerçek dünyadaki kapsamlı veri uygulamasının klasik bir örneğidir.

Bir alıcının çevrimiçi profili, satıcıya satışlarını optimize etmek için bilgilerin bir kısmını verir. Satıcı, tıklamaları izleyerek ve tıklama başına ödeme reklam olanağını etkinleştirerek, malları için önemli ölçüde daha iyi bir satın alma profili oluşturmaya başlayabilir.

• Kentsel planlama

Hükümetler, akıllı şehirleri ve şehir merkezlerini planlamak için büyük verileri kullanır. Büyük Veri, şehir planlamacılarının şehirlerin işleyişine dair yeni bir anlayış geliştirmelerini sağlar. Büyük Verinin şehir planlamasını nasıl optimize edebileceğine dair güzel bir örnek, toplu taşıma işlevselliğini dönüştürmektir.

• Enerji tüketimi

Büyük veri, verimli enerji tüketimi için akıllı sayaçları otomatikleştirmeyi mümkün kılar. Akıllı sayaçlar, bir kentsel alana yayılmış sensörlerden gelen verileri toplar. Tıpkı ulaşım planlamacılarının insanlarla yaptığı gibi, herhangi bir zamanda elektrik gelgitlerinin ve akışlarının nerede maksimum olduğuna karar verirler. Bundan sonra, enerji, en fazla ihtiyacı olan yerlere gitmek için toplam şebeke boyunca yeniden dağıtılır. Akıllı sayaçlar kısa vadede pahalı bir yatırım olsa da, yakında enerji dağıtım sektöründe devrim yaratacaklar. Belirli bir ağda verimli dağıtım ve enerji yeniden dağıtımını sağlamak için otomatik olarak ayarlanacaktır.

• Pazarlama

Pazarlamacılar, İnternet var olmadan önce bile, hedefli reklamlardan her zaman iyi bir şekilde yararlanmışlardır. O zaman ile şimdi arasındaki tek fark, daha önce pazarlamacıların ellerinde çok az veri olmasıydı. Tüketicilerin radyo veya TV tüketimlerine veya e-posta anketlerine vb. verdikleri yanıtlara dayalı olarak yalnızca neyi beğendiklerini tahmin edebiliyorlardı. Çevrimiçi alan geliştikçe pazarlama dinamik olarak geçiş yaptı ve önemli ölçüde veri bağımlılığını artırdı.

Bu günlerde, müşterilerin neyi aradığını, neye tıkladığını ve tercih ettiğini gösterebilecek çok sayıda bilgilendirici veri satın almak veya toplamak mümkün. Ayrıca, tıklama tuzakları, gösterimler ve diğer birkaç modern algoritmik ölçüm aracılığıyla çeşitli pazarlama kampanyalarının etkinliğini doğru bir şekilde ölçebilen performansla ilgili bir veri akışı da oldu. Bu araçlar, yalnızca satış rakamlarından çok daha ayrıntılıdır.

• Suç önleme ve tahmin

Polis departmanları, suç davranışını tanımak, suç/olay kalıplarını algılamak ve belirli bir alandaki potansiyel tehditleri belirlemek için kullanılabilecek eyleme geçirilebilir istihbarat sunmak için yüksek kaliteli, gerçek zamanlı analitiklere güvenebilir. Bu, proaktif olarak konut ve ticari alanları güvenli ve emniyetli hale getirmelerini sağlar.

• Vergi uygulaması

Şu anda bilgi teknolojisi üzerinde çalışan bir çağda yaşıyoruz. Büyük veri teknolojisi aracılığıyla birçok finansal ve vergi yönetimi görevi gerçekleştirilir. Büyük veri kullanımı sayesinde vergi departmanları, vergi mükellefinin verileriyle ilgili bilgileri etkin bir şekilde toplayabilir, bu bilgileri işlemek için etkin yönetim adımlarını benimseyebilir ve hatta eksiksiz bir vergi veri tabanı oluşturabilir.

Büyük veri uygulamaları, vergi makamları tarafından şüpheli davranışları ve çoklu kimlikleri tespit etmek için farklı kaynaklardan gelen hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış verileri analiz etmek için kullanılabilir. Bu, vergi dolandırıcılığı davalarını belirlemelerine yardımcı olur.

Şimdiye kadar, MSME'lerin pek çok finans yöneticisi, vergilendirme yelpazesinde büyük verilerin kullanımı konusunda oldukça belirsizdi. Ancak, uygun bir eğitimle bu boşluk, vergiyle ilgili devrim niteliğinde soruşturmaların önünü açmak için kapatılabilir.

• Trafik Optimizasyonu

Büyük Veri, yol sensörlerinden, GPS cihazlarından ve video kameralardan toplanan gerçek zamanlı ziyaretçilerin gerçeklerini toplamaya yardımcı olur. Yoğun bölgelerdeki kapasite ziyaretçilerinin sorunları, toplu taşıma güzergahlarının gerçek zamanlı olarak ayarlanmasıyla önlenebilir.

Bu günlerde gelişmiş şehirler, büyük veriye dayalı akıllı trafik karar destek mekanizması ile gündeme geldi. Büyük verilerin trafik kontrolünde uygulanması, bilgi silolarını kırar ve çeşitli departmanlar ve trafik sistemleri arasında bilgi paylaşımına yardımcı olur. Bu akıllı trafik çözümü, AI sensörleri aracılığıyla trafikle ilgili her türlü bilgiyi toplar. Bu, trafiğin gerçek zamanlı izlenmesini ve kontrol edilmesini sağlar. Ek olarak, pratik veri simülasyonu ve aritmetik modellere dayalı trafik eğilimlerini tahmin etmeye yardımcı olur. Böyle bir veriye dayalı trafik sistemi, bilimsel, doğru ve güvenilir bilgilerle bu alandaki karar vericilere yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Kısaca

Anlamlı bilgilere dönüştürülmek için büyük verilerin veri entegrasyonu, kalite kontrolü, veri yönetişimi vb. aşamalardan geçmesi gerekir. Bu adımlar, şirketlerin günlük iş operasyonlarını ve kararlarını şekillendirmek için kaliteli verileri kullanmasını sağlamak için gereklidir. Büyük verilerin gerçek hayatta ne kadar uygulanabilir olduğunu anlamak, işletmelerin daha fazla büyüme ve gelişme için veri analizi operasyonlarını iyileştirmelerine yardımcı olur.

Büyük veri uygulamaları daha çeşitli ve özel hale geldikçe, farklı sektörlerdeki her büyüklükteki kuruluş, hedeflerine ulaşmak için bunlardan yararlanmaya başlayacak. Bu, kaçınılmaz olarak, devasa veri hacimleriyle çalışabilen yetenekli teklif verisi uzmanlarına ihtiyaç yaratacaktır. Bu alanı takip etmekle ilgileniyorsanız, upGrad'ın Büyük Veride İleri Düzey Sertifika Programı kursuna kayıt olabilirsiniz . Öğrencilere kapsamlı bir beceri geliştirme deneyimi sunmak için sektörle ilgili konuları, vaka çalışmalarını ve en iyi danışmanlarla canlı oturumları içerir.

Bir okuyucu olarak yukarıda verilen bilgilerden faydalanabileceğinizi umuyoruz.