Büyük Verinin Kaynakları: Nereden geliyor?

Büyük Veri, günümüzün küresel kurumsal dünyasında kullanılan büyük havuzlardaki veri birikimini ifade eden her şeyi kapsayan bir terimdir. İşletmeler tarafından toplanan organize, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir koleksiyonudur.

Büyük veri, veri depolama ve işleme çözümlerini gerektirir. Sonuç olarak, bu sistemler birçok veri yönetimi mimarisinin önemli bir bileşenidir. Ayrıca, büyük veri analitiği ve uygulama platformlarına yardımcı olan araçlarla birlikte sıklıkla kullanılırlar.

2001 yılında, dünyaca ünlü bir analist olan Doug Laney, büyük verinin üç temel unsurunu belirledi – 3 Vs. Onlar:

• Hacim
• Hız
• Çeşitlilik

Şu anda, büyük veri, 'değer' ve bütünlük terimlerini içerecek şekilde genişlemiştir.

Bir şirketin ihtiyaç duyduğu büyük veri miktarı, belirli bir veri hacmini toplamaz. Ancak bunlar petabayt, terabayt veya eksabayt kullanılarak ölçülür. Bu ölçü birimi, zaman içinde toplanan büyük bir büyük veri havuzunu hesaba katar.

Büyük Verinin Önemi

Şirketler, analizleri sırasında müşteri hizmetlerini, pazarlamayı, satışları, ekip yönetimini ve diğer birçok rutin işlemi geliştirmek için büyük verilere bağımlıdır. Öncü ürünler ve çözümler geliştirmek için büyük verilere güveniyorlar. Büyük veri, somut sonuçlar verebilecek bilgiye dayalı ve veriye dayalı kararlar almanın anahtarıdır. Markalar, kendi segmentlerinde kendilerini pazar lideri olarak kurarken, büyük verilerle kârlarını ve yatırım getirisini artırmayı hedefliyor.

Böylece büyük veri, şirketlere henüz büyük veri kullanmayan rakiplerine göre rekabet avantajı sağlıyor.

Büyük verilerin şirketlere nasıl yardımcı olduğuna dair bazı örnekler:

• Şirketlerin reklam ve pazarlama stratejilerini/kampanyalarını geliştirmelerine yardımcı olmak.
• Tüketici katılımını ve dönüşüm oranlarını artırın.
• Kurumsal alıcıların, müşterilerin ve pazarın değişen davranışlarını incelemeye yardımcı olur.
• Pazara ve müşterilerin ihtiyaçlarına daha duyarlı olun.

Tıp araştırmacıları bile risk faktörlerini ve hastalıkların semptomlarını belirlemede büyük verileri kullanır. Doktorlar ayrıca hastalık teşhis ve tedavi çerçevelerini iyileştirmek için büyük ölçüde büyük verilere bağımlıdır. Ayrıca sosyal medya sitelerinden, anketlerden, dijital sağlık kayıtlarından ve devlet kurumlarından gelen diğer kaynaklardan gelen verilere de güvenirler.

Büyük Verinin Birincil Kaynakları:

Büyük verilerin önemli bir kısmı üç ana kaynaktan üretilir:

• makine verileri
• Sosyal veriler ve
• İşlem verileri.

Buna ek olarak, şirketler doğrudan müşteri katılımı yoluyla dahili olarak da veri üretir. Bu veriler genellikle şirketin güvenlik duvarında saklanır. Daha sonra yönetim ve analitik sistemine dışarıdan aktarılır.

Büyük veri kaynakları hakkında dikkate alınması gereken bir diğer kritik faktör, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olup olmadığıdır. Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış herhangi bir depolama ve yönetim modeline sahip değildir. Bu nedenle, yapılandırılmamış verilerden anlam çıkarmak ve onu iş için hazır hale getirmek için çok daha fazla kaynağa ihtiyaç duyar.

Şimdi, büyük verinin üç ana kaynağına bir göz atacağız:

1. Makine Verileri

Makine verileri, belirli bir olaya veya sabit bir programa yanıt olarak otomatik olarak oluşturulur. Bu, tüm bilgilerin akıllı sensörler, SIEM günlükleri, tıbbi cihazlar ve giyilebilir cihazlar, yol kameraları, IoT cihazları, uydular, masaüstü bilgisayarlar, cep telefonları, endüstriyel makineler vb. gibi birden çok kaynaktan geliştirildiği anlamına gelir. Bu kaynaklar şirketlerin tüketici davranışlarını izlemesini sağlar. Makine kaynaklarından elde edilen veriler, pazarın değişen dış ortamıyla birlikte katlanarak büyüyor. Bu tür verileri kaydeden sensörler şunları içerir:

Daha geniş bir bağlamda, makine verileri ayrıca sunucular, kullanıcı uygulamaları, web siteleri, bulut programları vb. tarafından karıştırılan bilgileri de kapsar.

2. Sosyal Veriler

Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In vb.'de paylaşılan tweetler, retweetler, beğeniler, video yüklemeleri ve yorumlar yoluyla sosyal medya platformlarından elde edilir. marka-müşteri etkileşiminin her bir önemli yönü.

Sosyal medya verileri orman yangını gibi yayılır ve geniş bir kitle tabanına ulaşır. Müşteri davranışı, ürün ve hizmetlerle ilgili duyarlılıkları ile ilgili önemli bilgileri ölçer. Bu nedenle sosyal medya kanallarından yararlanan markalar, çevrimiçi demografileriyle güçlü bir bağlantı kurabilir. İşletmeler, hedef pazarlarını ve müşteri tabanlarını anlamak için bu verileri kullanabilir. Bu kaçınılmaz olarak karar verme süreçlerini geliştirir.

3. İşlem Verileri

Adından da anlaşılacağı gibi, işlem verileri, farklı satış noktalarında çevrimiçi ve çevrimdışı işlemler yoluyla toplanan bilgilerdir. Veriler, işlem süresi, konum, satın alınan ürünler, ürün fiyatları, ödeme yöntemleri, kullanılan indirimler/kuponlar ve işlemlerle ilgili diğer ilgili ölçülebilir bilgiler gibi hayati ayrıntıları içerir.

İşlem verilerinin kaynakları şunları içerir:

• Ödeme emirleri
• faturalar
• Depolama kayıtları ve
• e-makbuzlar

İşlemsel veriler, iş zekasının önemli bir kaynağıdır. İşlem verilerinin benzersiz özelliği, zaman baskısıdır. Tüm işlem verileri bir zaman baskısı içerdiğinden, zamana duyarlıdır ve oldukça değişkendir. Basit bir ifadeyle, işlem verileri zamanında kullanılmadığı takdirde güvenilirliğini ve önemini kaybedecektir. Böylece, işlem verilerini hızlı bir şekilde kullanan şirketler piyasada üstünlük elde edebilir.

Bununla birlikte, işlem verileri, verileri işlemek, analiz etmek ve yorumlamak ve yönetmek için ayrı bir uzman kümesi gerektirir. Ayrıca, bu tür veriler çoğu işletme için yorumlanması en zor olanıdır.

Büyük Veri Analitiği Nasıl Çalışır?

Şirketlerin, büyük verilerden alakalı ve geçerli içgörüler elde etmek için analitik uygulamaları üzerinde çalışması, veri bilimcilerle ortak olması ve diğer veri analistleriyle etkileşim kurması gerekiyor. Ayrıca, mevcut tüm veriler hakkında gelişmiş bir anlayışa sahip olmalıdırlar. Son olarak, analitik ekibinin de verilerden neyi çıkarmak istediklerini netleştirmesi gerekiyor.

Ekibin dikkat etmesi gerekenler:

• temizlik,
• profil oluşturma,
• Dönüşüm,
• Veri kümelerinin doğrulanması.

Bunlar, veri analizinde atılan en önemli ilk adımlardan bazılarıdır.

Tüm büyük veriler yorumlanmak üzere hazırlanıp toplandıktan sonra, farklı makine öğrenimi araçları aracılığıyla gelişmiş veri bilimi ve analitik disiplinlerinin bir kombinasyonu uygulanır. Bu, işletmelerin büyümesine ve gelişmesine yol açan sonuçların üretilmesine yardımcı olacaktır.

Büyük verilerin analizi için ideal olan bazı ek adımlar şunlardır:

• Verilerin derin öğrenme dalı
• Veri madenciliği
• Akış analizi
• tahmine dayalı modelleme
• istatistiksel analiz
• Metin madenciliği

dahası, büyük verilerden içgörü elde etmek için kullanılan farklı analitik dalları vardır. Bu analitik modelleri aşağıdaki gibidir:

1. Pazarlama Analitiği

Bir markanın pazarlama kampanyalarını, promosyon tekliflerini ve diğer tüketici erişimini geliştirmek için değerli bilgiler verir.

2. Karşılaştırmalı Analiz

Müşteri davranışı ölçümlerini inceler ve işletmelerin markaları, ürünleri, hizmetleri ve iş performansını rakipleriyle karşılaştırabilmesi için müşterilerle gerçek zamanlı etkileşime olanak tanır. Bu analiz aşağıdaki veri türlerini gerektirir:

• Demografik veri
• İşlem verileri
• Web davranışı verileri
• Anketlerden, geri bildirim formlarından vb. tüketici metin verileri

Yeni başlayan biriyseniz ve büyük veri konusunda uzmanlık kazanmak istiyorsanız, büyük veri kurslarımıza göz atın.

3. Duygu Analizi

Belirli bir ürün veya hizmetle ilgili müşteri geri bildirimlerine, müşteri memnuniyetine ve bu alanlarda iyileştirmeye yönelik ipuçlarına odaklanır.

4. Sosyal Medya Analizi

. Bu analiz, insanların belirli bir hizmet veya ürün üzerindeki seçimleri ve tercihleriyle ilgili olarak sosyal medya platformları üzerinden verdiği yanıtlarla ilgilidir. Bu analiz, işletmelerin olası sorunları belirlemesine ve tüm pazarlama kampanyaları için doğru kitleleri hedeflemesine yardımcı olur.

İşletmeler Büyük Veriden Değerli İçgörüler Çıkarmak İçin Ne Yapmalıdır?

Gerçek iş değeri, eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmak için büyük veri kapasitesinden çıkarılır. Şirketler, analiz için uyumlu, kapsamlı ve sürdürülebilir bir strateji geliştirmeyi hedeflemelidir. Ayrıca çalışanları ve iş gelişimini destekleyen kararlarla sektörde kendilerini farklılaştırmaya odaklanmalıdırlar.

Büyük veri analizi, kaynak gerektiren ve zaman alan bir iştir. Şirketler, en gelişmiş teknolojilere sahip olmalarına rağmen, yetenekli ve kalifiye büyük veri uzmanları sayesinde genellikle büyük veri analizi ile uğraşırlar. Ve bu nedenle, onlara büyüme odaklı içgörüler sağlayabilecek uzmanları işe almamız gerekiyor. Fark yaratabileceğiniz yer burasıdır. Yetkin büyük veri becerileri ve bilgisi kazanarak, herhangi bir kuruluş için değerli bir varlık haline gelebilirsiniz.

Profesyonel sertifika kursları, becerilerinizi geliştirmek için mükemmel bir yoldur. Örneğin, upGrad'ın Yazılım Geliştirmede Yönetici PG Programı – Büyük Veride Uzmanlaşma, öğrencilerin sektörle ilgili beceriler edinmelerine yardımcı olmak için sektör uzmanları tarafından özel olarak küratörlüğünü yapmaktadır. Bu 13 aylık kursta öğrenciler, PySpark ile veri işlemeyi, veri ambarını, gerçek zamanlı işlemeyi, bulutta büyük veri işlemeyi öğrenirler. Sadece bu değil, aynı zamanda endüstri projeleri ve ödevleri üzerinde de çalışırlar.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.

Çözüm

Büyük veri, modern endüstrideki işletmelerin bel kemiğidir. Büyük veri analizi, şirketlerin hem bugün hem de gelecek için büyüme stratejileri oluşturmasına yardımcı olur. Pazar grafiğini ve müşteri ihtiyaçlarını incelemek için çok önemlidir.

Büyük verinin temel dinamikleri artık yalnızca veri katılımını dikkate almıyor. Daha büyük resim, daha geniş ve daha güvenilir içgörüler elde etmek için sonraki yıllarda veri üretimini artırmanın güvenilir yollarını belirlemektir.