Bu yazımızda “Büyük Veri Nedir? Büyük veri nerelerde kullanılır? Avantaj ve dezavantajları nelerdir? ” gibi soruları yanıtladık.
Büyük Veri Nedir?
Büyük veri, sürekli artan oranlarda büyüyen büyük, çeşitli bilgi kümelerini ifade eder. Bilgi hacmini, oluşturulduğu ve toplandığı hız veya hızı kapsanan veri noktalarının çeşitliliğini kapsar. Büyük veri genellikle veri madenciliğinden gelir. Özellikle yeni veri kaynaklarından daha büyük, daha karmaşık veri kümeleridir. Bu nedenle, verilerin nispeten kısa pencerelerde toplanması, saklanması, işlenmesi ve analiz edilmesi gereklidir.
Büyük Veri Temel Çıkarımları Nedir?
Büyük veri, artan hacimlerde ve her zamankinden daha yüksek hızda gelen büyük miktarda farklı bilgidir.
Yapılandırılabilir (genellikle sayısal, kolayca biçimlendirilebilir ve depolanabilir) veya yapılandırılmamış (daha serbest biçimli, daha az ölçülebilir) olabilir.
Bir şirketteki neredeyse her departman, büyük veri analizinden elde edilen bulgulardan yararlanır. Ancak dağınıklığını ve gürültüsünü ele almak bazen sorun yaratır.
Büyük verileri veri madencileri çeşitli uygulamalarla anketler, ürün satın alımları ve elektronik check-in’ler yoluyla kişisel elektronik ve uygulamalardan gönüllü olarak sosyal ağlarda ve web site yorumlarından toplar.
Büyük verilerin depolama alanı özbilgisayar veritabanlarındadır . Analistler büyük verileri, özellikle büyük, karmaşık veri kümelerini işlemek için tasarlanan yazılımlar ile analiz eder.
Büyük Veri Nasıl Çalışır?
Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olarak kategorize edilebilir. Yapılandırılmış veriler; kuruluş tarafından veritabanlarında ve elektronik tablolarda halihazırda yönetilen bilgilerden oluşur; doğası gereği sıklıkla sayısaldır. Yapılandırılmamış veriler; organize olmayan ve bir model veya biçime girmeyen bilgilerdir. Kurumların müşteri ihtiyaçları hakkında bilgi toplamasına yardımcı olan sosyal medya kaynaklarından toplanan verileri içerir.
Büyük verileri, veri madencileri anketler ürün satın alımları ve elektronik check-in’ler yoluyla kişisel elektronik ve uygulamalardan gönüllü olarak sosyal ağlardan ve web site yorumlarından toplar. Akıllı cihazlardaki sensörler ve farklı girdiler, verilerin geniş bir durum ve koşullar yelpazesinde toplanmasını sağlar.
Birçok hizmet olarak yazılım (SaaS) şirketi, bu tür karmaşık verileri yönetmede uzmanlaşmıştır.
Büyük Verinin Kullanım Alanları Nelerdir?
Veri analistleri bir korelasyonun olup olmadığını belirlemek için demografik veriler ve satın alma geçmişi gibi farklı veri türleri arasındaki ilişkiye bakar. Bu tür değerlendirmeler büyük verileri sindirilebilir biçimlerde işlemeye odaklanan bir üçüncü taraf tarafından şirket içinde veya dışarıda yapılabilir. İşletmeler genellikle bu tür uzmanlar tarafından büyük verilerin değerlendirilmesini bunları eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürmek için kullanır.
Alphabet ve Facebook gibi birçok şirket sosyal medyadaki kullanıcılara ve internette gezinenlere hedefli reklamlar yerleştirerek reklam geliri elde etmek için büyük veriler ile hareket eder.
İnsan kaynakları ve teknolojiden pazarlama ve satışa kadar bir şirketteki neredeyse her departman, büyük veri analizi bulgularıyla hareket eder. Büyük verinin amacı, ürünlerin pazara girme hızını artırmak ve pazarı benimsemek için gereken zamanı ve kaynakları azaltmak hedef kitleleri ve müşterilerin memnun kalmasını sağlamaktır.
Büyük Verinin Avantaj ve Dezavantajları
Mevcut veri miktarındaki artış hem fırsatlar hem de sorunlar sunar. Genel olarak, müşteriler ve potansiyel müşteriler hakkında daha fazla veriye sahip olmak, şirketlerin en yüksek düzeyde memnuniyet ve tekrar iş yaratmak için ürünleri ve pazarlama çabalarını daha iyi uyarlamasına izin vermelidir. Büyük miktarda veri toplayan şirketlere tüm paydaşların yararına daha derin analizler yapma fırsatı sunar.
Günümüzde bireyler hakkında mevcut olan kişisel veri miktarı göz önüne alındığında, şirketlerin bu verileri korumak için adımlar atması çok önemlidir. Günümüzün çevrimiçi dünyasında, şirketlerin yaşadığı birçok veri ihlali ile sıcak bir tartışma konusudur.
Daha iyi analiz olumlu olsa da büyük veri aşırı yük ve gürültü oluşturarak kullanışlılığını azaltma olasılığı vardır. Şirketler daha büyük hacimli verileri işlemeli ve gürültüye kıyasla hangi verilerin sinyalleri temsil ettiğini belirlemelidir. Verileri ilgili kılan şeyin ne olduğuna karar vermek önemli bir faktör haline gelir.
Ayrıca, verilerin doğası ve formatı, üzerinde işlem yapılmadan önce özel işlem gerektirmesi muhtemeldir. Sayısal değerlerden oluşan yapılandırılmış veriler kolaylıkla depolanabilir ve sıralanabilir. E-postalar, videolar ve metin belgeleri gibi yapılandırılmamış veriler kullanışlı hale gelmeden önce daha karmaşık tekniklerin uygulanmasını gerektirebilir.
Büyük veri büyük hacimli verileri tanımlayan bir terimdir. Ancak önemli olan veri miktarı değildir. Önemli olan verilerle kuruluşların yaptıklarıdır. Daha iyi kararlara ve stratejik iş hareketlerine yol açan içgörüler için bu verilerin analizleri önemlidir.
Büyük Veri ve 3v Nedir
“Büyük veri” , geleneksel yöntemler kullanılarak işlenmesi zor veya imkansız olan çok büyük, hızlı, karmaşık verilerdir. Analitik için büyük miktarda bilgiye erişme ve depolama eylemi uzun zamandır devam ediyor. Ancak 2000’li yılların başında endüstri analisti Doug Laney, büyük verinin şu anda yaygın olan tanımını üç V(İngilizcede) olarak ifade ettiğinde büyük veri kavramı ivme kazandı:
Hacim (Volume)
Kuruluşlar, ticari işlemler, akıllı (IoT) cihazlar, endüstriyel ekipman, videolar, sosyal medya ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar. Geçmişte depolamak bir sorun olurdu ancak veri gölleri ve Hadoop gibi platformlarda daha ucuz depolama yükü hafifletti.
Hız (Velocity)
Nesnelerin internetindeki büyümeyle birlikte veriler işletmelere benzeri görülmemiş bir hızda akar ve zamanında ele alınmalıdır. RFID etiketleri, sensörler ve akıllı sayaçlar, veri torrentleriyle gerçek zamanlı olarak başa çıkma ihtiyacını artırıyor.
Çeşitlilik (Variety)
Veriler, geleneksel veritabanlarındaki yapılandırılmış, sayısal verilerden yapılandırılmamış metin belgeleri, e-postalar, videolar, sesler, hisse senedi verileri ve finansal işlemlere kadar her tür biçimde gelir.
Büyük Verinin Önemli İki Boyutu
Büyük veri söz konusu olduğunda iki ek boyutu dikkate alıyoruz:
Değişkenlik:
Artan veri hızlarına ve çeşitliliğine ilaveten veri akışları öngörülemez sık sık ve büyük ölçüde değişiyor. İşletmelerin sosyal medyada ne zaman trend olduğunu ve günlük, mevsimsel ve olaylarla tetiklenen en yüksek veri yüklerini nasıl yöneteceklerini bilmeleri önemlidir.
Doğruluk:
Doğruluk verilerin kalitesini ifade eder. Veriler pek çok farklı kaynaktan geldiğinden verileri sistemler arasında bağlamak, eşleştirmek, temizlemek ve dönüştürmek zordur. İşletmelerin ilişkileri, hiyerarşileri ve çoklu veri bağlantılarını birbirine bağlamalı ve ilişkilendirmelidir. Aksi takdirde verileri hızla kontrolden çıkma olasılığı vardır.
Büyük veri örnekleri
Büyük veri, ticari işlem sistemleri, müşteri veritabanları, tıbbi kayıtlar, internet tıklama akışı günlükleri, mobil uygulamalar, sosyal ağlar, bilimsel araştırma havuzları, makine tarafından oluşturulan veriler ve nesnelerin internetinde kullanılan gerçek zamanlı veri sensörleri gibi sayısız farklı kaynaktan gelir ( IoT ) ortamları. Veriler, büyük veri sistemlerinde ham haliyle bırakılır veya veri madenciliği araçları veya veri hazırlama programları ile önceden işlenir. Veriler işlendikten sonra farklı alanlarda analitik kullanıma için hazır olur.
Müşteri verilerini örnek olarak kullanarak büyük veri kümelerinde bulunan bilgilerle yapılan analitik dalları şunları içerir:
Karşılaştırmalı analiz
Karşılaştırılmış analiz bir şirketin ürünlerini, hizmetlerini ve marka otoritesini rakiplerininkilerle karşılaştırmasıdır. Bu karşılaştırma kullanıcı davranışı ölçütlerinin incelenmesini ve gerçek zamanlı müşteri katılımının gözlemlenmesi baz alır.
Sosyal medya dinleme
İnsanların belirli bir işletme veya ürün hakkında sosyal medyada söyledikleri hakkında bilgilerdir. Ankette sunulabileceklerin ötesine geçer. Bu veriler çeşitli kaynaklardaki belirli konuları çevreleyen etkinliği gözlemleye yarar. Pazarlama kampanyaları için hedef kitlelerin belirlenmesinde yardımcı olur.
Pazarlama analizi
Yeni ürünlerin, hizmetlerin ve girişimlerin tanıtımını daha bilinçli ve yenilikçi hale getirirken önemli bilgileri sağlar.
Müşteri memnuniyeti ve duyarlılık analizi
Müşterilerin şirket-marka hakkında nasıl hissettiği konusunda herhangi bir potansiyel sorun çıkma olasılığı vardır. Toplanan tüm bilgiler marka sadakatinin nasıl korunabileceğini ve müşteri hizmetleri çabalarının nasıl geliştirilebileceğini tespit etmede yardımcı olur.
Özet
- Tanımı: Boyutu çok büyük olan verilerdir. Bigdata boyut olarak çok büyük olan ve yine de zamanla katlanarak büyüyen bir veri koleksiyonudur.
- Büyük Veri analitiği örnekleri borsaları, sosyal medya sitelerini, jet motorlarını vb. İçerir.
- Yapılandırılmış, Yapılandırılmamış, Yarı Yapılandırılmış olabilir.
- Hacim, Çeşitlilik, Hız ve Değişkenlik birkaç Büyük Veri özelliğidir
- Daha iyi müşteri hizmeti, operasyonel verimlilik, karar verme Bigdata’nın birkaç avantajıdır.
“Büyük Veri Nedir? Avantaj ve dezavantajları nelerdir? ” gibi birçok soruya yanıt verebildiğimizi düşünüyoruz. Bununla birlikte dilerseniz dijital pazarlama bilgilerinizi pekiştirmek ve detaylandırmak için diğer yazılarımızı okuyabilirsiniz.