Big Data Veri Analizi Nedir?

Big Data ve Veri Analizi Nedir?

Big data ve veri Analizi anlık durumu analiz edip yakın ve uzak gelecek için planlar yapabilmek için olmazsa olmaz kavramlardır.

Big Data, geleneksel veri işleme yöntemleriyle işlenemeyecek kadar büyük, hızlı ve çeşitli veri kümelerini ifade eder. Bu veri kümeleri, yapılandırılmış (structured), yapılandırılmamış (unstructured) ve yarı yapılandırılmış (semi-structured) verilerden oluşabilir. Özellikle dijital dünyada, sosyal medya paylaşımları, web siteleri üzerindeki kullanıcı etkileşimleri, IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarından elde edilen veriler gibi birçok kaynaktan büyük miktarda veri üretilmektedir.

Büyük Veri (Big Data)’nın 3 V’si olarak bilinen üç ana faktör vardır:

Hacim (Volume): Büyük veri, terabaytlar ve petabaytlar gibi devasa veri miktarlarını kapsar.
Hız (Velocity): Verilerin toplanma ve işlenme hızı oldukça yüksektir.
Çeşitlilik (Variety): Veriler, farklı formatlarda olabilir: metin, resim, video, sensör verileri vb.

Veri Analizi Nedir? Kuruluşlara yardımcı olmak için büyük veri analizi, müşteri davranışlarını analiz etmek, operasyonel verimliliği artırmak ve pazarlama stratejilerini optimize etmek gibi alanlarda kullanılabilir.

Ürün geliştirme: Veri analizi, ürünün uygulanabilirliğini, geliştirme kararlarını bilgilendirmek, ilerlemeyi ölçmek ve bir işletmenin müşterilerine uygun olana yönelik performansı artırmak için öngörüler sağlayabilir.
Müşteri çekme ve elde tutma: Kullanıcının veya müşterinin bıraktığı verileri kullanmak, müşteri memnuniyetini artıracak trendlere göre hareket edebilir. Örneğin projenin kullanıcılar tarafından hoş karşılanmayan bir kısmı, kullanıcılar için cazip hale getirilecek şekilde değiştirilmeli veya başka bir kısım, kullanıcıları memnun edecek ve daha fazla kullanıcı çekebilecek şekilde değiştirilmelidir.
Fiyat optimizasyonu: Perakendeciler, geliri en üst düzeye çıkarmak için birden fazla kaynaktan gelen verileri kullanan fiyatlandırma modellerini seçebilir.
Hedefli reklamcılık Geçmiş satın almalar, etkileşim kalıpları ve ürün sayfası görüntüleme geçmişi gibi kaynaklardan elde edilen veriler, kullanıcılar için bireysel düzeyde ve daha büyük ölçekte hedefli reklam kampanyaları oluşturulmasına yardımcı olabilir.
Büyük veri analizi potansiyel riskleri tahmin edebilir ve çözümler sunarak veya sorunu çözerek bununla başa çıkabilir.
İş kullanıcılarının ilgili verilerden elde ettiği karar verme iç görülerini geliştirme, kuruluşların daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.

Büyük Veri Analizi Nasıl Çalışır?

Veri bilimcileri ve analiz uzmanları, geleneksel iş zekası ve analiz uygulamalarından verileri toplar, big data ‘yı işler ve analiz eder.

Burada büyük veri analizi sürecinin adımlarına genel bir bakış sunacağız.

Her kuruluş veri toplamak için farklı kaynaklar kullanır; bazı ortak kaynaklar şunlardır:

Sosyal medya içeriği
Veritabanındaki veriler
Mobil uygulamalar
Pazar ve rakiplerin performans analizinden elde edilen bilgiler
Müşteri e-postalarından ve anket yanıtlarından metinler
Nesnelerin İnterneti’ne (IoT) bağlı sensörler tarafından toplanan makine verileri.

Veri’yi bir veri ambarında toplayıp sakladıktan sonra, big data profesyonellerinin verileri uygun şekilde organize etmesi ve yapılandırması gerekir. Kalitesini artırmak için veriler temizlenir. Veri bilimcileri programlama araçlarını kullanarak verileri temizler. Herhangi bir hata veya tutarsızlığı ararlar ve verileri organize edip sıralarlar.
Toplanan, işlenen ve temizlenen veriler analitik yazılımlarla analiz edilir.

Aşağıdakileri yapmak için veri analiz araçları kullanılır:

Kalıpları ve ilişkileri bulmak için veri kümelerini tarayan veri madenciliği.
Büyük veri kümelerini analiz etmek için farklı algoritmalar kullanan makine öğrenimi.
Makine öğreniminin daha gelişmiş bir dalı olan derin öğrenme.
Gelecekteki müşteri davranışını, senaryolarını ve eğilimlerini tahmin etmek için modeller oluşturan tahmine dayalı analitik.
Yapay zeka (AI)
İş zekası yazılımları
Veri görselleştirme araçları

Uygulama Örnekleri

Kuruluşlara yardımcı olmak için büyük veri analitiğinin nasıl kullanılabileceğine dair bazı örnekler şunlardır:

Ürün geliştirme: Big data analizi, ürünün uygulanabilirliğini, geliştirme kararlarını bilgilendirmek, ilerlemeyi ölçmek ve bir işletmenin müşterilerine uygun olana yönelik performansı artırmak için öngörüler sağlayabilir.
Müşteri çekme ve elde tutma: Kullanıcının veya müşterinin bıraktığı verileri kullanmak, müşteri memnuniyetini artıracak trendlere göre hareket edebilir. Örneğin projenin kullanıcılar tarafından hoş karşılanmayan bir kısmı, kullanıcılar için cazip hale getirilecek şekilde değiştirilmeli veya başka bir kısım, kullanıcıları memnun edecek ve daha fazla kullanıcı çekebilecek şekilde değiştirilmelidir.
Fiyat optimizasyonu: Perakendeciler, geliri en üst düzeye çıkarmak için birden fazla kaynaktan gelen verileri kullanan fiyatlandırma modellerini seçebilir.
Hedefli reklamcılık Geçmiş satın almalar, etkileşim kalıpları ve ürün sayfası görüntüleme geçmişi gibi kaynaklardan elde edilen veriler, kullanıcılar için bireysel düzeyde ve daha büyük ölçekte hedefli reklam kampanyaları oluşturulmasına yardımcı olabilir.
Büyük veri analizi potansiyel riskleri tahmin edebilir ve çözümler sunarak veya sorunu çözerek bununla başa çıkabilir.
İş kullanıcılarının ilgili verilerden elde ettiği karar verme iç görülerini geliştirme, kuruluşların daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.

Veri Analizinin Avantajları

Süreçlerin verimliliği ve optimizasyonundan kaynaklanabilecek maliyet tasarrufları.
Farklı kaynaklardan, farklı format ve türlerdeki büyük hacimli verilerin hızlı analizi.
Etkili strateji için hızla bilinçli kararlar alın.
Müşteri ihtiyaçlarının, davranışlarının ve duygularının daha iyi anlaşılması, daha iyi pazarlama anlayışlarına yol açmanın yanı sıra ürün geliştirme için bilgi sağlar.
Büyük örnek hacimli verilerden elde edilen iyileştirilmiş ve daha bilinçli risk yönetimi stratejileri.

Veri Analizinin Dezavantajları

Farklı formatlarda ve farklı kaynaklardan içe aktarılan büyük hacimli verilerle veri kalitesinin korunması. Büyük veriler için veri kalitesi yönetimi, onu uygun şekilde sürdürmek için önemli miktarda zaman, çaba ve kaynak gerektirir.
Veri erişimi, daha büyük veri hacimleriyle daha karmaşık hale gelir. Büyük verilerin, veri bilimcileri ve analistleri tarafından kullanılabilmesini sağlamak için uygun şekilde saklanması ve muhafaza edilmesi gerekir.
Veri güvenliği. Büyük veri sistemlerinin karmaşıklığı bazı güvenlik zorluklarını da beraberinde getiriyor. Bu kadar karmaşık bir büyük veri ekosisteminde güvenlik endişelerini doğru şekilde ele almak karmaşık bir görev olabilir.
Doğru aracı seçmek. Piyasadaki çok çeşitli büyük veri analitiği araçları ve platformları arasından seçim yapmak kafa karıştırıcı olabilir; bu nedenle kuruluşların, kullanıcılarının ihtiyaçlarına ve altyapılarına uygun en iyi aracı nasıl seçeceklerini bilmeleri gerekir.
Bu operasyonun çok zor olması nedeniyle bu işi yapabilecek bilim insanı ve analist sayısı az olduğu gibi, şirketlere de yüksek bir maliyet getirmektedir ki bu da yönetilmesi zor bir durumdur.