Veriye dayalı bir işletme olmak önemlidir, ancak bu tam olarak ne anlama geliyor?

Bilgiye dayalı işletmeler datalara dayalı kararlar alır, bu da onları destekleyecek bilgiler olduğundan hareketlerinin muvaffakiyet getireceğinden daha emin olmalarını sağlar.

Veriye dayalı bir işletme olmak için bilgi tahlili yapmanız gerekir.

Peki data tahlili nedir?

Basit bir formda tabir etmek gerekirse; data tahlili, datalardan yararlı sonuçlar çıkarmak için bilgileri toplama ve düzenleme sürecidir. Data tahlili süreci, datalardan bilgi elde etmek için analitik ve mantıksal akıl yürütme kullanır.

Veri tahlilinin temel maksadı, elde edilen bilginin şuurlu kararlar vermek için kullanılabilmesi için datalarda mana bulmaktır.

Veri Analitiği İş Dünyasında Nasıl Kullanılır?

Bilgi tahlili, işletmelerin daha âlâ iş kararları almasına yardımcı olmak için iş dünyasında kullanılır. Pazar araştırması, eser araştırması, pozisyonlandırma, müşteri incelemeleri, hassaslık tahlili yahut bilgilerin mevcut olduğu öteki rastgele bir sorun olsun, dataların tahlil edilmesi, işletmelerin gerçek seçimler yapmak için muhtaçlık duydukları bilgileri sağlayacaktır.

Veri analitiği günümüzde işletmeler için değerlidir, zira bilgiye dayalı seçimler, iş kararlarında nitekim emin olmanın tek yoludur. Birtakım başarılı işletmeler kimi kararlarını önsezi üzerine kurulabilir, lakin neredeyse tüm başarılı iş seçimleri bilgi tabanlıdır.

Büyük Veri Nedir?

Büyük data, var olan klâsik uygulamalarla tesirli bir halde işlenemeyen muazzam hacimli dataları tabir eder. Büyük datanın işlenmesi, toplanmayan ham bilgilerle başlar ve birden fazla vakit tek bir bilgisayarın belleğinde saklanması imkansızdır.

Hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış çok sayıda bilgiyi tanımlamak için kullanılan moda bir sözcük olan büyük data, daha yeterli kararlar ve stratejik iş planlamaları sağlayacak içgörüleri tahlil etmek için kullanılabilen bir kavramdır.

Büyük Veri Analizi Neden Önemlidir?

Büyük bilgi tahlili, kuruluşların bilgilerinden yararlanmasına ve yeni fırsatları belirlemek için kullanmasına yardımcı olur. Bu da daha akıllı iş atılımlarına, daha verimli operasyonlara, daha yüksek karlara ve daha keyifli müşterilere sahip olmanıza imkan tanır.

1. Maliyetleri azaltma

Büyük data teknolojileri, büyük ölçüde bilginin depolanması kelam konusu olduğunda, değerli bir maliyet avantajı sağlar. Ayrıyeten iş yapmanın daha verimli yollarını da belirleyebilirler.

2. Daha hızlı, daha iyi karar verme

Analitiğin suratı, yeni bilgi kaynaklarını tahlil etme maharetiyle birleştiğinde, işletmeler bilgileri anında tahlil edebilir ve öğrendiklerine nazaran kararlar verebilir.

3. Yeni ürünler ve hizmetler üretme

Analitik yoluyla müşteri gereksinimlerini ve memnuniyetini ölçme yeteneği, müşterilere istediklerini verme gücü sağlar. Büyük data tahlili ile daha fazla şirket, müşterilerin gereksinimlerini karşılamak için yeni eserler yaratmaya başlamıştır.

Büyük Veri Uygulamaları

1. Finansal Hizmetler için Büyük Veri

Kredi kartı şirketleri, bankalar, özel varlık idaresi danışmanları, sigorta şirketleri, risk fonları ve kurumsal yatırım bankaları finansal hizmetleri için büyük bilgileri kullanır. Bunların hepsinin ortak sorunu, çok sayıda farklı sistemde yaşayan ve büyük datalarla çözülebilen muazzam ölçüdeki çok yapılandırılmış bilgidir. Bu nedenle, büyük datalar aşağıdaki üzere çeşitli biçimlerde kullanılır:

• Müşteri analizi
• Uyum analizi
• Dolandırıcılık analizi
• Operasyonel analitik

2. İletişimde büyük veri

Kredi kartı şirketleri, bankalar, özel varlık idaresi danışmanları, sigorta şirketleri, risk fonları ve kurumsal yatırım bankaları finansal hizmetleri için büyük bilgileri kullanır. Bunların hepsinin ortak sorunu, çok sayıda farklı sistemde yaşayan ve büyük datalarla çözülebilen muazzam ölçüdeki çok yapılandırılmış bilgidir. Bu nedenle, büyük datalar aşağıdaki üzere çeşitli biçimlerde kullanılır:

3. Perakende için büyük veri

Müşteri hizmetleri geçtiğimiz birkaç yılda gelişti, çünkü daha bilgili müşteriler perakendecilerden tam olarak neye gereksinim duyduklarını, gereksinim duydukları anda anlamalarını bekliyor. Büyük data tahlili teknolojisi, perakendecilerin bu talepleri karşılamasına yardımcı olur. Müşteri sadakat programlarından, satın alma alışkanlıklarından ve başka kaynaklardan sonsuz ölçüde bilgi alan perakendeciler, sırf müşterilerini derinlemesine anlamakla kalmaz, birebir vakitte eğilimleri kestirim edebilir, yeni eserler önerebilir ve karlılığı artırabilir.

4. Sağlık hizmetlerinde büyük veri

Hastaneler için temel zorluk, bakım kalitesinin güzelleştirilmesini sağlayarak, mümkün olduğunca çok hastayı verimli bir formda tedavi etmektir. Hasta kayıtları, sağlık planları, sigorta bilgileri ve öteki bilgi cinslerinin yönetilmesi güç olabilir, lakin analitik uygulandığında temel bilgilerle kıymetli sonuçlar elde etmek mümkündür. Bu nedenle büyük data tahlili teknolojisi sağlık bakımı için çok değerlidir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük ölçüde bilgiyi süratli bir biçimde tahlil ederek, hayat kurtaran teşhisler yahut tedavi seçeneklerini neredeyse anında sağlayabilir.

5. İmalat için büyük veri

Üreticiler için problemleri çözmek yeni bir şey değil. İmalatçılar karmaşık tedarik zincirlerinden işgücü kısıtlamalarına ve ekipman arızalarına kadar her gün sıkıntı sıkıntılarla boğuşuyorlar. Bu nedenle, büyük data analitiği, rekabetçi kuruluşların yeni maliyet tasarrufu fırsatları ve gelir fırsatları keşfetmesine müsaade verdiği için imalat sanayisinde çok kıymetlidir.

Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Büyük data tahlilini kapsayan tek bir teknoloji yoktur. Elbette, büyük datalara uygulanabilecek gelişmiş tahliller vardır, fakat gerçekte, bilgilerinizden en yüksek kıymeti elde etmenize yardımcı olmak için birkaç teknoloji çeşidi birlikte kullanılır.

1. Makine öğrenme

Bir makineyi nasıl öğreneceği konusunda eğiten muhakkak bir yapay zeka alt kümesi olan makine tahsili, daha büyük, daha karmaşık bilgileri tahlil edebilen ve çok büyük ölçekte bile daha süratli, daha yanlışsız sonuçlar sağlayabilen modelleri süratli ve otomatik olarak üretmeyi mümkün kılar. Kesin modeller oluşturarak, bir kuruluşun karlı fırsatları tespit etme yahut bilinmeyen risklerden kaçınma bahtı daha yüksektir.

2. Veri yönetimi

Emniyetli bir formda tahlil edilebilmesi için bilgilerin yüksek kalitede olması ve uygun yönetilmesi gerekir. Bir kuruluşa daima olarak giren ve çıkan bilgilerle, bilgi kalitesi standartlarını oluşturmak ve sürdürmek için tekrarlanabilir süreçler oluşturmak değerlidir. Bilgiler emniyetli hale geldikten sonra, kuruluşlar tüm işletmeyi tıpkı sayfada buluşturan bir ana bilgi idaresi programı oluşturmalıdır.

3. Veri madenciliği

Bilgi madenciliği teknolojisi, bilgilerdeki kalıpları keşfetmek için büyük ölçüde bilgiyi incelemenize yardımcı olur ve bu bilgiler, karmaşık iş sorularının yanıtlanmasına yardımcı olmak için daha fazla tahlil için kullanılabilir. Bilgi madenciliği yazılımıyla, bilgilerdeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü gözden geçirebilir, neyin alakalı olduğunu belirleyebilir, bu bilgileri mümkün sonuçları kıymetlendirmek için kullanabilir ve akabinde şuurlu kararlar alma suratını artırabilirsiniz.

4. Bellek içi analitik

Sistem belleğindeki dataları tahlil ederek (sabit disk şoförünüz yerine), bilgilerinizden anında içgörüler elde edebilir ve bunlara süratlice müdahale etmenizi sağlar. Bu teknoloji, yeni senaryoları test etmek ve modeller oluşturmak için bilgi hazırlama ve analitik sürece gecikmelerini ortadan kaldırabilir. Kuruluşların çevik kalmaları ve daha yeterli iş kararları almaları için yalnızca kolay bir yol değil, tıpkı vakitte yinelemeli ve etkileşimli analitik senaryoları yürütmelerine de imkan tanır.

5. Tahmine dayalı analitik

Varsayıma dayalı analitik teknolojisi, geçmiş bilgilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların mümkünlüğünü belirlemek için bilgileri, istatistiksel algoritmaları ve makine tahsili tekniklerini kullanır. Her şey gelecekte ne olacağına dair en yeterli değerlendirmeyi sağlamakla ilgilidir. Böylelikle kuruluşlar mümkün olan en âlâ iş kararını verdiklerinden daha emin olabilir. İddiaya dayalı analitiğin en yaygın uygulamalarından kimileri dolandırıcılık tespiti, risk, operasyonlar ve pazarlamayı içerir.

6. Metin madenciliği

Metin madenciliği teknolojisi ile daha evvel fark etmediğiniz içgörüleri ortaya çıkarmak için web’deki metin bilgilerini, yorum alanlarını, kitapları ve başka metin tabanlı kaynakları tahlil edebilirsiniz. Metin madenciliği, büyük ölçüde bilgiyi tahlil etmenize ve yeni bahisleri ve terim alakalarını keşfetmenize yardımcı olmak için dokümanları (e-postalar, bloglar, Twitter beslemeleri, anketler, rekabet zekası ve daha fazlası) taramak için makine tahsili yahut doğal lisan sürece teknolojisini kullanır.