Büyük veri analitiği terimi çok eskilere dayanan bir terim olmasına rağmen, son yirmi yılda yüksek popülerlik kazanmıştır. Büyük veri, bir işletme ile ilgili bilgileri toplama kavramıdır. Bu nedenle, iş dünyasındaki büyük veri analitiği, bu verileri incelemeyi ve bilinçli kararlar vermek için yararlı bilgiler sunmayı ifade eder.
Büyük verileri analiz etmek, kuruluşların işlerini daha iyi yürütmelerine ve arzu ettikleri şekilde büyümelerini hızlandırmalarına yardımcı olur. Büyük veri ham haliyle yeterince kullanışlı olmadığından, genellikle istatistiksel algoritmalar, davranışlar vb. üzerinde çalışmayı gerektirir.
Gerçek Hayattan Büyük Veri Analitiği Örnekleri
Kolayca anlaşılabilir bazı büyük veri analitiği örnekleri bilmek istiyorsanız, işte bazı örnekler:
Amazon
Amazon, göz atma geçmişinize, istek listenize, yaşınıza, cinsiyetinize, coğrafi konumunuza vb. dayalı olarak alışveriş alışkanlıklarınızı keşfeder ve ilgilendiğiniz ürün türlerini tahmin eder. Bu nedenle, uygulama kontrol paneliniz daha çok ilgilendiğiniz kategoriden daha fazla ürün gösterir. Yaş gruplarına, etnik kökene vb. dayalı büyük verilerin analiz edilmesi, markanın daha yeni özellikler bulmasına yardımcı olur.
Benzer şekilde, Facebook’un veri tabanı her gün mesajlar, medya vb. şeklinde yüzlerce terabayt veri toplar. Bu verileri, her bir kullanıcıya alakalı içerik önerileri ve reklamlar gösterecek şekilde yapılandırır.
İşletmedeki büyük veri analitiğinin şirketin güvenli kararlar almasına nasıl yardımcı olduğuna dair sonsuz örnekler bulabilirsiniz. Büyük veriler karmaşık, büyük miktarlarda depolanır ve hedef kitle için kişiselleştirilmiş pazarlama yapılmasına yardımcı olur. Ayrıca bu analiz, markaların riskleri yönetmesine ve verimli bir iş modeli sürdürmesine yardımcı olur.
İşinizi Büyütmek için Büyük Verileri Nasıl Analiz Edebilirsiniz?
Bu veri odaklı dünyada, veri toplamanın ve bunları rekabette öne geçmek ve işletmeniz için doğru stratejileri elde etmek için kullanmanın birçok yolu vardır. Verilerinizden elde ettiğiniz içgörüler aracılığıyla iş değerinizi artırmak istiyorsanız, işte gerçekten işe yarayan en başarılı teknikler.
Toplayın, İşleyin ve Temizleyin
Veriler toplandıktan sonra, bunları uygun şekilde işlemeli ve yalnızca ihtiyacınız olan bilgileri tutmalısınız. Zaman ve para israfını önlemek için alakasız veya yinelenen verileri silmelisiniz.
Veri Madenciliği ve Kitleyi Bölme
Toplanan metin ve medyaya dayalı olarak mevcut eğilimlere ve önde gelen davranış kalıplarına bakın. Anormallikleri belirleyin ve verileri buna göre kümeleyin.
Tahminler Yapın ve Riskleri Yönetin
İşlenmiş veri kümelerine dayanarak, önümüzdeki zamanlarda hedef kitleniz tarafından hangi özelliklerin veya ürünlerin sevileceğini tahmin edin. Takip edebilecek riskleri belirleyin, gerekli risk yönetimi stratejilerini belirleyin ve fırsatlar yaratmaya çalışın.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimini Kullanın
Yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmak, hedef kitleniz hakkında daha derin bilgiler edinmenize ve karmaşık verilerden mevcut kalıpları bulmanıza yardımcı olacaktır.
