Ana sayfa » Dijital Pazarlama » Big Data (Büyük Veri) Nedir, Nasıl Analiz Edilir?
Dijital Pazarlama Nedir, Nasıl Yapılır?

Big Data (Büyük Veri) Nedir, Nasıl Analiz Edilir?

Hosting Fiyatları
Sending
User Review
0 (0 votes)
0 0 vote
Article Rating
Big Data (Büyük Veri) Nedir, Nasıl Analiz Edilir?

“Big data” yani büyük veri” terimi son on yılda daha popüler olmaya başlamasına rağmen, kavram en azından İkinci Dünya Savaşı’ndan beri var. Günümüze gelindiğinde ise, kablosuz bağlantı, internet 2.0 ve diğer teknolojiler, büyük veri kümelerinin yönetimini ve analizini hepimiz için bir gerçeklik haline getirdi.

Geleneksel veri işleme ve veri yönetimi uygulamaları için çok büyük ve karmaşık olan veri kümelerini ifade eden büyük veri, mobil teknolojinin ve nesnelerin internetinin ortaya çıkmasıyla daha popüler hale geldi. Çünkü insanlar cihazlarıyla giderek daha fazla veri üretmeye başladı. Coğrafi konum hizmetleri, web tarayıcısı geçmişleri, sosyal medya etkinliği ve hatta fitness uygulamaları tarafından oluşturulan verilerileri düşünürseniz, büyük veri kavramının hayatımızın içinde olduğunu göreceksiniz.

Büyük veri ayrıca, iş zekası üretmek için büyük miktarda dijital bilgi toplama ve analiz etme süreçlerine de yardımcı olmak için kullanılır. Veri kümeleri büyümeye devam ettikçe ve uygulamalar daha gerçek zamanlı akış verisi ürettikçe, işletmeler büyük verilerini depolamak, yönetmek ve analiz etmek için büyük veri analizlerine daha çok ihtiyaç duymaya başladı.

Big Data’yı (Büyük Veri) Bu Kadar Önemli Kılan Nedir?

Tüketiciler anlık beklentilerin olduğu dijital bir dünyada yaşıyor. Dijital satış işlemlerinden pazarlama geri bildirimlerine ve iyileştirmeye kadar günümüzün bulut tabanlı iş dünyasında her şey hızla hareket ediyor. Tüm bu hızlı işlemler ise, verileri eşit hızda üretilmesine neden oluyor. İşletmeler için bu bilgilerin gerçek zamanlı olarak iyi bir şekilde kullanılmaması, müşterilerini bunu yapan rakiplere kaptırmak anlamına gelir.

Peki nedir bu big data’yı (büyük veri) bu kadar önemli kılan?

1. İş zekası (Business intelligence)

Bir işletmenin büyük verilerinin analizini ve uygulamasını tanımlamak için tasarlanmış olan iş zekası, modern pazar için mücadelede kritik bir silahtır. İş zekası, etkinlik ve zorluk noktalarını grafiklendirip tahmin ederek, bir işletmenin büyük verilerini anlamlı ve kullanışlı bilgiye dönüştürür.

2. Yenilikçilik

Büyük veri, bir endüstri ve pazarda yer alan sayısız etkileşimin görünümünü analiz ederek, yeni ve yaratıcı ürünleri pazara sürmek için kullanılır. Büyük veri sayesinde yeni veya özelleştirilmiş ürünler, karı en üst düzeye çıkaran reklamlarla çalıştırılabilir.

3. Düşük maliyet

Büyük veri çok kazanma potansiyelini de beraberinde getirir. Büyük veri işlemlerinden elde edilen içgörüler, kaynakların nerede yetersiz kullanıldığını ve hangi alanların daha fazla dikkat gerektirdiğini hızla netleştirebilir. Bu bilgiler yöneticilere bütçeleri modern bir ortamda çalışacak kadar esnek tutma gücü verir.

Hemen hemen her sektördeki işletmeler ve markalar yeni bir çığır açmak için büyük veriyi kullanmaya başladı. Büyük veri hayatımıza daha önce hiç görülmemiş bir hızda analiz etme ve çalışma yeteneği getirdi.

Büyük Veri Türleri Nelerdir?

Büyük Veri Türleri Nelerdir?

Artık büyük verinin ne olduğu anladığınıza göre, büyük veri türlerine bir göz atalım:

1. Yapılandırılmış (Structured)

Yapılandırılmış veri, sabit bir biçimde işlenebilen, depolanabilen ve alınabilen verilerdir. Basit arama motoru algoritmaları ile kolayca ve sorunsuz bir şekilde depolanabilen ve bir veritabanından erişilebilen yüksek düzeyde organize edilmiş bilgiyi ifade eder. Örneğin, bir şirket veri tabanındaki çalışan tablosu, çalışan detayları, iş pozisyonları, maaşları vb. organize bir şekilde bulunacak şekilde yapılandırılabilir.

2. Yapılandırılmamış (Unstructured)

Yapılandırılmamış veriler, herhangi bir belirli form veya yapıdan yoksun olan verileri ifade eder. Bu, yapılandırılmamış verileri işlemeyi ve analiz etmeyi çok zor ve zaman alıcı hale getirir. E-posta, yapılandırılmamış verilere bir örnektir.

3. Yarı yapılandırılmış (Semi-structured)

Yarı yapılandırılmış veriler, yukarıda bahsedilen her iki formatı, yani yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren verilerle ilgilidir. Belirli bir havuz (veritabanı) altında sınıflandırılmamış olmasına rağmen, yine de verilerdeki ayrı öğeleri ayıran hayati bilgileri veya etiketleri içeren verileri ifade eder.

Büyük Verinin En Önemli 5V’si

Büyük Verinin En Önemli 5V’si

Büyük veri, endüstri uzmanları tarafından 5 V olarak nitelendirilir. Bu kavramların her birini ayrı ayrı ele alacak olursak:

Volume (Hacim): Veri miktarı ve bunların nasıl ve nerede barındırılacağı ile ilgilidir.

Variety (Çeşitlilik): Bir ekosistemde tüm farklı veri kaynaklarının belirlenmesi ve bunları beslemek için doğru araçları edinmekle ilgilidir.

Velocity (Hız): Modern iş dünyasında hız çok önemlidir. Büyük veri resminin mümkün olduğunca gerçek zamana yakın bir şekilde geliştirilmesini sağlamak için doğru teknolojileri araştırmak ve uygulamakla ilgilidir.

Veracity (Doğruluk): Verilerin doğru ve temiz olduğundan emin olmakla ilgilidir.

Value (Değer): Toplanan çevresel bilgilerin tümü eşit öneme sahip değildir, bu nedenle eyleme geçirilebilir iş zekasını anlaşılması kolay yollarla ortaya çıkaran büyük bir veri ortamı oluşturmakla ilgilidir.

Büyük Verinin Avantajları

Büyük Verinin Avantajları
  • Büyük verinin en büyük avantajlarından biri tahmine dayalı analizdir. Büyük veri analitiği araçları, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilir, böylelikle işletmelerin ve kuruluşların daha iyi kararlar almasına olanak tanırken aynı zamanda operasyonel verimliliklerini optimize edip risklerini azaltır.
  • Büyük veri, müşterilerin sorunlu noktalarına ilişkin içgörüler sağlar ve şirketlerin ürün ve hizmetlerini iyileştirmesine olanak tanır. Dünya çapındaki işletmeler, büyük veri analitiği araçlarını kullanarak sosyal medya platformlarından gelen verileri kullanır ve genel tüketici deneyimini geliştirmek için bu şekilde dijital pazarlama stratejilerini geliştirir.
  • Büyük veri, yüksek düzeyde eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek için birden çok kaynaktan ilgili verileri birleştirir. Şirketlerin neredeyse %43’ü ilgisiz verileri filtrelemek için gerekli araçlardan yoksundur ve bu da toplu olarak yararlı verileri ayıklamak için milyonlarca dolara mal olur. Büyük veri araçları bunu azaltmaya yardımcı olarak hem zamandan hem de paradan tasarruf etmenizi sağlayabilir.
  • Büyük veri analitiği, şirketlerin daha fazla satış potansiyeli oluşturmasına yardımcı olabilir ve bu da doğal olarak gelirde artış anlamına gelir. İşletmeler, ürünlerinin / hizmetlerinin pazarda ne kadar iyi performans gösterdiğini ve müşterilerin bunlara nasıl yanıt verdiğini anlamak için büyük veri analiz araçlarını kullanır. Böylece, zamanlarını ve paralarını nereye yatıracaklarını daha iyi anlayabilirler.
  • Büyük veri içgörüleri ile rakiplerinizden her zaman bir adım önde olabilirsiniz. Rakiplerinizin ne tür promosyonlar ve teklifler sunduğunu bilmek için piyasayı inceleyebilir ve ardından müşterileriniz için daha iyi tekliflerde bulabilirsiniz. Büyük veri içgörüleri, ayrıca müşteri eğilimlerini anlamak için müşteri davranışını öğrenmenize ve onlara son derece “kişiselleştirilmiş” bir deneyim sunmanıza olanak tanır.

Big Data (Büyük Veri) Analizi Nedir? 

Big Data (Büyük Veri) Analizi Nedir?

Büyük veri analizi; gizli modeller, bilinmeyen korelasyonlar, pazar eğilimleri ve müşteri tercihleri gibi anlamlı içgörüler elde etmek için kullanılan bir süreçtir. Büyük veri analitiği daha iyi karar vermek ve dolandırıcılık faaliyetlerini önlemek için kullanılabilecek çeşitli avantajlar sağlar.

Büyük veri analitiğinin yaşam döngüsü

1. İş vakası değerlendirmesi: Büyük veri analitiği yaşam döngüsü, analizin arkasındaki nedeni ve hedefi tanımlayan bir iş vakasıyla başlar.

2. Verilerin tanımlanması: Burada çok çeşitli veri kaynakları tanımlanır.

3. Veri filtreleme: Önceki aşamadan tanımlanan tüm veriler, bozuk verileri kaldırmak için burada filtrelenir.

4. Veri çıkarma: Araçla uyumlu olmayan veriler çıkarılır ve ardından uyumlu bir forma dönüştürülür.

5. Veri toplama: Bu aşamada, farklı veri kümelerinde aynı alanlara sahip veriler entegre edilir.

6. Veri analizi: Veriler, yararlı bilgileri keşfetmek için analitik ve istatistiksel araçlar kullanılarak değerlendirilir.

7. Verilerin görselleştirilmesi: Büyük veri analistleri Tableau, Power BI ve QlikView gibi araçlarla, analizin grafik görselleştirmelerini oluşturabilir.

8. Nihai analiz sonucu: Analizin nihai sonuçlarının harekete geçecek iş paydaşlarına sunulduğu büyük veri analitiği yaşam döngüsünün son adımıdır.

Big Data (Büyük Veri) Analizinde Kullanabileceğiniz Araçlar

Big Data (Büyük Veri) Analizinde Kullanabileceğiniz Araçlar

Büyük veri söz konusu olduğunda kullanabileceğin araçlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:

Hadoop, büyük verilerle çalışmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir yazılım çözümüdür. Hadoop’taki araçlar, çok büyük veri kümelerini birkaç (veya birkaç yüz bin) ayrı bilgi işlem düğümüne işlemek için gereken işlem yükünü dağıtmaya yardımcı olur. Bir petabaytlık veriyi küçük bir işleme alanına taşımak yerine, Hadoop bunun tersini yaparak bilgi kümelerinin işlenebilme hızını büyük ölçüde hızlandırır.

MapReduce, adından da anlaşılacağı gibi, iki işlevi gerçekleştirmeye yardımcı olur: Veri kümelerini derleme ve düzenleme (eşleme), ardından bunları görevlere veya sorgulara yanıt vermek için kullanılan daha küçük, organize kümeler halinde iyileştirme.

Spark, Apache kuruluşunun açık kaynaklı bir projesidir, büyük ölçekli işleme ve makine öğrenimi için ultra hızlı, dağıtılmış bir framework’tür.

Big Data (Büyük Veri) Analizi Örnekleri

Big Data (Büyük Veri) Analizi Örnekleri

1. Netflix

Netflix, dünyanın dört bir yanındaki insanlar tarafından kullanılan en popüler isteğe bağlı çevrimiçi video içerik akış platformlarından biridir. Netflix, kullanıcıların belirli ihtiyaçlarını ve tercihlerini anlamak için müşteri verilerini toplar. Daha sonra bu verileri, bireysel kullanıcıların neyi seveceğini tahmin etmek ve onlar için kişiselleştirilmiş içerik önerisi listeleri oluşturmak için kullanır.

2. American Express

Kredi kartı devi, kullanıcı sadakatini gösterebilecek göstergeleri belirlemek için muazzam miktarda müşteri verisinden yararlanır. Ayrıca, potansiyel müşteri kaybını tahmin etmek için 115 farklı değişkenle birlikte geçmiş işlemleri analiz etmek için gelişmiş tahmin modelleri oluşturmak için büyük veriyi kullanır. American Express big data çözümleri ve araçları sayesinde önümüzdeki dört ila beş ay içinde kapanma olasılığı yüksek olan hesapların %24’ünü belirleyebilir.

Yukarıda büyük veri ile ilgili merak ettiğiniz tüm soruları sizinle paylaşmaya çalıştık. Siz işletmeniz için büyük veri analizini kullanıyor musunuz? Yorum bölümünde bize yazın, içeriğimizi geliştirmek için deneyimlerinizi ve önerilerinizi paylaşmayı unutmayın.

Domain Sorgulama