Ana sayfa » Domain & Hosting » Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?
Domain & Hosting

Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Hosting Fiyatları
Sending
User Review
0 (0 votes)
0 0 vote
Article Rating
Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

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

Veriye dayalı işletmeler verilere dayalı kararlar alır, bu da onları destekleyecek veriler olduğundan eylemlerinin başarı getireceğinden daha emin olmalarını sağlar.

Veriye dayalı bir işletme olmak için veri analizi yapmanız gerekir.

Peki veri analizi nedir?

Basit bir şekilde ifade etmek gerekirse; veri analizi, verilerden faydalı sonuçlar çıkarmak için verileri toplama ve düzenleme sürecidir. Veri analizi süreci, verilerden bilgi elde etmek için analitik ve mantıksal akıl yürütme kullanır.

Veri analizinin temel amacı, elde edilen bilginin bilinçli kararlar vermek için kullanılabilmesi için verilerde anlam bulmaktır.

Veri Analitiği İş Dünyasında Nasıl Kullanılır?

Veri analizi, işletmelerin daha iyi iş kararları almasına yardımcı olmak için iş dünyasında kullanılır. Pazar araştırması, ürün araştırması, konumlandırma, müşteri incelemeleri, duyarlılık analizi veya verilerin mevcut olduğu başka herhangi bir sorun olsun, verilerin analiz edilmesi, işletmelerin doğru seçimler yapmak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlayacaktır.

Veri analitiği günümüzde işletmeler için önemlidir, çünkü veriye dayalı seçimler, iş kararlarında gerçekten emin olmanın tek yoludur. Bazı başarılı işletmeler bazı kararlarını önsezi üzerine kurulabilir, ancak neredeyse tüm başarılı iş seçimleri veri tabanlıdır.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, var olan geleneksel uygulamalarla etkili bir şekilde işlenemeyen muazzam hacimli verileri ifade eder. Büyük verinin işlenmesi, toplanmayan ham verilerle başlar ve çoğu zaman tek bir bilgisayarın belleğinde saklanması imkansızdır.

Hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış çok sayıda veriyi tanımlamak için kullanılan moda bir sözcük olan büyük veri, daha iyi kararlar ve stratejik iş planlamaları sağlayacak içgörüleri analiz etmek için kullanılabilen bir kavramdır.

Büyük Veri Analizi Neden Önemlidir?

Büyük veri analizi, kuruluşların verilerinden yararlanmasına ve yeni fırsatları belirlemek için kullanmasına yardımcı olur. Bu da daha akıllı iş hamlelerine, daha verimli operasyonlara, daha yüksek karlara ve daha mutlu müşterilere sahip olmanıza olanak tanır.

Sadece bu kadar mı?

Tabii ki hayır!

1. Maliyetleri azaltma

Büyük veri teknolojileri, büyük miktarda verinin depolanması söz konusu olduğunda, önemli bir maliyet avantajı sağlar. Ayrıca iş yapmanın daha verimli yollarını da belirleyebilirler.

2. Daha hızlı, daha iyi karar verme

Analitiğin hızı, yeni veri kaynaklarını analiz etme becerisiyle birleştiğinde, işletmeler bilgileri anında analiz edebilir ve öğrendiklerine göre kararlar verebilir.

3. Yeni ürünler ve hizmetler üretme

Analitik yoluyla müşteri ihtiyaçlarını ve memnuniyetini ölçme yeteneği, müşterilere istediklerini verme gücü sağlar. Büyük veri analizi ile daha fazla şirket, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için yeni ürünler yaratmaya başlamıştır.

Büyük Veri Uygulamaları

1. Finansal Hizmetler için Büyük Veri

Kredi kartı şirketleri, bankalar, özel varlık yönetimi danışmanları, sigorta şirketleri, risk fonları ve kurumsal yatırım bankaları finansal hizmetleri için büyük verileri kullanır. Bunların hepsinin ortak sorunu, çok sayıda farklı sistemde yaşayan ve büyük verilerle çözülebilen muazzam miktardaki çok yapılandırılmış veridir. Bu nedenle, büyük veriler aşağıdaki gibi çeşitli şekillerde kullanılır:

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

2. İletişimde büyük veri

Yeni aboneler kazanmak, müşterileri elde tutmak ve mevcut abone tabanları içinde genişlemek telekomünikasyon servis sağlayıcıları için en önemli önceliklerdir. Bu zorlukların çözümleri, müşteri tarafından oluşturulan veri yığınlarını ve her gün oluşturulan makine tarafından üretilen verileri birleştirme ve analiz etme becerisinde yatmaktadır.

3. Perakende için büyük veri

Müşteri hizmetleri geçtiğimiz birkaç yılda gelişti, zira daha bilgili müşteriler perakendecilerden tam olarak neye ihtiyaç duyduklarını, ihtiyaç duydukları anda anlamalarını bekliyor. Büyük veri analizi teknolojisi, perakendecilerin bu talepleri karşılamasına yardımcı olur. Müşteri sadakat programlarından, satın alma alışkanlıklarından ve diğer kaynaklardan sonsuz miktarda veri alan perakendeciler, yalnızca müşterilerini derinlemesine anlamakla kalmaz, aynı zamanda eğilimleri tahmin edebilir, yeni ürünler önerebilir ve karlılığı artırabilir.

4. Sağlık hizmetlerinde büyük veri

Hastaneler için temel zorluk, bakım kalitesinin iyileştirilmesini sağlayarak, mümkün olduğunca çok hastayı verimli bir şekilde tedavi etmektir. Hasta kayıtları, sağlık planları, sigorta bilgileri ve diğer bilgi türlerinin yönetilmesi zor olabilir, ancak analitik uygulandığında temel bilgilerle önemli sonuçlar elde etmek mümkündür. Bu nedenle büyük veri analizi teknolojisi sağlık bakımı için çok önemlidir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde analiz ederek, hayat kurtaran tanılar veya tedavi seçeneklerini neredeyse anında sağlayabilir.

5. İmalat için büyük veri

Üreticiler için sorunları çözmek yeni bir şey değil. İmalatçılar karmaşık tedarik zincirlerinden işgücü kısıtlamalarına ve ekipman arızalarına kadar her gün zor sorunlarla boğuşuyorlar. Bu nedenle, büyük veri analitiği, rekabetçi kuruluşların yeni maliyet tasarrufu fırsatları ve gelir fırsatları keşfetmesine izin verdiği için imalat endüstrisinde çok önemlidir.

Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Büyük veri analizini kapsayan tek bir teknoloji yoktur. Elbette, büyük verilere uygulanabilecek gelişmiş analizler vardır, ancak gerçekte, bilgilerinizden en yüksek değeri elde etmenize yardımcı olmak için birkaç teknoloji türü birlikte kullanılır.

1. Makine öğrenme

Bir makineyi nasıl öğreneceği konusunda eğiten belirli bir yapay zeka alt kümesi olan makine öğrenimi, daha büyük, daha karmaşık verileri analiz edebilen ve çok büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru sonuçlar sağlayabilen modelleri hızlı ve otomatik olarak üretmeyi mümkün kılar. Kesin modeller oluşturarak, bir kuruluşun karlı fırsatları tespit etme veya bilinmeyen risklerden kaçınma şansı daha yüksektir.

2. Veri yönetimi

Güvenilir bir şekilde analiz edilebilmesi için verilerin yüksek kalitede olması ve iyi yönetilmesi gerekir. Bir kuruluşa sürekli olarak giren ve çıkan verilerle, veri kalitesi standartlarını oluşturmak ve sürdürmek için tekrarlanabilir süreçler oluşturmak önemlidir. Veriler güvenilir hale geldikten sonra, kuruluşlar tüm işletmeyi aynı sayfada buluşturan bir ana veri yönetimi programı oluşturmalıdır.

3. Veri madenciliği

Veri madenciliği teknolojisi, verilerdeki kalıpları keşfetmek için büyük miktarda veriyi incelemenize yardımcı olur ve bu bilgiler, karmaşık iş sorularının yanıtlanmasına yardımcı olmak için daha fazla analiz için kullanılabilir. Veri madenciliği yazılımıyla, verilerdeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü gözden geçirebilir, neyin alakalı olduğunu belirleyebilir, bu bilgileri olası sonuçları değerlendirmek için kullanabilir ve ardından bilinçli kararlar alma hızını artırabilirsiniz.

4. Bellek içi analitik

Sistem belleğindeki verileri analiz ederek (sabit disk sürücünüz yerine), verilerinizden anında içgörüler elde edebilir ve bunlara hızlıca müdahale etmenizi sağlar. Bu teknoloji, yeni senaryoları test etmek ve modeller oluşturmak için veri hazırlama ve analitik işleme gecikmelerini ortadan kaldırabilir. Kuruluşların çevik kalmaları ve daha iyi iş kararları almaları için sadece kolay bir yol değil, aynı zamanda yinelemeli ve etkileşimli analitik senaryoları yürütmelerine de olanak tanır.

5. Tahmine dayalı analitik

Tahmine dayalı analitik teknolojisi, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Her şey gelecekte ne olacağına dair en iyi değerlendirmeyi sağlamakla ilgilidir. Böylece kuruluşlar mümkün olan en iyi iş kararını verdiklerinden daha emin olabilir. Tahmine dayalı analitiğin en yaygın uygulamalarından bazıları dolandırıcılık tespiti, risk, operasyonlar ve pazarlamayı içerir.

6. Metin madenciliği

Metin madenciliği teknolojisi ile daha önce fark etmediğiniz içgörüleri ortaya çıkarmak için web’deki metin verilerini, yorum alanlarını, kitapları ve diğer metin tabanlı kaynakları analiz edebilirsiniz. Metin madenciliği, büyük miktarda bilgiyi analiz etmenize ve yeni konuları ve terim ilişkilerini keşfetmenize yardımcı olmak için belgeleri (e-postalar, bloglar, Twitter beslemeleri, anketler, rekabet zekası ve daha fazlası) taramak için makine öğrenimi veya doğal dil işleme teknolojisini kullanır.

Yukarıda sizinle veri analizinin ne olduğunu, ne işe yaradığını, büyük veri analizinin nasıl yapılacağını vb. veri analizi ile ilgili merak edebileceğiniz birçok şeyi paylaştık. Veri analizi ile ilgili merak ettiğiniz farklı şeyler varsa, yorum bölümünde bize yazın. İçeriğimizi geliştirmek için deneyimlerinizi ve önerilerinizi paylaşmayı unutmayın.

Domain Sorgulama