Büyük veri, şu anda teknoloji sektöründe en çok konuşulan kavramlardan biridir. Peki, tam olarak nedir? Ve neden önem vermelisiniz?
Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarının yetersiz kaldığı kadar büyük veya karmaşık veri kümelerini ifade eden bir terimdir. Bu alandaki zorluklar arasında, kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak amacıyla verilerin toplanması, yönetilmesi, entegre edilmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve sorgulanması yer almaktadır. Teknolojik yeniliklerin ve bunların benimsenmesinin hızla ilerlemesi nedeniyle, işletmeler kendi sektörlerinde rekabet gücünü korumak istiyorlarsa, büyük verileri hızlı bir şekilde analiz edip buna göre harekete geçmenin yollarını bulmak zorundadırlar.
Basitçe ifade etmek gerekirse, büyük veri, kuruluşların her gün biriktirdiği büyük hacimli verileri ifade eder. Bu veriler, metin, ses, video veya ikili kod dahil olmak üzere herhangi bir biçimde olabilir. Ayrıca sosyal medya platformları, web sitesi ziyaretleri, müşteri işlemleri ve makine sensör okumaları dahil olmak üzere herhangi bir kaynaktan gelebilir.
Büyük veri nedir?
Büyük veri, işletmelerin topladığı ve sakladığı büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ifade eder. Bu veriler, müşteri e-postalarından ve sosyal medya paylaşımlarından satış rakamlarına ve web sitesi analizlerine kadar uzanabilir.
Günümüzde işletmelerin işlediği veri hacmi, daha önce hiç görülmemiş boyutlara ulaşmıştır. Aslında, 2020 yılına kadar dünyada 44 zettabayt veri üretileceği tahmin edilmektedir. Bu rakam, 2011 yılında üretilen veri miktarının on katından fazladır.
Günümüzde işletmelerin erişebildiği muazzam miktardaki veri, insanı bunaltıcı hale getirebilir. İşte bu noktada veri analitiği devreye girer. Büyük veri analitiği, kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak amacıyla büyük veri kümelerini incelemeyi ifade eder.
İşletmelerin, kuruluşlarının özel ihtiyaçlarına bağlı olarak kullanabilecekleri çeşitli veri analizi araçları ve teknikleri bulunmaktadır. Yaygın olarak kullanılan veri analizi araçları arasında Hadoop, Apache Spark ve makine öğrenimi algoritmaları yer almaktadır.
Büyük veri nasıl ortaya çıktı?
“Büyük veri” terimi günümüzde her yerde karşımıza çıkıyor, ancak bu terimin aslında nereden geldiğini bilen çok az kişi var. Bu terim ilk olarak 1997 yılında Bell Labs’ta bilgisayar bilimcisi ve mühendis olarak çalışan John Mashey’in bir makalesinde kullanıldı. O dönemde büyük veri henüz emekleme aşamasındaydı ve esas olarak bilimsel araştırmalar için kullanılıyordu.
2000’lerin başlarına kadar iş dünyasında yaygınlaşmamıştı. Google ve Yahoo gibi şirketler, kullanıcı davranışlarını izlemek ve arama sonuçlarını iyileştirmek için bunu kullanmaya başladı. Büyük verinin gelişmeye devam etmesiyle birlikte, kullanım alanları da daha çeşitli hale geldi.
Günümüzde bunu pazarlamadan sağlık hizmetlerine ve finans sektörüne kadar pek çok alanda kullanıyoruz. Hatta evreni anlamamıza da katkıda bulunuyor.
Büyük veri neden önemlidir?
Büyük veri, işletmelere kendi sektörlerinde ve dünya çapında neler olup bittiğine dair eksiksiz bir tablo sunarak daha iyi kararlar almalarını sağladığı için hayati öneme sahiptir.
Örneğin, müşterilerin web sitesi ile nasıl etkileşim kurduğunu takip ederek, bir işletme hangi sayfaların en popüler olduğunu ve reklamlarını en etkili şekilde nasıl hedefleyebileceğini öğrenebilir. Ayrıca bu tür verileri, dünyanın farklı bölgelerinden gelen web sitesi trafiğini takip etmek için de kullanabilirsiniz; bu da bir işletmenin belirli pazarlarda daha rekabetçi olabilmek için fiyatlarını veya pazarlama stratejilerini ayarlamasına yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, işletmeler sosyal medya sitelerinden toplanan verileri kullanarak müşteri tercihlerini ve farklı demografik gruplar arasında hangi konuların en popüler olduğunu öğrenebilirler. Bu bilgiler sayesinde hedef odaklı pazarlama kampanyaları oluşturulabilir ve müşteri hizmetleri iyileştirilebilir.
Genel olarak, büyük veri, işletmelere kendi sektörlerinde neler olup bittiğine dair kapsamlı bir anlayış sağlar; bu da onların kâr artışına yol açabilecek daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur
Hangi sektörler büyük veriyi kullanıyor?
Birçok sektör, veri odaklı veya veriye dayalı bir iş modeline geçiyor. İşte bunlardan dokuzu:
1. Perakende: Perakendeciler, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak için büyük veriyi kullanır. Bu, pazarlama faaliyetlerini kişiselleştirmelerine ve müşteriler için daha kişiye özel bir alışveriş deneyimi sunmalarına yardımcı olur.
2. Sağlık hizmetleri: Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hasta bakımını iyileştirmek için büyük veriyi kullanır. Hasta verilerini analiz ederek hastalıkları daha doğru bir şekilde teşhis edebilir ve tedavi planları geliştirebilirler.
3. Bankacılık: Bankalar, dolandırıcılıkla mücadele etmek için büyük veriyi kullanıyor. Müşteri verilerinin analiz edilmesi, dolandırıcılık faaliyetlerine işaret edebilecek kalıpların tespit edilmesini sağlıyor.
4. Reklamcılık: Reklamverenler , reklamlarını kişiselleştirmek için büyük veriyi kullanıyor. Müşteri verilerini analiz ederek, reklamlarını belirli müşterilere yönlendirebiliyorlar.
5. Dolandırıcılık Tespiti: Büyük verileri analiz ederek dolandırıcılık davranışlarını kolayca tespit edebilirsiniz . Bu, şirketlerin kendilerini mali kayıplardan korumalarına yardımcı olabilir.
6. Pazarlama Stratejilerinin Geliştirilmesi: Büyük veri, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak suretiyle pazarlama stratejilerini geliştirebilir.
7. Geliştirilmiş Müşteri Hizmetleri: Büyük verileri analiz ederek , şirketler müşterilerin ihtiyaçlarını ve endişelerini tespit edip bunlara çözüm bularak müşteri hizmetlerini iyileştirebilirler.
8. Suçların Önlenmesi: Büyük verileri analiz ederek , kolluk kuvvetleri suç davranış kalıplarını tespit edebilir ve böylece suçları önleyebilir.
9. Ürün Kalitesinin Artırılması: Büyük verileri analiz ederek, şirketler kusurları ve diğer sorunları tespit edip gidererek ürünlerinin kalitesini artırabilirler.
Avantajları nelerdir?
Büyük veri, son birkaç yılın en önemli ve devrim niteliğindeki teknolojilerinden biri olmuştur. McKinsey’in raporlarına göre, veriye dayalı şirketlerin müşteri kazanma olasılığı 23 kat daha yüksektir. Forrester analisti Richard Joyce, “veri erişilebilirliğindeki %10’luk bir artışın, tipik bir Fortune 500 şirketi için 65 milyon dolardan fazla ek net gelir sağlayacağını” belirtmektedir. Büyük verinin bunu nasıl mümkün kıldığına dair birkaç örneğe göz atalım.
- Müşteri davranışlarına ilişkin içgörüler sunarak işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak.
- Şirketlerin yeni fırsatları ve eğilimleri tespit etmelerine olanak tanır.
- İşletmelerin faaliyetlerini optimize etmelerine ve maliyetlerini azaltmalarına olanak tanır.
- Kuruluşların müşterilerini daha iyi anlamalarına ve daha iyi müşteri profilleri oluşturmalarına yardımcı olmak.
- Bu, ürün ve hizmetlerin çapraz satış ve üst seviye satış fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olabilir.
- Müşteri memnuniyet düzeylerini takip edin ve müşterilerin memnuniyetsiz olduğu alanları belirleyin. Bu bilgiler, kuruluşun ürün ve hizmetlerinin kalitesini artırabilir.
Zorluklar nelerdir?
Karşılaşılan zorluklar çok geniş ve çeşitlidir. İşte bunlardan en yaygın olanlarından birkaçı:
Web'den büyük miktarda veri toplanması.
Web kazıma, web sitelerinden veri çıkarma sürecidir. Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarıyla işlenemeyecek kadar büyük olan verilerdir. Bunun yerine, web'den veri çıkarma işlemi web kazıma yoluyla verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Birçok harika web kazıma aracı ücretsiz olarak kullanılabilir. Bu araçlar, web sitelerinden verileri yapılandırılmış bir biçimde çıkarmanıza olanak tanır. Ardından, verileri daha ileri işlemler için bir veri platformuna yükleyebilirsiniz.
Unutulmaması gereken bir nokta, veri toplamanın web sitelerine çok sayıda istek gönderilmesini gerektirdiğidir. Bunun için web veri kazıma kurallarını yeniden gözden geçirmeniz ve veri kazıma araçlarınızı birinci sınıf, dönüşümlü ev tipi proxy’lerle birlikte kullanmanız gerekecektir. Bu terim size yeni geliyorsa, bu konuda her şeyi buradan öğrenebilirsiniz.
