Büyük veri şu anda teknoloji sektöründeki en popüler sözcüklerden biri. Ama tam olarak nedir? Ve neden önemsemelisiniz?
Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarının yetersiz kalacağı kadar büyük veya karmaşık veri kümeleri için kullanılan bir terimdir. Karşılaşılan zorluklar arasında kalıpları ve içgörüleri keşfetmek için verilerin yakalanması, yönetilmesi, entegre edilmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve sorgulanması yer alır. Teknoloji inovasyonunun ve benimsenmesinin hızlı temposu ile işletmeler, kendi sektörlerinde rekabetçi kalmayı umuyorlarsa, büyük verileri hızlı bir şekilde analiz etmenin ve bunlara göre hareket etmenin yollarını bulmalıdır.
Basitçe ifade etmek gerekirse, büyük veri, kuruluşların günlük olarak topladığı büyük hacimli veriyi ifade eder. Bu veriler metin, ses, video veya ikili kod dahil olmak üzere herhangi bir biçimde olabilir. Ve sosyal medya platformları, web sitesi ziyaretleri, müşteri işlemleri ve makine sensörü okumaları dahil olmak üzere herhangi bir kaynaktan gelebilir.
Büyük veri nedir?
Büyük veri, işletmelerin topladığı ve depoladığı büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tanımlar. Bu veriler müşteri e-postaları ve sosyal medya gönderilerinden satış rakamları ve web sitesi analizlerine kadar uzanabilir.
Günümüzde işletmelerin karşı karşıya olduğu veri hacminin eşi benzeri görülmemiştir. Aslında, 2020 yılına kadar dünyanın 44 zettabayt veri üreteceği tahmin ediliyor. Bu, 2011 yılında üretilen veri miktarının on katından daha fazla.
İşletmelerin artık erişebildiği muazzam miktarda veri bunaltıcı olabilir. İşte bu noktada veri analitiği devreye giriyor. Büyük veri analitiği, kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için büyük veri kümelerini inceliyor.
İşletmelerin, kuruluşlarının özel ihtiyaçlarına bağlı olarak kullanabilecekleri çeşitli veri analitiği araçları ve teknikleri vardır. Popüler veri analitiği araçları arasında Hadoop, Apache Spark ve makine öğrenimi algoritmaları yer alır.
Büyük veri nasıl ortaya çıktı?
"Büyük veri" terimi bugünlerde her yerde, ancak çok az kişi bu terimin nereden geldiğini biliyor. Bu terim ilk olarak Bell Labs'de bilgisayar bilimcisi ve mühendis olarak çalışan John Mashey tarafından 1997 yılında yayınlanan bir makalede ortaya atılmıştır. O zamanlar büyük veri henüz ilk aşamalarındaydı ve çoğunlukla bilimsel araştırmalar için kullanılıyordu.
İş dünyasında ilgi görmesi 2000'li yılların başına kadar gerçekleşmedi. Google ve Yahoo gibi şirketler kullanıcı davranışlarını izlemek ve arama sonuçlarını iyileştirmek için kullanmaya başladı. Büyük veri gelişmeye devam ettikçe kullanım alanları da çeşitlendi.
Bugün, pazarlamadan sağlık hizmetlerine ve finansa kadar birçok sektörde kullanıyoruz. Hatta evreni daha iyi anlamamızı sağlıyor.
Büyük veri neden önemlidir?
Büyük veri, işletmelerin sektörlerinde ve dünya çapında neler olup bittiğine dair eksiksiz bir resim sunarak daha iyi kararlar almalarına olanak tanıdığı için çok önemlidir.
Örneğin, müşterilerin web siteleriyle nasıl etkileşime girdiğini takip ederek, bir işletme hangi sayfaların en popüler olduğunu ve reklamlarını en iyi nasıl hedefleyeceğini öğrenebilir. Bu tür verileri dünyanın farklı yerlerinden gelen web sitesi trafiğini izlemek için de kullanabilirsiniz; bu da bir işletmenin belirli pazarlarda daha iyi rekabet edebilmek 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 öğrenebilir. Bu bilgiler daha sonra hedefli pazarlama kampanyaları oluşturabilir ve müşteri hizmetlerini iyileştirebilir.
Overall, big data provides businesses with a complete understanding of what’s happening in their industry, which helps them make better decisions that can lead to increased profits
Hangi sektörler büyük veriyi kullanıyor?
Birçok sektör, veri akıllı veya veri odaklı bir iş modeline geçiş yapıyor. İşte bunlardan dokuzu:
1. Perakende: Perakendeciler, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak için büyük veriyi kullanır. Bu, pazarlama çabalarını kişiselleştirmelerine ve müşteriler için daha özelleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratmalarına yardımcı olur.
2. Sağlık hizmetleri: Sağlık hizmeti sağlayıcıları hasta bakımını iyileştirmek için büyük veriyi kullanır. Hasta verilerini analiz ederek hastalıkları daha iyi teşhis edebilir ve tedavi planları geliştirebilirler.
3. Bankacılık: Bankalar dolandırıcılıkla mücadele etmek için büyük veriyi kullanıyor. Müşteri verilerinin analiz edilmesi, dolandırıcılık faaliyetlerine işaret edebilecek kalıpları belirleyebilir.
4. Reklamcılık: Reklamverenler reklamlarını kişiselleştirmek için büyük veriyi kullanıyor. Müşteri verilerini analiz ederek, reklamları belirli müşterilere hedefleyebilirler.
5. Dolandırıcılık Tespiti: Büyük veriyi analiz ederek hileli davranışları kolayca tespit edebilirsiniz. Bu, şirketlerin kendilerini finansal kayıplardan korumalarına yardımcı olabilir.
6. Pazarlama Stratejilerinin Geliştirilmesi: Büyük veri, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlayarak pazarlama stratejilerini geliştirebilir.
7. Geliştirilmiş Müşteri Hizmetleri: Şirketler büyük veriyi analiz ederek, müşteri ihtiyaçlarını ve endişelerini belirleyip ele alarak müşteri hizmetlerini iyileştirebilir.
8. Suçun Önlenmesi: Kolluk kuvvetleri büyük veriyi analiz ederek suç davranış kalıplarını belirleyebilir ve böylece suçu önleyebilir.
9. Ürün Kalitesinin Artırılması: Şirketler büyük veriyi analiz ederek, kusurları ve diğer sorunları tespit edip ele alarak ürünlerinin kalitesini artırabilir.
Faydaları nelerdir?
Büyük veri, son birkaç yılın en önemli ve yıkıcı teknolojilerinden biri olmuştur. McKinsey, veri odaklı şirketlerin müşteri kazanma olasılığının 23 kat daha fazla olduğunu bildiriyor. Forrester analisti Richard Joyce, "veri erişilebilirliğindeki %10'luk bir artışın tipik bir Fortune 500 şirketi için 65 milyon dolardan fazla ek net gelir sağlayacağını" söylüyor. Büyük verinin bunu mümkün kıldığı birkaç yola bakalım.
- Müşteri davranışları hakkında içgörüler sağlayarak işletmelerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak.
- Şirketlerin yeni fırsatları ve trendleri tespit etmesini sağlar.
- İşletmelerin operasyonlarını optimize etmelerini ve maliyetleri azaltmalarını sağlar.
- Kurumların müşterilerini daha iyi anlamalarına ve daha iyi müşteri profilleri oluşturmalarına yardımcı olur.
- Ürün ve hizmetlerin çapraz satışı ve üst satışı için fırsatların belirlenmesine yardımcı olabilir.
- Müşteri memnuniyeti seviyelerini takip edin ve müşterilerin memnun olmadığı alanları belirleyin. Bu bilgiler kuruluşun ürün ve hizmet kalitesini artırabilir.
Karşılaşılan zorluklar nelerdir?
Zorluklar çok geniş ve çeşitlidir. İşte yaygın olanlardan birkaçı:
Web'de bol miktarda veri kazıma.
Web scraping is a process of extracting data from websites. Big data is data that is too large to be processed by traditional data processing applications. Instead, extracting data from the web can be done efficiently through web scraping. Several wonderful web scraping tools are available for free. These tools allow you to extract data from websites in a structured format. You can then load the data into a data platform for further processing.
One thing to remember is that collecting data requires you to send many requests to websites. For this, you’ll need to brush up on web scraping etiquette and pair your scraping tools with premium rotating residential proxies. If that’s a new term for you, learn all about them here.
Engellenmekten ve yasaklanmaktan bıktınız mı?
İşletmenizde engellemelerden, yasaklardan ve captcha'lardan kaçınmak için proxy'leri tam olarak nasıl kullanacağınızı gösteren ücretsiz kılavuzu edinin.
Ücretsiz Rehberi Hemen Bana Gönderin!
