Büyük Veri Araştırmasında Ortaya Çıkan Analitik Parlaklık Teknikleri Hazırlama

II. Büyük Veri Analitiği Nelerdir?

III. Büyük Veri Analitiği Niçin Önemlidir?

IV. Büyük Veri Analitiğinin Yararları

V. Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları

VI. Büyük Veri Analitiği Iyi mi Uygulanır?

VII. Büyük Veri Analitiğine Yönelik Araçlar ve Teknolojiler

VIII. Büyük Veri Analitiğinin Geleceği

IX.

Tipik Sorular

Hususiyet	Büyük veri	Veri Araştırması	Veri Bilimi	Makine öğrenme	İstatistik
Hacim	Çok önemli veri kümeleri	Büyük veri kümelerini keşfedin	Büyük veri kümelerini işleyin ve çözümleme edin	Büyük veri kümeleri üstünde modeller oluşturun ve eğitin	Veri analizi
Hız	Veriler yüksek hızda oluşturulur ve toplanır	Akış verilerini keşfedin	Akış verilerini işleyin ve çözümleme edin	Akış verileri üstünde modeller oluşturun ve eğitin	Akış verilerini çözümleme edin
Çeşitlilik	Veriler değişik formatlarda ve yapılarda gelir	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri keşfedin	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işleyin ve çözümleme edin	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üstünde modeller oluşturun ve eğitin	Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri çözümleme edin
doğruluk	Veriler hatalı yahut noksan olabilir	Yanlış yahut noksan verilerle uğraşma	Yanlış yahut noksan verilerle uğraşma	Yanlış yahut noksan verilerle uğraşma	Yanlış yahut noksan verilerle uğraşma
Kıymet	Veriler içgörü kurmak ve kararlar almak için kullanılabilir	Verilerdeki kıymeti bulun	Verilere dayalı kararlar alın	Kıymetli modeller yaratın	Bilgiye dayalı kararlar alın

II. Büyük Veri Analitiği Nelerdir?

Büyük veri analitiği, bir işletme yahut kurum ile alakalı informasyon edinmek için büyük ve kompleks veri kümelerini kullanma sürecidir. İşletmeler büyük verileri çözümleme ederek daha iyi kararlar alabilir, operasyonlarını geliştirebilir ve yeni ürün ve hizmetler oluşturabilir.

Büyük veri analitiği nispeten yeni bir alandır, sadece giderek daha çok işletme büyük verinin değerinin farkına vardıkça hızla büyüyor. Kullanılabilecek oldukça sayıda değişik büyük veri analitiği tekniği vardır ve bunların her birinin kendine bakılırsa kuvvetli ve sıska yönleri vardır.

En yaygın büyük veri analizi tekniklerinden bazıları şunlardır:

• Veri madenciliği
• Makine öğrenme
• istatistiksel çözümleme
• Organik dil işleme

İşletmeler bu teknikleri kullanarak alan kişi davranışı, ürün performansı ve pazar eğilimleri dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif mevzular ile alakalı informasyon edinebilir.

Büyük veri analitiği işletmeler için kuvvetli bir enstruman olabilir sadece büyük verinin daima çözüm olmadığını unutmamak önemlidir. Birtakım durumlarda geleneksel veri analizi tekniklerini kullanmak daha müsait maliyetli ve bereketli olabilir.

Büyük veri analitiği projesine başlamadan ilkin, büyük veri analitiğinin işletmeniz için doğru çözüm olup olmadığını belirlemek amacıyla maliyet ve faydalarını dikkatlice değerlendirmek önemlidir.

III. Büyük Veri Analitiği Niçin Önemlidir?

Büyük veri analitiği birçok nedenden ötürü önemlidir. Birincisi, büyük veriler işletmelerin yeni fırsatları belirlemesine ve daha iyi kararlar almasına destek olabilir. İşletmeler büyük oranda veriyi çözümleme ederek müşterileri, rakipleri ve pazarları ile alakalı düşünce sahibi olabilirler. Bu bilgiler sonrasında yeni ürün ve hizmetler geliştirmek, yeni pazarlara girmek ve mevcut iş operasyonlarını iyileştirmek için kullanılabilir.

İkincisi, büyük veri analitiği işletmelerin maliyetleri azaltmasına destek olabilir. İşletmeler verimsizlikleri belirleyip ortadan kaldırarak operasyonlardan pazarlamaya kadar her mevzuda tutum sağlayabilir. Büyük veri analitiği bununla beraber işletmelerin dolandırıcılık ve hırsızlığı tespit etmesine de destek olabilir ve bu da maliyetleri daha da azaltabilir.

Üçüncüsü, büyük veri analitiği işletmelerin risk yönetimini geliştirmelerine destek olabilir. İşletmeler geçmiş verileri çözümleme ederek riskleri belirleyebilir ve bu riskleri azaltmak için stratejiler geliştirebilir. Bu, işletmelerin maliyetli hatalardan kaçınmasına ve karlarını korumasına destek olabilir.

En son, büyük veri analitiği işletmelerin düzenlemelere uymasına destek olabilir. İşletmeler, verileri çözümleme ederek düzenlemelere uymadıkları alanları tespit edebilir. Bu bilgiler sonrasında uyumluluğu artırmaya yönelik stratejiler geliştirmek için kullanılabilir.

Netice olarak, büyük veri analitiği birçok nedenden ötürü önemlidir. İşletmelerin yeni fırsatları belirlemesine, daha iyi kararlar almasına, maliyetleri azaltmasına, risk yönetimini iyileştirmesine ve düzenlemelere uymasına destek olabilir. İşletmelerin toplamış olduğu veri miktarı artmaya devam ettikçe büyük veri analitiği giderek daha mühim hale gelecektir.

IV. Büyük Veri Analitiğinin Yararları

Büyük veri analitiği işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif avantajlar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan alan kişi memnuniyeti
• Azalan maliyetler
• Geliştirilmiş rekabet pozitif yanları

İşletmeler büyük miktarlarda veri toplayıp çözümleme ederek müşterileri, ürünleri ve operasyonları ile alakalı düşünce sahibi olabilirler. Bu bilgiler sonrasında daha iyi kararlar vermek, alan kişi hizmetlerini iyileştirmek, maliyetleri azaltmak ve karı çoğaltmak için kullanılabilir.

Sözgelişi bir perakendeci, süre içerisindeki alan kişi satın alımlarını kovuşturmak için büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu bilgiler alan kişi davranışındaki eğilimleri belirlemek için kullanılabilir ve bunlar sonrasında hedefli marketing kampanyaları geliştirmek için kullanılabilir. Perakendeci, iyi satılmayan ürünleri belirlemek ve envanterinde ayarlamalar yapmak için büyük veri analitiğini de kullanabilir.

Büyük veri analitiği bununla beraber işletmelerin riskleri tanımlamasına ve azaltmasına da destek olabilir. Sözgelişi bir banka, kredilerini ödeyememe riski yüksek olan müşterileri belirlemek için büyük veri analitiğini kullanabilir. Bu bilgiler sonrasında bu müşterilerin temerrüde düşmesini önlemek için onlara mali danışmanlık taktim etmek yahut onlara daha müsait kredi koşulları sağlamak şeklinde adımlar atmak için kullanılabilir.

Genel hatlarıyla büyük veri analitiği, işletmelere daha iyi karar verme, artan alan kişi memnuniyeti, azalan maliyetler ve artan rekabet pozitif yanları dahil olmak suretiyle bir takım yarar sağlayabilir. İşletmeler büyük miktarlarda veri toplayıp çözümleme ederek müşterileri, ürünleri ve operasyonları ile alakalı düşünce sahibi olabilirler. Bu bilgiler sonrasında daha iyi kararlar vermek, alan kişi hizmetlerini iyileştirmek, maliyetleri azaltmak ve karı çoğaltmak için kullanılabilir.

V. Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları

Büyük veri analitiğiyle alakalı aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım güçlük vardır:

• Veri Kütlesi: Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor ve bu verileri tedvir etmek ve depolamak zor olabiliyor.
• Veri Hızı: Verilerin üretilme hızı da artıyor ve bu, verilerin zamanında işlenmesini ve çözümleme edilmesini zorlaştırabiliyor.
• Veri Çeşitliliği: Açılan veriler muhtelif kaynaklardan geliyor ve değişik kaynaklardan gelen verileri entegre etmek ve çözümleme etmek zor olabilir.
• Veri Doğruluğu: Açılan verilerin kalitesi farklılık izah edebilir ve hatalı yahut noksan verileri tespit edip kaldırmak zor olabilir.

Bu zorluklar, büyük veri analitiğinin başarıya ulaşmış bir halde uygulanmasını zorlaştırabilir. Sadece bu zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabilecek oldukça sayıda enstruman ve teknik vardır.

Sözgelişi veri ambarları ve veri gölleri büyük oranda veriyi depolamak ve tedvir etmek için kullanılabilir. Verileri yüksek hızlarda işlemek için Hadoop ve Spark kullanılabilir. Yanlış yahut noksan verileri tarif etmek ve kaldırmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.

İşletmeler bu zorlukların üstesinden gelmiş olarak karar verme süreçlerini geliştirmek ve iş hedeflerine ulaşmak için büyük veri analitiğini başarıyla kullanabilirler.

VI. Büyük Veri Analitiği Iyi mi Uygulanır?

Büyük veri analitiğinin uygulanmasında aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle bir takım adım vardır:

• Verilerin toplanması ve hazırlanması
• Doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini kura çekmek
• Büyük veri analitiği platformu oluşturma ve devreye alma
• Büyük veri analitiği ekibinizi eğitmek ve tedvir etmek
• Büyük veri analitiği platformunuzu seyretme ve optimize etme

Bu adımların her biri, büyük veri analitiği girişiminizin başarıya ulaşmış olmasını sağlamak açısından önemlidir. Bu adımları izleyerek doğru verileri topladığınızdan, doğru araçları kullandığınızdan ve iş ihtiyacınız olan şeyleri destekleyebilecek bir platform oluşturduğunuzdan güvenli olabilirsiniz.

Büyük veri analitiğinin uygulanmasında yer edinen adımların her birine daha detaylı bir bakış:

Verilerin toplanması ve hazırlanması

Büyük veri analitiğini uygulamanın ilk adımı, kullanacağınız verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu kompleks ve süre alıcı bir süreç olabilir sadece verilerin pak, doğru ve iyi yapılandırılmış olmasını sağlamak oldukça önemlidir.

Aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle veri toplamanın birkaç değişik yolu vardır:

• Dahili sistemlerden veri çıkarma
• Dış kaynaklardan veri alma
• Nesnelerin İnterneti (IoT) verilerini kullanma

Verilerinizi topladıktan sonrasında analize hazırlamanız gerekecektir. Bu, verilerin temizlenmesini, mükerrer kayıtların kaldırılmasını ve verilerin doğru formatta olmasını sağlamayı içerebilir.

Doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini kura çekmek

Büyük veri analitiğini uygulamanın bir sonraki adımı doğru enstruman ve teknolojileri seçmektir. Oldukca muhtelif büyük veri araçları ve teknolojileri mevcut olduğu için ihtiyaçlarınıza en müsait olanı kura çekmek önemlidir.

Büyük veri araçlarını ve teknolojilerini seçerken dikkate almanız ihtiyaç duyulan faktörlerden bazıları şunlardır:

• Senin bütçen
• Teknik uzmanlığınız
• Veri kümenizin boyutu
• Analitik ihtiyacınız olan şeylerin karmaşıklığı

Doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini seçtikten sonrasında bu tarz şeyleri kurmanız ve yapılandırmanız gerekecektir. Bu, üçüncü taraf bir satıcıyla yahut firma içi BT uzmanlarından oluşan bir ekiple emek harcamayı içerebilir.

Büyük veri analitiği platformu oluşturma ve devreye alma

Verilerinizi toplayıp hazırladıktan ve doğru büyük veri araçlarını ve teknolojilerini seçtikten sonrasında, bir büyük veri çözümleme platformu oluşturup devreye almanız gerekecektir. Bu platform, verilerinizi depolamak, işlemek ve çözümleme etmek için gerekseme duyduğunuz altyapıyı elde edecektir.

Büyük veri analitiği platformu oluşturmanın birçok değişik yolu vardır sadece en yaygın yaklaşım bulut tabanlı bir platform kullanmaktır. Bulut tabanlı platformlar ölçeklenebilirlik, elastikiyet ve maliyet etkinliği şeklinde bir takım avantaj sunar.

Büyük veri analitiği platformunuzu oluşturduktan sonrasında onu üretime dağıtmanız gerekecektir. Bu, platformun kullanıcılarınızın erişimine aleni olduğu için ve işleyeceğiniz veri hacmini işleyebildiğinden güvenli olmayı ihtiva eder.

Büyük veri analitiği ekibinizi eğitmek ve tedvir etmek

Büyük veri analitiğini uygulamanın bir sonraki adımı, büyük veri analitiği ekibinizi eğitmek ve yönetmektir. Bu takım, verilerinizden öngörü toplamak için büyük veri analitiği platformunu kullanmaktan görevli olacaktır.

Ekibinizin büyük verilerle çalışmak için doğru kabiliyet ve deneyime haiz olduğu için güvenli olmak önemlidir. Ek olarak ekibinize başarıya ulaşmış olmak için gerekseme duydukları tahsil, araçlar ve yardımcı şeklinde kaynakları da sağlamanız gerekecektir.

Büyük veri analitiği platformunuzu seyretme ve optimize etme

Büyük veri analitiğini uygulamanın son adımı, büyük veri analitiği platformunuzu kovuşturmak ve optimize etmektir. Bu, platformunuzun performansını izlemeyi ve gerektiğinde ayarlamalar yapmayı ihtiva eder.

Platformunuzu rötar, yanlışlar ve aidat şeklinde performans problemlerine karşı kovuşturmak önemlidir. Ek olarak platformunuzun, işleyeceğiniz artan veri hacmini işleyebileceğinden de güvenli olmanız gerekecektir.

VII. Büyük Veri Analitiğine Yönelik Araçlar ve Teknolojiler

Büyük veri analitiği için oldukça muhtelif enstruman ve teknolojiler mevcuttur. Bu araçlar büyük verileri toplamak, depolamak, işlemek ve çözümleme etmek için kullanılabilir. En popüler büyük veri enstruman ve teknolojilerinden bazıları şunlardır:

• Hadoop
• Kıvılcım
• Kovan
• Domuz
• Mahut
• TensorFlow
• SAS
• Bilici
• IBM'in

Bu araçlar ve teknolojiler, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif iş problemlerini sökmek için kullanılabilir:

• Satın alan analitiği
• Dolandırıcılık tespiti
• Tedarik zinciri yönetimi
• Risk yönetimi
• Ürün geliştirme

Büyük veri analitiği için hangi enstruman ve teknolojilerin kullanılacağının tarzı işletmenin hususi gereksinimlerine bağlı olacaktır. Birtakım işletmelerin hedeflerine ulaşmak için enstruman ve teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanımı gerekebilir.

Büyük Veri Analitiğinin Geleceği

Büyük veri analitiğinin geleceği parlak. Veri miktarı artmaya devam ettikçe işletmelerin bunu kendi avantajlarına kullanmanın yollarını bulma ihtiyacı da artacaktır. Büyük veri analitiği, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, operasyonlarını iyileştirmesine ve yeni ürün ve hizmetler yaratmasına destek olabilir.

Büyük veri analitiğinin geleceğini şekillendiren temel trendlerden bazıları şunlardır:

• Suni zekanın (AI) yükselişi
• Bulut bilişimin büyümesi
• Aleni kaynaklı yazılımların kullanımının artması
• Yeni veri kaynaklarının ortaya çıkışı
• Daha çok veri okuryazarlığına duyulan gerekseme

Suni zeka, büyük veri analitiğinde giderek daha mühim bir rol oynuyor. Suni zeka algoritmaları, işletmelerin verilerdeki kalıpları bulmasına, tahminlerde olmasına ve görevleri otomatikleştirmesine destek olmak için kullanılabilir. Bulut bilişimin büyümesi bununla beraber büyük veri analitiğini her ölçekteki işletme için daha erişilebilir ve müsait maliyetli hale getiriyor. Aleni kaynak yazılım, büyük veri analitiğini demokratikleştirmeye destek olan başka bir trenddir. Aleni kaynaklı yazılım araçları, işletmelerin pahalı yazılım lisanslarına oldukça fazla para harcamak zorunda kalmadan büyük veri analitiği çözümleri oluşturmasını ve dağıtmasını olası kılar.

Yeni veri kaynaklarının kullanımının artması da büyük veri analitiğinde mühim bir trend. Geçmişte işletmeler kendi veritabanlarında depolanan verilerle sınırlıydı. Günümüzde işletmeler, toplumsal medya verileri, sensör verileri ve IoT verileri dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif veri kaynaklarına erişime haizdir. Bu yeni veriler, alan kişi davranışları ile alakalı informasyon edinmek, ürün geliştirmeyi iyileştirmek ve yeni iş fırsatları yaratmak için kullanılabilir.

En son, daha çok veri okuryazarlığına duyulan gerekseme, büyük veri analitiğindeki bir öteki mühim trenddir. İşletmeler verilere daha çok bağımlı hale geldikçe, çalışanların verileri algılama ve kullanma becerilerine haiz olması giderek daha mühim hale geliyor. Veri okuryazarlığı, verilerin kıymetini algılama, veriler ile alakalı sorular sorma ve karar vermek için verileri kullanma becerisidir.

Büyük veri analitiğinin geleceği parlak. Veri miktarı artmaya devam ettikçe işletmelerin bunu kendi avantajlarına kullanmanın yollarını bulma ihtiyacı da artacaktır. Büyük veri analitiği, işletmelerin daha iyi kararlar almasına, operasyonlarını iyileştirmesine ve yeni ürün ve hizmetler yaratmasına destek olabilir.

IX.

Büyük veri analitiği, muhtelif iş problemlerini sökmek için kullanılabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, büyük verileri biriktirerek, çözümleme ederek ve yorumlayarak müşterileri, operasyonları ve pazarları ile alakalı daha iyi kararlar almalarına destek olabilecek içgörüler elde edebilir.

Sadece büyük veri analitiğinin de zorlukları yok değil. Üretilen veri kütlesi muazzam olabilir ve büyük verileri çözümleme etmek için kullanılan teknolojiler kompleks ve pahalı olabilir. İşletmelerin, yatırım yapmadan ilkin büyük veri analitiğinin faydalarını ve zorluklarını dikkatlice düşünmesi önemlidir.

Büyük veri analitiği, doğru halde yapılırsa işletmelere rekabet pozitif yanları sağlayabilir. İşletmeler büyük veri analitiğini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, operasyonlarını geliştirebilir ve yeni ürün ve hizmetler oluşturabilir.

Büyük veri analitiği hızla gelişen bir alandır ve devamlı yeni teknolojiler geliştirilmektedir. Bu teknolojiler daha erişilebilir ve müsait fiyatlı hale geldikçe, büyük veri analitiği de daha kuvvetli ve kıymetli hale gelecektir.

S: Büyük veri nelerdir?

C: Büyük veri; işletmeler, kuruluşlar ve bireyler tarafınca üretilen büyük oranda veriyi tarif etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler toplumsal medya, çevrimiçi işlemler ve sensörler şeklinde muhtelif kaynaklardan gelebilir.

S: Büyük veri analitiği niçin önemlidir?

C: Büyük veri analitiği önemlidir şundan dolayı işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir. İşletmeler, büyük oranda veriyi çözümleme ederek, ürünlerini ve hizmetlerini iyileştirmelerine, marketing kampanyalarını hedeflemelerine ve iş operasyonları ile alakalı daha bilgili kararlar almalarına destek olabilecek eğilimleri, kalıpları ve öngörüleri belirleyebilir.

S: Büyük veri analitiğinin yararları nedir?

Büyük veri analitiğinin yararları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan alan kişi memnuniyeti
• Azalan maliyetler
• Artan yenilik