Büyük veri (Big Data), sağlık, finans ve perakende gibi çeşitli sektörlerdeki kuruluşlar tarafından üretilen büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu veri kümeleri, iş operasyonlarını ve karar verme sürecini iyileştirmek için kullanılabilecek değerli bilgiler ve içgörüler içerebilir. Şirketler, büyük veri analitiğini kullanarak rekabet ettikleri sektörde avantaj elde edebilirler.
Ancak büyük veriler, işlemesi ve analiz etmesi zor verilerdir. Büyük verilerin işlenmesi ve kullanımı sırasında harcanan kaynakları ve iş gücünü minimuma indirmek için iş süreçlerini düzene koymamız gerekir. Büyük verilerin etkili bir şekilde kullanılması, verimli ve üretken bir çalışma ortamı sağlayabilir.
Büyük Veri Nedir ve Neden Önemlidir?
Büyük veri (Big Data), geleneksel yöntem ve sistemlerle işlenmesi ve analiz etmesi zor olan büyük miktarda veriyi ifade etmek için kullanılan bir terimdir. Bu veriler; çeşitli web sunucularına ait loglar, internet üzerindeki istatistikler, sosyal medya etkileşimleri, bloglar, belirli sensörlerden aktarılan bilgiler ve mobil cihaz bilgileri gibi çok çeşitli kaynaklardan elde edilebilir. Bu verilerin etkili kullanımı, şirketlere daha bilinçli karar almak, hızlı çözüm üretmek ve çalışan verimliliğini artırmak için kullanılabilecek büyük miktarda değerli bilgi sağlayabilir. Örneğin; büyük verilerin etkin kullanımıyla birlikte, şirketlerin hangi ürünleri sunacakları konusunda daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilecek satış verilerine ve pazar eğilimlerine erişilebilir. Ayrıca iş süreçlerini optimize etmek ve karar verme süreçlerinde vakitten ve maliyetlerden tasarruf etmek mümkün olabilir. Büyük verilerden faydalanarak, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek ve daha doğru hizmetler sunmak kolaylaşır. Böylece müşteri memnuniyeti ve müşteri sadakati konusunda iyileşmeler elde edilir.
Büyük veri, işletmelerin operasyonları, müşterileri ve pazarları hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarına olanak tanır. İşletmeler, büyük miktarda veriyi analiz ederek daha iyi kararlar almalarına ve süreçlerini optimize etmelerine yardımcı olacak stratejileri belirleyebilir. Müşteri taleplerini ve satın alma geçmişlerini barındıran büyük verilerin etkili bir şekilde işlenmesi ve analiz edilmesi, şirketlerin pazarlama çabalarını daha etkili bir şekilde sürdürmesini sağlar. Genel olarak özetlersek: büyük veri, işletmelerin üretkenliği, etkinliği ve rekabet gücünü artırmasını yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.
Büyük Veri Analitiği ile İş Süreçlerini Kolaylaştırmak
İşletmeler, büyük verilerin yardımı ile iş süreçlerini kolaylaştırabilir. Ancak bir veri ne kadar büyük olursa işlemesi de o kadar zor olur. Çalışanlara gerekli araçlar, kaynaklar ve eğitim sağlanamadığı takdirde büyük veriler kolaylık yerine zorluk çıkarabilir. Büyük veriyi işlemenin ve kullanmanın zorluğu; verilerin hacmi, çeşitliliği ve düzeni ile ilgili olduğu kadar mevcut kaynaklar ve veri analizi konusundaki uzmanlık da dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir. Ancak özel araç ve teknolojilerin kullanımı ile birlikte çeşitli beceri ve bilgi birikimine sahip uzmanlardan oluşan bir ekip kurarak verilerin işlenmesi kolaylaştırılabilir. Şirketlerin büyük veriyi verimli bir şekilde analiz edip kullanabilmesinin yollarını şu şekilde değerlendirebiliriz:
● Uygun araçları ve teknolojileri kullanın: Şirketlerin büyük veriyi verimli bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine yardımcı olabilecek birçok özel araç ve teknoloji mevcuttur. Bu tür teknolojilerin kullanımı ile büyük veri işleme süreci kolaylaşacak, harcanan iş gücü azalacak ve çalışan verimliliği artacaktır.
● Net hedefler belirleyin: Büyük veriyi analiz etmeye başlamadan önce, neyi başarmak istediğinizi net bir şekilde belirlemeniz önemlidir. Bu, iş gücünü odaklamanıza ve verileri en etkili şekilde kullandığınızdan emin olmanıza yardımcı olacaktır.
● Uzmanlardan oluşan bir ekip kurun: Büyük veriyi analiz etmek karmaşık olabilir, bu nedenle çeşitli beceri ve bilgilere sahip uzmanlardan oluşan bir ekibe sahip olmak fayda sağlar. Bu ekibe veri bilimciler ve bilişim uzmanları dahil edilebilir.
● Sürekli gözlemleyin ve güncelleyin: Büyük veri analizi tek seferlik bir işlem değildir. Yeni veriler kullanıma sunuldukça ve iş ihtiyaçları değiştikçe yeni analizler yapmak ve bilgileri güncellemek önemlidir. Bu sayede kullanılacak veriler değerini kaybetmez.
● Bulguları görselleştirmeyi düşünün: Görselleştirmeler, büyük veri analizinden elde edilen bulguları ve öngörüleri iletmek için etkilidir. Grafikler, çizelgeler, planlar ve haritalar gibi görsel araçlardan faydalanarak verilerin daha kolay anlaşılması ve işlenmesi sağlanabilir.
Büyük Veri ile Çalışmayı Kolaylaştıran Yazılımlar
Büyük veri ile çalışmak zor bir süreç olabilir. Ancak bu süreci kolaylaştırarak çalışan verimliliğini artırmayı sağlayacak çeşitli yöntemlere başvurulabilir. Çeşitli programlama dilleri, ayrıntıların ve programlama kavramlarının daha güçlü bir şekilde işlenmesini sağlar. Bu nedenle birçok veri bilimcisi programlama dilleri kullanır. Büyük verilerin işlenmesini kolaylaştıran bazı programlama dilleri şu şekilde sıralanabilir:
● Phyton: Günümüzde, dünyada en yaygın kullanılan veri bilimi programlama dilidir.
● JavaScipt: Veri bilimcileri tarafından kullanılan başka bir nesne yönelimli programlama dilidir. Bugün bir programcının karşılaşabileceği her tür sorunu kapsayan yüzlerce Java kitaplığı mevcuttur.
● Scala: Bu modern ve zarif programlama dili, başlangıçta Java ile ilgili sorunları çözmek için tasarlanmış olsa da günümüzde veri bilimciler tarafından etkili bir şekilde kullanılmaktadır.
● R: İstatistikçiler tarafından oluşturulmuş üst düzey bir programlama dilidir. Açık kaynaklı dil ve yazılım, genellikle istatistiksel hesaplama ve grafikler için kullanılır.
Kaynakça
upgrad
analyticsinsight
oracle
gtech
indigodergisi
solutionsreview
getsmarter
tableau
sentione
repsly
gdsgroup