Big Bilgi Chronicles: Stories of Mastery in Crafting Analytical Experiences, veri bilimcilerinin büyük verileri reel dünya problemlerini deşifre etmek için iyi mi kullandıklarına dair hikayeleri özetleyen bir kitaptır. Kitap üç parçaya ayrılmıştır:
-
Bölüm I’de büyük veri terimi tanıtılmakta ve büyük veri analitiğinin sunmuş olduğu zorluklar ve fırsatlar tartışılmaktadır.
-
Bölüm II, veri bilimcilerin esenlik, finans ve perakende benzer biçimde muhtelif sektörlerdeki sorunları deşifre etmek için büyük verileri iyi mi kullandıklarına dair olay emekleri sunmaktadır.
-
Bölüm III’te büyük veri analitiğinin geleceği ve bunun işletmeleri ve topluluğu iyi mi etkilemesi olası olduğu tartışılıyor.
Kitap genel bir kesime yönelik yazılmıştır ve büyük veri yahut veri bilimi hakkındaki herhangi bir ön data gerektirmez. Büyük veri analitiğinin gücü hakkındaki daha çok data edinmek isteyen hepimiz için kıymetli bir kaynaktır.
Big Bilgi Chronicles: Stories of Mastery in Crafting Analytical Experiences kitabını Amazon’dan satın alabilirsiniz.
| Hususiyet | Yanıt |
|---|---|
| Büyük veri | Geleneksel yöntemlerle işlenmesi zorluk derecesi yüksek büyük miktardaki veri. |
| Analitik | Verilerden içgörü çıkarma dönemi. |
| Veri bilimi | Verilerin toplanması, işlenmesi ve analizi ile ilgilenen emek verme alanı. |
| Öykü anlatımı | Verileri ilginç ve anlaşılması basit bir halde sunma sanatı. |
| Edinim | Bir ferdin bir ürün yahut hizmetle etkileşime girdiğinde edinmiş olduğu his yahut izlenim. |
II. Büyük Veri Analitiği Nelerdir?
Büyük veri analitiği, ileri analitik ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak büyük veri kümelerinden kıymet çıkarma sürecidir.
Büyük veri analitiği, aşağıdakiler benzer biçimde muhtelif iş problemlerini deşifre etmek için kullanılabilir:
- Satın alan davranışını tahmin etme
- Tedarik zinciri operasyonlarının optimize edilmesi
- Dolandırıcılığın tespiti
- Satın alan hizmetlerini iyileştirmek
Büyük veri analitiği, işletmelerin rekabet pozitif yanları elde etmesine destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. Sadece, büyük veri analitiğinin tek başına bir çözüm olmadığını belirtmek önemlidir. Dikkatli planlama ve tatbik gerektiren karmaşa bir süreçtir.
Bir iş sorununu deşifre etmek için büyük veri analitiğini kullanmayı düşünüyorsanız, ilk olarak iş hedeflerinizi ve amaçlarınızı anlamanız önemlidir. Ek olarak, haiz olduğunuz veriler ve kullanacağınız analitik teknikler hakkındaki net bir anlayışa haiz olmalısınız.
Dikkatli planlama ve tatbik ile büyük veri analitiği, işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına destek olan kıymetli bir çalgı olabilir.
Büyük Veri Analitiği Nelerdir?
Büyük veri analitiği, geleneksel veri işleme şekilleri kullanılarak çözümleme edilemeyecek kadar karmaşa yahut büyük olan büyük veri kümelerinden kıymet çıkarma sürecidir. Büyük veri analitiği, daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmak için kullanılır.
Büyük veri analitiği, üretilen veri miktarı katlanarak arttığı için hızla büyüyen bir alandır. Büyük veri analitiği, esenlik, finans, perakende ve üretim dahil olmak suretiyle oldukca muhtelif sektörlerde kullanılır.
Büyük veri analitiği, alan kişi hizmetlerini iyileştirmek, dolandırıcılığı saptamak, alan kişi davranışlarını anlamak ve iş operasyonlarını optimize etmek için kullanılabilir.
IV. Büyük Veri Analitiğinin Yararları
Büyük veri analitiği işletmelere pek oldukca yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan bereketlilik
- Azaltılmış maliyetler
- Gelişmiş alan kişi deneyimi
- Gelişmiş rekabet pozitif yanları
Büyük veri analitiğini kullanarak, işletmeler operasyonları hakkındaki başka türlü elde edemeyecekleri içgörüler elde edebilirler. Bu bilgiler sonrasında daha iyi kararlar almak, verimliliği çoğaltmak, maliyetleri düşürmek ve daha iyi bir alan kişi deneyimi sağlamak için kullanılabilir.
Ek olarak, büyük veri analitiği işletmelerin yeni fırsatları ve tehditleri belirlemesine ve rekabette önde kalmasına destek olabilir. İşletmeler, büyük veri analitiğini kullanarak hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek rekabet pozitif yanları elde edebilirler.
V. Büyük Veri Analitiğinin Zorlukları
Büyük veri analitiğiyle ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:
Veri kütlesi: Günümüzde üretilen verinin çok büyük kütlesi, büyük veri analitiği için büyük bir zorluktur. Bu veriler, toplumsal medya, sensörler ve muamele sistemleri dahil olmak suretiyle muhtelif kaynaklardan gelebilir.
Veri çeşitliliği: Günümüzde üretilen veriler de çok çeşitlidir. Yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış veriler ve yarı yapılandırılmış veriler içerebilir. Bu, verilerin işlenmesini ve çözümleme edilmesini zorlaştırır.
Veri hızı: Günümüzde üretilen veriler de çok süratli hareket ediyor. Bu, verilerin güncelliğini yitirmeden ilkin yakalanmasını ve çözümleme edilmesini zorlaştırıyor.
Veri doğruluğu: Bugün üretilen veriler de devamlı doğru yahut güvenli değildir. Bu, yanlış yahut yanıltıcı içgörülere yol açabilir.
Veri güvenliği: Büyük veri analitiği için kullanılan veriler çoğu zaman duyarlı yahut gizlidir. Bu, verileri yetkisiz erişim yahut ifşadan korumayı mühim hale getirir.
Bunlar büyük veri analitiğiyle ilişkili zorluklardan bir tek birkaçı. Sadece bu zorluklar bununla beraber bir takım yeni teknoloji ve yaklaşımla da ele alınıyor. Bu teknolojiler ve yaklaşımlar gelişmeye devam ettikçe büyük veri analitiği giderek daha kuvvetli ve kıymetli hale gelecektir.
VI. Büyük Veri Analitiğinin Kullanım Örnekleri
Büyük veri analitiği aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif amaçlar için kullanılabilir:
- Satın alan deneyimini iyileştirmek
- İş operasyonlarının optimize edilmesi
- Dolandırıcılık ve suistimali tespit etme
- Yeni ürün ve hizmetler geliştirmek
- Daha iyi kararlar almak
Büyük veri analitiğinin değişik sektörlerde iyi mi kullanıldığına dair birtakım hususi örnekler şunlardır:
- Perakende: Büyük veri analitiği, alan kişi davranışlarını takip etmek, eğilimleri belirlemek ve marketing kampanyalarını kişiselleştirmek için kullanılır.
- Sıhhat: Büyük veri analitiği, rahatsızlıkları tarif etmek, yeni tedaviler geliştirmek ve hasta bakımını iyileştirmek için kullanılır.
- Üretim: Üretim süreçlerini optimize etmek, maliyetleri düşürmek ve kaliteyi çoğaltmak için büyük veri analitiği kullanılıyor.
- Finans: Büyük veri analitiği, dolandırıcılığı saptamak, riski tedvir etmek ve yatırım kararları almak için kullanılır.
- Hükümet: Büyük veri analitiği suçla savaşım, terörizmi önleme ve amme güvenliğini artırma amacıyla kullanılıyor.
Büyük veri analitiği, işletmeleri ve kuruluşları muhtelif şekillerde iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Mevcut veri miktarı artmaya devam ettikçe, büyük veri analitiğinin potansiyel uygulamaları da genişlemeye devam edecektir.
VII. Büyük Veri Analitiğinin Kullanım Örnekleri
Büyük veri analitiği, iş operasyonlarını iyileştirmek için muhtelif değişik şekillerde kullanılabilir. Birtakım yaygın kullanım örnekleri şunlardır:
- Satın alan analitiği
- Dolandırıcılık tespiti
- Tedarik zinciri yönetimi
- Risk yönetimi
- Ürün geliştirme
- Marketing
- Operasyonlar
- Emniyet
Büyük veri analitiğini kullanarak, işletmeler operasyonları hakkındaki başka türlü elde edemeyecekleri içgörüler elde edebilirler. Bu bilgiler sonrasında daha iyi kararlar almak, verimliliği çoğaltmak ve maliyetleri düşürmek için kullanılabilir.
Sözgelişi, alan kişi analitiği alan kişi davranışındaki eğilimleri belirlemek için kullanılabilir ve bu sonrasında daha hedefli marketing kampanyaları geliştirmek için kullanılabilir. Sahtekarlık tespiti şüpheli faaliyetleri belirlemek ve sahtekarlığın gerçekleşmesini önlemek için kullanılabilir. Tedarik zinciri yönetimi mal ve hizmet akışını optimize etmek, maliyetleri düşürmek ve verimliliği çoğaltmak için kullanılabilir. Risk yönetimi riskleri belirlemek ve azaltmak, işletmeyi finansal kayıplardan korumak için kullanılabilir. Ürün geliştirme yeni ürün fırsatlarını belirlemek ve mevcut ürünleri iyileştirmek için kullanılabilir. Marketing müşterileri daha etken bir halde hedeflemek ve daha çok potansiyel alan kişi yaratmak için kullanılabilir. Operasyonlar verimliliği çoğaltmak ve maliyetleri azaltmak için kullanılabilir. Emniyet işletmeyi siber saldırılardan korumak için kullanılabilir.
Büyük veri analitiği, iş operasyonlarını muhtelif şekillerde iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler, büyük veri analitiğini kullanarak, aksi takdirde elde edemeyecekleri operasyonları hakkındaki içgörüler elde edebilir ve bu sonrasında daha iyi kararlar almak, verimliliği çoğaltmak ve maliyetleri azaltmak için kullanılabilir.
Büyük Veri Analitiği Iyi mi Uygulanır
Büyük veri analitiği, kuruluşun hususi gereksinimlerine bağlı olarak muhtelif şekillerde uygulanabilir. En yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:
- Yerinde: Bu, verilerin yerinde depolandığı ve işlendiği büyük veri analitiğine yönelik geleneksel yaklaşımdır. Bu, oldukca fazla veriye haiz olan ve bunların güvenliği ve gizliliği üstünde tam kontrole haiz olması ihtiyaç duyulan kuruluşlar için iyi bir seçenek olabilir.
- Bulut tabanlı: Bulut tabanlı büyük veri analitiği, verilerin bulutta depolandığı ve işlendiği daha yeni bir gelişmedir. Bu, firma içi altyapıya yatırım yapmak için kaynakları olmayan yahut verilerine her yerden erişebilmesi ihtiyaç duyulan kuruluşlar için iyi bir seçenek olabilir.
- Hibrit: Büyük veri analitiğine yönelik hibrit yaklaşım, hem firma içi bununla birlikte bulut tabanlı çözümlerin en iyilerini bir araya getirir. Bu, düzenleyici yahut emniyet nedenleriyle verilerinin bir kısmını firma içerisinde depolaması ihtiyaç duyulan, sadece bununla beraber bulutun ölçeklenebilirliğinden ve maliyet etkinliğinden istifade etmek isteyen kuruluşlar benzer biçimde, değişik gereksinimleri olan kuruluşlar için iyi bir seçenek olabilir.
Veriler yerleştirildikten sonrasında, bu tarz şeyleri işlemek için kullanılabilecek muhtelif büyük veri analitiği araçları ve teknolojileri vardır. En popüler araçlardan bazıları şunlardır:
- Hadoop: Hadoop, büyük oranda veriyi depolamak ve işlemek için kullanılabilen dağıtılmış bir dosya sistemidir.
- Spark: Spark, süratli ve ölçeklenebilir bir hafıza içi veri işleme motorudur.
- Hive: Hive, Hadoop’ta depolanan verileri sorgulamak için kullanılabilen SQL benzeri bir dildir.
- Pig: Pig, Hadoop’ta veri işlemek için kullanılabilen üst seviye bir dildir.
- Impala: Impala, Hadoop için süratli ve etkileşimli bir SQL sorgu motorudur.
Kullanılan hususi araçlar ve teknolojiler, kuruluşun hususi gereksinimlerine ve işlenen verinin türüne bağlı olacaktır.
Veriler işlendikten sonrasında, muhtelif iş problemlerine ilişik içgörüler elde etmek için kullanılabilir. Büyük veri analitiği için en yaygın kullanım durumlarından bazıları şunlardır:
- Satın alan analitiği: Büyük veri analitiği, alan kişi davranışlarını tahmin etmek, eğilimleri belirlemek ve hedefli marketing kampanyaları geliştirmek için kullanılabilir.
- Ürün geliştirme: Büyük veri analitiği, yeni ürün ve hizmetleri kontrol etmek, potansiyel sorunları belirlemek ve genel alan kişi deneyimini iyileştirmek için kullanılabilir.
- Operasyonların optimizasyonu: Büyük veri analitiği, operasyonlardaki verimsizlikleri belirlemek, üretkenliği çoğaltmak ve maliyetleri azaltmak için kullanılabilir.
- Risk yönetimi: Büyük veri analitiği, dolandırıcılık, emniyet ihlalleri ve naturel afetler benzer biçimde riskleri belirlemek ve azaltmak için kullanılabilir.
Büyük veri analitiği, işletmelerin emek verme şeklini kökten değişiklik yapma potansiyeline haizdir. Muhtelif iş problemlerine ilişik içgörüler sağlayarak, büyük veri analitiği işletmelerin daha iyi kararlar almasına, operasyonlarını iyileştirmesine ve karlarını artırmasına destek olabilir.
Büyük veri analitiğinin geleceği parlak. Veri miktarı artmaya devam ettikçe, onu çözümleme etmek için çalgı ve tekniklere olan gerekseme da artacaktır. Büyük veri analitiği, alan kişi hizmetlerini iyileştirmekten dolandırıcılığı tespit etmeye kadar oldukca muhtelif sorunları deşifre etmek için halihazırda kullanılıyor. Gelecekte, büyük veri analitiğinin hayatımızda daha da mühim bir rol alması muhtemeldir.
Büyük veri analitiğinin gelecekte dünyayı değiştirebileceği yollardan bazıları şunlardır:
- Gelişmiş karar alma: Büyük veri analitiği, işletmelerin verilerine ilişik aksi takdirde haiz olamayacakları içgörüler sağlayarak daha iyi kararlar almalarına destek olabilir. Sözgelişi, büyük veri analitiği en karlı müşterileri belirlemek, hangi mamüllerin iyi satma olasılığının bulunduğunu anlamak ve marketing kampanyalarını optimize etmek için kullanılabilir.
- Yeni çıkan ürünler ve hizmetler: Büyük veri analitiği, müşterilerin gereksinimlerini karşılayan yeni çıkan ürünler ve hizmetler kurmak için kullanılabilir. Sözgelişi, büyük veri analitiği, mamüller ve hizmetler için kişiselleştirilmiş tavsiyeler geliştirmek yahut müşterilerle etkileşim kurmanın yeni yollarını kurmak için kullanılabilir.
- Gelişmiş emniyet: Büyük veri analitiği, tehditleri ve emniyet açıklarını belirleyerek güvenliği iyileştirmek için kullanılabilir. Sözgelişi, büyük veri analitiği dolandırıcılığı saptamak, fena amaçlı yazılımları belirlemek ve siber saldırılara karşı koruma sağlamak için kullanılabilir.
- Dünyayı daha iyi tahmin etmek: Büyük veri analitiği, çevremizdeki dünyayı daha iyi tahmin etmek için kullanılabilir. Sözgelişi, büyük veri analitiği rahatsızlıkların yayılmasını takip etmek ve anlamak, iklim değişikliğinin etkilerini tahmin etmek ve insan davranışına ilişik anlayışımızı geliştirmek için kullanılabilir.
Büyük veri analitiğinin geleceği potansiyelle doludur. Veri miktarı artmaya devam ettikçe, büyük veri analitiğinin dünyada pozitif yönde bir tesir yaratma fırsatları da artacaktır.
S: Büyük Veri Analitiği Nelerdir?
A: Büyük Veri Analitiği, büyük ve karmaşa veri kümelerinden kıymet çıkarma sürecidir. Karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilecek kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmak için muhtelif tekniklerin kullanılmasını ihtiva eder.
S: Büyük Veri Analitiği Niçin Önemlidir?
A: Büyük Veri Analitiği önemlidir şundan dolayı kuruluşların daha iyi kararlar almasına destek olabilir. Büyük Veri Analitiğini kullanarak kuruluşlar müşterileri, ürünleri ve pazarları hakkındaki daha iyi bir anlak kazanabilir. Bu bilgiler sonrasında ürün geliştirmeden marketing kampanyalarına kadar her şey hakkındaki daha bilgili kararlar almak için kullanılabilir.
S: Büyük Veri Analitiğinin Yararları Nedir?
A: Büyük Veri Analitiğinin yararları şunlardır:
- Geliştirilmiş karar verme
- Artan alan kişi memnuniyeti
- Azaltılmış maliyetler
- Artan inovasyon
0 Yorum