Büyük Veri Nedir ve Neden Önemlidir – Büyük Veri İçin Nihai Kılavuz

Büyük Veri, günümüz dünyasında mevcut olan çok miktarda veriyi işleyen yenilikçi bir fikirdir. Büyük veri şirketlerinin büyük miktarda veriyi nasıl idare ettiği hakkında hiçbir fikriniz yoksa, büyük veri analiz hizmetleri ve 2022'nin en büyük büyük veri şirketleri hakkında her şeyi öğrenmek için bu kılavuzu okuyun .

Günümüzde, her gün büyük miktarda veri asimilasyonuna yol açan birden fazla sosyal uygulama mevcuttur. Günlük kullanıcıların sosyal medyada bağlantı kurduğuna ve veri paylaştığına şüphe yok. Tüm işletmeler ve şirketler bile dünya çapında gizli verileri paylaşır. Verilerin sınırlı hacimlerde olacağını düşünmeyin. Büyük veri şirketlerinin ve kullanıcılarının büyük miktarda veriyi nasıl ele aldığını hiç merak ettiniz mi? İşte Büyük Veri devreye giriyor. Bu blog, büyük veri, büyük veri analitiği hizmetleri ve 2022'nin en büyük büyük veri şirketleri ile ilgili her yönüne ışık tutacak. Ama önce, büyük verinin ne olduğunu anlayalım.

Büyük Veri – Kısa Bir Özet

Gartner'a göre büyük veri, daha iyi yorumlama ve karar verme süreci için uygun maliyetli, benzersiz veri işleme türlerine ihtiyaç duyan çok büyük miktarda, hız ve çeşitliliğe sahip varlıkların verileridir. Bu nedenle, Büyük Veri, yararlı bilgiler elde etmek için işlenmesi ve değerlendirilmesi gereken karmaşık ve muazzam veri hacimlerini ifade eder.

Büyük veri, fiziksel bir cihazın depolaması ve işlemesi için çok hacimli verileri ifade eder. Bunun yerine terim, birçok makinenin tek bir kaynakta birleştirilmesine izin veren bulut sistemlerini ifade eder. Örneğin, yapay zeka, sosyal medyadaki milyarlarca halka açık fotoğrafı analiz ederek nesneleri, insanları ve duyguları tanır. Benzer şekilde, bir dijital reklam motoru, kendileriyle alakalı reklamları bulmak için milyarlarca içeriği filtreler.

Büyük Veri Türleri

Aşağıdaki büyük veri kategorileri, tüm analitik seviyeleriyle ilgilidir. Büyük miktarda veriyle çalışırken, büyük veri analitiği şirketleri , değerlendirilmeden önce orijinal verilerin nereden geldiğini ve verilerin nasıl işleneceğini anlamalıdır.

Bu nedenle, projenin değerli olması için veri çıkarma işlemi hızlı olmalıdır. Büyük verinin anlamını anladığınız için farklı büyük veri türlerine bakalım.

yapılandırılmış

Yapılandırılmış veriler, büyük verilerle uğraşırken kullanışlıdır. Verilerin işlenmesine, depolanmasına ve alınmasına yardımcı olan önceden belirlenmiş parametreler tarafından belirlenen boyutlarla iyi organize edilmiştir. Ayrıca, kolay arama motoru yöntemleri kullanılarak bir veritabanından hızlı bir şekilde tutulan ve kurtarılan düzgün bir şekilde sıralanmış materyali ifade eder.

Örneğin, tasarlanan çalışan tabloları, çalışan ayrıntılarını, iş rollerini, maaşı ve diğer bilgileri düzenlemek için bir şirket veritabanındadır.

yapılandırılmamış

Tüm veriler dikkatlice derlenmez ve yapılandırılmış veriler olarak sıralanmaz. Araştırmaya göre, tüm verilerin yalnızca yaklaşık %20'si yapılandırılmış veriler kapsamındadır. Yapılandırılmamış veriler, belirli bir şekle veya desene sahip olmayan veri türüdür. Yapılandırılmış veriler süreci hızlandırırken, yapılandırılmamış veriler zaman ve çaba gerektirir.

Bu nedenle, yapılandırılmamış verileri işlemek ve analiz etmek inanılmaz derecede zor ve çok zaman alıcı hale geliyor. Bir bilgisayarla yaptığınız hemen hemen her eylem, yapılandırılmamış veriler oluşturmanıza neden olur. Hiç kimse telefon görüşmelerini dikte etmiyor veya yazdıkları her tweet'e anlamlı etiketler eklemiyor.

yarı yapılandırılmış

Bu veri türü, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımıdır. Çoğu zaman, meta verilerle yapılandırılmamış verilere dönüşür. İlk olarak, daha sonra verilerde zaman, yer, cihaz kimliği damgası, e-posta veya anlam etiketi gibi oluşturulur.

Daha spesifik olarak, belirli bir havuz (veritabanı) altında kategorize edilmemiş olsa da, verilerin içindeki farklı parçaları ayıran temel bilgilere veya etiketlere sahip olan verileri içerir.

Her şey farklı büyük veri türleri ile ilgili.

Büyük Verinin İş Büyümesine Etkisi

Büyük veri, şirketleri büyük miktarda veriyi daha verimli yönetme konusunda etkiler. Grand View Research Inc'in araştırmasına göre, 2025 yılına kadar büyük veri 123,23 milyar ABD dolarına ulaşacak. Sonuç olarak, büyük veri analitiği şirketleri , veri altyapısından toplayabildikleri miktara rakiplerinin erişemediği gizli gerçekleri bulacaktır. müşteriler. Bu nedenle işletmeler veri mimarilerini yeniden yapılandırıyor, verileri birleştiriyor ve eski teknikleri ortadan kaldırıyor. İşletmelerin büyük veri kullanmasının nedenleri şunlardır:

• Şirketler, kârlarını artırmaya yardımcı olan büyük verilerle müşteri desteğini iyileştirmeyi hedefliyor. Ayrıca, birçok işletme müşteri ilişkilerini geliştirmek istemektedir. Diğer hedefler, iyi hedef pazarlama, maliyet tasarrufu ve daha fazla operasyonel verimliliği içerir.
• Büyük veri uygulamaları, işletmelerin paradan tasarruf ederken büyük miktarda veri depolamasına olanak tanır. Bulut tabanlı zeka ve Hadoop bu tür teknolojilere iki örnektir. Firmaların verileri analiz etmelerine ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olurlar. Ayrıca, veri ihlalleri, teknolojinin sağlayabileceği daha fazla koruma gerektirir. Sonuç olarak, büyük veri, organizasyonları sosyal ve ekonomik olarak geliştirir. Bu nedenle, çok sayıda devlet kurumu, büyük verilerin büyümesini teşvik etmek için politikalar geliştirmiştir.
• Robotik süreç otomasyonu, büyük verilerin yardımıyla operasyonel verimliliği artırır. Muazzam miktarda gerçek zamanlı veri bir kerede incelenebilir ve otomatik karar verme için iş operasyonlarına entegre edilebilir. Ayrıca, veri toplama ve depolama, ölçeklenebilir BT altyapısı ve daha düşük bulut hizmetleri maliyetleriyle otomatik hale gelir.
• Büyük veri, çok büyük miktarda verinin değerlendirilememesi nedeniyle daha önce keşfedilmemiş iş fırsatlarını da ortaya çıkarır. Karmaşık veri kümeleri bile yeni ürünler oluşturabilir veya mevcut ürünleri yenileyebilir. Rekabet dünyasında, tescilli veriler son derece değerli hale gelir.
• İşletmeler, yeni veri kaynaklarını hesaplamak için hızlı veri analitiği teknolojisi sayesinde artık bilgileri anında değerlendirebilir ve akıllı, akıllı kararlar alabilir.

Büyük Veri Şirketleri Kullanım Örnekleri

Çeşitli iş sorunları ve kullanım durumları, büyük veri analitiği hizmetlerinden yararlanır. Aşağıda birkaç örnek listelenmiştir:

Müşteri Analitiği

Büyük şirketler, müşteri deneyimini, dönüşümleri ve elde tutmayı iyileştirmek için müşteri verilerini analiz eder.

Dolandırıcılığı Önleme

Büyük veri, şirket içindeki kötü niyetli işlemlerin ve kalıpların tespit edilmesine yardımcı olur. Risklerin azaltılmasının yanı sıra hileli davranışı gösterebilirler.

Fiyat Optimizasyonu

Büyük veri analizi, işletmelerin ürün ve hizmetler için fiyatlandırmalarını optimize etmelerine yardımcı olarak gelir artışı sağlar.

Operasyonel Analitik

Birçok işletme, operasyonel performanslarını iyileştirmek ve varlıklarını daha iyi kullanmak ister.

Sonuç olarak, şirketler daha etkili çalışmak ve performansı artırmak için yöntemleri ortaya çıkarmak için büyük veri analizini kullanabilir.

2022'nin En İyi Büyük Veri Analitiği Şirketleri

Her büyük şirket büyük veri kullanır. Şirketlerin daha kısa sürede daha iyi kararlar almasına yardımcı olarak işlerini daha erişilebilir ve karlı hale getirir. Muazzam veriler bile işletmelerin müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına ve onlarla gerçek zamanlı, bire bir görüşmelere katılmalarına olanak tanır. 2022'nin büyük veriyi operasyonlarında uygulayacak en büyük büyük veri şirketlerini görelim .

Amazon

Amazon, öncü bir çevrimiçi perakendecidir. Paralarını belirli ürünlere nasıl harcadıklarını anlamak için alıcılarıyla ilgili her türlü bilgiyi takip ederler. Bu veriler, müşteri etkileşimlerini iyileştiren, ürünler öneren, tüketici deneyimini ve hizmetlerini iyileştiren ve çok daha fazlasını yapan sosyal medya reklam algoritmalarını beslemek için toplanır.

Google

Büyük veri analizi şirketleri Google, büyük verilerin yardımıyla kullanıcıların ondan ne istediğini anlıyor. İlk olarak, Google, arama geçmişine, coğrafyaya ve trendlere dayalı olarak kullanıcı tercihlerini alır. Ardından, karmaşık tahminler gerçekleştiren bir algoritmadan geçer ve ardından Google, tüketicilerin ihtiyaçlarını karşılamak için önem ve yetkiye göre sıralanmış veya yerleştirilmiş dizine alınmış listeleri görüntüler.

Son olarak, Google, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş alaka düzeyine göre sıralanmış arama sonuçlarını gösterir. Dizine eklenmiş siteler, filtreleme araçları, gerçek zamanlı yayınlar, grafik veri sayfaları, metinsel ve yapısal arama, google çevirmeni ve diğer teknolojiler müşteri gereksinimlerini daha iyi anlar.

Netflix

Netflix, kullanıcıların gereksinimlerini, seçimlerini ve tercih modellerini daha iyi anlamak için bilgi toplar. Daha sonra, büyük veri, her kullanıcının nelerden hoşlandığını tahmin eder ve özel içerik öneri listeleri oluşturur. Netflix, artık aboneleri için orijinal içerik geliştirdiği noktaya yükseldi.

Veri, öneri algoritmalarını ve içerik oluşturma kararlarını besleyen kilit unsurdur. Şirket, görülen başlıklar, kullanıcı derecelendirmeleri, tercih edilen türler ve izleyicilerin oynatmayı ne sıklıkla duraklattığı dahil olmak üzere çeşitli veri noktaları kullanır.

American Express

Bu kredi kartı şirketi, kullanıcı bağlılığını gösterebilecek özellikleri belirlemek için büyük miktarda tüketici verisini tarar. Ayrıca, önceki işlemleri incelemek için karmaşık tahmine dayalı modeller oluşturmak için Büyük Veri'yi ve müşteri yıpranmasını tahmin etmek için 115 diğer unsuru kullanır. Sonuç olarak American Express, Büyük Veri çözümlerini ve özelliklerini kullanarak kısa süre içinde kapanması muhtemel müşteri hesaplarının %24'ünü tespit edebilir.

Büyük verinin V'lerini yıkmak

“ Büyük Verinin 5 V'si”, büyük verinin temel kısımlarının daha iyi anlaşılmasına yardımcı olan büyük verinin beş temel özelliğidir. İşletmelerin Büyük Verinin kendileri için nasıl daha iyi çalıştığını anlamalarına yardımcı olan büyük verinin 5 V'sini inceleyelim.

1. Hız

Verinin üretildiği ve aktarıldığı hız, hız olarak bilinir. Bu hız, ağ teknolojileri ve donanım geliştikçe artar ve işletmelerin aynı anda daha fazla veri noktası kaydetmesine olanak tanır.

Örneğin, sağlık sektöründe hastaları izlemek ve veri toplamak için artık çeşitli sağlık cihazları mevcuttur. Bu nedenle hastane içi tıbbi cihazlardan giyilebilir cihazlara kadar elde edilen verilerin hızlı bir şekilde ulaştırılması ve analiz edilmesi gerekmektedir.

2. Hacim

Hacim, toplanan veri miktarını ifade eder. Bu nedenle, büyük verinin kesin büyüklüğü, elde edilen bilgilerle belirlenir. Örneğin; Küçük bir işletme için e-ticaret verileriyle karşılaştırıldığında, Netflix veritabanının müşteri analitiği çok büyük olacaktır. Bununla birlikte, her ikisi de büyük miktarda veri topladıklarından Büyük Veri olarak kabul edilebilir.

3. Çeşit

“Çeşitlilik” terimi, mevcut çok çeşitli veri türlerini ifade eder. Örneğin, bir kuruluş, her biri farklı bir değere sahip çeşitli kaynaklardan veri alabilir.

Bir kuruluşun hem içinde hem de dışında olabilir. Örneğin, olumlu veya olumsuzu belirlemek için bir ürün incelemesinde duyarlılık analizi çalıştırmayı içerebilir. Büyük veriler, "olumlu incelemelerin yüzdesi" puanını hızla öğrenmenize yardımcı olabilir.

4. Değer

Toplanan verilerin değeri, değer olarak bilinir. Bir şirketin Büyük Verilerinden bazıları, seçim yapmakta veya sonuçlara ulaşmakta nafile olabilir. Öte yandan, bir şirket, uyum amaçları için hiçbir değeri olmayan çok büyük miktarda veri elde edebilir ve muhafaza edebilir.

Ancak, gönüllü olarak Büyük Veri toplamak için bir şirket, hangi verilerin toplandığını ve şirkete nasıl yardımcı olabileceğini tam olarak analiz etmelidir. Verilerin şimdi veya önümüzdeki günlerde çok az kullanımı varsa, bilgi toplamayı bırakmanız tavsiye edilebilir. Yararlı olmayan veriler, dikkatin dağılmasına neden olabilir.

5. Doğruluk

Verilerin kalitesi veya güvenilirliği, doğruluk olarak bilinir. Ortaya çıkan analizin doğruluğundan emin değilseniz Büyük Veri toplamak anlamsızdır. Genel olarak, doğruluk, toplanan verilerdeki güvence düzeyini tanımlar. Ne yazık ki, veriler bazen karmaşık ve kullanımı kafa karıştırıcı olabiliyor.

Bilgi eksikse, muazzam miktarda veri, çözümlerden daha fazla kaosa neden olabilir. Örneğin, tüm sipariş verilerini, özellikle hileli veya iptal edilmiş satın alma işlemlerini girerseniz, yapay olarak yükseldiği için e-ticaret dönüşüm oranı çalışmasına güvenemezsiniz.

Büyük Veri: Gelecek Nedir?

Önümüzdeki birkaç yıl içinde, büyük veri pazarının artması muhtemeldir. Önemli bir neden, organize ve yapılandırılmamış verilerin hızlı büyümesidir. Hayatın her alanında artan teknoloji hakimiyeti ve cep telefonlarının yaygın kullanımı diğer birkaç faktördür. Daha önemli miktarda veri üretilmesine yol açar. Projeksiyon dönemi boyunca, artan veri analizi ihtiyacı, büyük veri talebini artıracaktır. Ayrıca artan kar marjları nedeniyle sektördeki dijital işletmelerin sayısı hızla artıyor.

Sağlık, finans ve enerji gibi diğer sektörler, müşteri deneyimini iyileştirmek için büyük veri analitiği hizmetlerine büyük ölçüde güveniyor . Örneğin, perakende uluslararası büyük veri analizi şirketleri 2020'de 4,85 milyar dolar kazandı ve 2021 ile 2028 arasında yüzde 23,1'lik bir CAGR ile 2028'de 25,56 milyar dolara büyüyecek .

Büyük verilerin sıradan operasyonlarda akıllıca kullanılması, şirketlerin net geliri doğrudan etkileyen pazar değişikliklerine yönelik hızlı bir şekilde veriye dayalı kararlar almalarına olanak tanır. Ayrıca, tüm sektörlerde rekabet sürekli olarak artar, firmalara hataya yer bırakmaz ve rekabetçi kalabilmek için uçtan uca analitik ve inovasyon tekniklerine ihtiyaç duyar.

Bitiş Notları

Kuşkusuz, Büyük Veri manzarayı değiştiriyor. Gerçek şu ki, mevcut veri akışının nasıl verimli bir şekilde kullanılacağını öğrenmek, büyük veri şirketlerinin daha bilinçli sonuçlarla daha iyi büyümesine yardımcı olacaktır. Büyük Verinin hayati yönü, büyüklüğü değil, çeşitliliğidir. Alakalı içgörü elde etmek için çok fazla veri incelemeniz gerekmez; tek ihtiyacınız olan, doğru verileri analiz ettiğinizden emin olmaktır.

Veri devriminden gerçekten faydalanmak için size tüketicilerinizin, pazarınızın ve rakiplerinizin eksiksiz bir panoramasını sağlayabilecek büyük veri analitiği hizmetlerini kullanmaya başlayın. Tümü, günümüzün modern büyük veri teknolojileri ile veri olarak kullanılabilir ve işletmelere pazar unsurlarına benzeri görülmemiş erişim sağlar.