Büyük Veri Yakın Gelecekte İş Ortamında Nasıl Devrim Yaratacak: 2. Bölüm

Büyük veri, şirketlerin ve firmaların işlerini dünya çapında nasıl yürütecekleri konusunda büyük bir dönüşümü ateşledi. Gelecekte, insan müdahalesi gerektiren birçok işlevsel alan otomatik hale gelecektir. Tıpkı Amazon'un 'satın alınacak kitapları' önermesi gibi, LinkedIn de 'Tanıyor Olabileceğiniz Kişiler'i önerir, Facebook hoşunuza gidebilecek sayfaları açar; aynı teknolojiler kısa sürede diğer alanlara da uygulanacaktır. Örneğin, tedavi önermede, hastalıkları teşhis etmede ve belki de suçluları suç işlemeden önce tanımada.

Büyük veri, önümüzdeki yıllarda kesinlikle oyunun kurallarını değiştirecek. Büyük veri uygulamalarının ve teknolojilerinin bir kuruluşta başlatılmasının kolektif etkisi, dönüşümsel değişime yol açacaktır. Büyük veri, ürün geliştirmeyi yeniden tanımlamaktan tedarik zincirini optimize etmeye, müşteri ilişkilerini olumlu yönde etkilemeye, iş verilerini odaklı hale getirmeye, operasyonları iyileştirmeye ve çok daha fazlasına kadar kuruluş genelindeki çeşitli işlevleri etkileyebilir. Üst düzey yöneticiler, firmalarının büyük veri uygulamasından elde edilen bilgilerden nasıl yararlanabileceğini düşünmeye başlamalıdır.

2017 ve Ötesi için Büyük Veri Tahminleri

2016'da ilerlerken ve 2017'yi kısa süre içinde kucaklarken, daha fazla sensör, cihaz, teknoloji, işletme ve hatta insan büyük veri kervanına katılacaktı. İşte büyük verilerin iş dünyasında devrim yaratma olasılığının en yüksek olduğu alanlar.

Nesnelerin İnterneti (IoT)

Büyük veri bulut hizmeti, IoT'nin perde arkası büyüsüdür. Oracle Büyük Veri Gelişmiş Analitik Başkan Yardımcısı Neil Mendelson, bulut hizmetlerinin genişletilmesinin yalnızca sensör verilerini yakalamakla kalmayıp, bunları etkin bir şekilde kullanmak için büyük veri algoritmalarına ve analitiğine besleyeceğini söyledi. Ayrıca, güvenli IoT bulut hizmeti, üreticilere, insan müdahalesi olmadan, analiz edilen veriler üzerinde güvenli bir şekilde işlem yapan yeni ürünler ve hizmetler oluşturma konusunda yardımcı olacaktır.

Endüstriyel internet, kalıpları belirlemek ve iş operasyonlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için makine öğrenimini, makineden makineye ve büyük veri iletişimini harmanlar. Kısa bir süre içinde endüstriyel internet, tanımı gereği IoT'yi içerecek şekilde genişleyecektir. Yakında, gerçek zamanlı veri akışları, endüstriyel internet aracılığıyla mümkün olanı yenileyecek ve kullanıcıların bir süreci ayarlamasına, kritik sorular sormasına veya belirli bir modeli hemen görmesine olanak tanıyacak. Farmasötik, enerji, bilgi teknolojisi, iletişim, bankacılık ve tarım gibi tüm endüstriler, bilinçli ve hızlı iş kararları almak için geçmiş ve gerçek zamanlı verileri birlikte inceleme yeteneğinden önemli ölçüde etkilenecektir.

Bilgi ve verilerin kendisinin temel ticaret metamız olacağı bir toplum olarak ilerleyeceğiz. Makineler arası ve otomasyon ağlarımız günlük ihtiyaçlarımızı karşılarken, mikro lisanslama, işlemler ve para kazandıran bilgi alışverişi önemli görevler haline gelecek. Veriye sahip olmak, veriyi değerlendirmek, yenilik yapmak ve gelişmek, endüstri ve kurumsal başarının temeli olacaktır.

Makine öğrenme

Büyük veri her yerde mevcuttur ve çevrimiçi alışveriş yapmak, harita okumak ve hatta seyahat etmek gibi yaptığımız günlük etkinliklere entegre edilmiştir. Gelecek zamanda, teknoloji uzmanları ve şirketler odaklarını büyük veriden makine öğrenimine kaydıracak ve proaktif içgörüler sağlayacak. Ayrıca, aktif zeka, şirketlerin 7 gün 24 saat verileri değerlendiren ve önemli olaylar olduğunda bizi bilgilendiren çözümler sağlamak için makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik gibi teknolojilerden yararlanacağı yeni odak noktası olacaktır.

Öte yandan, yapay zeka (AI) konusunda çok fazla heyecan var. Büyük şirketler ve hatta yeni başlayanlar yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor. Bununla birlikte, iş başarısı, daha fazla kişiselleştirilmiş ürün promosyonları, hizmetler ve tavsiyeler sağlamak gibi rutin sorunları çözmek için daha fazla makine öğrenimi tekniği uygulayan şirketlere çok fazla tantana veya telaşa kapılmadan gidecektir. Fütürist fikirleri, organizasyon genelinde etkin bir şekilde kullanılabilecek yönetilebilir pratik uygulamalara dönüştürebilen şirketler, yatırımlarından daha fazla getiri ve fayda elde edeceklerdir. 2017 yılı, özellik grafikleri (PG), doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi (ML) gibi yapay zeka teknolojilerinin geleneksel veya normal veri işleme zorluklarına uygulandığını görecek. PG, NLP ve ML, büyük veride uygulama programlama arabirimi (API) kitaplıkları olarak zaten erişilebilir olsa da, yeni geçiş, bu teknolojilerin veri bilimini, gerçek zamanlı analitiği ve uygulamaları destekleyen bilgi teknolojisi araçlarında kapsamlı kullanımını içerecektir.

Sağlık hizmeti

Bilişsel bilgi işlem ve yapay zeka, kişiselleştirilmiş tıbbın yolunu şekillendirecek, nadir görülen rahatsızlıklardan muzdarip insanların hayatlarını kurtarmaya yardımcı olacak ve önümüzdeki yıllarda sağlık hizmetlerinin durumunu iyileştirecek. Bugün, Başkan Barack Obama'nın 2015 ABD Parlamentosu konuşmasındaki hassas tıp girişimine rağmen, ABD'deki hastanelerin yalnızca yüzde 16'sı tahmine dayalı analitik kullanıyor. Bununla birlikte, AI'yı büyük veri tahminine dayalı analitiklere uygulayan son teknolojik gelişmeler, bir hastanın elektronik tıbbi kayıtları ile eşlenmiş genomik veriler aracılığıyla kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarını ve ilaç veya nadir hastalıkların tedavileri ile ilgili soruları yanıtlamayı mümkün kılıyor. Geçmişte, yeni hastalıklar ve tedavileri üzerine yapılan tıbbi araştırmalar, küçük örnek kümeleri nedeniyle maliyet açısından engelleyiciydi, ancak büyük verilerdeki büyük veri kümeleriyle çok daha uygun görünüyor. Artık kadınlar, yaşlı yetişkinler, çocuklar ve farklı etnik kökenler gibi alt popülasyonlar için potansiyel tedaviler hakkındaki soruların yanıtlarını dahil ederek hassas tıptan yararlanmak mümkün olabilir.

Suçları Önleme

Potansiyel suçluları herhangi bir suç işlemeden önce tespit etmek için, özellikle batıdaki kolluk kuvvetleri büyük verilere yöneliyor. Kamuya açık olarak paylaşılan bilgiler, istihbarat bilgileri ve kolluk kuvvetleri ve yerel yetkililer tarafından sağlanan verilerle birlikte polisin ihlalleri ve suç faaliyetlerini sorun başlamadan önce daha yüksek doğrulukla tespit etmesine yardımcı olur. Sonuç olarak, kolluk kuvvetleri daha az reaktif olma eğiliminde olacak ve böylece yanlış kişiyi vurma veya tutuklama riskini azaltacaktır. Ayrıca, bu polis memurları, suçluları saklandıkları yerden çıktıklarında yakalamak için suç noktalarına odaklanır. Büyük veri analitiği aracılığıyla, planlanan görevler, dünya çapındaki büyük şehirlerdeki suç oranlarını azaltmak veya kontrol etmek için kolluk kuvvetlerine yardımcı oldu.

Doğal Afetlerle Mücadele

Her yıl sel, deprem, kuraklık veya diğer doğal afetler sırasında milyarlarca dolar ve binlerce can kaybediliyor. Veri bilimcileri, eğilimleri anlamaya, popülasyonların savunmasızlığını analiz etmeye ve gelecekteki felaketleri tahmin etmeye yardımcı olmak için doğal afetleri değerlendirmek için veri madenciliği tekniklerini kullanmanın değerini bilir. Bu tür analizlerin amacı, dünyanın dört bir yanındaki hükümetlere yardım çabaları, acil müdahale için yardımcı olmak ve gelecekteki doğal afetlerin azaltılması için stratejiler tasarlamaktır. Büyük veri ve veri bilimi teknolojilerindeki son gelişmeler, veri bilimcilerinin tanımlayıcı ve tahmine dayalı teknikleri ekonomik ve doğru bir şekilde kullanmalarına yardımcı olmuştur. Bu teknikler, risk altındaki popülasyonları tanımlayabilecek ve gelecekteki afet tahminlerini iyileştirebilecek kalıpları belirlemek için geçmiş olayları analiz ederek doğal afetlere duyarlı popülasyonları belirlemede faydalı olmuştur.

Büyük Verinin İşletmeler Üzerindeki Etkisi

ABD merkezli bir teknoloji firması olan 9Lenses'in CEO'su Edwin Miller, büyük verilerin tedarik zinciri operasyonlarından, ürün geliştirmeden müşteri ilişkilerine kadar işletmeler üzerinde önemli bir etkisi olduğunu ve yapmaya devam edeceğini söylüyor. Birçoğu büyük veri hakkında bilgi sahibi olmasa da, kesinlikle birkaç geleneksel işletme üzerinde bir etki yarattı.

ABD merkezli Capital One Financial Corporation buna iyi bir örnektir. 1990 ve 2000'ler arasında, kredi kartı endüstrisi, Capital One hariç, her tüketiciye aynı fiyatı uygulayan tek tip bir fiyatlandırma modeli kullandı. Firma, müşterilere özelleştirilmiş ürünler sunmak için demografik ve kamu kredi verilerine dayanan istatistiksel bir model kullanmıştır. Yenilik, firmanın 1995'ten 2003'e kadar yüzde 33 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) elde etmesini sağladı. Sonuç olarak, pek çok banka büyük veri analitiğine daha fazla odaklanarak yıllık net gelirlerinde yüzde 17'lik bir büyüme elde etmelerini sağladı. 2009-2015 yılları arasında Bank of America yüzde 11, Citigroup yüzde 11 ve JP Morgan yüzde 6 gibi en iyi Amerikan bankalarıyla karşılaştırıldığında.

Walmart, daha iyi operasyonlar, ürünler ve hizmetler için sürekli olarak büyük veri analitiğini kullanır. 1990'lı yıllarda perakende link olarak bilinen bir sistem yardımıyla her bir ürünü veri olarak kaydederek perakende sektörünü dönüştürdü. Bu sistem, tedarikçilerin envanter devir hızı, envanter hacmi, brüt kar marjı ve stok yüzdesi dahil olmak üzere verilerini izleyerek ürün ve hizmetlerini denetlemelerini ve düzenlemelerini sağladı. Sonuç olarak, düşük envanter riskleri ve diğer ilgili maliyetler elde ettiler.

Rolls Royce aynı zamanda büyük veriyi de uyguluyor ve bu da uçak motoru imalatını yeniden şekillendirdi. Lüks otomobil üreticisi, arızaların nerede ve ne zaman meydana gelebileceğini tahmin etmek için her biri birkaç sensöre sahip yaklaşık 3.600 motoru rutin olarak izliyor. Şirket, işini motor satmaktan hem kaliteli motorlar hem de izleme hizmetleri satmaya dönüştürdü ve müşterileri kullanım, onarım ve değiştirmeye göre ücretlendirdi. Şu anda hizmet, uçak motoru bölümündeki yıllık gelirlerinin yüzde 68'inden fazlasını oluşturuyor.

Çözüm

Büyük veri hala ortaya çıkarken, büyük verinin getirdiği değişikliklerin işletmeleri, organizasyonları ve hatta toplumları dönüştüreceği oldukça açık. Büyük veri burada kalacak ve işletmelerin bu yeni paradigmaya uyum sağlaması gerekiyor. Şirketler büyük veri stratejilerini uygulamayı erteleyebilir veya geciktirebilir, ancak stratejilerini zaten uygulayan firmaların emsallerinden daha iyi performans gösterdiği açıktır. Bu nedenle, şirketiniz gelişen büyük veri çağında ürün ve hizmetler oluşturmak ve sunmak istiyorsa, şimdi büyük veri stratejinizi geliştirin.

Web'den veri almayı mı planlıyorsunuz? Yardım etmek için buradayız. Gereksinimleriniz hakkında bize bilgi verin.