K. Andersson
Veri. Bu her zaman mevcut olan bir kelimedir; bunu görmezden gelemeyiz, özellikle de artık (yeni) kükreyen 20’li yıllara girdiğimiz için. Doğru, 2020 ve sonrası, insanların uzun zamandır öngördüğü, hayal ettiği ve hakkında çılgın tahminlerde bulunduğu bir on yıl. bir, büyük ayak parmağı. Vay. Neyse ki, Richard Clement Lucas1911’de bunu öngören cerrah tam olarak hedefi tutturamadı.
Bu tahmin güldürmek için iyi olsa da, 2020 yılı ve sonrasına ilişkin spekülasyonların çoğunluğu teknoloji etrafında yoğunlaşıyor ve bunun nedenini anlamak açık. Yapay Zeka, Sanal Gerçeklik ve Dijital Sesli Asistanlar gibi büyük dijital gelişmeler halihazırda yaygın ve hayatımızın normalleştirilmiş bir parçası. Çoğu insanın akıllı telefonları her zaman yanlarındadır, bu da Google gibi arama motorlarına 7/24 erişimimiz olduğu anlamına gelir.
Artık parmaklarımızın ucunda eşsiz bir bilgi zenginliği var. Ve hepsi büyük veri sayesinde.
Büyük veri nedir?
Temel olarak büyük veri, kuruluşlar tarafından eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek ve stratejik karar almaya yardımcı olmak için kullanılabilen ve analiz edilebilen, hem yapılandırılmış, hem yarı yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış devasa ham veri kümelerini ifade eder. Veya olarak Gartner bunu söylüyor:
‘Büyük veri, gelişmiş içgörü, karar verme ve süreç otomasyonuna olanak tanıyan uygun maliyetli, yenilikçi bilgi işleme biçimleri gerektiren yüksek hacimli, yüksek hızlı ve/veya çok çeşitli bilgi varlıklarıdır.’
Büyük veri, anlaşılması en kolay olanıdır. ‘3 V’: Hacim, Hız, Çeşitlilik.
Hacim
miktar var olan veriler.
‘Büyük veri’ dendiğinde akla ilk gelen şey hacimdir ve bu hiç de şaşırtıcı değil çünkü şu anda veri miktarı neredeyse akıl almaz düzeyde ve sürekli artıyor. Örneğin Facebook’u ele alalım; Facebook yakın zamanda ortalama 350 milyon yeni fotoğraf her gün yükleniyor, bu 14,58 milyon resim yüklemesi anlamına geliyor saat başı. Ve bu yavaşlamaya dair hiçbir işaret yok.
Hız
hız verinin oluşturulduğu yer.
Şu anda olduğundan daha fazla veri var Daha önce hiç. Sürekli veri akışı, sosyal medya kanallarının hızlı büyümesi ve popülaritesinden, insanların artan merakından ve dolayısıyla arama motorlarına olan güveninden, gelişmiş araştırma yeteneklerinden, hızla gelişen teknolojiden kaynaklanmaktadır. UID’ler (Benzersiz Tanımlayıcılar) ve ardından tabii ki Nesnelerin İnterneti.
Yan not… Nesnelerin İnterneti nedir?
Nesnelerin İnterneti şu anlama gelir: Nesnelerin interneti. İnternete bağlı her şeyi veya teknolojiyle entegre olan cihazları ifade eder. sensörler veya işlevsel yazılım. IoT, akıllı telefonlardan, akıllı, giyilebilir aksesuarlardan ve dijital ev asistanlarından büyük ölçüde farklılık gösterir, Amazon Echo gibi, sizi takip eden cihazlara köpeğin sağlığı. Ve evet, tahmin ettiniz, hepsi ölçülemez miktarda bilgi üretiyor ve bunlara katkıda bulunuyor. Büyük veri.
Nesnelerin İnterneti gibi olgular sayesinde, büyük verinin büyümesi artık öyle bir ivmeye sahip ki, farklı işleme teknikleriBu, onu normal verilerden ayıran temel şeylerden biridir.
Yüksek hızlı verilere bir örnek şu olabilir: 6 milyar arama Google’da gerçekleştirilen 0,4 milyon saatlik video YouTube’a yükleniyor veya Twitter’da yayınlanan 500 milyon tweet – ve bu sadece günlük olarak!
Çeşitlilik
karışım veya varyasyon veri.
Farklı veri türlerini tanımladığımızda bunların 3 türden birinden geldiğini kastediyoruz: yapılandırılmış, yapılandırılmamış veriler veya yarı yapılandırılmış:
- Yapılandırılmış veriler gruplandırılması ve analiz edilmesi en kolay olanıdır; demografik veriler, muhasebe işlemleri veya akıllı cihazlardan gelen konum verileri gibi şeyleri hesaba katar.
- Yapılandırılmamış veriler aynı şeyi takip etmediği için toplanması ve analiz edilmesi daha zordur, satır sütun yapılandırılmış veri olarak modellenir ve farklı işleme yöntemleri gerektirir. Yapılandırılmamış veriler, örneğin fotoğraflardan, videolardan ve sosyal medya içeriğinden web sitesi içeriğine, açık uçlu anket yanıtlarına ve çağrı merkezi transkriptlerine kadar her şeyi açıklar.
Ancak Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi büyük gelişmeler sayesinde, yapılandırılmamış veriler artık farklı algoritmalarla otomatik olarak işlenerek küresel ölçekteki kuruluşlar için değerli bir kaynak olarak kullanılabiliyor.
- Yarı yapılandırılmış veriler esasen ikisinin bir karışımıdır. Yapılandırılmış verilerle aynı öngörülebilirliği veya analiz kolaylığını sunmaz ancak yapılandırılmamış veriler kadar ham ve çeşitli değildir. E-postalar, Zip dosyaları ve CSV dosyalarının tümü yarı yapılandırılmış veri örnekleri.
Bu farklı ve çeşitli veri türlerinin her biri, farklı bir işleme yöntemi gerektirir.
Yani ister biyotıp hakkında yeni bilgiler sunan bir makale yayınlayan bir doktor olun, ister köpeğinizin sevimli bir resmini yükleyen bir Instagram kullanıcısı olun, ister önde gelen perakende müşterilerine e-posta gönderen biri olun, ister sadece telefonuna not alan biri olun. sonra ekmek al, hepsi veri. Şu veya bu şekilde toplanabilen, analiz edilebilen, kullanılabilen veya saklanabilen tüm verilerdir.
Amazon’da bir ürün aradığınızda neden bu ürünün Facebook’ta reklam olarak göründüğünü hiç merak ettiniz mi? Bu yeniden pazarlamadır. Bu ancak tahmin edebileceğiniz gibi hem Amazon’un hem de Facebook’un verilerinizi toplayıp buna göre dağıtması nedeniyle mümkün.
Artık büyük verinin ne olduğunu bildiğinize göre, işte pazarlamacılar için 3 büyük fayda:
Standart veriler gibi büyük veriler de yalnızca bilgi yığınlarından oluşur. Ancak bu bilgiler markalar ve pazarlamacılar tarafından etki yaratan, bilgilendiren ve kolaylaştıran eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmek için kullanılabilir. iş stratejileri Ve pazar bölümlendirme çabaları Hem markanın hem de tüketicinin yararına.
- Optimize edilmiş karar verme
Büyük veri, tahmine dayalı analitik gibi şeylere olanak tanıyan zengin tüketici içgörüleri sunar. İşletmeler, özellikle davranışsal olmak üzere tüketici verilerini analiz ederek, kullanıcılarının geçmiş eylemlerine dayanarak gelecek için planlama yapabilir, tahmin edebilir ve bilinçli kararlar verebilir.
Tahmine dayalı analitik, hedef tüketicilerin gelecekteki davranışlarını ve marka eylemlerine ve tekliflerine verdikleri yanıtları tahmin eden tüketici içgörülerine olanak tanıyan geçmiş verileri analiz eder. Büyük verinin mümkün kıldığı optimize edilmiş karar alma, müşteri edinmeye ve elde tutmaya yardımcı olur ve derinlemesine ve geniş davranışsal veriler ve içgörülere dayalı olarak pazarlama stratejilerine ve titiz pazar bölümlendirmesine rehberlik eder.
- Gelişmiş kullanıcı deneyimi (UX)
Kuruluşlar, kullanıcıların ve tüketicilerin markalarını nasıl gördüklerini sosyal medya, çevrimiçi incelemeler gibi belirli büyük veri kaynakları aracılığıyla keşfedebilirler. duygu analizi.
Kullanıcı deneyimlerinin farkında olmak ve hedef pazarın algı ve tutumunu anlamak, kuruluşların neyi doğru yaptıklarını anlamaları anlamına gelir. Benzer şekilde bu süreçler, kullanıcıların neyi yanlış yaptıklarını düşündüklerini ve/veya ürünlerinde, hizmetlerinde ve dolayısıyla kullanıcı deneyiminde nasıl iyileştirmeler yapabileceklerini ortaya çıkarmaya yardımcı olur. İyileştirilmiş kullanıcı deneyiminin yanı sıra büyük veri, kuruluşların marka yakınlığını ve çevrimiçi itibarı etkilemesine olanak tanır. Markalar, büyük veri analizi yoluyla elde edilen içgörüleri, markalarının iletişim kurma biçimleri, eylemleri, ürünleri ve içerikleri gibi yönlerini değiştirmek için kullanabilir.
- Geliştirilmiş ürün geliştirme
Bugün mevcut olan büyük verilerin zenginliği, markaların kendi şirketlerinde ve daha geniş pazarda neyin işe yarayıp neyin yaramadığını tam olarak belirleyebileceği anlamına geliyor. Bu aynı zamanda markaların mevcut pazar koşullarını daha iyi anlayabildiği anlamına da gelir: Büyük verileri analiz ederek ve kalıpları belirleyerek, kuruluşların eylemlerini yönlendiren pazar eğilimlerini açıkça anlayabilir, onların pazarda çığır açıcı olmalarını ve rakiplerin önüne geçmelerini sağlayabilirsiniz. onların rakipleri.
Dolayısıyla, pazar ve rakipler hakkında daha derin bir anlayışa sahip olmak için büyük veriler inovasyonun, aksaklığın ve modernizasyonun önünü açıyor. Büyük veri aynı zamanda potansiyel kötü kararları veya başarısızlıkları da tahmin ederek kuruluşların hata yapma endişesi olmadan markalarını ve ürünlerini geliştirmelerine olanak sağlar.
“Derin öğrenme büyük veriyi arzuluyor çünkü büyük veri, gizli kalıpları izole etmek ve verilere aşırı uyum sağlamadan yanıtlar bulmak için gerekli. Derin öğrenmeyle ne kadar kaliteli veriye sahip olursanız, sonuçlar da o kadar iyi olur.” Wayne Thompson SAS Ürün Müdürü
Çözüm
Büyük veriler sürekli olarak çok sayıda kaynaktan üretiliyor ve her bir veri parçası, bir markanın başarısını olumlu yönde değiştirme gücüne sahip değerli bilgiler içeriyor; pazardaki yeri, verimliliği, marka algısı ve genel performansı.
Hızlı tempolu, sürekli değişen bir toplumda büyük veri, şirketleri harekete geçirir ve hem markanın hem de müşterilerinin yararına olacak şekilde rastgele bilgileri çözmelerine yardımcı olur. Akıllı, eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde etme gücü benzersizdir ve dünya çapındaki pazarlamacıların ve işletmelerin bu avantajdan etkili bir şekilde faydalanması önemlidir.
