Büyük Veri analizi, kalıpları ve diğer yararlı bilgileri keşfetmek için büyük veri kümelerini (Büyük Veri olarak adlandırılır) toplama, düzenleme ve analiz etme sürecidir. Büyük Veri analitiği, kuruluşların verilerde yer alan bilgileri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir ve ayrıca iş ve gelecekteki iş kararları için en önemli olan verileri tanımlamaya yardımcı olur. Büyük Veri ile çalışan analistler genellikle verileri analiz etmekten gelen bilgileri ister.
Yüksek Performanslı Analitik Gerekli
Böylesine büyük hacimli verileri analiz etmek için, Büyük Veri analitiği tipik olarak tahmine dayalı analitik, veri madenciliği, metin madenciliği, tahmin ve veri optimizasyonu için özel yazılım araçları ve uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilir. Toplu olarak bu süreçler, ayrı fakat yüksek performanslı analitiğin son derece entegre işlevleridir. Büyük Veri araçlarını ve yazılımlarını kullanmak, bir kuruluşun hangi verilerin alakalı olduğunu belirlemek için topladığı ve gelecekte daha iyi iş kararları almak için analiz edilebilecek son derece büyük hacimli verileri işlemesine olanak tanır.
Zorluklar
Çoğu kuruluş için Büyük Veri analizi bir zorluktur. Tüm organizasyonda toplanan veri hacmini ve farklı veri formatlarını (hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler) ve modelleri ve diğer yararlı işleri bulmak için farklı veri türlerinin birleştirilebileceği, karşılaştırılabileceği ve analiz edilebileceği birçok farklı yolu göz önünde bulundurun. bilgi.
İlk zorluk, bir kuruluşun farklı yerlerde ve genellikle farklı sistemlerde depoladığı tüm verilere erişmek için veri silolarını parçalamaktır. İkinci bir zorluk, yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış veriler kadar kolay bir şekilde çekebilen platformlar oluşturmaktır. Bu büyük veri hacmi tipik olarak o kadar büyüktür ki, geleneksel veritabanı ve yazılım yöntemlerini kullanarak işlemek zordur.
Bugün Büyük Veri Analitiği Nasıl Kullanılıyor?
Bir kuruluşun veri silolarını parçalamasına ve verileri analiz etmesine yardımcı olan teknoloji geliştikçe, işler her türlü şekilde dönüştürülebilir. Günümüzün büyük veriyi analiz etmedeki ilerlemeleri, araştırmacıların dakikalar içinde insan DNA'sını çözmelerine, teröristlerin nereye saldırmayı planladıklarını tahmin etmelerine, belirli hastalıklardan en çok hangi genin sorumlu olduğunu ve elbette Facebook'ta hangi reklamlara yanıt verme olasılığınızın en yüksek olduğunu belirlemelerine olanak tanır. .
Başka bir örnek, dünyanın en büyük mobil operatörlerinden biridir. Fransız Orange, Fildişi Sahili'ndeki müşteriler için abone verilerini yayınlayarak Geliştirme için Veri projesini başlattı. Anonim hale getirilen 2.5 milyar kayıt, 5 milyon kullanıcı arasında yapılan aramalar ve kısa mesajlarla ilgili ayrıntıları içeriyordu. Araştırmacılar verilere eriştiler ve verilerin halk sağlığı ve güvenliğini iyileştirmeye yönelik geliştirme projelerine nasıl temel oluşturabileceğine dair Orange önerileri gönderdiler. Önerilen projeler arasında, insanların acil durumlardan sonra nereye gittiklerini haritalamak için cep telefonu verilerini izleyerek kamu güvenliğinin nasıl iyileştirilebileceğini gösteren bir proje vardı; bir başkası, hastalığın kontrol altına alınması için hücresel verilerin nasıl kullanılacağını gösterdi. (kaynak)
Büyük Veri Analitiğinin Faydaları
Kuruluşlar, verileriyle ilgili eyleme dönüştürülebilir içgörüler bulma arayışındadır. Çoğu büyük veri projesi, belirli iş sorularını yanıtlama ihtiyacından kaynaklanır. Doğru büyük veri analitiği platformları mevcut olduğunda, bir işletme satışları artırabilir, verimliliği artırabilir ve operasyonları, müşteri hizmetlerini ve risk yönetimini iyileştirebilir.
Extensions99 ana şirketi QuinStreet, şirketlerin operasyonlarını iyileştirmek için Büyük Veri analitiğini kullanmayı planladığı iş alanlarını öğrenmek için büyük veri satın alımlarında yer alan 540 kurumsal karar vericiye anket yaptı. Ankete katılanların yaklaşık yarısı, müşteriyi elde tutma oranını artırmak, ürün geliştirmeye yardımcı olmak ve rekabet avantajı elde etmek için büyük veri analitiği uyguladıklarını söyledi.
Özellikle, en çok dikkat çeken iş alanı, verimliliği artırmak ve operasyonları optimize etmekle ilgilidir. Özellikle, ankete katılanların yüzde 62'si hızı artırmak ve karmaşıklığı azaltmak için büyük veri analitiği kullandıklarını söyledi.