Büyük veri analitiği nedir?

Büyük veri analitiği, farklı kaynaklardan ve terabaytlardan zetabaytlara kadar farklı boyutlarda yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan verileri içeren çok büyük, çeşitli veri kümelerine karşı gelişmiş analitik tekniklerin kullanılmasıdır.

Büyük veri, boyutu veya türü, geleneksel ilişkisel veritabanlarının düşük gecikme süresiyle verileri yakalama, yönetme ve işleme yeteneğinin ötesinde olan veri kümeleri için uygulanan bir terimdir. Büyük verilerde aşağıdaki özelliklerden biri ya da birkaçı vardır: yüksek hacim, yüksek hız ya da fazla çeşitlilik. Yapay zeka, mobil, sosyal ve Nesnelerin İnterneti (IoT), veri karmaşıklığını yeni formlar ve veri kaynakları ile yönlendiriyor. Örneğin, büyük veri; çoğunluğu gerçek zamanlı ve çok büyük ölçekte oluşturulmuş olarak sensörler, cihazlar, video/ses, ağlar, log dosyaları, işlemsel uygulamalar, web ve sosyal medyadan geliyor.

Büyük verilerin analizi, analistlerin, araştırmacıların ve iş kullanıcılarının daha önce erişilemeyen ya da kullanılamayan verileri kullanarak daha iyi ve daha hızlı kararlar vermelerini sağlıyor. İşletmeler, önceden kullanılmamış veri kaynaklarından bağımsız olarak ya da var olan kurumsal verilerle birlikte yeni içgörüler elde etmek için metin analitiği, makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik, veri madenciliği, istatistik ve doğal dil işleme gibi gelişmiş analitik tekniklerini kullanabiliyor.

Büyük veri analitiği için kullanım senaryoları

Müşteri entegrasyonlarını iyileştirin

Kişiye özel pazarlamanın iyileştirilmesi için müşterinizin davranışına ve motivasyonlarına ilişkin 360 derecelik bir görünüm elde etmek amacıyla, müşterinizin şirketinizle iletişim kurduğu noktalardan alınan yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan verileri bir araya getirin. Veri kaynakları arasında sosyal medya, sensörler, mobil cihazlar, duyarlılık ve çağrı logu verileri yer alabilir.

Sahtekarlığı tespit edin ve azaltın

Hareketleri gerçek zamanlı olarak izleyin ve böylece sahtekar faaliyetleri belirten bu olağan dışı kalıpları ve davranışları ileriye dönük olarak tanıyın. Büyük verinin gücünün tahmine dayalı/normatif analitik ile birlikte kullanılması ve geçmiş verilerleişlemsel verilerin karşılaştırılması, şirketlerin sahtekarlığı öngörmelerine ve azaltmalarına yardımcı olur.

Tedarik zincirindeki verimlilikleri teşvik edin

Ürünlerin hedefe nasıl ulaştığını belirlemek için büyük verileri toplayın ve analiz edin, böylece verimsizlikleri ve nerelerde maliyet ve zaman tasarrufu elde edebileceğinizi belirleyin. Sensörler, loglar ve işlemsel veriler, kritik bilgilerin depodan hedefe doğru izlenmesine yardımcı olabilir.

Büyük veri analitiği hakkındaki kaynaklar

Bir uzmanla iletişim kurun

Büyük veri analitiği çözümü oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek için ücretsiz, bire bir telefon görüşmesi planlayın.