DİJİTAL devrimin en büyük aktörlerinin başında büyük veri (big data) geliyor.

Büyük veri yolunda atılacak 11 adım

Tüm sektörlerde dillere pelesenk olan büyük veri kavramı, şirketler için önemli bir fırsat. Birçok şirket çeşitli kaynaklardan gelen verilerle elinde muazzam bir fırsat bulunduruyor. Finansal veriler, mobil veriler, işlemlere dair veriler, müşteri araştırmaları verileri, davranış araştırmaları verileri ve sosyal medya verileri ilk akla gelen örneklerden. Tüm bunlar önemli birer veri kaynağı olsa da doğru kullanılmadığında yeni fırsatlar ve stratejiler yaratmasını mümkün değil. Başka bir deyişle büyük veriyi işlemek karmaşık ve yoğun emek gerektiren bir emek ve süreç. Dolayısıyla büyük veriye doğru yaklaşım en önemlisi. Bu yazımızda büyük veri hakkındaki yanlış bilinenleri bir araya getirdik. İşte 11 maddelik listemiz.

 

1) Büyük veri gerçekten büyük müdür?

Evet, adı büyük veri. Ama büyük veri gerçekten büyük müdür? Doğru cevap; hayır büyük veri büyük değildir. Büyük veri çeşitlidir. Büyük veriden kastedilen farklı kaynaklardan, gerçek zamanlı olarak gelen bol miktarda veridir. Bu verinin içinde bireysel isimler de vardır, market alışverişi yaparken kullandığımız kredi kartı verileri da vardır. Yani büyük veri, çok sayıda küçük verinin bir araya gelmesinden oluşur. Bir göl düşünün. Bu gölü besleyen büyük bir kaç kaynak değil, küçük küçük kaynaklardır. Bu yüzden bu küçük küçük kaynakların doğru takip edilmesi hayati önem taşıyor.

1) Büyük veri gerçekten büyük müdür

2) Küçük adımlarla ilerleyin

Elinde veri tutan şirketlerin bir anda büyük veriyi anlamlandırmaya çalışması kolay değil. Bunun yerine şirketlerin küçük adımlarla ilerlemesi gerekiyor. Özellikle koyulan spesifik hedefler, büyük veri yolunda oldukça önemli bir adım olacaktır. Ayrıca verileri toplamaya başlamadan önce elde edilen bilgilerle ne yapmak istenildiğine karar vermek işleri kolaylaştıracaktır.

3) Masraf kalemine dikkat

Büyük veri büyük depolama alanlarını gerektiriyor. Bu depolama alanları gün geçtikçe ucuzlasa da hâlâ masrafları arttıran bir kalem. Hatta son gelinen durumda verileri depolamak için ihtiyaç duyulan alanın artma hızı, veri depolamanın ucuzlama hızından da yüksek. Başka bir deyişle veri depolamak önemli bir gider kalemi. Şirketler önce verileri toplamaları gerektiğini düşündükleri için depolama alanları faturalarını hızla kabartıyor. Her veriyi depolamak yerine anlamlandırılacak verileri depolamak şirketler için daha önemli.

3) Masraf kalemine dikkat

4) Bir adım geriden izleyin

Şirketinizin verileri gerçek zamanlı olarak size aksa da bunu anlık analiz etmek sizi yanlış yönlendirebilir. Büyük veri, ham haliyle yanıltıcı olabilir. Bu yüzden elde ettiğiniz veri doğru analiz etmek adına bir adım geriden takip etmek daha verimli sonuçlar yaratabilir.

5) Küçük şirketler harekete geçin!

Büyük veri hakkındaki en büyük yanlışlardan biri bunun büyük şirketler için olduğudur. Şirketin büyüklüğü ne kadar olursa olsun elde edilecek veriler operasyonları daha verimli hale getirecektir. Hatta bu anlamda küçük şirketlerin daha avantajlı olduğunu da paylaşalım. Küçük şirketler verilerden çıkaracakları anlamları daha hızlı aksiyona çevirerek avantaj elde edebilir.

6) Bol olsun, ama iyi olsun

Bol miktarda veri yerine, anlamlandırılabilen veriye sahip olmak çok daha iyidir. Kalitesiz verileri elde tutmak, hata yapmanızı ve dolayısıyla yanıltıcı bilgilere sahip olma riskinizi de barındırır. Gelişigüzel, kalitesiz veri toplamak yerine, zaman ve kaynak ayırarak doğru depolamak ve katalogmak daha önemlidir. Veriyi anlamlı kılabilmek için, gereksiz kısımlarını atmanız gerekebilir. Bu veri kalitenizi arttıracak, aldığınız verimi yükseltecektir.

7) Sadece veri analistleri yeterli mi?

Geleceğin, hatta bugünün meslekleri arasında veri analistleri bulunuyor. Evet doğru. Şirketlerin kadrosunda veri analistleri olmalı. Ancak tek başında büyük veri analistleri yeterli değil. Şirketlerin asıl ihtiyacı olan endüstriyi bilen, alan bilgisine sahip, hangi soruların cevabını aradığını sorabilen, bulunduğunu sektörünüz için hangi bilgilerin değerli olabileceğini önceden tahmin edebilecek kişilerdir. Bu çerçevede küçük bir grup usta analizci, senaryo modelleme ve karar aşamalarında şirketiniz için önemli kararları verebilmenizde daha verimli bir şekilde yardımcı olacaktır.

7) Sadece veri analistleri yeterli mi

8) Belirsizlik faktörünü atlamayın

Büyük veri aslında bir bakıma belirsizlik anlamına gelmektedir. Daha önceki maddelerde de paylaştığımız bilgilerde olduğu gibi farklı kaynaklardan gelen veriler, sizi doğru cevaplardan uzaklaştırabilir. Farklı verilerin hatalı bir şekilde analiz edilmesi, çelişkili anlamlar çıkaracağından dolayı sizi kolaylıkla yanıltabilir. En önemli soru ise; hangi veriye inanacaksınız? Doğru cevabı bulmanın yolu, becerikli büyük veri analist ekibinizden geçiyor. Elinizde ne kadar çok veri olursa, çözmeniz gereken çelişkiler ve belirsizlikler de o kadar artacaktır.

9) Spesifik veriye inanmayın

Günümüzde büyük verinin başlıca kullanım amaçları, spesifik sonuçlar yaratmak olarak algılanıyor. Ancak bu durum sizi kolaylıkla yanlışa sürükleyebilir. Örneğin; daha önce siyah tişört almış iki müşteriden biri, bu tişörtle beraber bir de siyah bir pantolon almış. Buradan doğan sonuca göre sizin siyah pantolon almamış müşteriye, bu ürünü önermeniz gerekiyor. Peki ya pantolon almayan müşteri kırmızı rengi daha çok seviyorsa ne olacak? İşte bu durumda spesifik verinin yanlışına düşersiniz. Bu yüzden müşteriler arasından çıkacak spesifik veriye güven duymak garanti bir yol değildir.

10) Doğru soruları sorun

Büyük veri analiziyle genellikle şirketinize sihirli bir değnek değecekmiş gibi gelir. Bu doğru ama, büyük veriden en fazla faydayı alabilmek için öncelikle doğru soruları sormak gerekiyor. Elinizde doğru sorular yoksa karmaşa içinde kaybolup gidersiniz.

10) Doğru soruları sorun

11) Algoritmalara müdahale edin

Büyük veriler için yazılan algoritmalar, anlamlandıracağınız verilerin etkisini de arttıracaktır. Ancak algoritmaların otomatik olarak çalışması tek başına yetersizdir. Mutlaka insan müdahalesini gerektirir. Böylelikle, değişken durumlarda algoritmalara müdahale ederek pazarlama açısından verimli çıktılar elde edebilirsiniz.

Reklamlar