Büyük veri analizi ekonomimizi nasıl değiştirecek?

Alışveriş yapanların pizzadan Porsche'ye kadar her şeyi çevrimiçi sipariş ederken aynı zamanda akıllı telefonlarını tek bir dokunuşla Twitter, Facebook ve Instagram hesaplarını güncelleyebildiği hızlı tempolu, teknoloji odaklı bir dünyada, potansiyel olarak yararlı verilerin toplamının dünya hızla büyüyor.

Aslında IBM'e göre insanlar her gün 2.5 kentilyon bayt veri yaratıyor. Bu kadar büyük miktarda verinin olağanüstü miktarı ve karmaşıklığı nedeniyle işlenmesi zordur, dolayısıyla "büyük veri" olarak bilinen şey ortaya çıkar.

2009 yılına gelindiğinde, ABD ekonomisinin tüm sektörlerinde 1,000 veya daha fazla çalışanı olan işletmelerin, potansiyel olarak faydalı olabilecek yaklaşık 200 terabaytlık depolanmış veri ürettiği tahmin ediliyordu.

Her sektörde büyümeyi artıracak büyük veri analizi

Artık ortalıkta dolaşan çok fazla veri olduğu için, işletmeler, diğer çeşitli şirketler ve sektörler, herhangi bir yararlı bilgiyi elde etmek için çeşitli veri kümelerini birleştirebilir.

Saint John'daki New Brunswick Üniversitesi Öğrenci Teknoloji Merkezi'nin yöneticisi Wayne Hansen, büyük veriyi şöyle açıklıyor: "Artık devasa veri kümelerini analiz edebileceğimiz fikrini tanımlayan bir slogan. Temel olarak daha fazla kişisel, sosyal veri topluyoruz. , bilimsel vb. ve artık bilgi işlem gücü, bu verileri daha kapsamlı bir şekilde analiz etmemize olanak tanıyan hızlara ulaştı."

Hansen'in temel teknolojik ilgisi teknoloji ve kültür arasındaki etkileşimdir. Bu ilgiyi büyük veriler aracılığıyla keşfedebiliyor. Örneğin akıllı şehirlerden alınan suç ve vergi oranları, nüfus ve demografik bilgiler gibi bilgiler, o şehir ve kültür hakkında genel gözlemler yapmak için analiz edilebilir.

Büyük veri çeşitli şekillerde üretilir. Cep telefonu sinyallerinden sosyal medyaya, çevrimiçi ve mağazalardaki satın alma işlemlerine kadar veriler etrafımızda sürekli olarak oluşturulmakta ve değiştirilmektedir. Bu veriler daha sonra gelecekte kullanılmak üzere saklanabilir.

Büyük verinin çeşitli pazarlarda yararlı olmasını sağlayan üç önemli yönü vardır; bunlar üç v'ler olarak bilinir; hacim, hız ve çeşitlilik. Terabayt ve petabaytlara kadar ulaşan, oluşturulan ve kullanılabilecek veri miktarını ifade eden hacim. Hız, verilerin belirli bir sektör içinde veya diğer veri kümeleriyle karşılaştırıldığında ilgisiz hale gelmeden önce elde edilme ve işlenme hızı anlamına gelir. Ve çeşitlilik, yani kullanılan veri seti türleri arasındaki çeşitlilik ne kadar fazlaysa, sonuçlar ve tahminler de o kadar iyi ve doğru olur.

Büyük veri analizi çeşitli pazarlarda büyük potansiyele sahiptir. Hava durumu ve teknolojiden iş dünyası ve sosyal medyaya kadar büyük veriler, satışları ve üretkenliği artırma ve ürün, satış ve hizmetlerin gelecekteki sonuçlarını tahmin etme olanağını barındırır. İmkanlar sonsuzdur.

Hansen, "Temel fikir, yeterli veriyle çoğu şeyin öngörülebilir hale gelmesidir" diyor. Kalıplar ortaya çıkarılabilir, rutinler oluşturulabilir ve istatistikler gün ışığına çıkarılabilir. Bu tür öngörüler hemen hemen her sektörde yeni bir rekabet avantajını beraberinde getiriyor. Büyük veri analizi daha sonra yeni işlerin başarısında veya başarısızlığında ve yeni işlerin yaratılmasında önemli bir bileşen haline gelir.

Onlu yaşlarının sonlarından yirmili yaşlarının başlarına kadar olan kadınlardan oluşan hedef tüketici kitlesine yönelik kıyafet tasarlayan bir şirkette çalışan olduğunuzu hayal edin. Kırmızı pullu yüksek topuklu ayakkabıların potansiyel satışlarını hızlı ve doğru bir şekilde tahmin edebilseydiniz, bu kullanışlı ve karlı olmaz mıydı?

İşte burada büyük veri analizi devreye giriyor. Kaç kadının çevrimiçi olarak kırmızı pullu yüksek topuklu ayakkabı sipariş ettiği, kaç tanesinin onlar hakkında tweet attığı veya kırmızı topuklu ayakkabılara atıfta bulunan Youtube videoları yayınladığı gibi ilgili tüm istatistikleri verimli bir şekilde kullanabiliyorsanız, o zaman ürününüzün raflara çıkmadan önce ne kadar iyi performans göstereceğini doğru bir şekilde tahmin edebilir. Böylece tahmin çalışmasını ortadan kaldırır ve başarı potansiyelini artırır.

Bu tür tahminlerde bulunabilme yeteneği giderek artan bir talep haline geliyor ve dolayısıyla büyük veri analizinin gelişimi de öyle.

Asya'daki bir dijital araştırma ajansı olan Pulse Group PLC, büyük veri kervanına katılan şirketlerden biri. Pulse, büyüyen bu alanda yakın gelecekte büyük yatırımlar yapmayı planlıyor. Yatırım planları arasında Cyberjaya'da yeni bir büyük veri analiz merkezinin geliştirilmesi yer alıyor.

Bu tür merkezler, müşterinin işi veya hedefleri için potansiyel olarak yararlı olabilecek modeller ve korelasyonlar gibi önemli bilgileri keşfetmek amacıyla müşterinin tüm ilgili tarih akışlarını derlemekten ve bunları hızlı ve etkili bir şekilde analiz etmekten sorumlu olacaktır.

Hansen, "Büyük veri analizini uygulayabilir ve genelleştirilmiş açıklamalar yapabiliriz" diyor. Bu genellemeler iş dünyası, eğitim, sosyal medya ve teknoloji dahil her sektörü iyileştirme potansiyeli taşıyor.

Pek çok şirket tahmin yapmak için ihtiyaç duyduğu verilere sahiptir, ancak çeşitli veri paketlerini birbirine bağlama ve bunları kullanışlı hale getirecek şekilde parçalara ayırma becerisine sahip değildir.

Pulse'un CEO'su Bob Chua, Pulsate olarak bilinen yeni büyük veri girişimlerinin potansiyel olarak ana odak noktaları haline gelebileceğini kabul ediyor. Büyük veri pazarının önümüzdeki beş yıl içinde 50 milyar doların üzerinde büyümesi beklendiğinden akıllıca bir mali hamle.

Önümüzdeki üç yıl içinde Pulsate, büyük veri analizinde ilerlemeler kaydetmeyi planlıyor ve veri bilimcileri için 200 üst düzey iş imkanı yaratıyor. Hansen, "Verilerin toplanması ve analiz edilmesi, özel beceriler gerektirecek, dolayısıyla yeni fırsatlar açacak" diye belirtiyor.

Bu yeni işleri yapabilmek için çalışanların uygun şekilde eğitilmesi gerekecek. Pulse Group ayrıca, yeni veri analiz merkezlerine eşlik edecek ve artan veri analistlerine yönelik ihtiyacı karşılayacak dünyadaki veri bilimcileri için ilk eğitim akademilerinden birini kurmayı planlıyor.

Büyük verinin eğitim dünyası üzerinde yeni fırsatlar ve öğrenme deneyimleri sunmaktan başka olumlu etkileri de olabilir. Hansen, eğitim sektörünün iyileştirilmesi için analiz edilen büyük veriler aracılığıyla öğrenci davranışlarının analiz edilebileceğini belirtiyor. "Nihayetinde amaç, toplanan bu tür verileri öğrencilerin deneyimini geliştirmek ve elde tutma sayılarını artırmak için kullanmaktır."

Yeni işlerin ve eğitim fırsatlarının yaratılması ile işletmelerdeki potansiyel tahminler ve büyüme arasında, büyük veri her açıdan iyi bir şey gibi görünüyor. Ancak bu kadar büyük miktardaki bilginin analizi ve kullanımında bazı dezavantajlar ve kusurlar vardır.

Ele alınması gereken sorunlardan biri, çeşitli şirketlerin veri kümeleri olarak hangi bilgilerin ücretsiz oyun olarak kullanılabileceğidir. Gizlilik ve güvenlikle ilgili konuların ele alınması gerekecektir. Ayrıca kimin hangi bilgiye sahip olduğu da cevaplanması gereken bir sorudur. Veriler sürekli olarak gönderilip alındığında, kişisel fikri mülkiyet ile kamusal alan arasındaki çizgi bulanıklaşır.

İkinci olarak, her bilgi faydalı değildir veya uygun şekilde analiz edilmedikçe işe yaramaz. Bazı veri kümeleri, uygun ve ilgili verilerle birleştirilmediği sürece neredeyse hiçbir şey ifade etmez. Bu, bir şirketin ihtiyaç duyduğu tüm verilere erişimi olmadığı ve bu verileri nasıl bulup analiz edeceğine dair bilgiye sahip olmadığı sürece, büyük verinin aslında zaman kaybı olduğu anlamına gelir.

Ayrıca veriler endişe verici bir hızla artıyor. Dünyadaki verilerin yüzde doksanı yalnızca son iki yılda oluşturuldu ve bu sayı giderek artıyor. İlgili yeni veriler bizim analiz edebileceğimizden daha hızlı oluşturuluyorsa, büyük veri analizi geçersiz hale gelir. Sonuçta sonuçlar yalnızca kullanılan bilgi kadar iyidir.