Ce diaporama a bien été signalé.
Nous utilisons votre profil LinkedIn et vos données d’activité pour vous proposer des publicités personnalisées et pertinentes. Vous pouvez changer vos préférences de publicités à tout moment.

BÜYÜK VERİ/BIG DATA

985 vues

Publié le

Big Data Analizi

Publié dans : Technologie
  • Soyez le premier à commenter

BÜYÜK VERİ/BIG DATA

  1. 1. BÜYÜK VERI (BIG DATA)
  2. 2. Bu sunumda Büyük Veri’nin, rakamsal boyutlarından çok nasıl kullanılacağı, ürüne dönüştürüleceği ve gelecekte konunun hangi aşamalara ulaşacağı ile ilgili bir tespit niteliği taşımaktadır…
  3. 3. BIG DATA/BÜYÜK VERİ NASIL OLUŞUYOR?
  4. 4. Hayatımızda yaptığımız tüm işlemler, aksiyonlar Big Data’yı oluşturuyor diyebiliriz. Eko sistem içerisinde yapılan her işlem, aksiyon oluşan veri dünyasına düzenli akış sağlamakta. Bu sayede veriler anlamlı hale gelmektedir. Aldığımız uçak bileti, bindiğimiz araba, kullandığımız makyaj malzemeleri, tatil organizasyonlarımız, ödediğimiz telefon faturası, aldığımız benzin, sosyal medyada yaptığımız işlemlerin hepsi bir veri kaynağıdır.
  5. 5. Ör: Aylık 10.000-15.000 TL kredi kartı ödeme miktarınızın önemli bir kısmı dalış malzemelerine harcandığını varsayarsak ve bu dalış işlemi için sürekli yurt dışına seyahat ettiğinizi düşünürsek, premimum kartlar için karlı bir müşteri, operatörler için yüksek fatura müşterisi ve araba firmaları için de 100-150k lık bir üst segment araç için potansiyel bir müşteri konumuna gelmiş oluyorsunuz.
  6. 6. Vermiş olduğum örnekteki kişi bir şirket için potansiyel harcama yapan satın alma gücü olan ideal bir müşteri olabilir. Aynı zamanda ofis malzemeleri alan, Business kart sahibi olan ve şirket hattı alan kişiler de Kobi pazarlaması için hedef kitle haline gelmiş oluyorlar. Yani kullanıcıların her türlü bilgisi bir data ve her doğru işlenen data da potansiyel müşteri anlamına geliyor.
  7. 7. BÜYÜK DATA, BÜYÜK TEHLİKE OLMASIN…
  8. 8. Data çok geniş bir kavram ve içerisinde bir çok parametre bulundurduğundan dolayı, en büyük tehlikelerden birisi de ihtiyacınız olmayan bir veri yığını içerisinde kaybolup gitmek. Verileri analiz ederken, ihtiyacınız olmayan verileri de işin içerisine kattığınızda ana hedeften sizi uzaklaştırabilecek bir unsur olarak da karşımıza çıkabilir.
  9. 9. Bunun için yapılması gereken kendi işimiz ile ilgili olan veya ileride ihtiyaç olabilecek dataları filtreyebilmek Konunun net anlaşılması için uç bir örnek: Afrika'nın bir şehrinde yaşan 35 yaşındaki bir Erkeğin bilgileri baktığınızda data olabilir ancak bu bilgi İstanbul'daki bir mobilyacı için işe yaramayan bir data olacaktır. Bu sebeple data evet önemlidir ama hangi datanın da sizin işinize yaracağı daha önemlidir.
  10. 10. BÜYÜK VERİYİ ETKİLİ ANALİZ EDEBİLENLER KAZANACAK…
  11. 11. Sonuç olarak data üzerinden ürün/hizmet üretimi gelecekte hayatımızda çok daha fazla yer alacak gibi duruyor. Daha küçük gruplara özel ürünler üretilmesi yani kişiye özel çözümler, dataların daha iyi analiz edilmesiyle artış göstereceğe benzer.
  12. 12. Buradaki asıl başarı ise, dataları iyi analiz edebilenler ve bu analizleri ihtiyaca uygun ürün ve hizmete dönüştürebilenler başarıya ulaşacak gibi duruyor. Bigdata/büyük veri son 3-4 yıldır çok sözü edilen ancak bu verilerin sonuç odaklı kullanılması yani markalar tarafından yorumlanması ve sonuca ulaştırıp bunun karşılığında bir ürün çıkartılması bu dönemde yavaş yavaş başladı. Hatta veri analizi o kadar yeni ki şu anda oluşan dataların %90'ı son 2 yıl içerisinde üretildi. Yakın gelecekte kuvvetle muhtemel bu datalara bağlı olarak insanların ihtiyaçlarına uygun olarak ürünler hizmetler üretilmeye başlanacaktır.
  13. 13. Cenap COŞKUN 0533 931 96 76 cenapcoskun@gmail.com www.cenapcoskun.com

×