P
Proomp
Ziyaretçi
Büyük Verinin Kullanım Durumları
Büyük veriler, müşteri deneyiminden analitiklere kadar bir dizi iş faaliyetinin ele alınmasına yardımcı olabilir. Aşağıda sadece birkaçı mevcut:
| Ürün geliştirme | Netflix ve Procter & Gamble gibi şirketler, müşteri talebini tahmin etmek için büyük verileri kullanır. Geçmişteki ve mevcut ürün veya hizmetlerin temel niteliklerini sınıflandırarak ve bu nitelikler ile tekliflerin ticari başarısı arasındaki ilişkiyi modelleyerek yeni ürünler ve hizmetler için tahmine dayalı modeller oluştururlar. Buna ek olarak, P&G yeni ürünleri planlamak, üretmek ve piyasaya sürmek için odak gruplarından, sosyal medyadan, test pazarlarından ve erken mağaza sunumlarından gelen verileri ve analitiği kullanır. |
| Öngörücü bakım | Mekanik arızaları tahmin edebilen faktörler, yıl, marka ve ekipman modeli gibi yapılandırılmış verilerin yanı sıra milyonlarca günlük girişini, sensör verilerini, hata mesajlarını ve motor sıcaklığını kapsayan yapılandırılmamış verilerde derinden gömülü olabilir. Kuruluşlar, olası sorunların bu göstergelerini sorunlar ortaya çıkmadan önce analiz ederek, bakımı daha uygun maliyetli bir şekilde uygulayabilir ve parça ve ekipman çalışma süresini en üst düzeye çıkarabilir. |
| Müşteri deneyimi | Müşteriler için yarış başladı. Müşteri deneyiminin daha net bir görünümü artık her zamankinden daha fazla mümkün. Büyük veri, etkileşim deneyimini iyileştirmek ve sağlanan değeri en üst düzeye çıkarmak için sosyal medyadan, internet sitesi ziyaretlerinden, arama günlüklerinden ve diğer kaynaklardan veri toplanmasına olanak tanır. |
| Dolandırıcılık ve uyumluluk | Güvenlik söz konusu olduğunda, kuruluşların ve uzman ekiplerin karşısında sadece birkaç düzenci bilgisayar korsanı yok. Güvenlik ortamları ve uyumluluk ihtiyaçları devamlı olarak gelişmektedir. Büyük veriler, düzenleyici raporlamayı çok daha hızlı hale getirmek için verilerdeki sahtekarlığı gösteren kalıpları belirlemeye ve büyük hacimli bilgileri toplamaya yardımcı olur. |
| Makine öğrenimi | Makine öğrenimi şu anda sıcak bir konu ve veriler - özellikle büyük veriler - bunun nedenlerinden biridir. Artık makineleri programlamak yerine öğretebiliyoruz. Makine öğrenimi modellerini eğitmek için büyük verilerin kullanılabilirliği bunu mümkün kılıyor. |
| Operasyonel verimlilik | Operasyonel verimlilik her zaman ilgi görmeyebilir fakat büyük verinin en fazla etkiye sahip olduğu bir alandır. Büyük verilerle, kesintileri azaltmak ve gelecekteki talepleri tahmin etmek için üretim, müşteri geri bildirimleri ve diğer faktörler analiz edilebilir ve değerlendirilebilir. Büyük veriler, mevcut piyasa talebi doğrultusunda karar vermeyi iyileştirmek için de kullanılabilir. |
Büyük Veri (Big Data) Nedir? | 1. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Büyük Veri Nasıl Çalışır? | 3. Bölüm'ü okumak için buraya tıklayabilirsiniz.
Son düzenleme:
