Büyük veri, geleneksel veri işleme yazılımları ile işlenemeyecek büyüklükteki karmaşık ve büyük hacimli verileri ifade eder. Büyük veri, müşteri deneyimi, sürekli iyileştirme, satış-pazarlama, güvenlik altyapıları gibi farklı alanlardaki süreçleri optimize ederek gerçekleşirilen faaliyetlerden daha fazla katma değer üretemizi sağlar.
Büyük veri kullanım senaryoları
Ürün geliştirme; Netflix ve Procter & Gamble gibi şirketler müşteri talebini tahmin etmek için büyük veriyi kullanır. Geçmiş ve güncel ürünlerin özniteliklerini sınıflandırarak, tekliflerin ticari başarısı ile bu öznitelikler arasındaki ilişkiyi ifade edecek model oluştururlar. Bu model sayesinde yeni ürün ve hizmetler için müşteri talebini tahmin ederek satış ve pazarlama stratejileri geliştirirler.
Tahmine dayalı bakım; sürekli üretim yapılan endüstriyel faaliyetlerde kullanılan ekipman ve makinelerden elde edilen büyük veriler sayesinde arızalanma zamanları tahmin edilerek optimum bakım tarihleri belirlenir. Organizasyonlar bu sayede potansiyel sorunlar ortaya çıkmadan önce aksiyon alarak ciddi maliyet tasarrufları sağlar, parça ve ekipman çalışma sürelerini en üst düzeye çıkararak operasyonel verimliliği artırırlar.
Müşteri deneyimi; dijitalleşen dünyadaki rekabetçi ortam, piyasada varlığını sürdürmek isteyen firmaların müşteri deneyimlerine daha fazla önem vermelerini sağladı. Müşteri kaybını minimuma indirmek, yeni müşteri edinimlerini ve mevcut müşterilerin deneyimlerini iyileştirmek isteyen firmalar, sosyal medya, web ziyaretleri, çağrı günlükleri ve diğer kaynaklardan gelen büyük verileri kullanarak hedefledikleri iyileştirmeleri gerçekleştirerek müşteri memnuniyeti sağlıyor diğer yandan da daha fazla katma değer üretebilecekleri yatırım fırsatları yakalıyorlar.
Bilgi güvenliği; siber ortamda kullanılan güvenlik altyapıları ve dijital dönüşüm gereksinimleri sürekli değişiyor. Büyük veri yazılımları, analiz ve raporlamayı çok daha hızlı bir hale getirerek kurumların siber tehditlere karşı proaktif bir tutum sergilemelerini, büyük hacimli veriler üzerinde güvenli bir ortamda çalışabilmelerini sağlıyor.
Operasyonel verimlilik; büyük verinin en büyük etkiyi yarattığı alandır. Talep tahminleri ve trend analizleri çalışmalarından daha etkili sonuçlar elde ederek performans ve verimlilik artışı sağlayan, müşteri geri bildirimleri, iadeler ve diğer faktörler analiz edilerek elde edilen büyük veriler, mevcut piyasa talebi doğrultusunda karar verme süreçlerini geliştirmek için de kullanılabilir.
İnovasyona yön verin; büyük veriler, insanlar, kurumlar, tüzel kişiler ve iş süreçleri arasındaki ilişkilerin yönü ve derecesi ile ilgili kullanıma hazır değerli bilgiler elde etmemizi sağlayarak yenilikçi fikirler ve projeler üretmemize imkan verir. Finansal ve stratejik planlamalara ilişkin alınan kararları geliştirmemizi, satın alma eğilimleri ve müşteri beklentilerini inceleyerek yeni ürünler ve hizmetler sunmamızı sağlar.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri yığınlarından istatistik, matematik disiplinleri, modelleme teknikleri ve veri biliminden faydalanılarak oluşturulan algoritmalar ve geliştirilen yazılımlar ile kullanıma hazır değerli bilgiler elde etmemizi sağlar. Veri madenciliği büyük miktarlarda veri ile çalışılmasını gerektirdiği için veri tabanları ve günümüzde yaygın olarak kullanılmaya başlanan, günlük kullanılan veri tabanlarının birleştirilmiş ve işlemeye daha uygun bir hali veri ambarları ile yakından ilişkilidir. Veri madenciliği bir çözüm değil, çözüme ulaşmak için gerekli bilgileri sağlamaya yarayan bir araçtır.
Veri Madenciliği Uygulama Alanları;
- - Veri tabanı analizleri ve karar verme süreçleri
- - Pazar Araştırmaları
- - Risk Analizi
- - Belgeler arası benzerlik
- - Müşteri kredi risk araştırmaları
- - Kurum kaynaklarının en optimal biçimde kullanımı
- - Geçmiş ve mevcut yapılar analiz edilerek geleceğe yönelik tahminlerde bulunma
- - Müşterilerin satın alma örüntülerinin belirlenmesi
- - Müşterilerin demografik özellikleri arasındaki bağlantıların bulunması
- - E-Posta kampanyalarında cevap verme oranının artırılması
- - Mevcut müşterilerin elde tutulması, yeni müşterilerin kazanılması
- - Pazar sepeti analizi (Market Basket Analysis)
- - Müşteri ilişkileri yönetimi (Customer Relationship Management)
- - Müşteri değerlendirme (Customer Value Analysis)
- - Satış tahmini (Sales Forecasting).
- - Bankacılık sektöründe finansal göstergeler arasında gizli korelasyonların bulunması
- - Kredi kartı dolandırıcılıklarının tespiti
- - Kredi kartı harcamalarına göre müşteri gruplarının belirlenmesi
- - Kredi taleplerinin değerlendirilmesi
- - Sigortacılıkta yeni poliçe talep edecek müşterilerin tahmin edilmesi
- - Sigorta dolandırıcılıklarının tespiti
- - Riskli müşteri örüntülerinin belirlenmesi
Yapay zeka çalışmalarıyla günlük yaşantımıza her geçen gün daha fazla dahil olan veriler üzerinden karar alabilen yeni veri kaynaklarıyla beslenerek eğitilebilen makine öğrenimi modelleri kullanılarak tasarlanmış uygulamalara; bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, örüntü tanıma, arama motorları, tıbbi tanı, genetik, beyin-makine ara yüzleri ve kredi kartı dolandırıcılığı denetimi, borsa çözümlemesi, DNA dizilerinin sınıflandırılması, konuşma ve el yazısı tanıma çalışmalarını örnek olarak verebiliriz.
İnsan etkileşimi
Makine öğrenimi sistemlerinin bir bölümü insan sezgisine olan gereksinimi tümüyle ortadan kaldırmaya çalışırken bazıları insan ve makine arasında iş birliğine dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Ne var ki, sistemi tasarlayan kişinin verinin kodlanma biçimi üzerinde tümüyle egemen oluşu insan sezgisinin tümüyle ortadan kaldırılmasını olanaksızlaştırmaktadır.
Ülkemizde makine öğrenimi çalışmaları;
- Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi ile Yüzde Anlık olarak Duygu Tespiti
Proje sahipleri: Berk Sudan, İrem Şahin
Amaç: İnsan yüzünde oluşan birçok farklı duygu durumunu anında ve doğru tespit edebilmek.
- EEG Sinyallerinden Epilepsi Hastalığı Tespiti
Proje sahipleri: Elif Nur Korkmaz, Nur Aslıhan Karaman
Amaç: EEG Sinyallerinin veri bilimi ve çeşitli makine öğrenmesi yöntemleriyle işlenerek kişinin epilepsi hastası olup olmadığının tahmin edilmesi.
Derin öğrenme makine öğreniminin bir koludur. Yapay zeka teknolojilerindeki gelişmeler derin öğrenme mimarilerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Geliştirilen bu derin öğrenme modelleri endüstri, tıp, robotik, görüntü işleme, bilgisayar görmesi, nesne tespiti, ses işleme-tanıma, çeviri, gelecek tahmini, finansal gibi pek çok alandaki problemlere deep learning yaklaşımı çerçevesinde akıllı çözümler sunmuştur. Bu akıllı çözümler verileri kullanarak karar alabilir, yeni veriler oluşturabilir ve bu verileri kullanarak öğrenmeye devam edebilir. Derin öğrenme gözetimli, yarı gözetimli veya gözetimsiz olarak gerçekleştirilebilir.
Detaylı bilgi almak ve demo eğitimlerimize katılmak için bize yazın, Sizi hemen arayalım!
Büyük Veri Eğitimlerimiz ile ilgili detaylı bilgi almak için bilgi formunu doldurunuz.
Veri Raporlama ve İş Zekası Eğitimlerimiz ile ilgili detaylı bilgi almak için bilgi formunu doldurunuz.
Yapay Zeka Eğitimlerimiz ile ilgili detaylı bilgi almak için bilgi formunu doldurunuz.
