S:
Büyük veriler geleneksel analitik iş akışını nasıl etkiledi?
A:İş analizi veya diğer analitik süreçlerinin takibi büyük ölçüde değişkendir ve duruma göre değerlendirilmelidir. Ancak, büyük veri kümelerinin kullanılmasının profesyonellerin analitik projelere yaklaşımını değiştirmesinin bazı genel yolları vardır.
Muhtemelen büyük verilerin analitiği etkilemesinin en önemli yolu veri depolarının analiz edilmesidir. Büyük verilerden önce, veri depoları genellikle doğrusal, tek tek analiz edildi. Bilgisayarlardan önce, bu elle yapıldı. Daha sonra Excel elektronik tabloları ve diğer araçlar analizin daha verimli doğrusal analizine izin verdi. Örneğin, bir e-tablo farklı müşterileri ve satın alma geçmişlerini tablo haline getirir ve kullanıcılar ortalama satın alımlarla ilgili satırlar halinde ilerleyerek ve her kaydı dikkate alarak raporlar oluşturur. Bu, büyük veriler ortaya çıkana kadar analitik yapmak için geçerli bir yöntemdi.
| Ücretsiz Web Semineri Müşterinizi Birden Çok Platformda Tanıma |
Büyük veri dünyasında, analiz genellikle kapsamlı algoritmalar ve kalıp sıralama yoluyla yapılır. Genellikle elle yapılmaz çünkü çok uzun sürer ve çok fazla kaynak gerektirir. Ayrıca, büyük verilerle birlikte gelen yapısal araçlar, analitiklerin elle yapılması gerekmediği anlamına gelir. Model tanıma ve geleneksel istatistiksel analiz sürecinin yerini alan diğer stratejilere dayanan çok daha etkili analitiklere izin veren buluşsal yöntem veya olasılık çalışması adı verilen bir şeyin yeni bir kullanımı vardır.
Bu amaçla, modern işletmeler bu daha karmaşık veri madenciliği yöntemlerini kullanmak için her türlü donanım ve yazılım aracına hızla yatırım yapmaktadır. Büyük veri, bir bilim projesinden bir iş sürecine kadar neredeyse her şeyi analiz etme şeklimizi büyük ölçüde etkiledi. Basitçe söylemek gerekirse, yazılım araçları verileri işliyor ve otomasyon ve yapay zekaya yaklaşan bir şeyle sıralıyor.
