İçindekiler:
İş dünyası veri keşfi konusunda vızıldıyor. Yüzeyde basit bir terim gibi görünüyor, ancak bu yakalama ifadesi "bir şeyler bulmaktan" daha fazlası anlamına geliyor. Peki veri keşfi nedir? Ve mobil, analitik ve büyük verilerin modern manzarasına nasıl uyuyor?
Bazen veri madenciliği olarak da adlandırılan veri keşfi, verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini ve ardından bulguların okunabilir, kullanılabilir biçimlerde sunulmasını içerir. En temel terimlerle, veri keşfi, veriler içinde örüntü bulma ve bu örüntüleri belirli bir iş hedefine ulaşmak için kullanma sürecidir.
Elbette, veri keşfinde puanları eşleştirmekten daha fazlası vardır. Kuruluşlar, veri keşfini çeşitli alanlarda çok çeşitli hedefler ve uygulamalar için kullanır - modern, dijital bir dünyada keşfedilecek her zamankinden daha fazla veri vardır.
Veri Bulma Nereden Geldi?
Veri keşfi, dijital iş terimlerinin "sıcak" sözlüğü için nispeten yeni olsa da, yöntemler ve stratejiler o kadar yeni değil. Terimin öncülü olan veri madenciliği 1990'larda tanıtıldı, ancak işletmeler ve kuruluşlar ticaretin başlangıcından beri bir tür veri keşfi kullanıyorlar.
Bir iş stratejisi olarak modern veri keşfi, büyük verilerin yükselişiyle ortaya çıktı - geleneksel veritabanı ve organizasyon araçlarını kullanarak bilgi hacminin büyük ölçüde dışlandığı büyük, karmaşık veri kümelerinin nispeten yeni, üstel büyümesini tanımlayan bir tümünü yakalama terimi yararlı bir şey çıkarmak.
Bununla birlikte, büyük veriler günümüzdeki işletmeler için büyük bir şeydir, çünkü tüm bu yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler arasında pazarlama stratejileri, yatırım getirisi ve karı iyileştirmek için kullanılabilecek oldukça yararlı kalıplar vardır. Bu nedenle veri keşif platformları, kuruluşlara ilgili verileri saptamak, analiz etmek ve çıkarmak için daha kolay yollar sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Veri Bulma Nasıl Çalışır?
Veri keşfi platformları, genellikle birlikte paketlenen ve verileri ayıklamak ve anlamlı bir şekilde sunmak için birlikte çalışan birkaç araçtan oluşur. Bu araçların ilgili bilgileri bulmasının ve tanımlamasının birkaç farklı yolu vardır, ancak bunların çoğu üç temel analitik yöntem etrafında döner:- Meta Veriler: Tüm dijital içerik meta veriler veya "verilerle ilgili veriler" içerir. Bu bilgiler genellikle son kullanıcılardan gizlenir, ancak arka uçta görülebilir. Meta veriler genellikle tablolar ve sütun nitelikleri kullanılarak saklanır; bu nedenle meta verileri kullanan veri keşif araçları sütun adı, veri boyutu ve veri türündeki eşleşmeleri arar.
- Etiketler: Çoğu durumda, veriler o gruptaki verileri tanımlayan etiketler veya etiketler altında oluşturulur ve gruplanır. Bu etiketler veri oluşturulduğunda oluşturulabilir veya referans ve ek bilgi için eklenebilir. Etiketler veya etiketler, daha az resmi olmasına rağmen meta verilere benzer.
- İçerik: Bu strateji, ekli etiketler veya meta veriler yerine verilerin kendisini analiz eder.
Veriler analiz edildikten sonra, keşfedilen ilişkileri, eğilimleri veya kalıpları yararlı bir biçimde sunmak için başka veri keşif araçları kullanılabilir. Grafikler, tablolar ve grafikler, veri keşfinde kullanılan temel sunum araçlarıdır, ancak infographics gibi daha karmaşık ancak okunabilir sunumlar veri analistleri tarafından olumlu yönde ilerlemektedir.
Veri Bulma Ne Yapabilir?
Pratik kullanım açısından, veri keşif platformları ve araçları için neredeyse sınırsız kullanım vardır. Bu yöntemler ve stratejiler, perakende, finansal, iletişim ve pazarlama da dahil olmak üzere hemen hemen her sektörde tüketiciye yönelik kuruluşlar tarafından en yaygın şekilde kullanılmaktadır, ancak kar amacı gütmeyen kuruluşlar, işletmeler arası kuruluşlar ve devlet kurumları da bu teknolojiyi kullanmaktadır.
Veri keşfi bir kuruluşun iç faktörler (fiyat, ürün konumlandırma ve çalışan performansı gibi) ve dış faktörler (rekabet verileri, ekonomik göstergeler ve müşteri demografileri gibi) arasındaki ilişkileri bulmasını sağlar. Bu ilişkiler, işletmelerin bir veya daha fazla faktördeki değişikliklerin satış, müşteri katılımı ve kârlar üzerindeki etkilerini göstermesine ve tanımlamasına yardımcı olur.
Veri keşfinde kullanılan araçlar, etkili faktörlerin daha ayrıntılı bir resmini sunar ve şirketlerin pazarlama stratejilerini ve reklam kampanyalarını yüksek oranda hedeflenmiş bilgilerle ayarlamasına olanak tanır. Popüler akış video hizmeti Netflix'in öneri motoru, iş yerinde veri keşif teknolojisinin iyi bir örneğidir. Hizmet, müşterilerini ilgilendirmesi muhtemel yeni videolar için kişiselleştirilmiş öneriler yapmak üzere müşterilerin görüntüleme geçmişleriyle ilgili dış verileri ve veritabanlarındaki medya içeriğiyle ilgili iç verileri kullanır.
Ancak veri keşfinin potansiyel uygulaması perakende tüketicilerinin ötesine geçer. Bir örnek, Ulusal Basketbol Birliği (NBA) tarafından kullanılan Advanced Scout yazılımıdır. Antrenörlerin stratejiler geliştirmelerine ve oyunları yönetmelerine yardımcı olmak için oyuncuların basketbol oyunlarının görüntü kayıtlarındaki hareketlerini analiz eder.
Veri keşif platformları ilerledikçe ve teknoloji daha uygun hale geldiğinde, daha fazla kuruluş müşterilerini daha iyi anlamak ve herkes için ticareti geliştiren benzersiz, özelleştirilmiş teklifler sunmak için bu araçları kullanabilecektir.
