Daha önceki bloglarımdan birinde Veri Bilimi için Programlama dilleri hakkında bir tur verilmişti. Bahsetmiştim, farklı işlevsel mimari katmanlarına ait araçların sonu gelmişti. Ancak Büyük Verinin sonu değil. Büyük Veriye ilişkin bilgi, Büyük Verinin kendisi kadar hacimlidir.
Büyük Verinin mimarisini ve Büyük Veri ile çalışmak için piyasada bulunan farklı araçları bilmek yeterli değildir. Büyük Veri alanı, düşünebileceğimizden çok daha fazla dikeye sahiptir. Neredeyse her hafta yeni bir gelişme yaşanıyor.
Fakat başlangıçta konuyu basit tutacağım. Büyük Veriden Analiz çıkarmaya yönelik en temel ve yararlı ipuçlarını burada bulabilirsiniz.
Büyük Veri resminin ardındaki temel amaç, Büyük Veriden elde edebileceğimiz içgörülerle ilgiliydi. Bu bilgiler,
Liste uzayıp gidiyor. Büyük Veriden değerli içgörüler elde ederken aklımızda tutmamız gereken bazı şeyler var.
Büyük Veriden İçgörü Çıkarmaya İlişkin İpuçları
Aşağıda bazı stratejik bilgilerin listesi yer almaktadır. Analiz çıkarma sürecinize başlamadan önce takip etmeniz gereken ipuçları.
1. Temiz Verileri Kullanın –
Verilerden elde ettiğimiz içgörüler, analiz sürecine koymamız gereken veriler sayesindedir. Bu nedenle doğru verileri toplamamız daha da önemli hale geliyor. Bununla birlikte, analitik motoruna girilen verilerin tamamen iyi organize edilmiş ve son derece önemli olması da aynı derecede önemlidir. Bununla birlikte işletmelerin mümkün olduğunca fazla veri üretmesi ve depolaması da gereklidir. Analizlerden herhangi bir sonuca varmadan önce elinizde daha fazla veri olması iyidir.
Ayrıca Bkz.: Büyük Veri Analizi: Pazarlama Personeli, Müşterilerini anlamak için bunu nasıl kullanıyor?
2. Resmin tamamını görmek için birden fazla veri kaynağı kullanın –
Her işletmenin her yıl çok sayıda veri ürettiğini ve bunların doğru şekilde analiz edilmesi halinde iş planları için faydalı olabilecek derin bilgiler ürettiğini hepimiz biliyoruz. Ancak Büyük Veriyi anlamak için büyük resme bakmamız gerekiyor. Dünyada mevcut olan tüm veriler arasında tek bir şirketin verileri onun yalnızca bir parçasını oluşturur. Dolayısıyla bundan elde edilen sonuçlar yalnızca Dünyada neler olup bittiğine dair kısmi bir bakış açısına sahip olursunuz.
Aslında bu hiç de hantal bir iş değil; doğru araçlar ve süreçler birden fazla veri akışını izlemenize ve yönetmenize yardımcı olabilir. Verileri toplayıp birbirine bağlayarak, iş pazarınızın daha doğru bir resmini sunan kaynaklarla olan ilişkileri ortaya çıkarabilirsiniz.
3. Veri bütünlüğü bir ekip çalışmasıdır –
Veri stratejisinin başarısı ve başarısızlığı tamamen işletmelerin veritabanlarını nasıl koruduğuna bağlıdır. Veri stratejinizin sağladığı bilgilere güvenebilmek için işle ilgili her ayrıntının güncel tutulması gerekir. Ayrıca harici kaynaklardan canlı güncellemeler almamız gerekiyor ve aynı şey dahili veri kaynakları için de geçerli. Verilerin bakımı, BT ekibi, ön saflardaki satış görevlileri ve sürece dahil olan diğer herkes gibi işletmedeki tüm kişilerin sorumluluğundadır.
Ayrıca Bakınız: Büyük Veri için En İyi Programlama Dilleri – Bölüm 2
4. Sorgu düzgün bir şekilde yapılandırılmışsa, toplu veriler size her şeyi anlatabilir –
İşle ilgili tüm verileri toplamak ve depolamak yeterli değildir. Ve analiz için ona daha geniş bir açıdan bakmak da yeterli değil. Elinizdeki veriler size aslında düşündüğünüzden çok daha fazla şey anlatabilir. Ancak oyunun tamamı, içgörüler elde etmek için verilerinizi nasıl sorguladığınıza bağlı.
Veri Bilimciler, veri analizinin bilim olduğu kadar sanat da olduğunu söylüyor. İş verilerinin analizine gelince, suçlu küçük ayrıntılarda gizlidir. Bu nedenle, gerçek analizleri bulmak için ayrıntılara dalmak hayati önem taşıyor.
5. Piksel izleme analitiğini tanıtın –
Şirketler web sitelerini, pazarlama reklamları ve ürün satışlarıyla ilgili verileri toplamalarına yardımcı olacak şekilde tasarlamalıdır. Bu, web sitesini yalnızca bir pazarlama ve satış platformu olmaktan ziyade bir veri üretme aracı haline getirecektir.
Piksel izleme adı verilen ve şirkete büyük faydalar sağlayabilecek bir metodoloji var. BT ve pazarlama departmanları, ister mobil, ister mikro site, ister başka bir konum olsun, şirketin kullandığı çeşitli web sitelerinde piksel izlemeyi aşılamak için el ele çalışmalıdır. Veriler, sosyal medya web sitelerinden de sosyal medya piksel takibi kullanılarak takip edilebilir. Bu izleme aynı zamanda satışların mobilden gelip gelmediğini anlamanıza yardımcı olabilecek kullanıcıların cihazı hakkında da bilgi sağlar. veya web tüketicileri.
6. İstatistiksel Modellemeyi Kullanın –
Pazarlamacılar, TV reklamlarını geliştirmeden önce, kampanyalarını gerçek sonuçlarla eşleştirmelerine yardımcı olacak Veri Toplama iyileştirmelerinden yararlanmalıdır. İstasyonlara ilişkin istatistiksel model metrikleri oluşturmak için yayın boyutu, demografik bilgiler, ikinci ekran etkinliği ve diğerleri birleştirilmelidir.
7. Hedefe Özel Demografi –
Pazarlamacıların stratejilerini hedef grup insan, tüketici veya yer etrafında tasarlaması bir ön koşuldur. Dijital medya ve TV yerleşimlerinden toplanan verilerden daha fazla yatırım getirisi elde etmek için arama alışkanlıklarını, kullandıkları cihazları ve diğer davranış metriklerini bilmek gerekir.
Ayrıca Bakınız: Bulut Hakkında Hatırlanması Gerekenler Bilgisayar: Yapılmaması Gerekenler
8. Karma medya modellemeyi kullanın –
Daha iyi gelecek planları yapabilmek için işletmeler için en iyi çözüm, karma medya modelleme tekniğini kullanmaktır. Satış ve yanıt verilerinin analizi bunun temelini oluşturur. Pazarlamacıların tüm dağıtım kanallarını kapsamlı bir şekilde değerlendirmesine yardımcı olur. Böylece, düşük performans gösteren kanalları ayıklayabilir ve kâr getiren kanallara daha fazla bütçe yönlendirebilirler.
9. Perakendeyi ölçün –
Perakendecinin bilgileri, müşteri tercihlerini ölçmeye yardımcı olacak en iyi verilerdir. Veriler, pazarlama politikasının iki eyleminin neden olabileceği etkiler arasındaki ilişkiyi bilmenize yardımcı olur. Müşterinizin yanıtlarını anlamak, ürün satışlarını ve taleplerini artırmanıza doğrudan yardımcı olabilir.
Büyük Veriden en iyi şekilde nasıl yararlandığını Amazon'dan öğrenebiliriz. Kullanıcılara beğenebilecekleri ürünler konusunda önerilerde bulunma şekli ve şirketin milyonlarca işlem ve sevkiyatı işleme şekli. Amazon, Büyük Verilerini analiz ederek işine iki şekilde fayda sağlamaya çalışır: Birincisi, içgörülere göre kendi süreçlerini iyileştirmek, ikincisi ise müşteri deneyimini iyileştirmektir.
Ayrıca Bakınız: Bulut Terimleri ve Teknolojileri Bilgi İşlem
Amazon, Büyük Veri Analizi yoluyla iş ilerlemesini iyileştirme tekniğini kullanan tek kişi değil. Neredeyse tüm büyük şirketler bunu yapıyor. Bu nedenle yukarıdaki ipuçlarının, çıkarma sürecinizi iyileştirmenize ve işletme kârınızı artırmanıza yardımcı olacağını umuyorum.
Okunma: 0
