Big data: büyük veri bileşenleri

Facebook, Twitter, Yahoo ve Google bir süredir big data kavramıyla uğraşmakta... Yaşamın giderek dijitalleşmesiyle birlikte, sırasıyla, büyük şirketler ve kobiler dijitaldeki yüzlerini oluştururken; dijitalleşirken, “big data” kavramını da CRM çalışmaları ile birlikte sadakat yatırımı olarak eklemek istiyorlar. Veriler giderek üretim süreci içinde önemli bir faktör haline geliyor.

“Big data” kavramı kısaca, verilerin dijitalleşmesi ve farklı boyutlarda alınan verilerin toplanıp, düzenlenerek insan davranışlarını anlama, tahminler yapma, öngörülerde bulunma, işletmenin sahip olduğu verilerden yola çıkarak akıllı yönetim imkanı sağlıyor. Örneğin; twiiter’da her 24 saatte neredeyse 100 milyon tweet atılıyor. Twitter kullanıcıları, lokasyon bildiriyor, hashtag’lerle yorumlarda bulunuyor vb… Tüm bu veri birikimi akıllı bir yazılımla düzenlenerek,  işletmeler için hedef kitleler hakkında bir veriyi anlamlandırabilir. Sonrasında bunları kendi verileriyle birleştirerek satış sürecini yeniden yorumlayabilir. Bu durum açık biçimde pazarlamaya yeni bir yapı kazandıracaktır. Örneğin, “canı sıkkın” olma durumunu işleyen tweetler otomatik olarak tespit edilerek kullanıcılara özel mesaj, tweet atılarak iletişime geçilebiliecek, promosyonlar dağıtılabilecektir. Ayrıca, sosyal medya ağlarındaki lokasyon becerisi, her kullanıcıya ait “lifestyle” becerisiyle birleştiğinde; pazarlamacılar, hedef kitlelerinin duygularına, lokasyonlarına, beğenilerine göre iletişime geçebilecekler… Dijital ve mobil pazarlamanın birleşimi ile pazarlama akıllı hale gelecek yeni tüketici yaşam biçimi –mobil hayatlar- pazarlamacılara büyük bir imkan sağlayacak. Bu noktada, “big data”’ya geri dönersek, “Neye göre? Kime göre?” sorusu akıllara geliyor elbet… “Big data” kavramı şirketin boyutuna göre farklılaşıyor. Bu farklılık 4 Genel yapı üzerinden şirket için yapılandırılıyor. (4V components)

Volume, hacim, verilerin depolanması bu işin temeli ve işletmeler için ayrı bir maliyet faktörü, özellikle büyük şirketler için... (Google her saat 1 petabyte veri işliyor.)

Velocity, verilerin işlenme hızı da hacim ile doğru orantılı biçimde değişiyor…

Variety, veri çeşitliliği: pdf, e-mail, blogs, tweet, video… Farklı veri tiplerinin aynı düzlemde değerlendirilmesi de big data kavramındaki ayrı method…

Variability, anlam vurgusu… Dilsel anlam boyutu… Toplanan verilerin anlamını derleyen; veriyi filtreledikten sonra analiz çıkarmayı sağlayan önemli kısım…

“Big Data” kullanımına örnekler:

Amazon fiyat sorgulama uygulaması barkod okuma ve en ucuz fiyatı arama özelliği olan uygulamayı 2011 sonu kullanıcılara sundu. Uygulamayı kullanıp barkod okutarak, fiyat soran kullanıcılara indirim kuponları dağıttı. Uygulama ile Amazon ek bir kanaldan ek hizmetle kullanıcılarına dokunurken, kullanıcıların okuttuğu mağaza ürün fiyat bilgisini de depolayıp, yararına kullandı.

-          Sosyal medya akışının analiz edilmesi:

Sosyal medyada dokunulan kişiler hakkında bilgi toplama, doğru mesajı doğru müşteriye doğru zamanda iletebilme yönetimi için kullanılıyor.

-          Çapraz satış yöntemleri:

Müşterilerin geçmiş tüketim bilgisi, yaşam stilleri; beğenileri ile lokasyon ve satın alma bilgisi ile tamamlayıcı –complimentary- ürünlerin tavsiye edilmesi gibi yöntemler bu yapıya geçen şirketler için artık mümkün olacak…

-          Fraud:

Devletler ve bankalar kötüye kullanım durumlarının tespiti için kullanıyorlar.

-          İnsan davranışları:

Sosyal medya üzerinde, diyalog, ilgi ve beğeniler, aktivite akışını otomatik öğrenen algoritmalar sayesinde anlamlandırabilmek ve iletişime geçmek mümkün

-          Arama motorları:

Etiketleme işlemiyle arama motorlarında çıkan firmalar bu sayede detaylı raporlama alarak takip etmek, sonrasında iletişime geçmek mümkün…

-          Lokasyon:

Sosyal medya ve harita servisleri üzerindeki konum bilgisinin derlenerek lokasyona özgü reklam ve kampanya iletişimine geçilebilecek. Her semt ve bölgenin sanal birer değeri olacak, hatta şirketler bu lokasyon değerleri üzerinden akıllı kampanyalar girerek dikkat çekmeye çalışacaklar.

-          Market ve tüketici segmentasyonu:

Parekende sektörü de tüketici davranışına ait verileri depolayarak tüketici deneyimini arttırıcı yöntemler geliştirecekler.

-          Telekom ve iletişim kullanımı:

Mobil telefon kullanımı ile ilgili bir çok veri kullanıcı bazında tutuluyor; iş geliştirme ve analiz kapsamında kullanılıyor.

-          Güvenlik ve Ceza hukuku uygulamaları:

Bulut bilişim sistemine atanan platform ile tüm hukuki süreç depolanacak ve suçlu entegre sistemler sayesinde takip edilecek.

Güvenlik platform’u web üzerindeki tüm görselleri inceleyerek, suçluya benzeyen fotoğraflardan dijital takip sürebilecek.

-          Risk Yönetimi:

Portfolio yatırımlarının analizleri akıllı yazılımlar ile yapılıyor. Bu sistemler sayesinde hızlıca, risk varyantlarını detaylıca analiz edilmesi ve birçok değişkenin hesaplanması sağlanıyor.

-          Affiliate reklam alanlarının uygulaması:

Kullanıcının takip edilip, bilgi toplanması, yapılan analizlerle kullanıcı portföyüne uygun optimizasyonların yapılmasına olanak sağlanıyor.

Bilgiyi Organize Etmek:

“Big data” kavramı yukarıda olduğu çeşitlilikte tek bir ana amaç için organize ediliyor. Tüm veri içeriklerinin tek bir data platformunda organize edilerek analiz geri dönüşleri sağlamak. Böylece elde olan verilerin ve imkanların akıllı analizlere dönüşerek işletmeyi verimli hale getirmek.

Big data kavramı yeni iş uzmanlıkları doğuracak ve zamanla her şirket tüm dijital verilerini derlemek ve anlamlandırarak verimliliğini arttırmak isteyecek. Dijital pazarlama ve sosyal medya büyürken arkasında ayak izleri bırakıyor… Onları anlamlandıranlar kendilerini farklılaştırıp sektörlerinde sivrilecekler. Gelecek trendlerin tümü, şirketleri akıllı olmaya zorluyor. Mc Kinsey 2011 Big Data araştırmasından birkaç bilgi ile noktalayalım. (pdf halini internette bulup, detaylı inceleyebilirsiniz)

• $600 milyar: senelik tüketici lokasyon datasının kullanımından gelebilecek potansiyel kar
• %60: perakendelerin big data kullanımıyla kazanacakları operasyon geliri artışı
• 1.5 milyon: data analisti yönetici ihtiyacı (sadece Amerika için)
• $300 milyar: sağlık sektörüne kazandıracağı senelik potansiyel değer
• $149 milyar: Avrupa ülkelerinde –gelişmiş ülkeler düzeyi- devletin kazanabileceği potansiyel operasyon verimliliği