Büyük veri analitiği uygulamalarının geleceği umut vadediyor!

Teknoloji alanına dahil olmasından bu yana büyük veri analitiği, göze çarpan iş anlayışları elde etmek ve gelecekteki senaryoları tahmin etmek için daha büyük adımlar atmaya hazırlanıyor.

Farklı kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi analiz etmek, bilimsel analiz yapmak ve daha sonra akıllı iş bilgileri elde etmek için verileri kanalize etmek; daha hızlı ve bilgili iş kararları alınmasına yardımcı oluyor. Gelişmiş analitik araçlar ve bu araçları çalıştırabilen insanlar da bu büyük veri oyununda başarılı olmak için masanın bacakları konumundadır.

Büyük veriler sayesinde bir işletme; stratejik bilgilerin çözülmesi, maliyetin düşürülmesi, mevcut ürün ve hizmetlerin iyileştirilmesi, müşteri deneyimlerinin artırılması ve iş modellerinin dönüştürülmesi üzerinde büyük etkileri ortaya çıkarabilir. Bunlar, dünya genelindeki işletmelerin (büyük, küçük ve orta ölçekli) büyük veri analizlerini sistemlerine entegre etmelerinin tam olarak nedenidir. Teknolojiyi erken benimseyenler diğerlerine göre önemli bir avantaj elde etti çünkü en gelişmiş veri analizi özelliklerinden birine sahip olanlar, rakiplerinden büyük farklarla daha iyi performans gösteriyor.

Dünyada veri analizinin mevcut durumu olumlu bir tablo sunuyor ve endüstrinin 2025 yılına kadar yüzde 26’lık bir CAGR’de büyümesi bekleniyor. Endüstrinin çeşitli paralellerinde büyük veri ve yapay zeka ekosistemine giren birkaç büyük ve küçük oyuncu ile işletmelerin, büyük veriden gerçek iş değeri kazandıkları açıktır.

Büyük veri analizi teknolojisi, çok sayıda endüstride büyük bir etki yaratıyor ve ivme kazanmaya devam ediyor. Farklı sektörlerin işlerini büyütmek için teknolojiye nasıl yatırım yaptığını daha derinlemesine inceleyelim.

Telekom

Büyük veri girişimleri, telekom endüstrisinin tüm değer zincirinde verimliliği ve karlılığı artırmayı vadediyor. Akıllı telefonların benimsenmesi ve mobil internetteki büyümenin artmasıyla telkolar, çok sayıda veri müşterisinin davranışlarına, tercihlerine ve hareketlerine, indirilen uygulamalara vb. erişebiliyor. Telkolar da büyük verilerin; kullanıcı başına ortalama geliri artırmak, müşteri karmaşasını azaltmak, yeni gelir akışları oluşturmak ve pazar paylarını artırmak için savaşı kazanma yeteneğine sahip olduğunu fark ettiler.

BFSI

BFSI, yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili birkaç önemli veriyi dönüştürerek portföyünü genişleten lider sektörlerden biridir. Endüstri; dolandırıcılığı azaltma, kara para aklama ve diğerlerinin yanı sıra risk yönetimini içeren risk analizi için bu umut verici teknolojiye büyük ölçüde güveniyor.

Sağlık hizmeti

Sağlık sektörü; reçeteler, teşhis ve sigorta talepleri de dahil olmak üzere hayal edebileceğimizden çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere erişebilir. Ancak çok yakın zamana kadar sektör; maliyetleri azaltmak, daha hızlı ve iyileştirilmiş sağlık hizmetleri faydalarını kolaylaştırmak için verileri verimli bir şekilde kullanamamaktan etkilendi. Ülkeler şu anda, özellikle kırsal kesimde etkili sağlık desteği sağlayacak bir konumda olmasa da sağlık hizmetlerinin standartlarını geliştirmek, operasyonel verimliliği artırmak, pandemilere verilen yanıtları kolaylaştırmak, hastalıkları tahmin etmek ve gözlem standardını iyileştirmek için yavaş yavaş büyük veri analitiği kullanmaya başladı. Büyük veri alanı, mevcut COVID-19 durumu ile başa çıkmak adına hastalığın yayılmasını hafifletmek ve kontrol altında tutmak için çözümler bulmakta önemli bir rol oynuyor.

Taşımacılık ve lojistik

Trafik kontrolünden rota planlamaya, akıllı ulaşım sistemlerinden trafik sıkışıklığı yönetimi ve akıllı gerçek zamanlı izleme sistemlerine kadar endüstri, büyük verilerden yararlanıyor ve büyük veriye büyüme noktasında öncelik sağlıyor.

Büyük veriler bugüne kadar gizli kalan verimliliklerin kilidini açmaya yöneldiğinden lojistik şirketleri, şüphesiz nakliye taleplerindeki artışla yüzleşmeye hazır. Özellikle entegre analitik platformlar, kuruluşların otomatik raporlamayla verileri tek bir platformda toplamalarına, depolamalarına, işlemelerine ve analiz etmelerine yardımcı olarak altyapı yatırımlarını önemli ölçüde en aza indirdi.

Yapay zeka algoritmaları ve derin öğrenme teknolojileri de son yıllarda hızla ilerledi. Özellikle makine öğrenimi yazılımında olağanüstü bir gelişme var. Bu, algoritmaların kalitesini artırıyor ve araçların kullanımını kolaylaştırıyor. Makine öğrenimi araçlarına olan güçlü güven göz önüne alındığında, bu alandaki ilerlemeler veri biliminin değerini ve yeteneklerini doğrudan etkiliyor.

Hızlı dijitalleşme hedefinin ortasında bu tür girişimler; programları etkili bir şekilde tasarlamak, uygulamak, yönetmek ve kontrol etmek için verileri kullanmaya odaklanarak hızlı bir şekilde ilerliyor. Birçok firma, gelecekteki platformlarının ve uygulamalarının merkezine gelişmiş analizleri dahil etti. AI/ ML tarafından artırılan analitik araçlar artık daha kullanıcı merkezli hale geldi. İşletmelerin karşılaştığı en acil sorunlara anahtar cevaplar bulmak için analitik bilimini uygulama konusunda gerekli altyapıya ve son derece deneyimli uzmanlardan oluşan bir havuza sahip olmak, büyük verilerin geleceği için oldukça parlak görünüyor.