Big Data Analizi, kuruluşların bilinçli iş kararları vermesine yardımcı olabilecek gizli modeller, korelasyonlar, pazar eğilimleri ve müşteri tercihleri gibi bilgileri ortaya çıkarmak için büyük verileri incelemenin karmaşık bir sürecidir. Geniş bir ölçekte, veri analitiği teknolojileri ve teknikleri, kuruluşlara veri kümelerini analiz etme ve yeni bilgiler toplama yolu sağlar. İş zekası (BI) sorguları, iş operasyonları ve performansla ilgili temel soruları yanıtlar. Big Data analizi, tahmine dayalı modeller, istatistiksel algoritmalar ve analitik sistemleri tarafından desteklenen durum analizi gibi unsurlarla karmaşık uygulamaları içeren bir gelişmiş analitik biçimidir.
İçindekiler
Big Data Analizi Neden Önemlidir?
Kuruluşlar, işle ilgili sonuçları iyileştirebilecek veriye dayalı kararlar almak için büyük veri analitik sistemlerini ve yazılımlarını kullanabilir. Avantajları arasında daha etkili pazarlama, yeni gelir fırsatları, müşteri kişiselleştirme ve gelişmiş operasyonel verimlilik yer alır. Etkili bir strateji ile bu faydalar, rakiplere göre rekabet avantajı sağlayabilir.
Büyük Veri Analiz Yöntemleri Nelerdir ?
Başlıklar halinde incelersek ; Veri Madenciliği (Data Mining), Makine Öğrenimi (Machine Learning), Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing), Veri Görselleştirme, Paralel İşleme ve Dağıtık Hesaplama, Derin Öğrenme (Deep Learning)
Bu yöntemler, büyük veri analizi için yaygın olarak kullanılan tekniklerden sadece birkaç tanesidir. Her bir yöntem, farklı veri analizi ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılabilir ve birbirleriyle de kombinasyon halinde kullanılabilir.
Büyük Veri Analiz Aşamaları Nelerdir ?
Veri analistleri, veri bilimcileri, tahmine dayalı modelleyiciler, istatistikçiler ve diğer analitik uzmanları, artan hacimlerde yapılandırılmış işlem verilerini ve ayrıca geleneksel BI ve analitik programları tarafından kullanılmayan diğer veri biçimlerini toplar, işler, temizler ve analiz eder.
Big Data (Büyük Veri) Analizi Sürecinin Dört Adımına Genel Bir Bakış:
Veri uzmanları, çeşitli farklı kaynaklardan veri toplar. Genellikle, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımıdır. Her kuruluş farklı veri akışlarını kullanacak olsa da bazı ortak kaynaklar üretim hatları makine üzerinde bulunan, Plc, Sensör, Enerji analizörü gibi donanım ve enstrümanlardır.
Veriler hazırlanır ve işlenir. Veriler, veri havuzunda toplanıp depolandıktan sonra, veri uzmanları analitik sorgular için verileri uygun şekilde organize etmeli, yapılandırmalı ve bölümlendirmelidir. Kapsamlı veri hazırlama ve işleme, analitik sorgulardan daha yüksek performans sağlar.
Verilerin kalitesini artırmak için temizlenir. Veri uzmanları, komut dosyası oluşturma araçlarını veya veri kalitesi yazılımını kullanarak verileri temizler. Yinelemeler veya biçimlendirme hataları gibi hataları veya tutarsızlıkları ararlar ve verileri düzenlerler.
Konzek Teknoloji’nin, Yapay Zekâ destekli MES/MOM markası Retmes , üretim süreçlerinin iyileştirilmesi ve verimliliğin artırılması için Big Data’yı kullanan çözümler geliştiriyor.
İşletmenize ve sektörünüze özel çözümleri keşfetmek için tıklayın .