Big Data Nedir? – Bilgi Çöplüğündeki İnci

system-71228

Sizlerle paylaştığım, bir önceki yazım “Gerçek Zamanlı Pazarlama” hakkında müşterilerim başta olmak üzere çok fazla soru geri dönüşü aldım. Oyun masasında olduğu gibi, anlatarak değil oynamaya başlayarak konuya daha kolay hakim olunacağına karar vererek projeler geliştirmeye başladık.

Big Data kavramını anlama gerekliliği

Hayatımıza giren tüm trendlerde olduğu gibi, akıma uyabilmek için altyapısını hazırlamamız gerekiyor. Örneğin sosyal medya kurdu olabilmek için akıllı telefon edinebilmemiz şart. Gerçek zamanlı pazarlama trendinde de aynı şekilde “hadi başlayalım” dediğimiz anda önümüzde dikilen Big Data nedir sorusunun cevabını ve bu kavramın gerekliliklerini yerine getirmemiz gerekiyor. Müşterilere anlık pazarlama yapma fikri ışıltılı olsa da, nasıl yapacağımız sorusu bizi Big Data nedir sorusuna götürüyor. 
 

Big Data nedir?

Big Data; medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları vb. gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir hale dönüştürülmüş biçimidir. Bu Wikipedia tanımından diyebiliriz ki Big Data kavramı 2 ana unsurdan oluşuyor: Biri data’nın varlığı diğeri gerçek zamanlı pazarlamaya açılan kapı olan data’nın istenilen amaca yönelik işlenmesidir.  Yani, Big Data’yı, bilgi çöplüğündeki bir inci haline getiren anlamlandırmadır.

Analitik kabiliyet karlılık getiriyor.

Araştırmalar gösteriyor ki analitik kabiliyeti gelişmiş firmaların karlılığı, diğerlerine oranla %5-6 daha fazla. Örneğin KIA’nın 2012’de yaptığı dijital pazarlama yatırımını – big data nedir sorusunun cevabını iyi vererek- entegre bir sistem haline getirdi ve eylem başına maliyetlerini %30 azalttı. Tabii ki bu yatırımların maddi yansımasını görebilmek için biraz zamana ve bolca emeğe ihtiyaç var. Analiz ve yorumlama süreci oldukça sancılı bir süreçtir. Örneğin DHL; analiz sürecini sürekli hale getirip operasyonunu mükemmelleştirmek adına taşıdığı her koli için 150 ayrı veri başlığı belirtiyor. 

Hedef kitleyi iyi tanımak ilk adım

Gerçek zamanlı pazarlama yapmak isteyen bir marka açısından müşterileri ve hedef kitleyi detaylı tanımak, yapabileceği en büyük keşiftir. Sadece bu keşif sürecini alışkanlık haline getirmiş ve big data analizini doğru yapabilen firmalar, müşterilerinin o ana uygun ürünleri satın alma duygusunu harekete geçirebilir.

Big Data nedir sorusunun cevabını sadece pazarlamacılar öğrenmiyor.

Filmlere, dizilere konu olan Big Data doğal olarak sadece markaların gündeme aldığı bir kavram değil. Örneğin; Los Angles polisi suçu önceden keşfetmek için bir bilgisayar algoritması kullanıyor. Bu algoritmayı elde edebilmek için ise son 8o yılda işlenen 13 milyon suç dosyasını bilgi kaynağı olarak kullanıyor. 

Bir şirket açısından ise kullanılacak belli başlı veriler şunlar olabilir: 

1) Müşteri verileri

Detaylı müşteri analizleri / Müşterinin 5N1K’ sı

2) Pazar verileri

Sektörel büyüme, Yatırım, Rekabet, Pazar payı, Trendler…vb

3) Şirket içi veriler

Satış, Giderler, Karlılık, İnsan kaynakları, Marka araştırması…vb

4) Hayata dair veriler

Hava durumu, Trafik, Olağanüstü durumlar, Genel haberler, Astroloji…vb 

5) Finansal Veriler

Borsa, Kur, GSMH, İşsizlik, Enflasyon…vb 

Veri madenciliği 

Yüzyılımızın en büyük güçlerinden biri olan veri madenciliği süreçlerini şirketlerde sorunsuz kurgulamak için veri arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama…vb teknolojilerini uyumlu ve eksiksiz bir şekilde kullanıyor olmak gerekiyor.

Ayrıca; 

a- Kendi veri tabanımız için detaylı başlıklar belirlemeli ve veri tabanımızı hacimli hale getirmeliyiz.
b- İhtiyacımız olan veriye sadece kendi kaynaklarımızdan ulaşmak zor olabilir. Bu nedenle veri üreten ve işleyen şirketlerle işbirliği yapmamız gerekir.
c- Veri toplanırken aynı zamanda işlenmeli ve hızlıca anlamlı hale dönüştürülmelidir. Bu anlamda veri toplama ve işleme eş zamanlı olarak devam etmelidir. Gerçek zamanlı pazarlama dönemi için önce depola sonra işle metodu geçersizdir.
d- Anlamlı bir sonuca ulaşabilmek için verilerde zekice sadeleştirme yapılmalıdır.
e- Verileri doğru anda doğru şekilde kullanabilmek için sürekli hazır halde bulunmak gerekir. Fırsatları kaçırmamak için harekete geçilmelidir.
f- Veri tabanını kullanma deneyimi ve oluşturulan ilişkiler sürekli kılınmalıdır.
Ahu Yularcı Recelar.