Büyük veri ve gelişmiş analiz teknolojilerine dair 2016 yılındaki en önemli 4 trend ve 15 olay…
Mobil ve bulut teknolojilerinin yaptığı etkiye benzer şekilde büyük veri ve gelişmiş analiz teknolojileri organizasyonları ve kurumsal süreçleri yeniden şekillendirmeye devam ediyor. 2016 yılı pek çok organizasyonun müşterilerini daha iyi anlayabileceklerini ve verimliliklerini arttırabileceklerini fark ettikleri ve bu kapsamda veri analizi projelerinin meyvelerini toplamaya başladıkları bir yıl olarak geride kaldı.
İşte büyük veri ve gelişmiş analiz teknolojilerine dair 2016 yılındaki en önemli 4 trend ve 15 olay…
1. Veri analizi pazarı büyümeye devam ediyor
İlk aşamada dikkat çekici bir kavram olarak bilinmesine karşın büyük veri ve gelişmiş analiz teknolojileri şu anda yoğun dönüşümlerin yaşandığı birer alan olma niteliği taşıyor. Rekabet avantajı sağlamak isteyen pek çok organizasyon 2016 yılında büyük veri hizmetlerine, teknolojilerine ve bu alanda çalışan kişilere önemli yatırımlar gerçekleştirdi. Ulaşılan sonuçlar ve ortaya çıkan değişim süreci bu alandaki girişimlerle ilgili çalışma temposunun kısa vadede düşmeyeceğinin işaretlerini veriyor.
Büyük veri ve analiz teknolojilerine yapılan harcamalar 187 milyar dolara ulaşacak
Hali hazırda oldukça büyük bir pazar olan büyük veri ve kurumsal analiz teknolojileri pazarı hızlı bir şekilde büyümeye devam ediyor. Araştırma şirketi International Data Corporation 2015 yılında dünya genelinde 122 milyar dolar olarak gerçekleşen büyük veri harcamalarının 2019 yılında IDC’nin beş yıllık öngörülerinden yüzde 50 daha olmak üzere 187 milyar dolara ulaşacağını öngörüyor.
2. Kariyer, çalışan ve eğitim gereksinimleri hala en önemli konuların başında geliyor
Analiz ile ilgili becerilerin edinilmesi konusundaki eksikliklerin var olduğu yıllardan bu yana biliniyor. 2016 yılında kısa vadede veri bilimcilerin ötesinde veri mühendislerinin, veri analistlerinin ve hatta yöneticilerinin veri yeniliklerini yönetme konusundaki gereksinimleri olduğu daha net bir şekilde görüldü. Organizasyonlar ve kuruluşlar 2016 yılındaki çalışmalarını eğitim, çalışan istihdamı ve veri profesyonellerini kaybetmeme üzerine daha fazla yoğunlaştırdığı bir yıl olarak geride kaldı.
IT kariyerinde yol haritası: Nasıl veri bilimcisi olunur?
Organizasyonların verilere dayanan öngörülerinin gerçekleştirilebilir duruma gelmesiyle veri bilimcileri IT dünyasında en çok aranan ve en üst düzey nitelikteki kariyerlerden birisi haline geldi. Fakat veri bilimcisi olabilmek için herkes tarafından izlenebilecek belirli bir yol bulunmuyor.
Büyük veri alanında adından söz ettiren üniversiteler
Veri analizi profesyoneli ihtiyacında patlama yaşanmasıyla üniversiteler büyük veri alanında lisans düzeyinde programlar açarak bu ihtiyacı karşılamaya çalışıyor.
Veri bilimcisi ile mi çalışıyorsunuz? Yaptığınız her şeyde sandığınızın aksine hata yapıyor olabilirsiniz
Deneyimli veri bilimcilerine olan ihtiyacınız doğrultusunda çalışabileceğiniz doğru kişiyi bulduğunuzda dahi istediğiniz sonuçlara erişemeyebilirsiniz. Pek çok organizasyonda karşılaşılan bu durumun en önemli nedeni veri bilimcisinin rolünün doğru anlaşılmamasından ve veri bilimcisinin sorumluluklarının ne olması gerektiğinin bilinmemesinden ileri gelmektedir.
Vimeo’nun mühendislik direktörü Fastly ve Google’ı kullanarak organizasyon içerisindeki aktarım altyapısını ölçeklendirme konusunda maliyetleri düşürülmesini sağlayan en iyi çözümü geliştirdiklerini belirtiyor.
DataRobot veri bilimi yöneticilerinin oluşturulmasına yardımcı olmayı hedefliyor
Veri bilimcilerini kısa vadede edinebilmek mümkün olabilir. Fakat veri bilimini ve makine öğrenme teknolojilerini yeteri düzeyde anlayarak bu disiplinleri organizasyon içerisindeki çalışmaları iyileştirmek için mevcut imkânları değerlendirebilecek yönetici profilinin oluşturulması biraz zaman alacak.
3. Veri analizleri meyvelerini vermeye başlıyor
2016 yılın veri analizlerinin belirli bir konsept olmanın ötesine geçerek sonuçların ortaya koyulduğu bir yıl olarak geride kaldı. Yaşanılan süreç sancılı olmasına karşın ulaşılan noktanın ümit verici olduğunu söyleyebiliriz.
IT ‘tüm zorluklara rağmen’ büyük veri altyapısını oluşturmaktan vazgeçmiyor
2016 yılında büyük ölçekli şirketler başta olmak üzere pek çok organizasyon yığın halindeki verileri kullanabilme konusunda çalışmalar gerçekleştirdi. Özellikle büyük ölçekli şirketlerdeki büyük veri yöneticileri veri stratejilerinin doğru yönde ilerlediğinden emin olmasıyla dikkat çekiyor. Strateji konusunda kendisinden emin olan yöneticilerin yanında oluşturulan stratejileri etkin bir şekilde yürütmede problem yaşayan önemli bir yönetici kitlesi bulunuyor.
Yöneticiler hala veri ve analiz sonuçlarına güvenmiyor
Veri analizi yeniliklerinin etkin bir şekilde kullanılmasındaki zorlukların bir kısmının olaylara dayanan kararlar almak isteyen ve veri analizlerine güven bakımından problem yaşayan yöneticilerden kaynaklandığını söyleyebilmek mümkün.
Ancak ortaya çıkan tablo veri analizi yeniliklerinin ne şekilde kullanılabileceğinin organizasyonlar tarafından henüz yeni fark edilmesinden ve doğru teknolojilerin, araçların, platformların kullanıldığından emin olunamadığından dolayı sürpriz niteliği taşımıyor.
Analiz sağlayıcılarına ‘hizmet satın almadan önce’ sorulması gereken soruları ihmal etmemek gerekiyor
Doğru analiz platformunun seçilmesi büyük veri çalışmalarının başarısında en temel konuların başında geliyor. Tercih edilen platformun doğru platform olması halinde yöneticilerin uzun yıllar etkili olacak kararlar almasını sağlayacağı gerçeğinin göz ardı edilmemesi gerekiyor.
NoSQL veri tabanlarının şirket altyapısına entegrasyonundaki püf noktalar
NoSQL veri tabanlı çeviklik, ölçeklenebilirlik, performans ve günümüzdeki pek çok uygulama tarafından erişim imkânı sağlayabiliyor. Fakat bu altyapının oluşturulması düşündüğünüzden zorlu süreçleri beraberinde getirebilir.
Büyük veri dönüşümünü hızlandırmanın yollarını bulmanız önem taşıyor
CIO’lar ve diğer IT departmanı yöneticileri her zaman için daha az ile daha fazlasını yapılması istenen kişilerdir. Büyük veri dünyasında CIO’ların ve IT departmanı yöneticilerinin geliştirme süreçleri, IT operasyonları, iş zekâsı stratejisi, açık kaynak yazılım geliştirmelerinin desteklenmesi, dağıtılmış işlem, bulut ekonomisi, mikro hizmet geliştirmeleri gibi konularda maliyetlerin düşürülmesi ve üretkenliğin arttırılması yönünde baskı altında olacağı şüphe götürmez bir gerçek.
Büyük veri projelerinin başarıya ulaşabilmesi için gerekenler
Başarılı büyük veri projelerinin kaderini belirleyen etkenleri şu şekilde sıralanabilir: Destek, öncelik, veri bilimi dışında konu ile ilgili çalışan kişilerin projeye dahil edilmesi ve psikolojik güvenlik.
4. Organizasyonların ulaştıkları başarılar hikâyeye dönüşüyor
2016 yılında çok ama çok daha fazla analiz projesinin tamamlanmış olması ve projelerle sağlanan değerin farkına varmasından dolayı organizasyonlar ulaştıkları noktalara dair başarı hikâyelerini paylaşıyor.
IBM Watson Analytics kurumsal altyapılarda değişimi getiriyor
IBM’in Watson Analytics ürünü sağladığı bulut tabanlı veri keşif ile müşterilerinin oldukça kolay bir şekilde gelişmiş analizler gerçekleştirebilmesini sağlıyor.
Toyota borcunu ödemeyen müşterileri belirlemek için analiz altyapısı kullanıyor
Toyota Financial Services tarafından oluşturulan CTO (Collection Treatment Optimization) programı kapsamında bankalar ile geliştirilen analiz altyapısı kredi desteğinin belirlenmesinde kullanılıyor. Starwood dinamik oda fiyatlandırmasında makine öğrenme teknolojilerinden faydalanıyor
Starwood Hotels & Resorts Worlwide analiz motoru ile en hızlı şekilde hotel fiyatlarının değiştirilmesini sağlarken rezervasyonlarla ilgili öngörülerin yüzde 20 daha iyi olmasını sağlıyor. Büyük veri çalışan istihdamında büyük veriyi kullanıyor
Echo Global Logistics şirketinin insan kaynakları departmanı HighGround tarafından sağlanan analiz servisi ile müşteri sadakati ve müşteri memnuniyeti çalışmaları kapsamında çalışan istihdamını takip ediyor.
