Mevsim normallerinin üzerindeki sıcaklıkları tahmin eden hava durumu bültenlerine fazlasıyla alıştık. Şimdi bir başka tahmin de kuraklık olacağı yönünde. Vatandaş kuraklık ihtimaline karşı önlemini almak üzere hareket geçti bile. Geçtiğimiz günlerdeki bir TV ana bültene göre, su deposu satışlarında patlama var. Site veya apartman yöneticisi, eldeki tek veri ile sonuca ulaşmayı başarmış görünüyor. Kışın havalar sıcak gidiyorsa, yazın susuzluk olur… Sonuç: apartmana su deposu lazım!
İlişkisel korelasyon birden fazla değişkeni veya birbirlerini etkileyen parametreleri birleştirerek sonuca ulaşmanızı sağlıyor. O halde önce eldeki verilere bakalım; havalar sıcak, yağış az, bahar erken geldi… Son on yılın yağış, hava sıcaklığı ve üretim stokları ile sonuca varıp, hangi tarımsal ürünlerde sıkıntı yaşanacağını ve nelerin fiyat artışına maruz kalacağını kestirmek artık zor mu? Ya da bir perakende zincirinin, sıcak giden kış mevsiminde, geçmiş satış verilerini ve müşteri trendlerini analiz etmeyip, halen klasik alışkanlık ile müşterilerine sıcak sahlep satmaya çalışması normal mi?
Yığın veriyi ilişkisel hale getirmek, analitik çözümünü yapmak ve anlamlandırmak hiç bu kadar işe yaramamıştı.
Yukarıda verdiğim izafi örnekleri kullanan çıkar mı bilmem, ama günümüzde telekom sektöründen, otomotive, sağlığa, perakendeye, finansa ve hatta üretim sektörüne kadar her yerde büyük veri ve analitik uygulamalar kurumlara verim ve kazanç sağlıyor.
Peki, yine hep örneklerde verildiği gibi, büyük verinin tek kaynağı sosyal ağlar mı? Tamam kabul, müşteri eğilimlerini, kitlesel beğenileri ve sizin hakkınızda söylenenleri temin edebileceğiniz en büyük örneksel kitle sosyal ağlarda. Ancak yine de büyük veriye ulaşmak ve işinize yaramasını sağlamak için başka kaynaklara ihtiyacınız olmayabilir. Çoğu zaman kurumunuzun içerisindeki yığın veri aslında size birçok şey anlatmak istiyordur. Müşteri hizmetlerine gelen telefon görüşmelerini, yeni ürün geri dönüşlerini, üretim hatlarınızın verisini ve tüm bunlar da yoksa yeni oluşturacağınız veri, size yepyeni ufuklar açabilir. Aynen Amerika’da bir belediyenin, yalnızca kanalizasyon hatlarına yerleştirdiği 110 sensör ile taşkınları ve tıkanmaları önleyecek bir tahmin altyapısı geliştirmesi gibi. Ya da bir online müzik servisinin, müzik indirme adetlerindeki ivmelenme ile bir sonraki PSY’ı önceden keşfetmeye çalışması gibi. Ya da bir şehirdeki kaza oranlarını, araba yaşlarını veya ehliyet başvurularını artık risk analizine katan, anlık olarak fiyat üretebilen sigorta şirketi gibi. Kurumsal veriniz ya da dışarıdaki yığın, size, daha doğrusu işinize aslında çok şey anlatıyor.
Bu veriyi kullanan kurumlar hem rekabette daha avantajlı olacak hem de yeni iş fırsatları yakalayabilecek. Gerisi için ise durum pek parlak değil.
