2017 Big Data (Büyük Veri) Trendleri

Perşembe, 1 Aralık 2016 17:37

Hazırlayan: Ergi Şener
Son yıllarda, önemi gittikçe artan “big data”, adı üstünde “büyük” beklentilere de sebep olmakta. Özellikle IoT (Internet of Things – Nesnelerin Interneti) kavramının hayatımıza girişi ile her nesnenin internete bağlanarak akıl kazanması, bunun yanında dijital uygulamalar ve servislerdeki sürekli artış ile birlikte, veriler çok çeşitli kaynaklardan şaşırtıcı bir hızla toplanmakta. Tüketicilerin haberi olmadan datanın toplanması, işlenmesi ve tekrar müşteriler ile iletişime geçmek için kullanılması, ülkemiz dahil pek çok yerde ciddi tartışma konusu olsa da; gerçek şu ki, bugün pek çok şirket müşterilerinin neyi, nereden nasıl aldığını; bağlı oldukları sosyal grupları ya da üye oldukları dernekleri; nerede ne kadar süre vakit geçirdiklerini ve hobilerini içeren muazzam bir dataya sahipler. Bu nedenle, doğru kullanıldığı ve değerlendirildiği vakit datanın altın kadar değeri var, hatta bu aralar teknoloji dünyasında data, “yeni altın” (new gold) olarak da sıkça ifade edilmekte.
Şimdiye kadar “big data”ya yönelik en çok başvurulan atıf ve objektif olarak da en iyi tanımlardan biri Duke University Profesorlerinden Dan Ariely tarafından yapıldı: “Big data “teenage” seks gibidir. Herkes onun hakkında konuşur; hiç kimse gerçekte nasıl yapılacağını bilmez; herkes diğerlerinin bunu yaptığını düşünür; bu nedenle de herkes bunu yaptığını iddia eder…” (Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it…)

Gerçekten de her şirket, sürekli olarak ve artarak müşteri datalarını toplamaya devam ederken, bunların çok azı, toplanan datayı, müşteri ilişkilerini iyileştirmede ve müşteri memnuniyeti yaratmada kullanabiliyor. Aslında, datadan para kazanmak, karlı iş modelleri geliştirmek oldukça zor. Genellikle işletmeler ya da start-up lar “önce datayı toplayayım, belirli bir büyüklüğe geldikten sonra ne yapacağımıza bakarız ya da en kötü toplanan datayı, bununla ilgilenen bir şirkete satarız” düşüncesiyle kolaya kaçmaktalar. Baştan belli bir amaç doğrultusunda toplanmayan datanın değerlendirilmesi ne yazık ki düşünüldüğü gibi kolay olmuyor ve yapılan çalışmaların karşılığı alınamıyor. Bu nedenle pek çok data odaklı şirketin başarısız olduğunu gözlemlemekteyiz. Gerçek şu ki data tek başına bir değer ifade etmiyor; “değer” bir ihtiyacı ya da problemi çözecek şekilde datanın işlenmesi ile oluşuyor. Bu nedenle de datayı anlayarak, eldeki datadan doğru çıktılar sağlamak çok daha fazla önem arz ediyor. Hızla gelişen ve değişen yeni dünyada, etkin yönetim, “big data”, “machine learning” gibi yeni teknolojilerin doğru kullanılmasının yanında; bunların uygulamalarına, çıktılarına yönelik nasıl aksiyon alınacağı ile ilgili olarak stratejik bir planlama da gerektiriyor.

Günümüz yöneticileri artık işlerini doğru yönlendirme ve kritik kararlarda güven sağlamak adına daha iyi data yönetiminin önemini anlamaya başladılar. Bununla birlikte, büyük verinin doğru kullanıldığında inovatif ve dönüştürücü bir etki yaratacak, rekabet avantajı sağlayacak bir silaha dönüşmesi de mümkün. Bu hafta, öne çıkmakta olan ve önümüzdeki yılda pek çok işletme açısından daha da kritik öneme sahip olacak “big data” trendlerini analiz ettim. Önümüzdeki yıllara etki etmesi beklenen ana “big data” trendleri: İşletmelerin bu verilerle nasıl daha iyi değer yaratabileceği, datanın müşteri deneyiminin kurgulanmasına yönelik nasıl kullanılabileceği doğrultusunda öne çıkmakta.

“Big Data”nın işlenmesinde bir sistematik geliştirmek gerekiyor

Big data, bugüne kadar, işletmeleri farklılaşmak, yeni ve inovatif değer teklifleri sunabilmek adına yeterince kullanılamadı. Değer yaratmak ve değerli bilgiler elde etmek için verilerin hızlı bir şekilde analiz edilerek anlamlandırması her geçen gün daha fazla önem ifade etmekte. “Big data”dan anlamlı ve yararlı veri elde etmek için işletmelerin kendi iş süreçlerine özgün sistematikler geliştirmeleri gerekiyor. Yöntem ve kanallar farklılaşsa da “big data”yı işlemede şu üç adımın içinin doldurulması oldukça kritik:

•datanın hangi kanallardan, nasıl toplanacağının ve nasıl saklanacağının belirlenmesi

•müşteri davranışları ve belirlenen kriterlerde toplanan datanın özel algoritmalar ve analizler ile ayrıştırılarak anlamlandırılması

•işletmelerin ihtiyaçlarına ve faklı bölümlerin odaklarına yönelik kolay anlaşılabilir ve faydalı raporlamaların sağlanması

“Big Data”nın müşteri iletişimindeki rolü

Datanın doğru kullanılması müşterileri doğru anlayıp, analiz ederek gelirleri artıracak ya da yeni müşteri kazanımı sağlayacak stratejiler ortaya çıkarma adına da oldukça önemli. Buna yönelik olarak yukarıda belirttiğimiz sistematiğe dördüncü bir madde eklemek de mümkün: “Etkileşim”, yani müşteriler ile doğru yerde, doğru zamanda, kişiselleştirilmiş mesajlarla iletişime geçebilecek şekilde veriyi özelleştirebilmek…

“Predictive” analizlere merhaba

Gelirleri artırmak adına, müşterilerin beklentilerini, davranışlarını ve olaylara yönelik tepkilerini tahmin edebilmek gerekiyor. Bunu yapmak için de datanın ayrıştırılması, kişiselleştirilmiş bir biçimde incelenmesi ve kuyumcu titizliği ile işlenmesi gerekiyor. Bir müşterinin geçmiş davranışlarını analiz ederek, bundan sonra benzer süreçlerde nasıl tepki verebileceğini anlayabilmekte mümkün. Datayı, Fibonacci serisinde olduğu gibi (1,1,2,3,5,8,13,21,… şeklinde devam eden her sayının kendinden önceki iki sayının toplamı olduğu seri) bir mantıkla kullanarak, iki adım öncesini analiz edip, bir sonraki adımın ne olacağını da yaklaşık olarak doğru öngörebilmek gerekiyor.

Bulut tabanlı analizlere odaklanmak

Toplanan verileri bulutta tutmak ve analitik çözümlerini de buluta taşımakta yarar var. Bu sayede sistematiğinize hem farklı yetenekleri ve özellikleri daha hızlı bir şekilde adapte edebilir, hem de veriyi aksiyona çevirmeyi kolaylaştırabilirsiniz. Bulutta çok daha makul fiyatlara, daha esnek ve ölçeklenebilir hizmet alma imkanı elde edilmekte.

Müşteri deneyiminin doğru kurgulanması ve iyileştirilmesi

Omnichannel stratejisinin (kanal bağımsız olarak tüm platformlardan tek ve ortak bir deneyim sunulmasını sağlayan strateji) günbegün daha fazla önem kazanması ve firmaların müşterileri ile iletişim için çoklu kanal yapılarına geçmeleri, geleneksel kanallar ile dijital kanallar arasındaki dengenin nasıl sağlanması gerektiği sorusunu da ortaya çıkarmakta. Big datanın bu dengeyi sağlamada, tercih edilen kanal ile müşteriye ulaşma anlamında organizasyonlara yön gösterme adına büyük yararı bulunuyor. Bununla birlikte, rekabetçi bir avantaj elde etmek için kanallar arası müşteri deneyimini geliştirmek için de big datayı daha fazla kullanmak gerekiyor.

Data güvenliğini sağlamayı da unutmamak gerekiyor
Akıllı cihazlara, dijital servislere daha fazla bağımlı olmaya devam ederken, bu cihazlardan toplanan datayı siber güvenlik tehditlerine karşı koruyacak aksiyonlar almayı da unutmamak gerekiyor. Yoksa, toplanan datadan değer elde edemeden, “evdeki bulgurdan olmak” da var…

Her geçen yıl önceki yıllara oranla daha fazla datanın oluşturulduğunu ve her sektörden şirketin bu dataların güvenilirliği ve kalitesini sağlama adına mücadele ettiğini görüyoruz. Datanın doğru kullanımı, kurumların bugünün iş dünyasına yönelik zorluklarını daha etkin bir biçimde adreslemelerini sağlarken, müşterilerini yönetme ve bağlama adına da paha biçilemez yönlendirmeler sağlamakta. Bu bakımdan 2017’de “big data” kavramını sıkça duymaya devam edeceğiz.