Her etkileşimin veri ürettiği hiper bağlantılı bir dünyada yaşıyoruz Sanal asistanlar tarafından yakalanan seslerimizden sosyal ağlarda paylaşılan görüntülere ve videolara kadar, sürekli bilgi akışı sözde “çağı” verileri besliyor abartılı reklam yapay zekadan bahsediyor (Generative or not), ne yazık ki bu tür yenilikçi teknolojinin tam değerini çıkarmak için gerekli olan bazı temel kavramlar hakkında çok az netlik olduğunu görüyorum.
IDC'nin raporuna göre toplam veri hacminin aşılması gerekiyor 2025 sonuna kadar 175 Zettabaytnesnelerin İnterneti (IoT), Yapay Zeka (AI) ve dijital hizmetlerin yönlendirdiği katlanarak büyüme.
Bu veri patlaması, bilgiyi stratejik olarak anlama, saklama ve her şeyden önce kullanma ihtiyacını da beraberinde getirdi. Gibi temel kavramların olduğu yer burasıdır veri ambarları, veri gölleri - büyük verişirketlerin karar verme ve stratejilerini şekillendirme yöntemlerini değiştirdiler.
Verilerin faydalı olabilmesi için organize edilmesi ve erişilebilir olması gerekir. Bu ile başlar depolama, Geleneksel ilişkisel veritabanlarından modern platformlara kadar çeşitli çerçevelerde gerçekleştirilir veri ambarları (sorgular için optimize edilmiş organize depolar) ve veri gölleri (ham, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin tanımlanmış bir şema olmadan saklandığı yer).
Büyük Verinin 5V'leri
Büyük Veri kavramı genellikle 5Vs tarafından tanımlanır:
- Hacim: Sürekli olarak üretilen büyük miktarda veri.
- Hız: Bu verilerin ne kadar hızlı üretildiği ve işlendiği.
- Çeşitlilik: Metinden videolara, sosyal medya verilerine ve IoT sensörlerine kadar formatların çeşitliliği.
- Doğruluk : Verilerin kalitesi ve güvenilirliği.
- Değer: Verilerin sunabileceği içgörü potansiyeli.
Bu unsurları faaliyetlerine entegre edebilen şirketler verileri dönüştürüyor stratejik varlıklarbunları yenilik yapmak, süreçleri optimize etmek ve eğilimleri tahmin etmek için kullanmak.
Veriye dayalı stratejiler: bilinçli ve optimize edilmiş kararlar
Veri analizi bağlamında önemli hale geldi 4. Sanayi Devrimiotomasyon, bağlantı ve yapay zekanın iş rekabet gücünü yeniden tanımladığı yerlerde, kuruluşlar artık birleşiyor yönetici sezgisi com tahmine dayalı analitikamazon, Netflix ve General Electric gibi şirketler, verilerin stratejik kullanımının farklı sektörlerdeki işletmeleri nasıl dönüştürebileceğini gösteriyor.
Örneğin Amazon, ürün önermek, envanteri optimize etmek ve kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunmak için gerçek zamanlı analizleri kullanan, veriye dayalı kararların klasik bir örneğidir.
Netflix, hangi dizi ve filmlerin üretileceğine karar vermek için izleme verilerini toplama ve analiz etme, çok az popüler çekiciliği olan projelere yatırım yapmaktan kaçınma ve milyonlarca dolar tasarruf etme yeteneği ile öne çıkıyor.
Endüstriyel sektörde General Electric (GE), makine performansını izlemek, arızaları tahmin etmek ve işletme maliyetlerini azaltmak için IoT sensörleri kullanıyor ve Büyük Veriyi yapay zeka ile entegre etmenin nasıl verimlilik ve yenilik getirebileceğini gösteriyor
endüstriyel ölçekte.
Veri kalitesinde yapay zekanın kullanımı
Verilerin potansiyelinden yararlanmak için birçok şirket yapay zekaya yöneliyor. Gelişmiş algoritmalar karmaşık model tanımlamayı, senaryo tahminini ve karar otomasyonunu mümkün kılar.
Ancak veri kalitesi çok önemli. Araştırmalar bunu gösteriyor tutarsız veya yanlış veriler finansal kayba neden olabilir, yanlış bilgilere dayanarak pazarlama kampanyalarına milyonlar harcayan şirketlerde olduğu gibi doğruluk veriler, analitik teknolojilerine yatırım yapmak kadar önemlidir.
Son yıllarda veri analizi teknik bir konu olmaktan çıkıp yönetim kurullarında stratejik bir gündem haline geldi. MIT Sloan Management Review raporuna göre İş liderlerinden 87% kurumsal hedeflere ulaşmak için veri analizinin şart olduğunu belirtiyorlar. Ayrıca "IA Generativa" translates to "Yaratıcı Yapay Zeka" in Turkish. This maintains the original meaning and context, ensuring that the technical terminology is accurately translated. ve gibi araçlar ChatGPT simülasyonlar oluşturmak ve yönetici toplantılarında varsayımsal senaryoları keşfetmek için kullanılıyorlar.
5. Sanayi Devrimi'ne geçiyoruz
Biz ilerlerken 5. Sanayi Devrimi otomasyon ve insanın özelleştirilmesi arasındaki denge bir öncelik haline geliyor. veri analizleri daha sezgisel yaklaşımlarla, kararların sayılara dayandığı ancak insan deneyimiyle zenginleştirildiği bir ortam yaratmak.
Veri analitiğinin geleceği, iş ortamını daha da dönüştürmeyi vaat eden eğilimlere işaret ediyor. Bunlardan biri, şirketlerin verilerinden para kazandığı ve bunu diğer işletmelere hizmet olarak sunarak yeni gelir fırsatları yarattığı Hizmet Olarak Veri (DaaS).
Buna paralel olarak, sağlam ve sorumlu veri yönetimi ihtiyacını vurgulayan Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Genel Veri Koruma Kanunu (LGPD) gibi mevzuatla gizlilik ve düzenleme önem kazanmaktadır. Ayrıca, acil içgörülere yönelik artan talep, veri akışı teknolojilerinin ilerlemesine yön vererek gerçek zamanlı analize ve daha çevik kararlara olanak tanıdı.
Bu nedenle, Üretken Yapay Zeka zamanlarında veri toplama ve analiz artık yalnızca rekabet avantajı değildir; haline geldiler stratejik ihtiyaçlarbu teknolojilere hakim olan şirketler, giderek daha dinamik ve zorlu bir pazarda gelişiyor.
Verilerin teknoloji ve insan uzmanlığıyla entegrasyonu, iş kararlarının geleceğini şekillendirmeyi ve her hafta yapay zeka tarafından üretilen bazı yeniliklerin bize verdiği şaşkınlıktan güç alarak yeni inovasyon ve büyüme çağını başlatmayı vaat ediyor.
