int(6) Teknoloji ve ticaret işbirliğinden doğan yeni trendler neler?
‘Big Data çözümleri sayesinde analiz yapmak daha kolay’

‘Big Data çözümleri sayesinde analiz yapmak daha kolay’

Eyüp Bay Tarih : 19 Mart 2015

HP Yazılım Satış Öncesi Destek Takım Lideri Eyüp Bay,  Big Data çözümlerini anlattı.

Big datanın veri üzerindeki analizlerin alanının genişlediğini ifade eden Eyüp Bay , “Big data yani büyük veri sadece yapısal olan verinin analizini değil hem makinelerin oluşturduğu hem insanların oluşturduğu ses, video, resim, sosyal medya vb. veriler üzerinde de analizler yapmaya başladı” dedi.

Big data kullanımının Türkiye’ de kullanımı giderek yaygınlaştı ve bu kullanımlar sayesinde artık neredeyse her şeyin analizini yapmak mümkün hale geldi. Bay “Önümüzdeki dönemde neler olacak dersek artık her şeyin analizinin yapıldığı bir yapıya ulaşmamız mümkün. Yani artık güvenlik kameralarının karşısında bekleyen güvenlik personelleri dahi olmadan doğrudan video üzerinde anlamsal analiz yapılarak güvenlik ya da risk kontrollerinin yapılması. Bunların analizlerinin yapılıp ilgili önlemlerin üretilmesi olabilecek. Aynı şekilde bunun ses video vs gibi veri tiplerinin üzerinde de yapılması gerçekten mümkün olacak” diye söyledi.

HP Yazılım Satış Öncesi Destek Takım Lideri Eyüp Bay gün geçtikçe herkesin big data kullanımına yöneleceğini söyledi ve ekledi: Türkiye’de de bir kaç şirket big data konusunda çalışmalara başladı. Özellikle sosyal medya ve ses analizi üzerinde başladı. Bu aynı zamanda sesin daha fazla geliştirilmesi ve kurum tarafından kullanılması şeklinde ve bunun videoya yansıması şeklinde görmek mümkün olacak önümüzdeki günlerde.

Kurumlarda veri yönetiminin önemi artıyor

Kurumlarda veri yönetiminin önemi artıyor

Ali Tuncel Tarih : 17 Şubat 2015

Big Data çözümleri yüsek sayıda verinin bir araya getirilip analiz edilmesidir diyen Deloitte Danışmanlık Kıdemli Yöneticisi Ali Tuncel bunun nasıl gerçekleştirileceğini anlattı.

Ali Tuncel, “Big Data derken aslında biraz daha veri yönetiminden bahsediyoruz. Çok yüksek miktarlardaki verinin hızlı bir şekilde bir araya getirilmesi derlenmesi ve analize hazır hale getirilebilmesi bununla ilgili zaten bir çok teknolojik alt yapı alternatifleri  mevcut ama veriden bilgi çıkarma ve bilgiyi aksiyona dönüştürebilme dediğimizde aslında burada birazda iş bakışı da işin içine gerekiyor.” dedi.

Big Data’da ki veriyi derleyip analiz haline getirdikten sonrası için Tuncel, “Analiz haline getirip sonuçları çıkarttık ama bu sonuçlardan sonra ne tür kararlar vermemiz lazım, nasıl iş aksiyonları alabilmemiz lazım. Dolayısıyla değişik iş alanlarında farklı çalışma alanlarını belirleyip gerçekten nasıl katma değer katabiliriz bunları iş değerleriyle beraber oturup konuşup bu alanların belirlenmesi gerçekten kritik. Kurumlarında bence bu konuya dikkat etmesi gerekiyor.” diye belirtti.

IT birimlerinin yenilikleri kucaklamada ve adapte olmakta önde gidebileceğini söyleyen Deloitte Danışmanlık Kıdemli Yöneticisi Ali Tuncel iş birimlerinin analitiği iyi değerlendirip fırsatları nasıl yakalayacaklarını iyi tespit etmeleri gerektiğini de vurguladı.

‘Big Data firmaların rekabet gücünü arttırıyor’

‘Big Data firmaların rekabet gücünü arttırıyor’

Gökhan Mataracı Tarih : 10 Şubat 2015

Ereteam Çözümler ve Teknik Satış Direktörü Gökhan Mataracı, big datanın firmalara sağladığı avantajları anlattı.

Sosyal medya dendiğinde akla, Facebook,Twitter, linkedin, blogların geldiğini, bunun dışında kişiyi tanımlayabilecek bir sürü veri olduğunu söyleyen Mataracı, “Müşteri profilini çizebileceğiniz en sağlıklı verinin bulunduğu platform orası. Buradaki en kritik ve en fazla sorun yaşanan kısım verinin tekilleştirilmesi. Facebook, twitter hesaplarındaki kullanıcıların tekilleştirilip kendi sistemindeki müşteriyle eşleştirilebiliyor. Bu tip büyük veri alanında verileri toparlayıp tekil bir veri haline çeviren platformlar da mevcut.” dedi.

Platformların çözümlerini de sunduklarını belirten Gökhan Mataracı, “Aynı nitelikte bu sefer o datayı alıp buradan anlam çıkartmak için de analitik sorgular üreten, aradaki söylemleri daha fazla çıktıya yönelik kullanabilen, paylaştığı bir bilginin olumlu mu olumsuz mu olduğunu tespit eden ve buna göre reaksiyon almanız için sizi yönlendiren uygulamalar da var” diye ekledi.

“Büyük verinin en büyük faydası sistematik çözümler üretmesi”

Büyük veri platformlarının çok daha hızlı,  kendi iç sistemlerinizle entegre edilebilir, raporlanabilir ve analitik sorguları çalıştırabilir teknolojiye sahip olduğuna dikkat çeken Mataracı, “Kendi verinizle eşleştirdiğinizde ve sistematik çözümler ürettiğinizde daha hızlı bir şekilde yapmış oluyorsunuz. Bu da büyük verinin en büyük faydası” diye konuştu.

Müşteri iptal engelleme modelleri ve Big Data

Müşteri iptal engelleme modelleri ve Big Data

Semiha Kara Tarih : 30 Nisan 2014

büyükveriMüşteri iptali, müşterinin bir ürün veya hizmeti o şirketten almayı sonlandırması olarak ifade edilmektedir. Tüketimin online teknoloji ile daha da hızlanması nedeniyle günümüzde müşterinin son kullanımından sonra uzun bir süre geçmesi de iptal olarak tanımlanmaktadır. Pazarların birden fazla şirket ile kalabalıklaştığı ve ekonomi kitaplarında görülen tam rekabet ekonomisine gittikçe yaklaşılan günümüzde yeni bir müşteri kazanmak mevcut müşteriyi tutmaktan daha zor. Bu nedenle şirketler mevcut müşteri portföyünü elde tutma ve büyütme anlamında stratejiler oluşturur.

Müşteri odaklı olan şirketlerde, müşteriyi elde tutmak için bütün birimler ve müşteriye dokunan her yapı önemli rol oynamaktadır. Bütün bunlara rağmen iptal riski olan müşterilerin tespiti ve iptale gelen müşterilere karşı izlenecek yollar şirketler tarafından oluşturulmalıdır.

İptale gelmeden müşterinin davranışını ölçümlemek olarak da belirlenen “Müşterinin İptal Etme” olasılığı, proaktif olarak müşteri davranışlarını incelemek üzerine kuruludur. Müşterinin iptal potansiyelini tespit edebilmek için proaktif elde tutma analizleri yapılmaktadır. Bu analizlere müşterilerin kanal ziyaret sıklıkları, şikâyet durumları, kullanımı azaltma gibi davranışları girmekte ve müşterinin iptal etme riski ve olası iptal etme zamanı hesaplanmaktadır. Bu analizlerin başarı oranı şirketlerin müşterilerini elde tutma çabalarındaki başarı oranını da göstermektedir. Bu çalışmaların doğru müşteriyi adresleyememesi dışında, mevcutta karlı müşterilere daha avantajlı teklifler sunarak şirketlerin karlarını düşürme riski de bulunmaktadır.

Birçok şirket iptal riskini belirleme modellerini geçmiş istatistiklere, regresyon modellerine ve veri-analizi yöntemlerine dayandırmaktadır. Bu teknikler belirli bir raddeye kadar müşteri riskini hesaplasa da ani müşteri hareketleri veya müşteri etkileşimlerine karşı oluşan riskleri kapsayamamaktadır. Bu nedenle anlık müşteri modelleri daha çok öne çıkmaktadır. Aynı zamanda müşterileri büyük kitleler yerine daha küçük olan mikro-segmentlere bölerek müşteri teklifleri sunmak da bir çözüm olabilmektedir. Bütün bu çalışmalara rağmen şirketin cebinden öngörülmemiş bir gelir azalışının olmasını önlemek, müşterilerin şirkete yeteri değer katmadan ayrılmaları riskini azaltmak üzere müşteri yaşam döngüsü değeri (Customer Lifetime Value) hesaplanmalı ve buna göre aksiyon alınmalıdır.

Bütün bu modellerin özünde ise veri toplanması ve yönetimi yer almaktadır. Müşterilere dokunulan her alanda yazı, resim, ses vb. yollarla datalarını saklamak, bunlar üzerine modeller kurmak; daha hızlı müşteri çözümleri sunabilmek adına anlık teklif yapıları oturtmak ise şirketlerde gittikçe büyüyen bir data yapısını ve bunları yönetme ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Big Data dediğimiz ve online şirketler olan Google, Facebook gibi şirketlerin kullandığı datalar ile gündeme daha çok gelen bu veri yönetimi sistemi tüm dünyada şirketlerin üzerinde durduğu, araştırdığı ve kendilerini geliştirmeye çalıştığı bir konudur. Kendi müşterilerini anlamak dışında müşteri datasını paylaşarak değer yaratan şirketlerin olduğu bir ortamda Big Data yönetimi gittikçe değer kazanacaktır.

Markalar ‘Big Data’yı nasıl kullanmalı?

Markalar ‘Big Data’yı nasıl kullanmalı?

Önder Kaplancık Tarih : 06 Kasım 2013

big-data‘Big Data’ teknolojisini kullanmaya başlamadan önce mutfağınızı temizlemelisiniz. Örneğin, ERP, CRM sistemlerini kullanıyorsunuz. Bunların yanı sıra birde web siteniz mevcut. Buralardan gelen verilerinizin (müşteriler ne almış, ne iade etmiş, şikâyetleri neler, web sitenizde hangi ürünleri incelemiş vb.) tekilleştirilmiş olması gerekiyor. Eğer bunlar düzensiz olursa bir de sosyal medyadan gelen düzensiz verilerle birlikte kurduğunuz yapının üzerine Big Data’yı koymaya çalışırsanız tüm yapı çökecektir. Böyle bir yapıdan hiçbir biçimde fayda sağlayamazsınız.

Big Data’dan yararlanmak için verilerinizi sağlıklı, temiz ve tekilleştirilmiş bir yapıya dönüştürmelisiniz. Böyle bir yapı kurabildiğiniz takdirde Big Data size yarar sağlar.

Big Data ne sağlar?

Sağlıklı ve tekilleştirilmiş verilerle birlikte Big Data, henüz bilgisayarın olmadığı dönemlerde mahalle bakkallarının yaptığı hizmetin benzerini sizin de kendi müşterilerinize uygulamanızı sağlar. Müşterilerini çok iyi tanıyan, onların özel yaşamlarına tanık olan, alışkanlıklarını bilen, ihtiyaçlarının farkında olan bir yapıyı kurabilirsiniz.