Bugun...



Veri ve Büyük Veri Madenciliği Nedir? Kolay bir rehber.

Çok fazla veriye sahipsiniz, ancak bir iş kararı vermek için doğru verileri nasıl buluyorsunuz?

facebook-paylas
Güncelleme: 05-08-2018 20:56:59 Tarih: 05-08-2018 20:43

Veri ve Büyük Veri Madenciliği Nedir? Kolay bir rehber.


Veriler, bugün bir zamanlar büyük otomobil şirketlerine olan petrol kadar önemli. Aslında, IoT ve bulut bilişimin ortaya çıkmasıyla modern iş, veriye kuşatılmıştır. Tüketici bilgileri, performans analizleri ve operasyonel veriler gibi şeyler işletmeler için hayati bilgiler sağlar, ancak tüm bu verilerin, herhangi bir şirketin gerçekten fayda sağlaması için çoğaltılması ve işlenmesi gerekir.

Şirketinizin verimliliğine dair değerli bilgiler elde etmek veya bu önemli bilgiyi bulmak için, bir işletmenin zaman alıcı ve sorun yaratabilecek en yararlı bitleri bulmak için veri kümeleri boyunca ilerlemesi gerekir. Ancak bunu elle denemek yerine, çoğu şirket veri madenciliği adı verilen bir teknik kullanıyor.

Veri madenciliği, makine öğrenimi yöntemlerini içeren büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetme sürecidir. Veri madenciliğinin genel amacı, bir veri setinden bilgi çıkarmak ve daha fazla kullanım için anlaşılabilir bir yapıya dönüştürmektir. Terim, herhangi bir büyük ölçekli veri veya bilgi işlem veya bilgisayar karar destek sistemi formuna uygulanır.

Körük, veri madenciliğinin ne olduğunu, nasıl yapıldığını ve çalışanları daha üretken hale getirmek, genel operasyonunuzu kolaylaştırmak için nasıl kullanabileceğinizi açıklıyoruz.

Veri madenciliği nedir?
Verileri inceleyerek veri madenciliği kelimeleri, büyük veri kümeleri içindeki kalıpları ve anormallikleri keşfetmek için. Madencilik verileri, geçmişe dayalı olarak gelecekte neler olacağını ve işinizin nasıl değişeceğini tahmin ederek her olasılığa hazırlandığınızı garantilemek anlamına gelir.

Bunu gerçekleştirmek için çok çeşitli yöntemler vardır ve verilerle boğulmuş bir kurum, işlerini büyütmek, maliyetleri düzene koymak, müşterileri ile ilişkileri geliştirmek ve riskleri azaltmak için veri madenciliğini kullanabilir.

Analytics devi SAS  , veri madenciliğinin hayati önem taşıdığına inanıyor çünkü bir kuruluşun, elde etmeye çalıştığı hedefler için en iyi verileri keşfetmesine izin vermesi değil, aynı zamanda en alakalı verileri, daha fazla değere sahip olan anlamlı bilgilere dönüştürmesi de mümkün.

Veri madenciliği, işletmelerin verilerindeki tüm kaotik ve tekrarlayıcı gürültülerden geçmesine ve neyin alakalı olduğunu anlamasına ve ardından olası sonuçları değerlendirmek için bu bilgileri iyi kullanmasına olanak tanır. Süreç, başka bir yerde bulunamayan kalıpları ve kavrayışları tanımlar ve belirli bilgileri bulmak için otomatikleştirilmiş işlemleri kullanarak, yalnızca verileri bulmak için gereken süreyi hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini de artırır.

Veriler toplandıktan sonra, işletmenin kullanabileceği işlem yapılabilir içgörülere dönüştürmek için analiz edilebilir ve modellenebilir.

Büyük Veri Madenciliği
Büyük veri madenciliği, veri madenciliğinin bir varyasyondur (şaşırtıcı bir şekilde), çok daha büyük ve çok sayıda veriden ya da genel olarak bilindiği gibi “büyük veri” lerden bilgi elde etmeyi içerir. Bu teknikler esas olarak organizasyona hedefli bilgi sağlamak için büyük veri analitiğinde ve iş zekasında kullanılır ve süreçler, sistemler veya uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanan diğer bilgiler hakkında veri içerebilir.

Büyük veriler genellikle uzun bir süre boyunca sürekli olarak toplanır ve genellikle bir şekilde yapılandırılmamış bir biçimde toplanır ve saklanır; bu da, içgörüler için çıkarılmadan önce işlenmesi ve biçimlendirilmesi gerektiği anlamına gelir.

Büyük veri madenciliği süreci genellikle veri tabanındaki verilerin aranmasını, rafine edilmesini, verilerin çıkarılmasını ve daha sonra benzer özelliklere veya bilgiye sahip anlamlı veri kümelerine sıralamak için karşılaştırma algoritmalarını kullanmayı içerir. Bu daha sonra parça parça bazında analiz edilebilir.

Büyük veri madenciliği, standart veri madenciliğini yepyeni bir seviyeye taşıdığı için, bunu desteklemek için gerekli olan bilgi işlem gücü çok daha fazladır ve bazı durumlarda, yalnızca araştırma bilgisayarları gibi özel ekipman, onu işlemek için kullanılabilir.

Veri madenciliği ilkeleri, ister küçük isterse daha büyük veri kümelerinde olsun, aynıdır, ancak sadece değişen veri miktarıdır.

Veri madenciliği teknikleri
Veri madenciliğinde kullanılan teknikler, parametreler ve görevler şunlardır:

Anomali tespiti: daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyan hatalar söz konusu olduğunda olağandışı veri kayıtları belirlenir.
Bağımlılık modellemesi : Değişkenler arasındaki ilişkileri araştırmak. Örneğin, bir süpermarket müşterilerinin satın alma alışkanlıkları hakkında bilgi toplayacaktır. Dernek kuralı öğrenimini kullanarak, süpermarket hangi ürünlerin birlikte alındığını araştırabilir ve bunu pazarlama için kullanabilir.
Kümeleme : Bu, bilinen veri yapılarını kullanmadan benzer verilerdeki yapıları ve grupları arar.
Sınıflandırma : bilinen yapıları kullanarak yeni verilerde kalıp aramak. Örneğin, bir e-posta istemcisi iletileri spam veya meşru olarak sınıflandırdığında.
Regresyon: Verileri en az hata ile modelleyen işlevlerin aranması.
Summarisation: kompakt bir veri kümesi gösterimi oluşturma. Bu görselleştirme ve rapor oluşturma içerir.
Tahmin: Tahmine dayalı analitik, verilerle ilgili, geleceğe ilişkin makul tahminler yapmak için kullanılabilecek modellere bakar.
Dernek: veri madenciliğine daha açık bir yaklaşım olan bu teknik, iki veya daha fazla veri seti arasında basit korelasyonlar yapılmasına izin verir. Örneğin, insanların satın alma alışkanlıklarının eşleştirilmesi, örneğin traş makinesi satın alan kişilerin, aynı zamanda traş köpüğü satın alma eğiliminde olmalarıdır; bu, alışveriş yapanlara sunulan basit satın alma önerilerinin oluşturulmasına olanak tanır.
Karar ağaçları: yukarıdaki tekniklerin çoğuna ilişkin olarak, karar ağacı modeli, bir veri madenciliği yapısı içinde analiz için veri seçmek veya daha fazla veri kullanımını desteklemek için bir araç olarak kullanılabilir. Bir karar ağacı, temelde iki ya da daha fazla sonuca sahip, diğer sorulara bağlanan, sonuçta bir eyleme yol açan, bir uyarı gönderen ya da analiz edilen veriler belirli cevaplara yol açarsa bir alarm tetikleyen bir soruyla başlar. 

Veri madenciliğinin avantajları
Kuruluşların veri madenciliğinden yararlanabileceği birkaç yol vardır.

Tahmin eğilimleri: Büyük veri kümelerinde tahmin bilgilerini bulmak, veri madenciliği kullanarak otomatikleştirilebilir. Çok sayıda analize ihtiyaç duyan sorular artık verilerden daha verimli bir şekilde yanıtlanabilir.
Karar verme yardımı: kuruluşlar daha fazla veri odaklı hale geldikçe, karar alma daha karmaşık hale gelir. Veri madenciliği kullanarak, kuruluşlar karar vermek için mevcut verileri objektif olarak analiz edebilir.
Satış tahmini: Tekrarlanan müşterileri olan işletmeler, gelecekteki satın alma modellerini öngörmek için veri madenciliği kullanarak mümkün olan en iyi müşteri hizmetini sunabilmeleri için bu tüketicilerin satın alma alışkanlıklarını takip edebilirler. Veri madenciliği, müşterilerinin bir şey satın aldıklarında ve bir daha ne zaman satın alacağını tahmin ettikleri zaman bakar.
Arızalı ekipmanın tespiti: Veri madenciliği tekniklerini üretim süreçlerine uygulamak, hatalı ekipmanı hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve optimum kontrol parametreleriyle gelmelerine yardımcı olabilir. Veri madenciliği, imalat ve daha iyi bitmiş ürünler sırasında daha az hatayla sonuçlanacak şekilde bu parametreleri düzenlemek için kullanılabilir.
Daha iyi müşteri sadakati: düşük fiyatlar ve iyi müşteri hizmetleri tekrarlı özel olmasını sağlamalıdır. İşletmeler, özellikle sosyal medya verilerinde veri madenciliği kullanarak müşteri kaybını azaltabilir.
Yeni bilgileri keşfedin: veri madenciliği, iş uygulamalarınızı ve stratejilerinizi güçlendiren kalıpları keşfetmenize yardımcı olabilir, ancak şirketiniz, müşterileriniz ve operasyonlarınızla ilgili beklenmedik bilgiler de ortaya çıkarabilir. Bu, yeni gelir akışlarını açabilecek veya işinizde asla fark edemeyeceğiniz veya başka bir şekilde bakmayı düşünmediğiniz hataları bulabileceğiniz yeni taktiklere ve yaklaşımlara yol açabilir.

Veri madenciliğinin dezavantajları
Hayattaki herhangi bir şeyde olduğu gibi, veri madenciliğinin kullanımıyla ilgili birçok fayda vardır, ayrıca bazı dezavantajları da vardır.

Gizlilik sorunları: İşletmeler, satın alma davranışları eğilimlerini anlamak için müşterileriyle ilgili çeşitli şekillerde bilgi toplar, ancak bu tür işletmeler sonsuza kadar yok olmazlar, herhangi bir zamanda başka bir şirket tarafından iflas edebilir veya satın alabilirler. Kişisel bilgiler, başkalarına satılmakta veya sızdırılmış olarak satılmaktadır.
Güvenlik sorunları: Güvenlik, özellikle büyük verilerin müşterinin kendi özel bilgilerini çaldığı hack olayları nedeniyle, hem işletmeler hem de müşterileri için büyük bir endişe kaynağıdır. Bu herkesin bilmesi gereken bir olasılık.
Bilginin kötüye kullanılması: Etik nedenlerle veri madenciliği yoluyla toplanan bilgiler , insanların veya işletmelerin savunmasız insanların yararlarından faydalanmaları veya bir grup insana karşı ayrımcılık yapmaları gibi istismar edilmeleri gibi, kötüye kullanılabilir.
Her zaman doğru değil : Toplanan bilgiler her zaman% 100 doğru değildir ve karar vermek için kullanılırsa ciddi sonuçlara neden olabilir.







Etiketler :

İLGİNİZİ ÇEKEBİLECEK DİĞER TEKNOLOJİ Haberleri

Bizi Takip Edin :
Facebook Twitter Google Youtube RSS
HAVA DURUMU
ÇOK OKUNAN HABERLER
  • BUGÜN
  • BU HAFTA
  • BU AY
NAMAZ VAKİTLERİ
HABER ARA
YUKARI YUKARI