Büyük Veri Analizi

Jenerik Veri İşleme Altyapısı, muhtelif kaynaklardan gelen büyük boyutlu ve işlenmemiş veriler üzerinde analiz yapılabilmesine olanak sağlamak için ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemlerini en etkin biçimde gerçekleştirmektektedir.

Lambda mimarisi, hem toplu hem de akış işleme yöntemlerinden yararlanarak büyük miktardaki verileri işlemek için tasarlanmış bir veri işleme mimarisidir. Mimariye yönelik bu yaklaşım, çevrimiçi verilere yönelik bir görünüm ile gerçek zamanlı akış işleme sağlarken, toplu iş tarihinin kapsamlı ve doğru görünümlerini kullanarak toplu işleme yoluyla gecikme, verim ve hata toleransını dengelemeye çalışır.

Hadoop, toplu işleme sağlayan bir işleme çerçevesidir.YARN ise Hadoop yığının küme koordinasyon bileşimidir.Büyük verilerle başa çıkmaktaki en etkin araçlardan birdir. Storm ve Samza bileşenleri ile etkin bir mesajlaşma sistemine sahip olunabilir.

Gelişen veri teknolojileri; Duran (Data at Rest) ve Hareketli (Data in Motion) verilerinin birlikte senkronize ve ayrı ayrı işlenebilmesine olanak sağlamaktadır.

Sektörünüz ne olursa olsun biliyoruz ki: Veri yönetimi problemleri, işlenmemiş verilerin düzensiz dağılımı sonucu ortaya çıkar. Her geçen gün ilerleyen teknolojileri takip eden uzman ekibimiz çeşitli veri bilimi uygulamaları ile verilerin düzenlenmesi ve takibinde zaman ve kaynak tasarrufu sağlanmasında etkin rol oynayacaktır.

İş analitiği (business analytics), işletmelerin doğru bilgiler ve hızlı karar verme yeteneği elde etmesini sağlayacak şekilde mevcut verilerin analiz edilip raporlanmasını sağlar. Bu veriler hem müşteri davranışlarını ve taleplerini anlamak hem de işletmenin performansını değerlendirmek açısından önem arz etmektedir. Birçok disiplinden faydalanarak sunduğumuz iş analitiği uygulamaları işletmenizin performansına büyük oranda arttıracaktır.

Veri madenciliği, eldeki verilerden kapalılık arz eden, çok net olmayan, bilinmeyen fakat potansiyel olarak kullanılabilir bilginin ortaya çıkarılmasını sağlar.

Veri madenciliğinin işletmeler için yararları aşağıdaki gibi sıralanabilir:

  • Mevcut müşterilerin daha iyi tanınması,
  • Müşteri bölümleme (segmentation) yapılabilmesine imkan vermesi,
  •   Müşteri davranış modelleri oluşturulmasına yardımcı olması,
  • Mevcut müşterilerin ödeme performanslarının ölçülerek, benzer performanstaki diğer müşteriler için yeni risk yönetim politikalarının oluşturulmasına imkan verir,
  • En iyi müşteriler veya müşteri bölümlerinin bulunmasına yardımcı olur, elde edilen bu iyi müşteri bölümlerine yönelik yeni pazarlama stratejileri oluşturulmasına imkan verir,

Büyük veri çağında işletmeler çeşitli veri türlerinden, şirket içi ve bulut tabanlı kaynaklardan akan bilgi seline kapılmışken, neyin önemli olup olmadığını anlamak için bilgi tarama yükü bu kadar artmışken; görseller, analizi daha kolay ve daha hızlı hale getirir ve önemli konuları bir bakışta görme becerisi sunar.

Arama motorlarında arama yapıldığı zaman, milyonlarca web siteden toplanmış olan bilgiler işlenip düzenlenir ve dizin sistemi sayesinde kullanıcılara sunulur. Sitenizin ve içeriklerinizin iyi indexlenmesi arama sonuçlarında öne çıkmanızı sağlayacaktır.