Büyük Veri hayatımızı nasıl değiştiriyor?

Özellikle, IoT (Internet of Things- Nesnelerin İnterneti) kavramının hayatımıza girmesi ve her nesnenin internete bağlanması ile; her geçen gün hızla sayısı artan dijital uygulamalar sayesinde veriler çok çeşitli kaynaklardan şaşırtıcı bir hızla toplanıyor ve veri miktarı katlanarak artış gösteriyor. Bugün elinizdeki mevcut veri miktarını bir yumurta olarak hayal ederseniz, 2030'a kadar bu yumurta bir futbol topuna; 2050'ye kadar ise bir futbol sahası büyüklüğüne erişecek!.. Veri artışına yönelik çarpıcı bir çalışma da bilginin ikiye katlanma hipotezi: Bu hipoteze göre, 1900 yılına kadar bilgi, yaklaşık her yüzyılda bir ikiye katlanırken, II. Dünya Savaşı'nın sonunda bu süre 25 yıla; günümüzde ise ortalama bir yıla düşmüş durumda. IBM'e göre, IoT uygulamalarının artışı, önümüzdeki yıllarda her 12 saatte bir bilginin ikiye katlanmasına yol açacak. Verinin ve bilginin böylesine hızlı artması bir yana, asıl fakında olmamız gereken konu; ne kadar büyük olursa olsun, verinin tek başına bir değeri bulunmadığı… “Değer” bir ihtiyacı ya da problemi çözecek şekilde verinin işlenmesi ve analiz edilmesi ile ortaya çıkıyor. 

Bu yazımda, büyük verinin farklı sektörleri, alışkanlıklarımızı ve yaşantımızı, kısacası hayatımızı nasıl değiştirdiğini analiz ettim…

Yeterli miktarda veriye sahipken, bu veriyi anlamlandıracak kaynaklara ve araçlara sahip miyiz?

Kişisel verinin yeterli bilgilendirme yapılmaksızın toplanması, işlenmesi ve tüketicileri yönlendirmek için kullanılması, ülkemiz dahil pek çok ülkede ciddi tartışma konusu olsa da firmalar, büyük bir hızla müşteri verilerini toplamaya devam ediyor. Bugün, verileri yönetme ve anlamlandırma süreçlerinde bir paradigma değişikliğine de tanık olmaktayız. Bir yandan elimizde bol miktarda veri bulunurken, diğer yandan verileri düzgün bir şekilde toplamak, analiz etmek ve yönetmek için gerekli organizasyonel kültüre ve insan kaynağına sahip değiliz. Bu durum kurumların, veriden yola çıkarak karar verme becerisini geliştiremeyip, toplanan verinin, müşteri ilişkilerini iyileştirmede ve müşteri memnuniyeti sağlamada yeterince kullanılamamasına neden oluyor. Veriyi doğru yorumlayacak analizler ortaya çıkarmak, veriden yararlanarak gelir ya da müşteri artırmak kolay bir süreç olmamasına rağmen; verinin popülaritesi, bir heyecan ve aciliyet dalgasını da beraberinde getiriyor. İş dünyası büyük veri ile rekabet avantajı elde etme ve operasyonel verimlilik sağlama konusunda büyük beklentiye girmişken; birçok kuruluş hala veri yönetiminin temelleriyle mücadele ediyor. Örneğin, yüksek profilli veri ihlalleri, manşetlerde sürekli yer tutmaya devam ediyor. 

Müşteriler kişiselleştirilmiş deneyim beklentisinde

Büyük veriye olan odağın ve ilginin artması, kullanıcıları da şımartarak gerçek zamanlı etkileşimlere bağımlı hale getirdi. İşletmeler dijital servislere daha fazla yatırım yaptıkça, tüketiciler de kendi beklenti ve ihtiyaçları doğrultusunda daha fazla kişiselleştirilmiş deneyimler talep ediyor. Sosyal medyada geçirilen zamanın artması, beğenilerinizin, alışveriş alışkanlıklarınızın ve konum bilgilerinizin anlık olarak toplanıp işlenmesine; bunun sonucu olarak da sevdiğiniz ve sevmediğiniz her şeyi önceden tahmin edilebilecek bir halde sunulmasına olanak sağlıyor.

Kişiselleştirilmiş servislere giden yolda büyük veri ile birlikte, bulut bilişim, yapay zekâ, IoT ve blok zinciri teknolojilerinin beraber ele alınacağı bir altyapı ve planlama gerçekleştirmek gerekiyor. IoT’nin veri setini beslemesi, verilerin gerçek zamanlı bir hızda analiz edilmesi için bulutta tutulması ve yapay zekâ destekli algoritmalar tarafından analiz edilerek anlık sonuçlar çıkarılması ve son olarak da veri güvenliğinin sağlanması adına blok zinciri, büyük veri stratejisi açısından bütünleşik bir yaklaşımı zorunlu kılıyor. 

Artırılmış analitik ile daha iyi sonuç almak mümkün

Bununla birlikte, artırılmış analitik büyük veriden daha fazla anlam elde etmek için olmazsa olmazlardan biri haline geldi. Büyük veri analitiğindeki en son trendlerden olan ve yapay zekâ güdümlü analitik olarak da nitelendirilen artırılmış analitik, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpların belirlenmesine yardımcı olarak; eğilimleri ve eyleme dönüştürülebilir iç görüleri ortaya çıkarmaya yardımcı oluyor. 

Artırılmış analitiğe bir örnek olarak, mevcut pandemi bağlamında, virüsün yayılımının gözlemlenmesi ve buna karşı önlemlerin etkinliği ve etkisi hakkında önemli bilgiler ve tahminler sağlanmasını verebiliriz. Pandemi sırasında yapay zekâ, uzmanların hastalığın yayılmasını tahmin etmesinde, kapasite planlamasında, yeni tedavilerin araştırılmasında ve riskli kişilerin takibinde kritik rol oynadı. Artırılmış analitik, gelecekteki doğal afetler, iklim değişikliği, hastalıkların önlenmesi, krizler ve fırsatlarının belirlenmesinde ve tahmin edilmesinde de önemli rol oynamaya devam edecek. 

Büyük veri ile değişen eğlence anlayışı

Önde gelen dijital video platform sağlayıcılarından olan Netflix, büyük veriden en iyi şekilde yararlanan firmaların başında geliyor. Tamamen veri odaklı algoritmalar ile izleyicilerin hangi içerikleri seveceğini net olarak öngörebiliyor. Şirket bunu gerçekleştirebilmek için tüm müşteri verisini (davranışlarından, müşteri profiline kadar) ortak bir platformda toplayarak, bu veriyi yapay zekâ tabanlı öneri sistemleri ile birleştiriyor.

Kişiselleştirme de şirketin temel önceliklerinden biri. Her müşteri özelinde, birçok boyutta kişiselleştirme sağlanıyor: Önerilen içerikler ve bunların sıralaması, içeriklerin düzenlenme şekli ve hatta görsellerine kadar farklı parametrelerde ultra kişiselleştirme uygulanıyor.

İlerleyen dönemde, kanepenizde otururken kendi seçeceğiniz oyuncuların yer alacağı özel bir film sipariş edebileceksiniz. Gelişmiş öngörü analizleri, bir filmin izlenme potansiyelini de önceden tahmin edebilecek… 

Veri odaklı takımlar ve spor kulüpleri

Gerçek bir hikâyeden yola çıkılarak filmleştirilen Moneyball (Kazanma Sanatı), Amerika’da bugüne dek kırılmamış galibiyet rekoruna sahip beyzbol takımı Oakland Athletic’in büyük veriden yararlanarak, oyuncularını başarılı bir şekilde kullanmasının ardındaki fikre; takımın nasıl kurulacağına, kimin nerede oynanacağına kadar tüm kararların verilere dayalı alınmasının ve doğru analizlerin oldukça çarpıcı başarılar getirdiğine çarpıcı bir örnek. Bu filmde de sporda başarı açısından sadece istatistiklerden ziyade, sporculardaki gizli değeri keşfetmek ve bundan doğru yararlanmak için veriden yararlanılmasının altı çiziliyor. Buradaki mesaj aslında, sadece spor kulüpleri açısından değil, tüm işletmelerin veri stratejilerinde keşfetmeleri gereken bir unsur: Esas amaç bünyenizdeki insan potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için verileri kullanmak olmalı…

Google logosundaki mavi rengin sırrı

Büyük veriden anlam çıkarma noktasında, Google logosundaki mavi rengin ortaya çıkma hikayesi de oldukça çarpıcı. Google, logosunda kullandığı mavi rengi seçmek için başlangıçta iki farklı mavi ton arasında kalıyor. Sonrasında ise, bu iki renk arasından seçim yapmak için görevlendirdikleri bir çalışan, iki renk arasındaki 40 farklı mavi renk tonunu farklı kullanıcı kitlelerine paylaştırarak, kullanıcı davranışlarını analiz ediyor. Şu an kullanılan ve resmi Google mavisi olarak adlandırılan renkte, kullanıcıların daha fazla arama yaptıkları ve platformda daha fazla kaldıkları gözlemleniyor ve renk bu şekilde kayıt ettiriliyor. 

Veriden yararlanarak sağlık sektöründe inovasyonlar

Doktorlar ve hastaneler, yapay ve zekâ ve büyük veri setleri sayesinde semptomları daha iyi analiz ederek, sağlık hizmetlerini her hastanın genlerine, çevresine ve yaşam tarzına göre özelleştirme imkanına sahip olabilecek. Beyin tümörlerinin teşhis edilmesinden, bir birey için hangi kanser tedavisinin en iyi sonuç vereceğine karar vermeye kadar kişiselleştirilmiş tıp devrimi sağlık sektörünü komple değiştiriyor olacak. Bu doğrultuda bazı teknoloji firmalarından çarpıcı çözümler görmeye başladık. Apple, saat markası Apple Watch’un üzerindeki sensörlerden ve müşteri davranışlarından gelen veriyi analiz ederek kalp krizini erken teşhis etmekten, Korona’ya yakalanıp yakalanmadığınıza kadar oldukça hayati öngörülerçıkarmaya başladı. 

Akıllı şehir vizyonunda verinin önemi

Büyük veri akıllı şehirlere giden yolda da ön koşul olarak nitelendirilebilir. Birkaç örnek vermek gerekirse, 2013 yılından bu yana, Los Angeles’taki binlerce trafik lambası, sensörler ile desteklenerek anlık olarak trafik yoğunluğu analiz ediyor. “Otomatik trafik gözetim ve kontrol sistemi” olarak tanımlanan bu proje sayesinde, şehir genelinde trafik %16 daha akışkan hale getirilmiş durumda; çünkü trafik ışıkları trafik yoğunluğunu azaltmak adına dinamik olarak araçları yönlendirebiliyor.

Araçlardan gelen veriler ile daha akıllı çözümler

Arabaların bağlantı olması ve birbirleri ile ya da bağlantılı diğer nesneler ile haberleşmesi pek çok uygulamanın gelişmesinin de önünü açmakta. V2V (vehicle to vehicle- araçtan araca) haberleşme, adından da anlaşılacağı üzere araçların birbirleri ile hız, yol koşulları ve diğer faktörlerle ilgili verileri paylaşmasını ifade etmekte. V2V, kazalardan kaçınmak, trafik sıkışıklığını azaltmak ve çevreyi iyileştirmek için büyük umut vaat ediyor. V2V’nin bir ötesi V2X (vehicle to everything- araçtan her şeye) konsepti, araçların kendi kendine karar almalarını, sipariş vermelerini, hatta bir elektrikli şarj istasyonunda işlem yapmasını mümkün kılabilmekte. 

Günümüzde, araçlar sürücülerin tercihlerini takip etmeye başlamış durumdalar

Koltuğun tercih edilen pozisyonu, araca binildiğinde istenen uygulamaları açma ve favori müzik listesini çalma gibi… Bununla birlikte, ilerleyen dönemlerde araçlar daha da akıl kazanarak, park yeri önerme, trafik sıkışıklığına yönelik yönlendirme gibi hizmetleri de sunabilecek. Bağlantılı arabaların en uç noktası, trafikteki sürücüsüz araçlar olacak. Son zamanlarda, teknoloji gündemi açısından da en önde gelen konulardan olan sürücüsüz araçlar, büyük verinin işlenerek, nasıl bir sektörü komple değiştireceğine oldukça çarpıcı bir örnek.  İnsanlardan farklı olarak, sürücüsüz araçlar çok daha güvenli olacak. Sebebi ise bu araçların trafik esnasında radyo kanalları arasında dolaşmaması, makyaj yapmaması veya mesaj yazmaması… 

Belediye servisleri de büyük veri ile akıllanıyor

Çöp toplama hizmetleri, akıllı şehir kapsamında belediyelerin odaklandığı ana hizmet alanlarından birini oluşturuyor. Çöp kutularının içlerine yerleştirilen sensörler ile kutuların doluluk oranını ölçümleyerek, çöp toplayıcıların güzergahları optimize edilebiliyor. Bu çözümü bir basamak ileri götürmek mümkün: Daha önce elde edilen verilerden yola çıkarak, çöp kutularının ne zaman dolacağına yönelik öngörü analizleri gerçekleştirebilmek… 

Rekabet avantajı için dinamik fiyatlandırma

Dijital kanallardaki müşteri davranışlarını en iyi analiz eden şirketlerin başında gelen Amazon, daha iyi müşteri hizmeti sağlamak ve müşterilerini memnun etmek adına büyük veriden agresif bir biçimde yararlanıyor. Şirket, ürün fiyatlarını platformlarında günde yaklaşık 2,5 milyon kez değiştiriyor, yani ortalama olarak bir ürünün fiyatı her 10 dakikada bir değişiyor. Bunu yaparken, müşterilerin ürün incelemesinden satın almaya kadar giden karar mekanizmalarından, rakip sitelerdeki fiyatlara, ürünün depodaki sayısına kadar oldukça farklı parametreyi aynı zamanda işleyerek en optimum sonucun çıkarılmasına odaklanılıyor (ülkemizdeki pek çok e-ticaret sitesi, dinamik fiyatlandırmayı ne yazık ki oldukça yanlış yorumlayarak, müşteriler bir ürünü sıkça görüntüledikçe, o ürüne talep var şeklinde basit bir yorumla, ürünün fiyatını arttırmakta, bu da memnuniyetsizliğe yol açmakta…)

Mahsulleri yetiştirmenin daha iyi bir yolu

Tarım yapılabilir alanların Dünya genelinde azalması ile birlikte, daha verimli tarım ihtiyacı da baş gösteriyor. Büyük veri sayesinde, daha iyi bitki türleri yetiştirilmesi, firenin azaltılması, verimin arttırılması ve bahçeden eve gelinceye kadar tüm süreçlerde meyve/sebzenin takibinin yapılması hedefleniyor.

Büyük veri, artık geleceğe yönelik aldığımız tüm stratejik kararlarda danışmamız gereken önemli bir destekleyicimiz. Büyük veri doğru kullanıldığı takdirde, Dünya’yı daha iyi ve daha farklı görmemize de olanak sağlıyor. Bu nedenle, veri odaklı düşünmeyi bir disiplin haline getirerek, değişimin parçası olmak oldukça önemli…