Uzman Posta
  • E-posta
    • Kurumsal E-posta
    • Sınırsız E-posta
    • Uzman Hybrid Exchange
    • Toplu E-Mail Gönderme
    • UzmanGuard MX Layer
    • E-posta Pazarlaması
    • İşlemsel E-posta
    • E-posta Arşivi
    • E-posta Sigortası
    • E-posta Taşıma
    • ActiveSync
  • Bayilik
  • E-posta Araçları
    • SPF Sorgulama
    • SPF Oluşturma
    • MX Sorgulama
    • DKIM Sorgulama
    • DMARC Sorgulama
    • Whois Sorgulama
    • NS Sorgulama
    • Blacklist
    • IP Sorgulama
  • Blog
  • Bilgi Bankası
  • Mail Giriş
  • İletişim
Sonuç Bulunamadı
Tüm Sonuçları Göster
Uzman Posta
  • E-posta
    • Kurumsal E-posta
    • Sınırsız E-posta
    • Uzman Hybrid Exchange
    • Toplu E-Mail Gönderme
    • UzmanGuard MX Layer
    • E-posta Pazarlaması
    • İşlemsel E-posta
    • E-posta Arşivi
    • E-posta Sigortası
    • E-posta Taşıma
    • ActiveSync
  • Bayilik
  • E-posta Araçları
    • SPF Sorgulama
    • SPF Oluşturma
    • MX Sorgulama
    • DKIM Sorgulama
    • DMARC Sorgulama
    • Whois Sorgulama
    • NS Sorgulama
    • Blacklist
    • IP Sorgulama
  • Blog
  • Bilgi Bankası
  • Mail Giriş
  • İletişim
Sonuç Bulunamadı
Tüm Sonuçları Göster
Uzman Posta
Sonuç Bulunamadı
Tüm Sonuçları Göster

Big Data Nedir? Türleri Nelerdir? Büyük E-Posta Verilerinden Daha Verimli Aksiyonlar Alma

20 Kasım 2022
Big Data Nedir? Türleri Nelerdir? Büyük E-Posta Verilerinden Daha Verimli Aksiyonlar Alma

Big Data Nedir? Türleri Nelerdir? Büyük E-Posta Verilerinden Daha Verimli Aksiyonlar Alma

Big data yani büyük veri, sürekli olarak yüksek hızda ve hacimlerde üretilen, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış olmak üzere çok çeşitli veri kümelerini tanımlayan terimdir. Ancak burada önemli olan sadece veri türü veya miktarı değildir, işletmelerin verilerle ne yaptığıdır. Kararları iyileştiren ve stratejik iş hamleleri yapmak için güven veren içgörüler için büyük veriler analiz edilebilir. Artan sayıda şirket artık bu verileri anlamlı içgörüleri ortaya çıkarmak ve karar verme süreçlerini iyileştirmek için kullanır.

Big Data Tarihi

2000’li yılların başında, analist Doug Laney bugün büyük verinin en iyi bilinen tanımının olduğu bir makale yazdı ve Doug, fikrini bir sonraki başlıkta değineceğimiz 5 V’ye ayırdı. Artan miktarda kullanılabilir veri ve tam zamanında iş modelleri, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmenin bir yolunu zorunlu hale getirdi.

Büyük Verinin Bileşenleri (5 V’si) Nelerdir?

Büyük veri konseptini 5’e bölebiliriz: Volume (Hacim), Velocity (Hız), Variety (Çeşitlilik), Veracity (Doğruluk) ve Value (Değer).

1. Volume (Hacim)

Sosyal medya, web sitesi ve blog etkileşimleri, satın alma geçmişi, tıklamalar ve hatta müşteri adaylarını ve müşterileri izlemek gibi her gün oluşturulan 2,5 kentilyon veri, çok çeşitli kaynaklardan etkileyici miktarda bilgi getirir. Bu noktada volume, büyük veriyi anlamak için başlangıç noktasıdır. 

2. Velocity 

Hız, verilerin üretilme ve işlenme hızıdır. Örneğin ulaşım sektörünü ele alalım. Bir telematik ile internete bağlı tek bir araba, neredeyse sabit bir hızla saatte 25 gigabayt veri üretir ve iletir. Bu verilerin çoğunun gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlıya yakın olarak işlenmesi gerekir.

3. Variety 

Büyük verinin çeşitliliğini gösteren vektördür. Bu veriler, sadece ilişkisel veri tabanlarında satır ve sütunlar olarak bulunan yapılandırılmış verilerle ilgili değildir. Bir uygulamadan diğerine farklılık gösteren her türlü biçimde gelir ve büyük verinin çoğu yapılandırılmamıştır. Örneğin, basit bir sosyal medya gönderisi bazı metin bilgileri, videolar veya resimler vb. içerebilir.

4. Veracity

Veracity, verilerin ne kadar doğru ve güvenilir olduğunun ve ne kadar değer getirdiğinin ölçüsüdür. Veriler eksik veya tutarsızsa, analitik sürecinin doğruluğu azalır. Bu nedenle, veri doğruluğu genellikle iyi, kötü ve tanımsız olarak sınıflandırılır. Bu, herhangi bir tutarsızlığın veya belirsizliğin zararlı etkileri olabileceği tıbbi kayıtlar gibi çeşitli veri kümeleriyle uğraşırken oldukça yardımcı olur.

5. Value 

Bu kadar büyük miktarda veriyle, gerçekten ihtiyacınız olduğunda muhtemelen her şeyin izini kaybedersiniz. Çünkü bilgileri farklı platformlar arasında birbirine bağlamak ve dönüştürmek oldukça zordur. Bu nedenle, öğeleri birbirine bağlamak ve ilişkilendirmek gerekir.

Büyük Veri Neden Oluşturuldu?

Büyük Veri Neden Oluşturuldu?

Her gün üretilen ve son birkaç yılda biriken inanılmaz derecede yüksek bilgi hacmi, sadece bir grup veriden ziyade bir içgörü kaynağı olarak görülmeye başlandı. Bu nedenle, şirketlerin bu kadar bayt veri arasında değerli fikirler bulmasına yardımcı olacak bir analiz modeli düşünmesi gerekiyordu.

Bu çözüm, big data idi.

Big data; işletmelerin fırsatları sadece net oldukları yerlerde değil, aynı zamanda karmaşık verileri ilişkilendirerek ve çapraz referans vererek; yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve çok yapılandırılmış verileri ayrıştırarak keşfetmelerine olanak tanıdı.

Büyük Veri Neden Önemlidir?

Büyük veri, sadece ne kadar veriye sahip olduğunuzla ilgili değildir. Önemi bu verileri nasıl kullandığınızda yatar. Büyük verileri yüksek performanslı analitikle birleştirdiğinizde, aşağıdakiler gibi işinizle ilgili görevleri gerçekleştirebilirsiniz:

  • Arıza, sorun ve kusurların temel nedenlerini neredeyse gerçek zamanlı olarak belirleme.
  • Anomalileri insan gözünden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit etme.
  • Tıbbi görüntü verilerini hızla içgörülere dönüştürerek hasta sonuçlarını iyileştirme.
  • Tüm risk portföylerini dakikalar içinde yeniden hesaplamak.
  • Derin öğrenme modellerinin değişen değişkenlerini doğru bir şekilde sınıflandırma ve bunlara tepki verme becerisini keskinleştirmek.
  • Hileli davranışı işletmenizi etkilemeden önce tespit etmek.

Big Data Türleri Nelerdir? 

Big Data Türleri Nelerdir? 

Büyük verinin arkasında; yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere üç tür veri vardır.

1. Yapılandırılmış Veriler (Structured Data)

Bazı veri formatları veri tabanları tarafından kolayca tanınabilir, bu da analiz ve işlemeyi kolaylaştırır. Bu tür veriler, web uygulamaları ve sosyal medya gibi insan ve makineler arasındaki etkileşimlerden elde edilir. Formlar veya işlem bilgileri gibi yapılandırılmış metin, resim ve verilerin bir karışımıdır.

2. Yapılandırılmamış Veriler (Unstructured Data)

Yapılandırılmamış veriler, organize olmayan veya geleneksel veri tabanları ve bilinen veri formatları tarafından kolayca anlaşılmayan bilgilere denir. 

Genel olarak, bu öğeler ağırlıklı olarak metinlerdir. Blog meta verileri, resimler ve tweet’ler yapılandırılmamış verilere örnektir.

3. Yarı Yapılandırılmış Veriler (Semi-structured data)

Web sunucusu günlükleri gibi veri biçimlerini veya sensörlerden gelen verileri içerebilir. Belirli bir havuz (veri tabanı) altında sınıflandırılmamış olmasına rağmen, yine de hayati bilgiler veya veriler içindeki ayrı ayrı öğeleri ayıran etiketler içeren verileri ifade eder.

Büyük Veri ve Pazarlama Arasındaki Bağlantı Nedir?

Pazarlamalarını verilere dayandıran şirketler, hiç şüphesiz pazara hakim olan şirketlerdir. En etkili pazarlama ekipleri, müşteri adaylarından, kullanıcı davranışlarından ve ekip deneyimlerinden toplanan verileri toplayan ve bunları sonuçlara ulaşmaya yardımcı olacak eylemlere dönüştüren ekiplerdir.

Peki pazarlama verilerinden yararlanan şirketler ve pazarlama ekipleri, büyük veri ile pazarlamanın hangi yönlerinden yararlanır?

1. Veri Yorumlama

Verilere dayanan bir kararın beklenen sonuçları getirmesi daha olasıdır.

KPMG Capital tarafından yürütülen bir araştırmaya göre, katılımcıların %99’u, büyük verinin karar vermede önemli bir etken olduğunu düşünürken; bunların %85’i verileri yorumlamakta güçlük çektiklerini ve sadece %25’i veri analizi yoluyla elde edilen içgörüleri uyguladıklarını dile getirmiştir.

Bu nedenle, verileri doğru bir şekilde yorumlamak ve şirketin doğru kararları vermesine yardımcı olmak için nitelikli bir uzmana ihtiyaç vardır.

2. Pazar Araştırması

Profesyonellerin sezgi ve deneyimleri şirketleri başarıya yönlendirebilir. Ancak bu süreçte birçok hata yapılabilir ve bu da şirket için maliyetli olabilir.

Bunun nedeni, pazarlama uzmanlarının hedef kitlenin ne istediğini tam olarak tahmin edememesinden kaynaklanır. Büyük veri bu noktada işe yarar. Büyük veri, üretilen olaylar, korelasyonlar ve fikirlerin tanımlayıcı analizi ile pazarlama stratejiniz için bilgi sağlar.

3. Satın Alma Deneyimi

Verileri analiz etmek, işletmenizin en iyi ürün dağıtım araçlarını, satış noktası tekniklerini bulmasına ve müşterinin beklediği satın alma deneyimini sağlamasına yardımcı olur.

4. İşletmeniz İçin Daha Fazla Veri Kaynağı

Tüm bilgi kaynakları şirketinizin en iyi kararları almasına, müşterileriniz için en iyi çözümleri bulmasına ve satışları artırmasına yardımcı olur.

5. Pazarlama Otomasyonu

Otomasyon platformları kullanıcı, davranış özellikleri ve hatta kampanya ve eylem geliri ölçümleri hakkında bilgi depolar. Buna ek olarak, pazarlama otomasyonu araçları, analiz için elinizde bulunan materyal hakkında daha geniş bir görüşe sahip olmanıza yardımcı olan birçok entegrasyona sahiptir.

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Nedir?

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Nedir?

Büyük veri analitiği, geleneksel veri yönetimi teknik ve araçlarıyla keşfedilemeyen büyük veri kümelerindeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri bulma sürecidir. Şirketlerin geleneksel yaklaşım ve araçlar yardımıyla çözülemeyen iş sorunlarıyla başa çıkmalarına yardımcı olur. Pazar eğilimleri, tüketici davranışları ve beklentileri hakkında uygulamalı bilgi edinmek ve içgörüler bulmakla ilgilidir.

Analitiğin yaptığı şey, daha önce gördüğümüz tüm veri kaynaklarını almak ve veriler arasında korelasyonlar, çıkarımlar ve bağlantılar oluşturmaktır. Böylece şirketinizle ilgili metrikleri bulabilir, karar almak için sayıları kullanabilir ve daha verimli stratejiler oluşturabilirsiniz.

Kalıpları belirleme

Kalıplar çok önemlidir. Çünkü kitle kalıplarınız, kişiliğinizi oluşturmanıza yardımcı olur.

Benzer şekilde davranan ve müşteri haline gelen kullanıcılar, daha fazla benzer müşteri kazanmak için yapmanız gereken işlemler konusunda size fikir verir.

Yeniden pazarlama, bu model ve analizlere iyi bir örnektir.

Rekabet

Rakiplerinizin ne yaptığını bilmek ve anlamak şirketinizin başarısı için çok önemlidir. Faka bu noktadaki asıl avantaj onların hatalarından ders almaktır.

Veri analizi, rakiplerinizin beklenen sonuçları almayan eylemlerine dayalı olarak izlenecek en iyi yolları bulması için mükemmel bir araçtır.

Bu içgörülerin çoğu, kitlenizin davranışlarından gelir ve pazarınız için özel promosyonlar oluşturmanıza yardımcı olur.

Pazarlama ve satışta büyük veri analitiği

Büyük veri, şirketlerin davranış kalıplarını ve alınan önlemlere verilen yanıtları anlamalarına yardımcı olur.

Birçok şirket bu analizi aşağıdaki amaçlarla kullanır:

  • Müşteri edinme maliyetlerini (CAC) azaltma.
  • Müşteri yaşam boyu değerini (CLTV) artırma.
  • Fiyatlandırma ve indirimleri optimize etme.

Örneğin Walmart, şirketin müşteriler hakkında toplanan veriler aracılığıyla insanlarla bağlantı kurması için araçlar oluşturmasına yardımcı olan Walmart Global Tech’i yaratmıştır. Nike, koşu uygulamasını, kullanıcıları spor yapmaya ve bunu sosyal medyada paylaşmaya teşvik etmek için kullanır ve bu sayede işle ilgili çeşitli bilgiler toplar.

Büyük Veri ve E-Posta İlişkisi

Litmus’un araştırmasına göre, e-posta pazarlama, yatırım getirisi için en iyi dijital kanaldır. Standart kampanyalar veya indirimler gibi temel bilgilerin iletilmesinden sipariş ve ödemelerin onaylanmasına kadar çeşitli şekillerde kullanılabilir. Ancak, büyük veri sayesinde e-posta pazarlaması daha akıllı bir şekilde kullanılabilir.

Müşterilerden topladığınız bilgileri kullanarak artık kitleleri segmentlere ayırabilir ve e-posta içeriğini kişiselleştirebilir, e-posta kampanyalarınızda giderek daha alakalı içerik gösterebilir ve müşterilerinize onları anladığınızı ve ne sunacağınızı bildiğinizi kanıtlayabilirsiniz.

Örneğin, bir müşteriniz bir iş zekası aracı satın aldıysa, ona bu aracın başka bir platformla entegrasyon yetenekleri hakkında bir e-posta gönderebilirsiniz. Bu da ancak büyük verinin işletmeniz tarafından etkin bir şekilde kullanılmasıyla mümkün olabilir.

PaylaşTweetPaylaş

RelatedYazılar

Advanced Persistent Threat (APT) Nedir? Kişiler ve İşletmeler Kendilerini Gelişmiş Kalıcı Tehdit Saldırılarından Nasıl Korumalı?
Güvenlik

Advanced Persistent Threat (APT) Nedir? Kişiler ve İşletmeler Kendilerini Gelişmiş Kalıcı Tehdit Saldırılarından Nasıl Korumalı?

Spoofing Nedir? Şirketler İçin Spoofing Tehditleri: IP Spoofing Saldırılarına Karşı Korunma Stratejileri
E-mail & E-posta

Spoofing Nedir? Şirketler İçin Spoofing Tehditleri: IP Spoofing Saldırılarına Karşı Korunma Stratejileri

Credential Stuffing Nedir? Kimlik Bilgisi Doldurma Saldırısı Nasıl Önlenir? E-ticaret Sitelerinin Verileri İçin Büyük Tehlike
Güvenlik

Credential Stuffing Nedir? Kimlik Bilgisi Doldurma Saldırısı Nasıl Önlenir? E-ticaret Sitelerinin Verileri İçin Büyük Tehlike

Botnet Nedir? İşletmeler Verilerinin Güvenliğini Nasıl Sağlamalı? Botnet Saldırısından Nasıl Korunmalıdır?
Güvenlik

Botnet Nedir? İşletmeler Verilerinin Güvenliğini Nasıl Sağlamalı? Botnet Saldırısından Nasıl Korunmalıdır?

Mail Transfer Agent (MTA) Nedir? İşletmeler Online Ortamda E-Posta Hesaplarını Nasıl Korumalı?
E-mail & E-posta

Mail Transfer Agent (MTA) Nedir? İşletmeler Online Ortamda E-Posta Hesaplarını Nasıl Korumalı?

DLP (Data Loss Prevention) Nedir? Kurumlar İçin İnternet Ortamında Tehditleri İzleme ve Verileri Güvende Tutma Rehberi
Güvenlik

DLP (Data Loss Prevention) Nedir? Kurumlar İçin İnternet Ortamında Tehditleri İzleme ve Verileri Güvende Tutma Rehberi

Uzman Posta Kurumsal E-Posta

Yeni İçerikler

Advanced Persistent Threat (APT) Nedir? Kişiler ve İşletmeler Kendilerini Gelişmiş Kalıcı Tehdit Saldırılarından Nasıl Korumalı?

Advanced Persistent Threat (APT) Nedir? Kişiler ve İşletmeler Kendilerini Gelişmiş Kalıcı Tehdit Saldırılarından Nasıl Korumalı?

Spoofing Nedir? Şirketler İçin Spoofing Tehditleri: IP Spoofing Saldırılarına Karşı Korunma Stratejileri

Spoofing Nedir? Şirketler İçin Spoofing Tehditleri: IP Spoofing Saldırılarına Karşı Korunma Stratejileri

Credential Stuffing Nedir? Kimlik Bilgisi Doldurma Saldırısı Nasıl Önlenir? E-ticaret Sitelerinin Verileri İçin Büyük Tehlike

Credential Stuffing Nedir? Kimlik Bilgisi Doldurma Saldırısı Nasıl Önlenir? E-ticaret Sitelerinin Verileri İçin Büyük Tehlike

Botnet Nedir? İşletmeler Verilerinin Güvenliğini Nasıl Sağlamalı? Botnet Saldırısından Nasıl Korunmalıdır?

Botnet Nedir? İşletmeler Verilerinin Güvenliğini Nasıl Sağlamalı? Botnet Saldırısından Nasıl Korunmalıdır?

Mail Transfer Agent (MTA) Nedir? İşletmeler Online Ortamda E-Posta Hesaplarını Nasıl Korumalı?

Mail Transfer Agent (MTA) Nedir? İşletmeler Online Ortamda E-Posta Hesaplarını Nasıl Korumalı?

DLP (Data Loss Prevention) Nedir? Kurumlar İçin İnternet Ortamında Tehditleri İzleme ve Verileri Güvende Tutma Rehberi

DLP (Data Loss Prevention) Nedir? Kurumlar İçin İnternet Ortamında Tehditleri İzleme ve Verileri Güvende Tutma Rehberi

NLP Nedir? E-Posta İletişiminde ve E-Mail Yönetiminde Doğal Dil İşleme (NLP) Rolü

NLP Nedir? E-Posta İletişiminde ve E-Mail Yönetiminde Doğal Dil İşleme (NLP) Rolü

En Çok Okunan İçerikler

  • Kurumsal E-mail Nasıl Yazılır?

    Kurumsal E-mail Nasıl Yazılır? Profesyonel Mail Yazarken Dikkat Edilmesi Gerekenler

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • Veda Maili Nasıl Yazılır? Veda Maili Örnekleri

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • E-posta Aç, Oluştur, Kaydol – Yeni Mail Hesabı Nasıl Açılır, Alınır?

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • CC Ne Demek? Mail Yazarken CC ve BCC Nedir, Ne İşe Yarar?

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • DNS Sunucusu Yanıt Vermiyor Hatası ve 10 Farklı Çözümü

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • E-posta Nasıl Yazılır? Etkili Bir E-Mail Yazmak İçin Tavsiyeler

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0
  • İş Başvuru Maili Nasıl Yazılır? Hayalindeki İşe Girmek İçin E-Posta Hazırlama

    0 Paylaşımlar
    Paylaş 0 Tweet 0

Uzman Posta

Gülbahar Mah. 5.Yıl Sk. Profilo Plaza
E-Blok Kat:3 No:6/5, 34394
Şişli/İstanbul

Sosyal Medya Sayfalarımız

E-posta Hizmetleri

Kurumsal E-posta
Sınırsız E-posta
Toplu E-posta
E-posta Pazarlaması
İşlemsel E-Posta

Ek E-posta Hizmetleri

E-posta Arşivi
E-posta Sigortası
ActiveSync

Popüler Blog İçerikleri

E-posta Aç, Oluştur, Kaydol – Yeni Mail Hesabı Nasıl Açılır, Alınır?
E-posta Kur, Bilgisayar Telefon Tablet E-mail Hesabı Ekleme
CC Ne Demek? Mail Yazarken CC ve BCC Nedir?
E-posta Adresi Nedir? Neden Bir E-posta Adresi Kullanmalıyız?
Şirket Maili Nedir? Şirket Maili Nasıl Açılır?
Kurumsal E-mail Nasıl Yazılır? Profesyonel Mail Yazarken Dikkat Edilmesi Gerekenler
İnfo Mail Nedir, İnfo Mail Adresi Nasıl Açılır?

Kurumsal

Hakkımızda
Referanslar
Basın Odası
Bilişim Notları

Telif hakkı © 2021 Uzman Posta.com'a aittir. Tüm hakları saklıdır.

Sonuç Bulunamadı
Tüm Sonuçları Göster
  • E-posta
    • Kurumsal E-posta
    • Sınırsız E-posta
    • Uzman Hybrid Exchange
    • Toplu E-Mail Gönderme
    • UzmanGuard MX Layer
    • E-posta Pazarlaması
    • İşlemsel E-posta
    • E-posta Arşivi
    • E-posta Sigortası
    • E-posta Taşıma
    • ActiveSync
  • Bayilik
  • E-posta Araçları
    • SPF Sorgulama
    • SPF Oluşturma
    • MX Sorgulama
    • DKIM Sorgulama
    • DMARC Sorgulama
    • Whois Sorgulama
    • NS Sorgulama
    • Blacklist
    • IP Sorgulama
  • Blog
  • Bilgi Bankası
  • Mail Giriş
  • İletişim

Telif hakkı © 2021 Uzman Posta.com'a aittir. Tüm hakları saklıdır.

45 Gün Ücretsiz Deneyin Yerli ve KVKK Uyumlu E-Posta Servisi