Büyük bilgi analitiği, büyük bilgi kümelerini tahlil ederek manalı bilgilere dönüştürmeyi amaçlayan bir disiplindir. Bu tahlil süreci, data madenciliği, istatistiksel tahlil, makine tahsili ve bilgi görselleştirme üzere sistemleri içerir. Bilgilerin işe dönüştürülmesi, tertipler için bedelli bir bilgi kaynağına erişim sağlar ve iş kararlarının daha uygun bir formda alınmasını takviyeler.
Bir data analitiği projesi ekseriyetle aşağıdaki adımları içerir:
- Veri Toplama: İşlenecek dataların kaynaklardan toplanması gerekmektedir. Bu kaynaklar ekseriyetle kurum içi ve dışı veritabanları, web siteleri, sensörler yahut toplumsal medya üzere çeşitli platformlardan gelir.
- Veri Ön Sürece: Toplanan datalar, düzenlenmeli, temizlenmeli ve uygun bir formata dönüştürülmelidir. Data ön sürece adımı, gereksiz dataların çıkarılması, eksik bilgilerin tamamlanması ve ters dataların düzeltilmesi üzere süreçleri içerir.
- Veri Keşfi ve Görselleştirme: Bilgilerin keşfedilmesi, istatistiksel tahlil ve data görselleştirme tekniklerinin kullanılmasıyla gerçekleştirilir. Bu adım, bilgi setindeki eğilimleri, bağlantıları ve desenleri belirlemek için çeşitli istatistiksel usullerin kullanılmasını içerir. Bilgi görselleştirme, bilgileri daha anlaşılır ve tesirli bir formda sunmanın bir yoludur.
- Veri Modelleme ve Tahlili: Data setindeki münasebetleri ve desenleri daha âlâ anlamak için data modelleme ve tahlil teknikleri kullanılır. Bu evrede makine tahsili algoritmaları, istatistiksel teknikler ve bilgi madenciliği teknikleri kullanılabilir. Bu adımda, data setindeki trendleri varsayım etmek, sınıflandırma yapmak yahut segmentasyon üzere maksatlara yönelik modeller oluşturulur.
- Sonuçların Yorumlanması ve Uygulanması: Tahlil sonuçları yorumlanır ve iş stratejileri yahut kararlarını desteklemek için kullanılır. Bu etapta elde edilen bilgiler, iş süreçlerinde iyileştirmeler yapmak, yeni pazarlama stratejileri geliştirmek yahut müşteri davranışlarını anlamak üzere farklı alanlarda uygulanabilir.
Büyük data analitiği, bir tertibin rekabet avantajını artırmak ve dataya dayalı kararlar alarak iş sonuçlarını güzelleştirmek için güçlü bir araçtır. Lakin, bilgilerin işe dönüştürülmesi süreci karmaşık olabilir ve tecrübeli bilgi analistlerinin yahut data bilimcilerinin takviyesini gerektirebilir.
