KIROI stratejisinin 3. adımı: "büyük veri ve akıllı veri" için pratik örnekler

Uzman: Sanjay Sauldie

yaratıldı:

Kategorize edilmemiş#BigData 1TP5Veri yönetimi #İş optimizasyonu 1TP5Yapay zeka #SmartData Veri analizi Dijitalleştirme İnovasyon Teknoloji

4.8
(763)

KIROI stratejisinin üçüncü adımı, büyük verilerin kullanımına ve bu verilerin akıllı verilere dönüştürülmesine odaklanmaktadır. Büyük veri halihazırda değerli bir kaynak olarak kabul edilmekle birlikte, asıl zorluk bu verilerin iş değeri yaratmak için etkili bir şekilde analiz edilmesi ve kullanılmasında yatmaktadır. Akıllı veri, şirketlerin bilinçli kararlar almasını ve süreçleri optimize etmesini sağlayan verilerin hedefli kullanımı ve analizi anlamına gelir.

Büyük veri ve akıllı veri nedir?

  • Büyük Veri: Modern teknolojilerin kullanımı yoluyla toplanan büyük miktarda veriyi ifade eder. Bu veriler sosyal medya, işlem verileri, sensörler ve cihazlar gibi çeşitli kaynaklardan gelmektedir. Büyük veri ile ilgili zorluk, büyük miktarda yapılandırılmamış veriden ilgili bilgileri filtrelemektir.
  • Akıllı Veri: Belirli iş hedeflerine yönelik verilerin hedefli kullanımı ve analizi anlamına gelir. Akıllı veriler daha yüksek kalitededir ve şirketlerin veriye dayalı kararlar almasını sağlar. Şirketler büyük verileri akıllı verilere dönüştürerek ilgili modeller ve içgörüler elde edebilir.

Büyük verinin akıllı veriye dönüşümü neden önemli?

Büyük verinin akıllı veriye dönüştürülmesi şirketlerin rekabet gücü için çok önemlidir. İşte faydalarından bazıları:

  • Etkin karar verme: Akıllı veri, şirketlere kesin veri analizlerine dayalı sağlam temelli kararlar alma fırsatı sunar.
  • İş süreçlerinin optimizasyonu: Şirketler kalıpları ve eğilimleri belirleyerek süreçlerini daha verimli bir şekilde tasarlayabilir ve optimize edebilir.
  • Kişiselleştirme: Akıllı veriler, ürün ve hizmetlerin özellikle müşterilerin ihtiyaç ve tercihlerine göre uyarlanmasını mümkün kılar.
  • Risk yönetimi: Şirketler akıllı verilere dayalı tahminler kullanarak riskleri daha iyi değerlendirebilir ve proaktif bir şekilde yanıt verebilir.

Çeşitli sektörlerden pratik örnekler

Makine mühendisliği ve KIROI

Makine mühendisliği alanında ABC Manufacturing (NDA sözleşmeleri nedeniyle adı değiştirilmiştir) üretim süreçlerinin verimliliğini artırmak için büyük veriyi kullanmıştır. Makinelere sensörler yerleştirerek büyük miktarda operasyonel veri toplamayı başardılar. Bu veriler, makine performansındaki kalıpları tanımak için akıllı verilere dönüştürüldü. Bu verilerin analiz edilmesi, duruş süresinde 20 %'lik bir azalma ve üretim hızında 15 %'lik bir artış sağladı.

Finansal hizmetler ve KIROI

Finans şirketi ABC Finance (NDA sözleşmeleri nedeniyle adı değiştirilmiştir) dolandırıcılığı önlemek amacıyla büyük veriyi akıllı veriye dönüştürme zorluğunu üstlenmiştir. Şirket, işlem verilerini analiz ederek ve olağandışı kalıpları tespit ederek dolandırıcılık faaliyetlerini erken bir aşamada tespit edip önleyebildi. Büyük verinin akıllı veriye dönüştürülmesi, dolandırıcılığın 30 % oranında azalmasına ve müşteri güveninin artmasına yardımcı oldu.

Perakende ve KIROI

ABC Retail (NDA sözleşmeleri nedeniyle adı değiştirilmiştir) alışveriş deneyimini kişiselleştirmek için büyük veri kullanmaktadır. Müşteri davranışlarını ve satın alma geçmişlerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş ürün önerileri yapmak için akıllı veriler üretebiliyorlar. Bu, müşteri memnuniyetinde 25 %'lik bir artışa ve hedefli pazarlama kampanyaları yoluyla satışlarda artışa yol açmıştır.

Sağlık Hizmetleri ve KIROI

Sağlık sektöründe ABC Health Solutions (NDA sözleşmeleri nedeniyle adı değiştirildi) hasta bakımını optimize etmek için büyük veriyi kullandı. Hasta verilerini ve tıbbi raporları analiz ederek, kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için akıllı veriler üretebildiler. Büyük verinin akıllı veriye dönüştürülmesi, hasta sonuçlarında 15 % iyileşme ve tedavi maliyetlerinde azalma sağladı.

Şirketler büyük veriyi akıllı veriye nasıl dönüştürebilir?

  1. Veri entegrasyonu: Tam bir resim elde etmek için farklı kaynaklardan veri toplayın ve entegre edin.
  2. Veri analiz araçları: Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanımak için modern analiz araçlarını kullanın. Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi araçlar burada yardımcı olabilir.
  3. Veri kalitesini iyileştirin: Toplanan verilerin hassas analizlere imkan verecek şekilde yüksek kalitede olmasını sağlayın.
  4. Hedefe yönelik analiz: Belirli iş hedeflerine ulaşmakla ilgili verileri analiz etmeye odaklanın.
  5. Gerçek zamanlı analizler: Pazardaki değişikliklere hızlı tepki vermek için gerçek zamanlı veri analizlerini kullanın.

Zorluklar ve çözümler

Zorluk: aşırı veri yükü

Pek çok şirket, analiz edilmesini zorlaştıran veri miktarından bunalmış olmanın zorluğuyla karşı karşıyadır.

KIROI çözümü: Verileri filtrelemek ve en fazla iş değeri sağlayan ilgili bilgilere odaklanmak için özel araçlara ve tekniklere güvenin.

Zorluk: veri koruma ve güvenlik

Büyük hacimli verilerin işlenmesi, veri koruma ve veri güvenliği açısından riskler barındırır.

KIROI çözümü: Verilerin güvenli bir şekilde ve yasal gerekliliklere uygun olarak işlenmesini sağlamak için katı veri koruma politikaları uygulayın ve şifreleme teknolojilerinden yararlanın.

KIROI sizi daha da ileri götürüyor

Büyük veriyi akıllı veriye dönüştürmek, iş potansiyelini en üst düzeye çıkarma yolunda önemli bir adımdır. Şirketler, verileri hedefe yönelik bir şekilde analiz ederek ve kullanarak bilinçli kararlar alabilir, inovasyonu teşvik edebilir ve rekabetçi kalabilirler. Akıllı verilerin başarılı bir şekilde uygulanması, stratejik bir yaklaşım ve istenen sonuçlara ulaşmak için modern analitik araçların kullanılmasını gerektirir.

Sadece al yükümlülük altına girmeden hemen bana ulaşın - İhtiyaçlarınızı öğrenmek ve ardından size ve ekibinize özel bir strateji geliştirmek için ücretsiz bir ilk danışma görüşmesi ayarlayacağız.

Bu yazı ne kadar faydalı oldu?

Puanlamak için bir yıldıza tıklayın!

Ortalama değerlendirme 4.8 / 5. Oy sayımı: 763

Şu ana kadar oy yok! Bu gönderiye ilk oy veren siz olun.

Bu yazı sizin için yararlı olmadığı için üzgünüz!

Bu gönderiyi geliştirelim!

Bize bu yazıyı nasıl geliştirebileceğimizi söyleyin?

Sosyal kanallarınızda paylaşın:

Yazar hakkında:

Yazarın fotoğrafı
Sanjay Sauldie, Hindistan'da doğdu, Almanya'da büyüdü, Köln Üniversitesi'nde matematik ve bilgisayar bilimleri okudu, Salford Üniversitesi'nde (Manchester, İngiltere) dijital bozulma ve dijital dönüşüm üzerine yüksek lisans yaptı (2017) ve EMERITUS'ta (Singapur) MIT tasarım düşüncesi yöntemi konusunda eğitim aldı (2018). Avrupa İnternet Pazarlama Enstitüsü EIMIA'nın Direktörüdür. Los Angeles/ABD'deki Uluslararası Dünya Web Yöneticileri Birliği tarafından İnternet Oscar'ı "Altın Web Ödülü" ve iki kez "Mittelstand Girişimi İnovasyon Ödülü" ile ödüllendirilmiş olup, şirketlerde ve toplumda dijitalleşme konularında en çok aranan Avrupalı uzmanlardan biridir. Derslerinde ve seminerlerinde, uygulamadan pratiğe bir havai fişek ateşliyor. Dijitalleşmenin karmaşık dünyasını basit terimlerle herkes için anlaşılabilir hale getirmeyi başarıyor. Sanjay Sauldie, canlı diliyle dinleyicilerini büyülüyor ve onları değerli ipuçlarını hemen uygulamaya koymaya teşvik ediyor - her etkinlik için gerçek bir değer!
*İçeriğimizin bir kısmı yapay zeka kullanılarak oluşturulmuş olabilir.

Yorum yapın