Bu kapsamda, sezgisel tahminlerin az veriyle (datayla) ve kısa sürede ortaya çıkması iş sürecine yarardan çok zarar getirmektedir. Kapsamlı veriden çok, kişisel deneyimlere dayanan tahminler ise somut başarıdan uzak kalmaktadır.
Tutarlı tahminde bulunan kişilerin en temel özelliği olarak, mevcut veriyi sistematik olarak test etmelerini gösterebiliriz. Bununla birlikte, kişilerin psikolojik durumları ve şahsi menfaatleri tahmin süreçlerine dahil olunca, gerçekçilikten uzak öngörülerle karşılaşmaktayız.
Günlük hayatta, tahminlere dayanan kararlar kişisel ya da iş ile ilgili bir durum hakkında olabilir. Doğru karara yönelmek için en önemli tavsiye, ilk öngörüye saplanıp kalmamaktır. Ortaya çıkan ilk tahminde, hata payı yüksek olacaktır. Bununla birlikte, ortada yeteri kadar veri yoksa tahminde bulunmaktan sakınılması gerekir. Üçüncü tavsiye ise sansasyonel bir tahminde bulunmak yerine, çeşitli gözlemlerle güncellenebilecek tahmin süreçlerini işletmek olacaktır. Böylece, gerçeğin gözden kaçmasının ya da ani tepki verilmesinin önüne geçilecektir.
Tüm bu doğrultuda, doğru veriyi elde etmek için günümüzde önemli bir hazine var: Çok bilinen ismiyle Big Data, birebir Türkçe tercümesiyle Büyük Veri.
Big Data, IBM'in ifadesiyle yeni dünyanın önemli bir doğal kaynağı olarak tanımlanıyor. Gelecek tahmininde, Big Data kullanımı hakkındaki yorumlarımızı, digiMucit blog'daki bir sonraki yazımızda paylaşacağız.
Hakan Genç
digiMucit - ajans başkanı
Kaynakça:
http://www.theworldin.com/article/11813/keeping-score
http://www.slideshare.net/HorizonWatching
https://datascience.berkeley.edu/what-is-big-data
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder