Gelecek Tahmini ve Big Data - II

Bizim digiMucit olarak yaklaşımımıza göre, mucit geleceğe yön veren kişidir. Geleceğe yön verirken, hangi faktörlerin dikkate alınması gerektiğini bilmek gerekir. Bir önceki blog yazımızda da paylaştığımız üzere, günümüzde dijital dünyanın avantajlarını kullanarak, yüksek miktarda veriye ulaşabiliyoruz. Böylece, Big Data olarak adlandırılan bu bilgilerin doğru analiz edilmesiyle, reklam ve marketing alanında popüler olacak trendleri ve gelişmeleri tahmin etmemiz mümkün oluyor.

Big Data, Büyük Veri, internetin özellikle son kullanıcı boyutunda yaygın kullanımıyla ortaya çıkan bir kavram. İnternete bağlı olarak geçirdiğimiz her saniye, bu bilgi havuzuna katkıda bulunuyoruz. Bu bilgiler farklı ortamlarda, server'larda, dağınık halde bulunsa bile, verilerin izleri ve oluşturulma yöntemleri analiz için önemli yöntemler sağlıyor.

Geleneksel pazarlamanın temel kavramlarını açıklarken 4P (Product-Ürün, Place-Dağıtım, Price-Fiyat, Promotion-Tanıtım) kısaltmasından faydalanıldığı gibi, Büyük Veri için de 5V ifadesini kullanıyoruz.

Volume (Veri Büyüklüğü): Günlük hayattaki teknolojilerde kullandığımız MB ya da GB ile ifade edemeyeceğimiz kadar büyük bir veri üretimi gerçekleştiriliyor Büyük Veri diyarında. Sadece Facebook üzerinden her gün 10 milyar mesaj gönderildiği ve 'beğen' tuşuna 4,5 milyar kez basıldığı düşünülünce bu verinin büyüklüğü hakkında bize bir fikir verebilir.

Büyük Veri ve 5V

Velocity (Hız): Üretilen verinin miktarı kadar yüksek hızı da önemli bir değer. Bu konuda sosyal medyanın bilgiyi yaymadaki rolünü örnek verebiliriz.

Variety (Çeşitlilik): Şirketler için önceden sadece finansal tablolar bir veri kaynağıyken, şu an dijital iletişim yöntemlerinin her birinden veri sağlamak mümkün. Müşteri tarafından sağlanan fotoğraflar, yorumlar, beğeniler ve bağlantılar bu yeni nesil veri çeşitliliğinin örneklerinden.

Value (Değer): Üretilen ve toplanan verinin içerik analizi ve anlamlandırılması da Büyük Veri'nin işlevselliği bakımından değerlidir. Sadece veri akışı olduğu için toplanan bilgiler gerçek durum analizi için bir fayda sağlamayacaktır. Toplanan verinin, değer yaratmak için yorumlanması gereklidir.

Veracity / Verification (Doğruluk): Dijital ortamda toplanan verinin kalitesini gösteren bir diğer özellik de bu bilgilerin doğrulanabilir olmasıdır. Şayet, elde edilen bilgiler somut ölçülere göre doğrulanabilir değilse, strateji oluştururken bu verilerin kullanılması mümkün değildir.

Büyük Veri'nin genel özelliklerine yer verdikten sonra, bu kavramın gelecek tahmininde nasıl kullanılabileceğinden bahsedelim.

Aslında her birimiz, her gün çeşitli tahminlerde bulunarak yaşıyoruz. Özellikle İstanbul'da trafiğin yoğun olduğu saatleri ve güzergahları tahmin ederek alternatif yollar düşünüyoruz ya da karşımızdaki kişinin bir durum karşısında nasıl davranacağını tahmin ederek tepkimizi belirliyoruz. Bu durumların her birinde, geçmiş gözlemlerimizin önemli bir payı bulunuyor. Bununla birlikte, kişisel olarak topladığımız gözlem verilerine bağlı kalmak geniş ölçekte doğru tahminde bulunmamızı engelliyor. Büyük Veri işte tam bu noktada devreye giriyor. İnsanların online dünyaya bağlı kaldıkları süreler arttıkça, kişiler gerçek hayat davranışlarını online'da da sergilemeye başlıyorlar. Böylece, çok daha geniş ölçekte gözlem yapıp çok daha tutarlı tahminlerde bulunabiliyoruz.

Örneğin, arama sonuçlarını ve kullanıcıların diğer online davranışlarını inceleyerek o hafta vizyona giren bir filmin gişesini tahmin edebiliyoruz. Bu durumda da marketing stratejisini ve rakip analizini çok daha verimli şekilde gerçekleştirebiliyoruz. Ayrıca, digiMucit olarak danışmanlık çalışmalarımızda benzer analizleri, FMCG ve moda trendlerinin piyasaya girişlerini değerlendirmek için de uygulayabiliyoruz.

Digital Age - Ekim 2013

Büyük Veri kullanarak yapılan analizler, aslında basit bir olasılık hesabından daha fazlasına işaret ediyor. Olasılık hesabında bir evren ve örneklem kümesine ait değerler varken; Büyük Veri analizinde sürekli oluşturulan ve dinamik halde değişkenlik gösteren bilgilerin incelenmesi temeldir. Mesela, bir çağrı merkezinin iş sürecinin iyileştirilmesi için sadece gelen çağrıların incelenmesi yerine, kurumun sosyal medyadaki etkileşimi ve online görünürlüğündeki değişkenler de dikkate alınarak daha gerçekçi bir tahmin sonucuna ulaşılabilir.

Bu konu üzerine Digital Age Dergisi'nin Ekim 2013 tarihli sayısında, sosyal medya verileri ile gelecek analizi hakkında ajansımızın görüşlerini ve bu kapsamdaki çalışmalarımızı paylaşmıştık. Konuyla ilgileniyorsanız, o yazımızı da inceleyebilirsiniz. Sosyal medya ve Büyük Veri kullanımı ile iş süreçlerinin analizi konusundaki çalışmalarımız için bize ulaşabilirsiniz. Ve biz digiMucit olarak diyoruz ki, Büyük Veri sosyal gözlem ile sayısal analizin başarıyla bir araya geldiği yeni bir alan yaratmakta.

Şayet, sayıları seviyorsanız geleceği daha iyi tahmin edebilirsiniz!

Hakan Genç

dijital stratejist

digiMucit - ajans başkanı

Kaynakça:
Futurelearn (2015). The University of Warwick. Erişim Tarihi: 25 Aralık 2015. https://www.futurelearn.com/courses/big-data/0/steps/7609

Lohr, S. (2012). The Age of Big Data. The New York Times, Çevrimiçi. Erişim Tarihi: 25 Aralık 2015. http://wolfweb.unr.edu/homepage/ania/NYTFeb12.pdf

Marr, B. (2015). Why only one of the 5 Vs of big data really matters. IBM Big Data & Analytics Hub, Çevrimiçi. Erişim Tarihi: 24 Aralık 2015. http://www.ibmbigdatahub.com/blog/why-only-one-5-vs-big-data-really-matters

Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013). Big Data A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think. Eamon Dolan Book Publication.

Mestyán, M.; Yasseri, T. & Kertész, J. (2013). Early Prediction of Movie Box Office Success Based on Wikipedia Activity Big Data. PLoS ONE 8(8).