2022'de Büyüleyici 14 Gerçek Hayat Uygulaması Veri Analitiği
Yayınlanan: 2021-01-04Günümüz dünyasında veri, en modern şirketleri yönetiyor. İnternete erişimin artması nedeniyle çok sayıda veri paketi tüm dünyada dolaşıyor. İşletmeler, bu verilerin müşteri hizmetlerini iyileştirmek, eğilimleri anlamak ve hatta pazar boşluklarını bulmak için kullanabilecekleri bilgilere dönüştüğünün farkındadır.
Bir bütün olarak verilere ilişkin bu kadar önemli bir içgörü elde etmek için, verileri analiz etmek ve bir pazarın veya bir bütün olarak işin belirli yönlerini iyileştirmek için kullanılabilecek belirli bilgileri çizmek önemlidir. Veri analitiğinin çeşitli uygulamaları vardır ve işletmeler kendilerini rekabette tutmak için bu tür veri analitiği uygulamalarını aktif olarak kullanmaktadır. Yalnızca işletmeler değil, sivil toplum kuruluşları bile suç izleme gibi çeşitli nedenlerle veri analizini kullanıyor.
İçindekiler
En İyi Veri Analitiği Uygulamaları
Şu anda dünya çapında çeşitli kuruluşlarda kullanılan farklı veri analizi uygulamalarından bazıları şunlardır:
1. Güvenlik
Veri analitiği uygulamaları veya daha spesifik olarak tahmine dayalı analiz, belirli alanlarda suç oranlarının düşmesine de yardımcı oldu. Los Angeles ve Chicago gibi birkaç büyük şehirde, suç oranlarının artabileceği belirli alanları izole etmek için tarihsel ve coğrafi veriler kullanılmıştır. Bu temelde, tutuklamalar bir hevesle yapılamazken, polis devriyeleri artırılabilir. Böylece, veri analitiği uygulamaları kullanılarak bu alanlarda suç oranları düştü.
2. Ulaşım
Veri analitiği, ulaşımda devrim yaratmak için kullanılabilir. Özellikle çok sayıda insanı belirli bir alana taşımanız gereken ve sorunsuz ulaşım gerektiren alanlarda kullanılabilir. Bu veri analitik tekniği birkaç yıl önce Londra Olimpiyatları'nda uygulanmıştı.
Bu etkinlik için yaklaşık 18 milyon yolculuk yapılması gerekiyordu. Böylece, tren operatörleri ve TFL, benzer olaylardan elde edilen verileri kullanabildi, seyahat edecek kişi sayısını tahmin edebildi ve ardından ulaşımın sorunsuz olmasını sağladı.
3. Risk tespiti
İlk veri analitiği uygulamalarından biri dolandırıcılığın keşfinde olmuş olabilir. Birçok kuruluş borç altında eziliyordu ve bu soruna bir çözüm istediler. Ellerinde zaten yeterince müşteri verisi vardı ve bu nedenle veri analitiği uyguladılar. Bir müşterinin temerrüde düşme olasılığını anlamak için son harcamaları, profilleri ve diğer önemli bilgileri analiz ederek verilerle 'böl ve yönet' politikasını kullandılar. Sonunda, daha düşük risklere ve dolandırıcılığa yol açtı.
4. Risk Yönetimi
Risk yönetimi, sigorta dünyasının önemli bir yönüdür. Bir kişi sigortalanırken, süreç boyunca devam eden birçok veri analitiği var. Kişiyi sigortalarken risk, aktüeryal veriler ve hasar verileri gibi birçok veriye dayanır ve bunların analizi sigorta şirketlerinin riski gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Okuyun: Veri Analitiği Mülakat Soruları ve Cevapları
Sigortacılar genellikle bu değerlendirmeyi yaparlar, ancak veri analizinin ortaya çıkmasıyla birlikte, riskli iddiaları tespit etmek ve bu tür iddiaları daha fazla analiz için yetkililere iletmek için analitik yazılımlar kullanılabilir.
5. Teslimat
DHL ve FedEx gibi birçok önde gelen lojistik şirketi, toplanan verileri incelemek ve genel verimliliklerini artırmak için veri analizini kullanıyor. Şirketler, veri analitiği uygulamalarını kullanarak en iyi nakliye rotalarını, teslimat süresini ve aynı zamanda en uygun maliyetli nakliye araçlarını bulabildiler. GPS kullanmak ve GPS'ten veri toplamak, onlara veri analizinde büyük bir avantaj sağlar.
6. Hızlı internet tahsisi
Her alanda hızlı internet tahsisi bir şehri 'Akıllı' hale getiriyor gibi görünse de, gerçekte akıllı tahsisat yapmak daha önemlidir. Bu akıllı tahsis, bant genişliğinin belirli alanlarda ve doğru amaç için nasıl kullanıldığını anlamak anlamına gelir.
Veri tahsisini zamanlama ve önceliğe göre değiştirmek de önemlidir. Mali ve ticari alanların en fazla bant genişliğine hafta içi, yerleşim alanlarının ise hafta sonları ihtiyaç duyduğu varsayılmaktadır. Ama durum çok daha karmaşık. Veri analitiği bunu çözebilir.
Örneğin, veri analizi uygulamalarını kullanarak, bir topluluk yüksek teknoloji endüstrilerinin dikkatini çekebilir ve bu gibi durumlarda, bu alanlarda daha yüksek bant genişliği gerekli olacaktır.
7. Makul Harcama
Akıllı şehirler inşa ederken, onu doğru şekilde planlamak zorlaşıyor. Yer işaretinin yeniden modellenmesi veya herhangi bir değişiklik yapılması, sonunda israfa dönüşebilecek büyük miktarda harcama gerektirecektir. Bu gibi durumlarda veri analitiği kullanılabilir. Veri analitiği ile doğru altyapıyı kurmak ve harcamaları azaltmak için vergi parasını düşük maliyetli bir şekilde yönlendirmek daha kolay hale gelecek.
8. Müşterilerle etkileşim
Sigortacılıkta hasar işleyenler ile müşteriler arasında sağlıklı bir ilişki olmalıdır. Bu nedenle, birçok sigorta şirketi, hizmetlerini iyileştirmek için veri toplamak için genellikle müşteri anketlerini kullanır. Sigorta şirketleri farklı bir insan grubunu hedeflediğinden, iletişim söz konusu olduğunda her demografinin kendi tercihi vardır.
Veri analizi, belirli tercihlere odaklanmaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir araştırma, modern müşterilerin sosyal medya veya çevrimiçi kanallar aracılığıyla iletişimi tercih ettiğini, eski demografinin ise telefonla iletişimi tercih ettiğini gösterdi.
9. Şehirlerin planlanması
Veri analizinin gerçekten büyüyebileceği kullanılmayan disiplinlerden biri şehir planlamasıdır. Birçok şehir plancısı, veri analizini kendi lehlerine kullanma konusunda tereddütlü olsa da, bu yalnızca hatalı şehirlerin tıkanmış tıkanıklıklarıyla sonuçlanır. Veri analizini kullanmak, erişilebilirliği iyileştirmeye ve şehirdeki aşırı yüklemeyi en aza indirmeye yardımcı olacaktır.
Genel olarak, planlama sürecinde daha fazla verimlilik sağlayacaktır. Sadece uygun bir noktaya bina dikmek, komşulara veya bölgedeki trafiğe zarar verebileceğinden şehir için genel bir fayda sağlamayacaktır. Veri analitiği ve modellemeyi kullanarak, bir binayı belirli bir duruma yerleştirmenin sonucunu tahmin etmek ve buna göre plan yapmak kolay olacaktır.
10. Sağlık
Tıp, eski zamanlardan beri çok yol kat etmiş ve sürekli gelişiyor olsa da, maliyetli bir mesele olmaya devam etmektedir. Birçok hastane, modern sağlık hizmetlerinin beraberinde getirdiği, karmaşık makinelerin, ilaçların vb. kullanımını içeren maliyet baskılarıyla mücadele ediyor.
Ancak şimdi, veri analitiği uygulamalarının yardımıyla sağlık tesisleri, hastaların tedavisini ve hasta akışını ve ayrıca hastanelerde ekipmanların nasıl kullanıldığını izleyebiliyor. Veri analitiğinin sağlık hizmetlerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmesi durumunda, sağlık hizmetlerinde 63 milyar dolardan fazla paraya dönüşecek şekilde, %1'lik bir verimlilik kazancı elde edilebileceği tahmin edilmektedir. Sağlık sektöründeki büyük veri uygulamaları hakkında daha fazlasını okuyun.
11. Seyahat İçin
Seyahat etmenin zor olduğunu düşündüyseniz, veri analizi sizi kurtarmak için burada. Veri analizi, sosyal medyadan farklı müşterilerin istek ve tercihlerini gösteren ve gezginlerin satın alma deneyimini optimize etmeye yardımcı olan verileri kullanabilir. Ayrıca şirketlerin kendi paketlerini özelleştirmelerine ve sosyal medyadan toplanan yardım verileriyle daha kişiselleştirilmiş seyahat önerileri sunmasına ve dolayısıyla daha fazla kişiye özel seyahat önerileri sunmasına yardımcı olacak.
Okuyun: Hindistan'da Veri Analitiği Mühendisleri Maaşı
12. Enerjiyi Yönetmek
Enerji yönetimiyle ilgilenen birçok firma, akıllı şebeke yönetimi, enerji optimizasyonu, enerji dağıtımı ve diğer kamu hizmeti tabanlı şirketler için otomasyon oluşturma gibi alanlarda kendilerine yardımcı olmak için veri analitiği uygulamalarından yararlanıyor. Veri analitiği burada nasıl yardımcı olur?
Bir sevk ekibinin, ağ cihazlarının ve hizmet kesintilerinin yönetilmesine ve izlenmesine odaklanarak yardımcı olur. Yardımcı programlar ağ performansı içinde yaklaşık milyonlarca veri noktasını entegre ettiğinden, mühendisler tüm ağı izlemelerine yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir.
13. İnternette arama
Google'ı kullandığınızda, şirket tarafından kullanılan birçok veri analizi uygulamasından birini kullanıyorsunuz. Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo vb. gibi çoğu arama motoru veri analitiğini kullanır. Bu arama motorları, bir arama sorgusu için en iyi sonucu vermek için farklı algoritmalar kullanır ve bunu birkaç milisaniye içinde yaparlar. Google'ın her gün yaklaşık 20 petabayt veri işlediği söyleniyor.
14. Dijital reklam
Veri analitiği, dijital reklamcılıkta da devrim yarattı. Şehirlerdeki dijital reklam panoları ve web sitelerindeki afişler, yani günümüzde reklam kaynaklarının çoğu, veri algoritmalarını kullanarak veri analitiği kullanıyor. Dijital reklamların geleneksel reklamcılık tekniklerinden daha fazla TO almasının nedenlerinden biri de budur. Günümüzde dijital reklamcılığın hedefi, kullanıcının geçmiş davranışlarının analizine odaklanmaktadır.
Toplama
Veri analitiği uygulamalarının dünya genelinde neredeyse tüm alanlarda büyük adımlar attığı açıktır. Verileri anlayabilir ve analiz edebilirsek, genel iş verimliliğimizi çok artırmamıza yardımcı olabilir. Bununla birlikte, verilerin yanlış veya verimsiz kullanımı çeşitli sorunlara neden olabilir ve genel verimliliğin düşmesine neden olabilir.
Bu nedenle, veri bilimcilerinin verileri verimli bir şekilde nasıl kullanacaklarını bilmeleri ve doğru veri analitiği uygulamalarıyla meşgul olmaları önemlidir. Doğru şekilde kullanılırsa, veri analitiği toplumumuz ve genel olarak dünya üzerinde büyük bir olumlu etki yaratabilir ve belirli sektörlerin genel verimliliğini artırabilir.
Uygulamalı atölye çalışmalarına, endüstri uzmanlarıyla bire bir, 7+ vaka incelemesi ve projeye katılarak pratik bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B'nin çalışan profesyoneller için tasarlanmış Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. Diğer Veri Bilimi Programlarımızı da inceleyebilirsiniz.
