Büyük veri analizi sisteminiz henüz konsept aşamasındayken, en başından itibaren akıllıca düşünmek en iyi sonuçlara ulaşmanızı sağlar. Sistem zaten çalışır duruma geldikten sonra herhangi bir düzeltmenin uygulanması oldukça pahalı olabilir.

Günümüzün dijital dünyasında şirketler, karar vermeyi iyileştirmek, hesap verebilirliği artırmak, üretkenliği artırmak, daha iyi tahminler yapmak, performansı izlemek ve rekabet avantajı elde etmek için büyük veri iş analitiğini benimsiyor. Bununla birlikte, birçok kuruluşun stratejik düzeyde iş zekası analitiğini kullanma sorunları vardır. Gartner’a göre, şirketlerin % 87’si düşük iş zekası ve analitik olgunluğuna sahip, veri rehberliği ve desteği yok. İş verisi analiziyle ilgili sorunlar yalnızca kendi başına analitikle ilgili değildir, aynı zamanda derin sistem veya altyapı sorunlarından da kaynaklanabilir.

 1. İş analitiği çözümü, yeni veya zamanında öngörüler sağlamaz

Düşünün, daha akıllı iş kararları almanıza yardımcı olacak benzersiz içgörüler elde etmeye çalışan bir analitik çözümüne yatırım yaptınız. Ancak görünen o ki, yeni sisteminizin sağladığı içgörüler, daha önce sahip olduğunuz bilgilerle aynı düzeyde ve kalitede. Bu sorun, temel nedene bağlı olarak iş veya teknoloji merceğiyle ele alınabilir.

• Veri eksikliği

Analizleriniz yeni içgörüler oluşturmak için yeterli veriye sahip değil. Bu, veri entegrasyonlarının olmamasından veya zayıf veri organizasyonundan kaynaklanıyor olabilir.

Bu durumda, bir veri denetimi çalıştırmak ve mevcut veri entegrasyonlarının gerekli içgörüleri sağlayabilmesini sağlamak mantıklıdır. Yeni veri kaynaklarının entegrasyonu, veri eksikliğini de ortadan kaldırabilir.

• Yeni bir sisteme uygulanan eski yaklaşımlar

Tipik raporlarınızı yeni sisteme aktardınız. Ancak eski soruları sorarak yeni cevaplar almak zor olurdu. Bu çoğunlukla bir iş sorunudur ve bu soruna olası çözümler duruma göre farklılık gösterir. En iyisi, analitik yaklaşımlarda geniş deneyime sahip ve iş alanınızı bilen bir konu uzmanına danışmaktır.

 2. Hatalı analiz

Bir işletme için yanlış analizden daha kötü bir şey yoktur ve bu sorunun mümkün olan en kısa sürede ele alınması gerekir.

• Düşük kaliteli kaynak veri

Sisteminiz kusurlu, hatalı veya eksik verilere dayanıyorsa, kötü sonuçlar alırsınız. Veri kalitesi yönetimi sürecinizin her aşamasını kapsayan zorunlu bir veri doğrulama süreci, gelen verilerin kalitesini farklı düzeylerde (söz dizimsel, anlam bilimsel, dilbilgisi, iş vb.) sağlamaya yardımcı olabilir.

• Veri akışıyla ilgili sistem hataları

Bu, geliştirme, test etme veya doğrulama süreçlerinde insan hatası müdahalesi nedeniyle sistemin gereksinimleri ihmal edildiğinde veya tam olarak karşılanmadığında gerçekleşir.

Geliştirme yaşam döngüsünün yüksek kalitede test edilmesi ve doğrulanması, bu tür sorunların sayısını azaltır ve bu da veri işleme sorunlarını en aza indirir. Yüksek kaliteli verilerle çalışırken bile analizleriniz yanlış sonuçlar verebilir. Bu durumda, sisteminizin ayrıntılı bir incelemesini yapmak ve veri işleme algoritmalarının uygulanmasının hatasız olup olmadığını kontrol etmek mantıklıdır.

 3. Veri analizini karmaşık bir şekilde kullanma

Bir sonraki sorun, verimli bir çözüm yaratmak için harcanan tüm çabaları boşa çıkarabilir. Veri analitiğini kullanmak çok karmaşık hale gelirse, verilerinizden değer elde etmek zor olabilir. Karmaşıklık sorunu genellikle UX’e (kullanıcıların sistemde gezinmesi ve raporlarından bilgileri kavraması zor olduğunda) veya teknik yönlere bağlıdır.

• Aşırı işlevsellik

Sistem daha fazla senaryoyu işler ve size ihtiyacınız olandan daha fazla özellik sunarak odağı bulanıklaştırır. Bu aynı zamanda daha fazla donanım kaynağı tüketir ve maliyetlerinizi artırır. Sonuç olarak, kullanıcılar işlevin yalnızca bir bölümünü kullanır.

Aşırı işlevselliğin belirlenmesi önemlidir. Ekibinizi bir araya getirin ve temel ölçütleri tanımlayın: tam olarak neyi ölçmek ve analiz etmek istediğiniz, hangi işlevselliğin sıklıkla kullanıldığı ve odak noktanız nedir. O zaman tüm gereksiz şeylerden kurtulun. Veri analizinde size yardımcı olması için işletme alanınızdan harici bir uzmanın dahil edilmesi de çok iyi bir seçenek olabilir.

4. Uzun sistem yanıt süresi

Girdi verileri halihazırda mevcut olmasına rağmen sistemin verileri analiz etmesi çok fazla zaman alıyor ve rapora şimdi ihtiyaç var. Toplu işlem için çok kritik olmayabilir, ancak gerçek zamanlı sistemler için bu tür bir gecikme oldukça pahalı olabilir.

• Verimsiz veri organizasyonu

Belki de verileriniz, çalışmayı çok zorlaştıracak şekilde düzenlenmiştir. Veri ambarınızın ihtiyacınız olan kullanım durumlarına ve senaryolara göre tasarlanıp tasarlanmadığını kontrol etmek daha iyidir.

• Büyük veri analizi altyapısı ve kaynak kullanımıyla ilgili sorunlar

Sorun sistemin kendisinde olabilir, yani ölçeklenebilirlik sınırına ulaşmıştır. Ayrıca, donanım altyapınız artık yeterli olmayabilir.

Buradaki en basit çözüm, yükseltmedir, yani sisteminize daha fazla bilgi işlem kaynağı eklemektir. Uygun bir bütçe dahilinde sistem yanıtını iyileştirmeye yardımcı olduğu ve kaynaklar uygun şekilde kullanıldığı sürece iyidir.

5. Pahalı bakım

Herhangi bir sistem, bakımı ve altyapısı için sürekli yatırım gerektirir. Her işletme sahibi bu yatırımları en aza indirmek ister. Bu nedenle, bakım ve altyapı maliyetlerinden memnun olsanız bile, sisteminize yeni bir göz atmak ve fazla ödeme yapmadığınızdan emin olmak her zaman iyi bir fikirdir.

• Eski teknolojiler

Her gün daha hızlı ve daha ucuz bir şekilde daha fazla veri hacmini işleyebilen yeni teknolojiler ortaya çıkıyor. Bu nedenle, er ya da geç, analizinizin dayandığı teknolojiler güncelliğini yitirecek, daha fazla donanım kaynağı gerektirecek ve modern teknolojilere göre bakımı daha pahalı hale gelecektir. Eski teknolojilere dayalı çözümler geliştirmek ve desteklemek isteyen uzmanlar bulmak da daha zordur.

En iyi çözüm, yeni teknolojilere geçmektir. Uzun vadede, yalnızca sistemin bakımını daha ucuz hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda güvenilirliği, kullanılabilirliği ve ölçeklenebilirliği de artırır. Ayrıca, kademeli olarak eski öğeleri yenileriyle değiştirerek bir sistem yeniden tasarımı gerçekleştirmek de önemlidir.

• Optimum olmayan altyapı

Altyapı, her zaman optimizasyon için yer olan maliyet bileşenidir. Hâlâ şirket içindeyseniz, buluta geçiş iyi bir seçenek olabilir. Bir bulut çözümüyle, kullandıkça öde, maliyetleri önemli ölçüde azaltırsınız. Güvenlikle ilgili herhangi bir kısıtlamanız varsa, yine de özel bir buluta geçebilirsiniz. Zaten bulut üzerindeyseniz, onu verimli bir şekilde kullanıp kullanmadığınızı kontrol edin ve harcamaları kısmak için tüm en iyi uygulamaları uyguladığınızdan emin olun.

Kaynak

Analytics Insight

 

big data big data nedir Big Data Nedir makale big data tanımı big data veri analizi büyük veri büyük veri analitiği büyük veri analitiği nedir büyük veri analizi büyük veri analizi nedir büyük veri ne demek