Büyük Verinin Analizi: Nedir ve Neden Önemlidir?

Büyük Verinin Analizi: Nedir ve Neden Önemlidir?

Bugünün iş dünyasında, büyük verinin analizi (1.500) sıkça karşılaştığımız bir kavram haline geldi. Ama bu kavram gerçekten ne anlama geliyor? Kısaca, büyük veri (2.300) çok büyük miktardaki verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir. Şirketler bu verileri kullanarak daha iyi kararlar almakta, hedef kitlelerini anlamakta ve rekabet avantajı elde etmektedir. Peki, neden büyük verinin analizi bu kadar önemli hale geldi? İşte bu sorunun yanıtlarını keşfetmenin zamanı geldi!

Öncelikle, büyük verinin analizinin sağladığı fırsatlardan bahsedelim:

• 📊 Verimlilik Artışı: İş süreçlerinde yapılan analizlerle, firmalar operasyonlarını optimize edebilir.
• 🔍 Müşteri Davranışını Anlamak: Veriler, müşteri tercihlerini ve alışkanlıklarını ortaya koyarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunar.
• 💡 Yenilikçi Ürün Geliştirme: Veriye dayalı içgörüler, yeni ürün ve hizmet geliştirme sürecini hızlandırır.
• 🏆 Rekabet Avantajı: Doğru veri analizi ile rakiplerin önüne geçmek mümkündür.
• 📈 Yatırım Getirisi: Verimlilik ve müşteri memnuniyeti artırarak, kazançları artırma potansiyeli taşır.
• 🌍 Pazar Trendlerini Belirleme: Büyük veri analizi, pazarın dinamiklerini anlamanıza yardımcı olur.
• 🔗 İş Birliği Fırsatları: Veriler, farklı sektörlerdeki iş birliği olanaklarını da keşfetmenizi sağlar.

Bir örnekle açıklamak gerekirse, büyük veri analizi sayesinde bir e-ticaret şirketi, geçmiş satın alma verilerini analiz ederek hangi ürünlerin daha çok satıldığını ve hangi dönemlerde talebin arttığını tespit edebilir. Bu bilgiler kullanılarak pazarlama stratejileri belirlenebilir. Örneğin Danışmanlık şirketi XYZ, büyük veri sayesinde müşterilerine teklif ettikleri hizmetleri kişiselleştirerek %30 daha fazla dönüşüm elde etmiştir. (BİRİNCİ YÜZ ELLİ KELİME TAMAMLANMIŞTIR)

Kimler Büyük Veri Analizinden Yararlanır?

Büyük veri analizi, birçok sektörde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. İşte bu analizi en çok kullanan sektörler:

• 🏥 Sağlık: Hastalıkların yayılma oranları ve tedavi yöntemleri üzerine verilerle karar verir.
• 🏦 Finans: Piyasa trendlerini belirleyerek risk yönetimi sürecini geliştirir.
• 🎓 Eğitim: Öğrenci başarılarını takip etmek ve eğitim politikalarını düzeltmek için kullanılır.
• 🏬 Perakende: Müşteri tercihlerini tespit ederek satış stratejilerini optimize eder.
• 🚗 Otomotiv: Araç kullanım verileriyle araç güvenliği ve performansını iyileştirir.
• 🏢 İmalat: Üretim süreçlerini optimize etmek için kullanılır.
• 👥 Sosyal Medya: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek reklamlarda daha etkili hedefleme yapılır.

Ne Zaman ve Nerede Kullanılır?

Büyük verinin analizi, herhangi bir anda ve her sektörde uygulanabilmektedir. Örneğin, bir perakende zinciri, özellikle yılbaşı gibi yoğun satış dönemlerinde müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek önceden hazırlanabilir. Ya da bir sağlık kuruluşu, hastane kayıtlarını inceleyerek hangi hastalıkların yaygınlaştığını ve hangi tedavi yöntemlerinin daha etkili olduğunu belirleyebilir. Bu tür analizler zamanında yapıldığında, gerektiğinde sunulan çözümler çok daha etkili hale gelir.

Neden Büyük Veri Analizi Yapmalıyız?

Günümüz iş dünyasında, büyük veri analizi, rekabet üstünlüğü sağlamak ve müşteri memnuniyetini artırmak için kritik öneme sahiptir. Artan veri miktarı ile birlikte, bu verileri etkili bir şekilde değerlendirmek ve anlamlandırmak iş hedeflerine ulaşabilmek için gereklidir.

Nasıl Yapılır?

Büyük veri analizi için izlenmesi gereken adımlar şunlardır:

1. 🔍 Veri Toplama: İhtiyaç duyulan verilerin belirlenip toplanması gerekir.
2. 📥 Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hataları gidermelisiniz.
3. 📈 Veri Analizi: Verileri analiz ederek içgörüler elde etmelisiniz.
4. 📊 Raporlama: Elde edilen bulguları anlamlı bir rapor halinde sunmalısınız.
5. 🔄 Sürekli İyileştirme: Analiz sonuçlarına göre süreçlerinizi sürekli geliştirin.
6. 🤝 Takım ile İşbirliği: Ekibinizle bu verileri paylaşarak daha kapsamlı çözümler geliştirin.
7. 📅 Güncellemeleri Yapma: Veri kaynaklarınızı düzenli olarak gözden geçirin ve güncelleyin.

Yaygın Yanlış Anlamalar

Büyük veri analizi ile ilgili yanlış anlamalar, birçok şirketin bu potansiyeli kullanmasını engelleyebilir:

• ❌"Sadece Büyük Şirketler İçin": Her boyuttaki işletme büyük veri analizinden yararlanabilir.
• ❌"Her Zaman Doğru Sonuçları Verir": Veriler yanlış analiz edilirse sonuçlar yanıltıcı olabilir.
• ❌"Teknoloji Yeter": İyi bir uzmanlık ve doğru strateji gereklidir.

Sıkça Sorulan Sorular

• Büyük veri analizi nedir? Büyük veri analizi, büyük miktarda verinin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir.
• Büyük veri neden önemlidir? Rekabet avantajı sağlamak ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için önemlidir.
• Hangi sektörler büyük veri analizini kullanır? Sağlık, finans, eğitim, perakende, otomotiv sektörleri gibi birçok alandı kullanır.
• Büyük veri analizi nasıl yapılır? Veri toplama, temizleme, analiz etme, raporlama ve sürekli iyileştirme adımlarını içerir.
• Yanlış anlamalar neler?"Sadece büyük şirketler için" ve"her zaman doğru sonuçlar verir" gibi yaygın yanlış anlamalardır.

Büyük Veri Uygulamaları: İş Dünyasında Nasıl Kullanılıyor?

Büyük veri, modern iş dünyasının vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Büyük veri uygulamaları (1.200) işletmelerin büyüme, verimlilik ve müşteri memnuniyeti sağlama yollarını dönüştürmektedir. Şirketler, bu veriyi nasıl kullandıklarıyla ilgili çeşitli stratejiler geliştiriyor. Peki, büyük veri uygulamaları iş dünyasında nasıl kullanılıyor?

Kimler Büyük Veri Uygulamalarından Yararlanıyor?

Büyük veri uygulamaları, birçok sektörde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. İşte bu uygulamaları en çok kullanan sektörler:

• 🏬 Perakende: Müşteri davranışlarını ve satın alma alışkanlıklarını analiz ederek pazarlama stratejilerini optimize eder.
• 🏥 Sağlık: Hastalıkların yayılma oranlarını ve tedavi yöntemlerini daha etkili biçimde değerlendirmek için kullanılır.
• 🏦 Finans: Riskleri belirlemek ve pazar analizlerini yapmak için büyük veriden faydalanır.
• 🚗 Otomotiv: Araç performansını artırmak için veri analizine dayalı kararlar alır.
• 📊 Üretim: Üretim süreçlerini optimize ederek verimliliği artırır.
• 🌍 Turizm: Müşteri tercihlerini analiz ederek hedef kitleye uygun kampanyalar oluşturur.
• 📱 Telekomünikasyon: Abone verilerini analiz ederek hizmet kalitesini iyileştirir.

Ne Zaman ve Nerede Kullanılır?

Büyük veri uygulamaları, her sektörde farklı zaman dilimlerinde kullanılabilir. Örneğin, bir perakende işletmesi, tatil dönemlerinde müşteri alışveriş verilerini analiz ederek önceden kampanyalarını hazırlayabilir. Sağlık sektörü, ani salgın durumlarında hastane kayıtlarını inceleyerek hangi hastalıkların yaygınlaştığını belirleyebilir. Yani her sektör, kendi dinamiklerine ve ihtiyaçlarına göre büyük veri uygulamalarını zamanında ve hedef odaklı kullanabilir.

Neden Büyük Veri Uygulamaları Önemli?

Büyük veri uygulamaları işletmelere birçok avantaj sunar:

• 📈 Verimlilik Artışı: Operasyonel süreçlerin optimize edilmesini sağlar.
• 🔍 Müşteri Anlayışı: Müşteri ihtiyaçlarını ve davranışlarını daha iyi anlayarak kişiselleşmiş deneyimler sunar.
• 🏆 Rekabet Avantajı: Doğru analiz ile rakiplerden bir adım önde olma fırsatı sunar.
• 💡 Yenilikçi Ürün Geliştirme: Verilere dayalı içgörüler, yeni ürün ve hizmet geliştirmeyi hızlandırır.
• 📊 Stratejik Kararlar: Daha bilgilendirilmiş karar alma süreçlerine katkı sağlar.

Nasıl Kullanılır?

Büyük veri uygulamalarının etkili bir şekilde kullanılması için izlenmesi gereken temel adımlar şunlardır:

1. 📥 Veri Toplama: Gerekli verilerin belirlenip toplanması.
2. 🔍 Veri Temizleme: Toplanan verilerdeki hataların giderilmesi.
3. 📊 Veri Analizi: Verilerin istenilen sonuçları sağlayacak şekilde analiz edilmesi.
4. 📈 Veri Görselleştirme: Anlamlı grafikler ve raporlarla sunulması.
5. 🤝 Sonuçların Paylaşımı: Elde edilen bulguların ekip içinde paylaşılması.
6. 🔄 Geri Bildirim: Elde edilen sonuçların sürekli geliştirilmesi için geribildirimlerin toplanması.
7. 💬 Eğitim: Ekip üyelerinin veri analizi konusunda eğitilmesi.

Yaygın Yanlış Anlamalar

Büyük veri uygulamalarıyla ilgili bazı yaygın yanlış anlamalar, işletmelerin bu potansiyeli kullanmasını engelleyebilir:

• ❌ "Sadece Büyük Şirketler İçin": Aslında tüm sektör ve büyüklükteki işletmeler büyük veri uygulamalarından yararlanabilir.
• ❌ "Veri Her Zaman Doğrudur": Yanlış veri analizi, yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
• ❌ "Tek Elde Teknoloji Yeter": Başarılı olmak için insan faktörü ve uzmanlık da gereklidir.

Sıkça Sorulan Sorular

• Büyük veri uygulamaları nedir? Büyük veri uygulamaları, iş süreçlerinde ve stratejilerde büyük verinin kullanılmasını ifade eder.
• Hangi sektörler büyük veri uygulamalarından yararlanabilir? Çeşitli sektörler, özellikle finans, sağlık, perakende, otomotiv ve üretim gibi alanlarda bu uygulamalardan yararlanmaktadır.
• Büyük veri uygulamalarının faydaları nelerdir? Verimlilik artışı, müşteri anlayışı, rekabet avantajı ve yenilikçi ürün geliştirme gibi birçok avantaj sunar.
• Büyük veri uygulamaları nasıl kullanılmalı? Veri toplama, temizleme, analiz etme, görselleştirme ve sürekli geri bildirim ile kullanılır.
• Büyük veri ile ilgili yanlış anlamalar nelerdir? Küçük işletmelerin fayda göremeyeceği, verinin her zaman doğru olduğu veya teknik yeterliliğin tek başına yeterli olduğu gibi yanlış anlamalar mevcuttur.

Veri Analizi Yöntemleri: İş Süreçlerinde Büyük Verinin Rolü

Günümüz iş dünyasında, veri analizi yöntemleri (1.500), işletmelerin karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Büyük verinin (2.300) sağladığı bilgi yelpazesi, işletmelere daha iyi stratejiler geliştirme ve müşteri memnuniyetini artırma imkanı sunmaktadır. Fakat bu avantajlardan yararlanmak için doğru analiz yöntemlerini seçmek oldukça önemlidir. Peki, veri analizi yöntemleri neler ve iş süreçlerinde büyük verinin rolü nedir?

Kimler Veri Analizi Yöntemlerinden Yararlanır?

Veri analizi yöntemleri, birçok sektörde geniş bir şekilde kullanılmaktadır. Bu yöntemleri etkin bir şekilde kullanan sektörler arasında şunlar bulunmaktadır:

• 🏬 Perakende: Müşteri tercihlerini analiz ederek satış stratejilerini belirler.
• 🏥 Sağlık: Epidemiyolojik verileri değerlendirerek hastalıkların yayılma oranlarını takip eder.
• 🏦 Finans: Piyasa eğilimlerini belirlemek için büyük veri analizini kullanır.
• 🚗 Otomotiv: Araç performansını artırmak için veri odaklı kararlar alır.
• 📦 Lojistik: Dağıtım süreçlerini optimize etmek için veri kullanır.
• 🏢 İmalat: Üretim süreçlerini verimlilik açısından iyileştirir.
• 🌐 Dijital Pazarlama: Tüketici davranışlarını analiz ederek daha hedefli pazarlama stratejileri geliştirir.

Ne Zaman ve Nerede Kullanılır?

Veri analizi yöntemleri, hangi sektörde olursanız olun, karar verme sürecinin her aşamasında kullanılabilir. Örneğin, bir perakende zinciri tatil sezonunda müşteri verilerini analiz ederek hangi ürünlerin daha fazla talep göreceğini belirleyebilir. Aynı şekilde, bir sağlık kuruluşu, hastaların tedavi yöntemlerinin etkililiğini değerlendirebilir. Bu analizler, her sektörün kendine özgü zaman dilimlerine ve iş dinamiklerine göre değişiklik göstermektedir.

Neden Veri Analizi Yöntemleri Önemlidir?

Veri analizi yöntemleri, işletmelere sağladığı avantajlarla dikkat çekmektedir:

• 📊 Karar Alma Süreçlerini Geliştirir: Daha doğru ve etkili kararlar almanıza yardımcı olur.
• 🔍 Müşteri Davranışını Anlamak: Müşteri beklentilerini daha iyi anlamanızı sağlar.
• 🏆 Rekabet Avantajı Sağlar: Rakiplerinizi geride bırakmanıza imkan tanır.
• 💡 Operasyonel Verimlilik: Süreçlerin optimize edilmesine katkıda bulunur.
• 📈 Yenilikçi Ürün Geliştirme: Verilere dayalı içgörülerle yeni ürünler geliştirmenizi sağlar.

Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

Veri analizi yöntemleri temel olarak iki ana kategoride incelenebilir: Tanımlayıcı (Descriptive) ve Tahmin edici (Predictive) analiz. İşte bazı yaygın analiz yöntemleri:

1. 📈 Tanımlayıcı Analiz (Descriptive Analysis): Geçmiş verileri inceleyerek mevcut durumun özeti çıkarılır. Bu, işletmelerin geçmiş performanslarını değerlendirmesine ve geleceğe yönelik planlar yapmasına yardımcı olur.
2. 🔮 Tahmin Edici Analiz (Predictive Analysis): Geçmiş verileri kullanarak, gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesine yardımcı olur. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, önceki satın alma verilerini analiz ederek hangi ürünlerin gelecekte daha fazla satılabileceğini tahmin edebilir.
3. 💡 Kestirimci Analiz (Prescriptive Analysis): Özellikle karar verme süreçlerinde kullanılmak üzere tavsiyelerde bulunan analiz yöntemidir. Gelecekteki senaryolar için en iyi karar alternatiflerini belirler.
4. 📊 Simülasyon Analizi: Gerçek hayat senaryolarını simüle ederek çeşitli sonuçların değerlendirilmesini sağlar.
5. 🎯 Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri setleri içindeki örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarmaya yönelik karmaşık analiz teknikleridir.
6. 📈 Görselleştirme Analizi: Verilerin grafik ve diyagramlar vasıtasıyla daha görsel hale getirilmesini sağlar, böylece karmaşık veriler daha anlaşılır hale gelir.
7. 🔗 Sosyal Medya Analizi: Tüketicilerin online davranışlarını ve etkileşimlerini inceleyerek içerik stratejileri geliştirilmesine yardımcı olur.

Yaygın Yanlış Anlamalar

Veri analizi yöntemleri ile ilgili bazı yaygın yanlış anlamalar, işletmelerin bu potansiyeli kullanmasını engelleyebilir:

• ❌ "Veri Analizi Sadece Büyük Şirketler İçin Geçerlidir": Küçük işletmeler de büyük veri analizinden faydalanır.
• ❌ "Veriler Her Zaman Doğrudur": Yanlış analiz yapılırsa, yanıltıcı sonuçlara ulaşılabilir.
• ❌ "Sadece Teknoloji Yeter": Başarılı olmak için uzmanlık ve strateji de gereklidir.

Sıkça Sorulan Sorular

• Veri analizi yöntemleri nelerdir? Tanımlayıcı analiz, tahmin edici analiz, kestirimci analiz, simülasyon analizi, veri madenciliği gibi yöntemler bulunmaktadır.
• Büyük verinin iş süreçlerindeki rolü nedir? İş süreçlerinin optimize edilmesi, müşteri davranışlarının anlaşılması ve stratejik karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynar.
• Veri analizi neden önemlidir? Doğru veri analizi, daha etkili kararlar almanıza ve rekabet avantajı elde etmenize yardımcı olur.
• Hangi sektörler veri analizi yöntemlerinden yararlanıyor? Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi birçok sektör bu yöntemleri etkin bir şekilde kullanmaktadır.
• Veri analizi ile ilgili yanılgılar nelerdir? Verilerin her zaman doğru olduğu ve veri analizinin sadece büyük şirketlerle sınırlı olduğu gibi yaygın yanlış anlamalar vardır.

Büyük Veri Çözümleri: Veri Madenciliği ile İş Analitiği Arasındaki Farklar

Büyük veri çözümleri, işletmelerin veri kullanım şekline yenilikçi bir bakış açısı getirirken, bu çözümlerin temel unsurlarından biri olan veri madenciliği (1.800) ve iş analitiği (2.200) arasında belirgin farklar bulunmaktadır. Her iki kavram da büyük verinin değerlendirilmesine yönelik önemli yöntemlerdir, ancak işlevsellikleri ve uygulama alanları bakımından farklılık göstermektedir. Peki, veri madenciliği ile iş analitiği arasındaki temel farklar nelerdir?

Kimler Veri Madenciliği ve İş Analitiğinden Yararlanır?

Hem veri madenciliği hem de iş analitiği, birçok sektörde kullanılmaktadır. İşte bu tekniklerden en çok fayda sağlayan sektörler:

• 🏬 Perakende: Müşteri alışveriş davranışlarını analiz ederek pazarlama stratejileri belirler.
• 🏥 Sağlık: Hasta verilerini analiz ederek tedavi süreçlerini iyileştirir.
• 🏦 Finans: Piyasa eğilimlerini belirlemek ve riskleri yönetmek için kullanılır.
• 🚗 Otomotiv: Araç performansını artırmak için veri ön görülerine dayanarak kararlar alır.
• 🏢 İmalat: Üretim süreçlerini optimize etmek için analiz yöntemlerinden yararlanır.
• 🎓 Eğitim: Öğrenci verilerini analiz ederek eğitim süreçlerini iyileştirir.
• 🌐 Dijital Pazarlama: Kampanya etkinliğini artırmak için kullanıcı verilerini analiz eder.

Ne Zaman ve Nerede Kullanılır?

Veri madenciliği ve iş analitiği, her iki kavramın da verilerin toplanması ve değerlendirilmesi aşamalarında farklı zaman dilimlerinde ve koşullarda kullanılmaktadır. Veri madenciliği genellikle büyük veri setlerinden kalıpları ve içgörüleri keşfetmek amacıyla kullanılırken, iş analitiği daha çok işletmelerin karar alma süreçlerinde yönlendirme sağlar. Örneğin, bir perakende işletmesi, tatil sezonunda müşteri verilerini analiz ederek hangi ürünlerin daha fazla satılacağını tahmin edebilirken, iş analitiği bu verilerden elde edilen içgörülerle promosyonların nasıl şekillendirilmesi gerektiği konusunda stratejiler oluşturur.

Neden Veri Madenciliği ve İş Analitiği Önemlidir?

Veri madenciliği ve iş analitiği, işletmelere birçok avantaj sağlar:

• 🔍 Veri Yüzeyini Keşfetme: Veri madenciliği, veri setlerindeki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkararak bilinmeyen bilgilerin keşfini sağlar.
• 💡 Karar Alma Süreçlerinin Geliştirilmesi: İş analitiği, mevcut verileri değerlendirerek daha iyi kararlar almanıza yardımcı olur.
• 🏆 Rekabet Avantajı Sağlama: Her iki yöntemi de kullanan işletmeler, rakiplerinden bir adım önde olma şansı elde eder.
• 📉 Risk Yönetimi: Potansiyel riskler önceden belirlenip gerekli önlemler alınabilir.
• 📈 Yenilikçi Ürün Geliştirme: Kullanıcı verilerini anlamak, yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine katkı sağlar.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük veri setlerinden anlamlı kalıplar ve ilişkiler çıkarma sürecidir. Aşağıdaki bileşenlerden oluşur:

• 📊 Veri Hazırlama: Verilerin temizlik ve dönüştürme süreçlerini içerir.
• 🔍 Kalıp ve İlişki Keşfi: Veriler içerisindeki özgün desenleri belirlemeye yönelik çalışmalardır.
• 🔧 Modelleme: Çeşitli algoritmalar kullanılarak veri setleri üzerinde model oluşturulur.
• 💡 Sonuç Yorumlama: Elde edilen bilgilerin anlaşılır bir biçimde yorumlanmasını sağlar.

İş Analitiği Nedir?

İş analitiği, iş süreçlerini geliştirmeye yönelik olarak verileri toplayan, analiz eden ve içgörüler oluşturan bir süreçtir. İçerdiği bileşenler şunlardır:

• 📈 Veri Toplama: Mevcut verilerin toplanması ile başlar.
• 📉 Veri Analizi: İşletme için önemli olan verilerin detaylı bir şekilde değerlendirilmesidir.
• 📊 Görselleştirme: Analiz sonuçları, grafikler ve tablolar ile görselleştirilir.
• 🤝 Karar Verme: Elde edilen içgörüler, yöneticilerin karar alma süreçlerinde rehberlik eder.

Yaygın Yanlış Anlamalar

Veri madenciliği ve iş analitiği ile ilgili bazı yaygın yanlış anlamalar, işletmelerin bu teknikleri etkili bir şekilde kullanmasını engelleyebilir:

• ❌ "Sadece Büyük Şirketler İçin": Küçük işletmeler de bu tekniklerden büyük ölçüde faydalanabilir.
• ❌ "Veri Madenciliği Sürekli Kullanılmalıdır": Doğru kullanım için veri setinin analiz edilmesi önemlidir.
• ❌ "Teknoloji Yeter": Başarılı sonuçlar elde etmek için uzmanlık ve strateji de gereklidir.

Sıkça Sorulan Sorular

• Veri madenciliği nedir? Büyük veri setlerinden kalıplar ve ilişkilerin çıkarılması işlemidir.
• İş analitiği nedir? İş süreçlerini geliştirmek için veri toplayan ve analiz eden bir süreçtir.
• Veri madenciliği ve iş analitiği arasındaki temel fark nedir? Veri madenciliği keşif odaklı, iş analitiği ise karar verme odaklıdır.
• Hangi sektörler bu çözümlerden yararlanır? Sağlık, finans, perakende ve otomotiv gibi birçok sektör büyük veri çözümlerinden faydalanmaktadır.
• Bu alandaki yaygın yanlış anlamalar nelerdir? Sadece büyük şirketler için olduğu veya veri madenciliğinin sürekli kullanılması gerektiği gibi yanlış anlamalar vardır.