Büyük Veri ve Dijital Pazarlama

Büyük veri ; özellikle insan davranışları ve etkileşimleriyle ilgili modelleri, eğilimleri ve çağrışımları ortaya çıkarmak için sayısal olarak analiz edilebilecek son derece büyük veri setlerini ifade etmek için kullanılan yakın zamanın en popüler kelime gruplarından biri belki de.

Tıpkı ‘Dijital Pazarlama’ nın popülerliği gibi hayatımıza sessizce girdi ve sağlam bir yer edindi. Yukarıdaki tanıma bakıldığında net bir şekilde anlaşılabiliyor ki aslında pazarlama ve büyük veri birbirini besleyen iki büyük havuz. Hele ki günümüzde Dijital Pazarlamayı büyük veriden bağımsız düşünmek neredeyse imkânsız.

Büyük veriyi dijital pazarlamada kullanan en önemli global markalardan biri hiç şüphe yok ki Domino’ Pizza. Domino’s yaptığı kampanyaların herkes için çekici olmayabileceğini düşünerek 10.000’den fazla lokasyondan gelen dijital verileri analiz etti ve kampanyaları bireysel müşteri düzeyine indirmeyi başardı. Sonuç? Pizza zinciri dijital ortamdaki sipariş alımlarında müşterilerinin favori pizzaları için kişiselleştirilmiş kuponlar vermeye başladı.

‘Dijital Pazarlamayı büyük veriden bağımsız düşünmek neredeyse imkânsız.’

Büyük veri basit bir teknoloji veya sıradan bir satıcı listesi değildir. Gelişmekte olan yöntem, teknik ve yeteneklerin serbest ya da tam olarak bağlanmamış koleksiyonudur. Yenilikçi işleme biçimleri talep eden bu yüksek hacimli büyük veri setleri uygulamada üç kategoriye ayrılabilir; ‘Depolama, İşleme ve Analiz’. Şimdi dilerseniz bu 3 başlığa çok kısa bir şekilde göz atalım;

Depolama

Kurumsal veriler geleneksel olarak, diğer tablolarla dikkatlice ve belirlenmiş yöntemlerle birleştirilebilen, tablolarla yapılandırılmış ilişkisel veri tabanlarında depolanır. Büyük verinin depolanması, ilişkisel veri tabanlarından önemli ölçüde farklıdır çünkü belirli bir format veya yapıya eşlenmemiş verileri saklar. Kısıtlanmış bir yapıda yer almayan, serbest nitelikli veriler, sürekli talepler için çok daha hızlı bir şekilde kullanım sağlar.

İşleme

Büyük veri işleme; verileri depolar veya farklı sistemler içerisine organize bir şekilde toplama ve birbirleri arasında taşımayı ifade eder. Büyük verinin farklı donanım ortamlarına dağıtılması gerekebilir ve bu dağıtım genellikle önceden tanımlanmış bir biçimde olmaz. Bu durum verinin dağıtımı yani işlenmesi noktasında dağıtıma özel olarak belirlenmiş bir sürecin işletilmesini gerekli kılmaktadır.

Dijital Pazarlamacı müşterisine en uygun ürünü sunabilmek için, müşterisinin herhangi bir web sitesinde gezinirken ona sunulan reklamlara verdiği tepkileri ‘Gerçek Zamanlı’ olarak toplamaya ve işlemeye ihtiyaç duymaktadır. Bu durum büyük verinin işlenmesinde sürece özel yöntemler geliştirilmesini gerektirmektedir.

“Büyük veri; gelişmekte olan yöntem, teknik ve yeteneklerin serbest ya da tam olarak bağlanmamış koleksiyonudur.”

Analiz

Özelleşmiş büyük veri araçlarının benimsenmesi halâ gelişimini sürdürüyor. Ancak hâlihazırda çoğu analitik teknik, genellikle verileri öncelikle yapılandırılmış biçimlere dönüştürerek büyük veri depolarından yararlanmaktadır. Büyük veri analizinde artan ilgi alanlarından biri, açık programlamaya dayanmayan ve insan yeteneklerini aşabilecek şekilde büyük miktarlarda veriyi bulmak için yazılım kullanan Makine Öğrenmesidir (Machine Learning).

Bugün halâ büyük veriden diğer teknolojilerden aldığınızla aynı düzeyde olgunluk, güvenlik ve güvenilirlik beklemeyin. Unutmamak gerekir ki büyük veri henüz dönüşümü devam eden ve genç bir endüstri. Bu nedenle gelecek bilgilerin sağlığında hoşgörülü davranabilmek adına büyük veriye öncelikle bir deney edasında yaklaşmalı ardından sistematik hale getirebildiğimiz ölçüde en güvenilir strateji aracımız olarak kullanmalıyız.