2023 için Veri ve Analitik Trendleri

Dijital pazarlama trendlerinde, büyük veri ve analitik, günümüz pazarlama dünyasının en yenilikçi sektörlerinden ikisidir. DataToBiz tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel büyük veri pazarı gelirleri 2027 yılına kadar 100 milyar doları aşacak.

Büyük veri analitiği, en güçlü teknoloji trendlerinden biridir ve sağlık hizmetlerinden dördüncü sanayi devrimine kadar dünya çapında birçok sektörde devrim yaratmaktadır. Bulut uygulamaları sayesinde şirketler artık verileri gerçek zamanlı olarak izleyip analiz edebilmekte ve her zamankinden daha hızlı iyileştirmeler yapabilmektedir.

Bu teknoloji, şüphesiz önümüzdeki aylarda internette konuşulacak, bu nedenle 2023'teki en önemli veri ve analitik trendlerine bir göz atalım.

Veri ve Analitik Trendler 2023

1) Dijital Dönüşüm

Nesnelerin interneti, makine öğrenimi ve büyük veri konularını derinlemesine araştırdıkça, dijital dönüşüm teknolojiyi her yöne yönlendiriyor.

2020'de internete bağlı 9,7 milyar cihaz vardı; 2030 yılına kadar bu sayının 29,4 milyara ulaşması bekleniyor. Bu cihazlar tarafından üretilen muazzam miktarda veri, büyük verinin dünyamızdaki rolünün yalnızca artması anlamına geliyor.

Aynı zamanda, yapay zeka, biriktirdiğimiz muazzam miktardaki veriden anlam çıkarmak için gerekli olacağından, veri işlemede giderek daha önemli bir rol oynayacaktır . Önümüzdeki aylarda ve yıllarda dijital dönüşüm için yeni uygulamalar bulmaya devam edeceğiz.

2) İş Zekası

İş Zekası (BI), kullanıcılarına işlerinin durumu hakkında ayrıntılı sonuçlar sağlayan eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlamak için yazılım ve hizmetleri kullanır. Önümüzdeki aylarda ve yıllarda bu disiplin gelişerek tüm sektörlere ulaşmaya devam edecektir. Hem stratejik hem de taktiksel iş kararları üzerindeki etkisini göreceğiz.

Tahminler , BI ve analitik pazarının küresel değerinin 2025 yılına kadar 18 milyara ulaşacağını gösteriyor, bu nedenle her düzeyde büyüme görmeyi bekliyoruz. İşbirlikçi BI, özel bir platformun nasıl kullanılacağını bilmeye gerek kalmadan değerli bilgileri kullanıma sunacak ve verileri teknik olmayan kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirecektir.

3) Bulut Teknolojisi

Kuruluşların %70'inden fazlası iş yüklerinin en azından bir kısmını genel buluta taşıdı ve bulut benimsemenin önümüzdeki yıllarda daha da artması bekleniyor. Bir McKinsey araştırmasına göre, kurumsal bulut harcamaları bütçeleri %23 aştı ve bu harcamaların yaklaşık %30'u doğru şekilde kullanılmadı.

Bulut tabanlı teknolojiler, sürekli olarak geliştikleri için iş ve BT yapılarımız için tek sürdürülebilir çözümdür. Ancak karmaşıklıkları nedeniyle, teknik olmayan kullanıcıların verileri toplamasına, analiz etmesine ve yorumlamasına izin veren standartlaştırılmış, self servis araçlara ihtiyaç vardır.

4) Hizmet Olarak Veri (DaaS)

Tahminler, hizmet olarak veri (DaaS) pazarının 2023 yılına kadar 11 milyar gelire ulaşacağını gösteriyor . Bu sektör artık çok küçük oyuncuların bile rahatlıkla sektöre girip gelir elde edebileceği bir noktaya geldi. En aşırı nişler bile verilerden değer elde edebilir.

Şirketinizde üretilen veriler başkalarına değer sunabiliyorsa, hizmet olarak veriler gelir elde etmenin ilginç bir yolu olabilir. Bu nedenle, veri sunumunuzu yeniden düşünmenin ve katkıda bulunmanın yeni yollarını keşfetmenin tam zamanı.

5) Teknoloji ve Sağlık

Sağlık ve zindelik sektörü hayatımızda öncü bir rol alıyor ve veriler bunun çok önemli bir parçası. Örneğin, tıbbi hizmetler hastalarıyla iletişim kurmanın yeni yollarını keşfediyor ve şirketler, çalışanlarının sağlığını iyileştirecek stratejiler keşfetmeye ve uygulamaya çalışıyor.

Şirketler artık dünyanın dört bir yanından tıbbi verileri toplama ve tedavileri her zamankinden daha erken ve daha hızlı belirlemek için yeni yöntemlerle kullanma yeteneğine sahip. Gelecekte, bu eğilimin insanlar için daha verimli tıbbi sistemler oluşturmaya yardımcı olmasını bekliyoruz.

6) Sürücüsüz Araçlar

Yıllardır otonom sürüşü duyuyoruz, ancak şimdi gerçek olmaya daha da yakın. Alphabet'in otonom araç şirketi Waymo, Phoenix ve San Francisco'daki lokasyonlarında halihazırda otonom araçları kullanıyor. Walmart ayrıca 2020'den beri Arkansas'ta otonom bir araç programı kullanıyor.

Fuente: Arstechnica

Şirketler bu erken deneylerden elde edilen verileri otonom sürüş programlarıyla kullanmaya devam ettikçe, ilerlemenin tek olası yolu ilerlemeye devam etmektir. Önümüzdeki yıllarda büyük veri, sürücüsüz araçları herkes için güvenli ve verimli bir şekilde hayatımıza sokmanın yollarını daha da tanımlamaya yardımcı olacak .

7) İklim Değişikliği Araştırmasına Yardımcı Olacak Büyük Veri

İklim değişikliği ile mücadelede ilerleme kaydedilebilmesi için, gerçekleştirilecek tartışma ve eylemlerin kesinlikle veri odaklı olması zorunludur.

İklim değişikliğiyle mücadele eden kuruluşların tahminlerini sağlam verilerle desteklemek, tartışmaların ötesine geçmeye ve bu tehditle mücadele için gerekli eylemleri uygulamak için küresel olarak işbirliği yapmaya başlamaya yardımcı olacaktır .

Büyük veri, gezegende gerçekte neler olup bittiği hakkında tarafsız bir bilgi kaynağı sağlar ve yapay zeka ve analitik gibi teknolojilerle birlikte hükümetler ve işletmeler arasındaki çabaları koordine etmek için en etkili eylemlerin belirlenmesine yardımcı olur.

8) Gerçek Zamanlı Analitikler Pandemi Sonrası İlgi Kazanıyor

2020 covid salgını sırasında, veriler yalnızca tedavi ve aşı aramada değil, aynı zamanda kalabalıkları yönetmede ve sosyal mesafeyi korumada da yardımcı oldu.

Örneğin, akıllı güvenlik kameraları bir mekana kaç kişinin girip çıktığını sayabilir ve maksimum kapasiteye ulaşıldığında uyarı verebilir. Ayrıca darboğaz oluşturan ve insan akışının çok yoğunlaştığı ve sosyal mesafeyi korumayı zorlaştıran zamanları tespit eden kilit noktalara yerleştirilebilirler.

Yıllar boyunca verilerin başka bir ilginç kullanımı, örneğin süper yayıcıların varlığı gibi, sıcak noktaları ve bulaşma modellerini belirlemek olmuştur.

Artık sosyal mesafe önlemlerinin ötesine geçtiğimize göre, önümüzdeki aylarda bu ilerlemelerin genel olarak veri biliminin gelişimine katkıda bulunmasını bekliyoruz .

9) Daha Fazla Doğal Dil İşleme (NLP)

Büyük veri, yapay zeka, nesnelerin interneti ve makine öğrenimi, teknoloji ve insanlar arasındaki etkileşimdeki engelleri yıkıyor. Ve doğal dil işleme (NLP), tüm bu teknolojilere daha insani bir yüz vermemizi sağlayan şeydir.

Doğal dil işleme, insanların ve makinelerin "eşit olarak" iletişim kurmasına olanak tanır , bu da şüpheleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur ve yeni teknolojilerin benimsenmesini teşvik eder.

PLN sayesinde kullanıcılar, bir öğrenme eğrisinin üstesinden gelmek zorunda kalmadan akıllı sistemlerle kolayca etkileşim kurabilecekler . Bu da yeni teknolojilerin günlük yaşamlarına çok daha rahat ve doğal bir şekilde entegre olmalarını sağlayacaktır.

10) Büyük Veri Analizinin Otomasyonu

Otomasyon, günümüzün veri ortamında dönüşümün en büyük itici güçlerinden biridir. Özellikle, büyük veri analitiği otomasyonu en umut verici alanlardan biri ve 2023 ve sonrasında önem kazanacağına inandığımız bir alan.

Analitik süreç otomasyonu (APA), kuruluşlara, özellikle karar verme süreçlerinde bilgi işlem gücünün rolüyle ilgili olarak, zengin bilgiler ve tahmine dayalı yetenekler sağlayacaktır. Sonuç, onu kullanan şirketlerin hem sonuç üretmede hem de maliyetleri düşürmede daha verimli olmaları olacaktır.

11) Artırılmış Analitik

Artırılmış analitik, yapay zeka ve makine öğrenimi protokollerini birleştirerek veri toplama, işleme ve paylaşmada devrim niteliğinde bir rol oynar. Son derece gelişmiş algoritmaları, bağlama duyarlı öneriler üretme, görevleri otomatikleştirme ve konuşmaları analiz etme yeteneğine sahiptir.

Savunma veya ulaştırma gibi bazı belirli sektörlerde artırılmış analitik, artan miktardaki iş verilerinin rasyonelleştirilmesini sağlayacak ve giderek daha fazla alanda uygulanarak etkinliğini daha da artıracaktır.

Önümüzdeki yıllarda artırılmış analitiğin önemi artırılmış tüketicilerle el ele büyüyecek: analitik süreçlerinin bir parçası olarak otomatikleştirilmiş, bağlamsal, mobil ve doğal dil yeteneklerini kullanacak iş kullanıcıları.

12) Büyük Veri ile Güvenlik Analizi

Dijitalleşmenin son derece hızlı ilerlemesi nedeniyle, geleneksel veri güvenliği stratejileri geride kalıyor ve bu da siber suçların ve veri güvenliği ihlallerinin artmasına neden oluyor . Mantıken bu durum şirketler için bir endişe oluşturuyor.

Bu bağlamda, büyük miktarda güvenlik verisinin neredeyse gerçek zamanlı olarak toplanmasını, depolanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırdıkları için büyük veri güvenliği analitiği çok yardımcı olabilir. Sonuç olarak, tehditleri etkili bir şekilde tespit etmeye ve bunlarla mücadele etmeye yardımcı olurlar.

Büyük veri içeren güvenlik analitiği, büyük miktarda verinin işlenmesini ve siber saldırılara karşı korunmak için yönetilmesini mümkün kılar.

13) Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Robotik Proses Otomasyonu veya RPA, dijital sistemler ve yazılımlarla etkileşime girerek insan eylemlerini taklit edecek şekilde robotların oluşturulmasına, dağıtılmasına ve yönetilmesine olanak tanıyan son teknoloji bir teknolojidir.

RPA'nın en büyük avantajı, büyük hacimli işlerin insan hatası olmadan ve yüksek hızda yapılmasına izin vermesidir. Bu nedenle, doğruluk ve verimliliğe değer veren endüstriler ve şirketler tarafından giderek daha fazla benimseneceğine inanıyoruz. Bu nedenle, bunun 2023 ve sonrası için en önemli veri ve analitik trendlerinden biri olduğuna inanıyoruz.

14) Hizmet Olarak Yapay Zeka (hizmet olarak AI veya AIaaS)

Hizmet olarak yapay zeka, abonelik ücreti karşılığında gelişmiş yapay zeka işlevleri sunan harici bir varlıktan oluşur.

Bu eğilim, şirket içi yeteneklere ihtiyaç duymadan yapay zekanın gücünden yararlanmaya yardımcı olacağı için özellikle küçük ve orta ölçekli şirketler için önemli olacak.

Bir hizmet olarak AI uygulamaları arasında müşteri hizmetleri, veri analitiği ve üretim otomasyonu yer alır. Kolay erişilebilir, uygun maliyetli, şeffaf ve ölçeklenebilir bir teknoloji olduğundan, geleceğin veri ve analitik oyuncularından biri olmak için her şeye sahip olduğuna inanıyoruz.

15) Tahmine Dayalı Analitik

IBM tarafından tanımlandığı şekliyle tahmine dayalı analitik, geçmiş verileri istatistiksel modelleme, veri madenciliği teknikleri ve makine öğrenimi ile bir arada kullanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapan gelişmiş analitiğin bir dalıdır.

Verilerin yükselişiyle birlikte tahmine dayalı analitik, özellikle hava durumu, sağlık veya bilimsel araştırma gibi sektörlerde risk ve fırsatları tespit etmek ve uygun çözümler aramak isteyen şirketler için vazgeçilmez hale gelecek.

16) Buluta Geçiş

Buluta geçiş, veriler, iş yükleri, BT kaynakları veya uygulamalar gibi dijital varlıkları isteğe bağlı, self servis bir ortama dayalı olarak bulut altyapılarına taşıma işlemidir .

Buluta geçiş, minimum düzeyde belirsizlikle gerçek zamanlı performans ve verimlilik sağladığından işletmeler için büyük avantajlar sağlar. Bu avantajlar nedeniyle, giderek daha fazla şirket, iş operasyonlarında daha karlı, çevik ve yenilikçi olmak için dijital varlıklarını buluta taşıyacak.