Tıpkı mobil ve bulutta olduğu gibi, büyük veri ve analiz de işletmeleri ve ticari süreçleri şekillendirmekte. 2016 yılında kuruluşlar müşterilerini ve ticari süreçlerini daha iyi anlamak için dahili ve harici verilerini daha iyi irdeleyebilmek amacıyla veri analizi projelerini üretim aşamasına kaydırdı.
Aşağıda 2016 yılının en önemli büyük veri ve analiz trendleri ve bu trendlerle ilgili haberler yer almakta.
1) Veri analizi piyasası gelişiyor
Bir zamanlar uzak bir hayal gibi görülse de, büyük veri ve analiz şu an tüm ticari kuruluşları dönüştürücü bir etkiye ulaşmış durumda. Rekabetçi olabilmek isteyen kuruluşlar 2016 yılında hizmetlere, teknolojiye ve insanlara büyük yatırım yaptı. Bu trend yakın zaman içinde de kaybolacağa pek benzemiyor.
Büyük veri analizi harcamaları 187 milyar dolara ulaştı
Büyük veri ve analiz piyasası giderek artan bir hızla gelişmeye devam ediyor. Araştırma şirketi International Data Corporation tüm dünyadaki gelirin 2015 yılında yaklaşık 122 milyar dolar olduğunu ve 2019 yılında 187 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor.
2) Kariyer, personel alımı ve eğitim hala öncelikli
Analiz becerilerindeki eksiklik yıllardan beri ciddi bir kaygı konusu. 2016’da yalnızca veri uzmanı anlamında değil, veri mühendisi, veri analisti, hatta veri inisiyatiflerini yönetecek yönetici personel anlamında da ciddi bir eksiklik olduğu iyice ortaya çıktı. Kuruluşlar ve kurumlar 2016 yılında veri profesyoneli eğitimi ve istihdamı konusunda daha fazla önem vermeye başladı.
Şirketler veriye dayalı tahminlerde bulunabilme özelliklerini geliştirmeye daha fazla önem vermeye başladıkça veri uzmanlığı IT sektöründeki en rağbet gören ve yüksek profilli iş halini aldı.
Veri analizi profesyonellerine yönelik talep büyük bir hızla arttıkça, üniversiteler bu alandaki boşluğu doldurmak için giderek daha fazla çaba harcamaya başladı.
Kuruluşlar veri uzmanının rolünü ve sorumluluklarını çoğu zaman yeterince anlayamadığından, deneyimli veri uzmanları ve bu uzmanları işe almak isteyenler sık sık büyük zorluklar yaşıyor.
Veri uzmanları günümüzde kolay kolay bulunamayan kişiler olabilir ama veri biliminden ve makine öğreniminden bu disiplinleri faaliyet alanlarını optimize etmeye yetecek kadar anlayan yöneticiler de sayıca hiç fazla değil.
3) Veri analizi üretim sürecine kaydırıldı
2016 yılında analiz inisiyatifleri kavram kanıtlama ve testten üretime doğru kaymaya başladı. Bu süreç bir hayli sıkıntılı oldu.
2016’da birçok şirket, özellikle de büyük şirketler, ellerindeki veriyi kullanmanın yollarını aramaya başladı. Büyük şirketlerdeki büyük veri ve analiz liderleri stratejilerinin doğru yönde hareket ettiğinden emin olsa da, birçoğu büyük verinin yeterince etkili bir şekilde faaliyete geçirme konusunda sıkıntılar yaşıyor.
Veri analiz inisiyatiflerini verimli bir şekilde faaliyete geçirme konusundaki zorluğun bir kısmı içgüdülerine göre karar almaya alışık olan ve veri ve analiz kaynaklı yorumlara bir türlü güvenemeyen şirket liderlerinden kaynaklanıyor olabilir. Dolayısıyla veri analizi inisiyatiflerini üretim alanına kaydıran kuruluşların doğru teknolojileri, araçları ve platformları kullanıp kullanmadıklarından emin olmak için hangi soruları sormaları gerektiğini yeni öğreniyor olmaları şaşırtıcı bir durum değil.
Doğru analiz platformunu seçmek çok önemli. Ne de olsa seçtiğiniz ürün liderlerin önümüzdeki yıllar boyunca vereceği kritik ticari kararlar üzerinde etkili olacak.
Büyük veri projelerinin başarılı olması için beş kilit gereksinim vardır: satış, öncelik, veri bilimi dışı uzmanların katılımı ve psikolojik güvenlik.
4) Kuruluşlar başarılarını paylaşıyor
2016 yılında giderek daha fazla büyük veri ve analiz projesinin üretime geçmesiyle ve bu projelerden elde edilecek katma değerin fark edilmeye başlanmasıyla, kuruluşlar başarı hikayelerini ve alınan dersleri paylaşmaya başladılar.