Veri, Latince datum -çoğulu data- “verilen şey” kelimesinin Türkçe karşılığı olarak kullanılmaktadır. Kelime anlamı olarak, bir ham (işlenmemiş) gerçek ya da bilgi parçacığına verilen isim şeklinde tanımlanır. Veriler ölçüm, sayım, deney, gözlem ya da araştırma yoluyla elde edilebilmektedir. Bilgi ise eğitim veya tecrübe ile elde edilen becerilerin kullanılmasını sağlayan birikimdir.

2015 senesinin başlarında iş dünyasının sosyal mecrası Linkedin, 2014 yılında en çok aranan meslekleri yayınladı. İlk 12 sıra şöyleydi:

1. İstatistiksel Analiz ve Veri madenciliği
2. Ara Katman ve Entegrasyon Yazılımları
3. Depolama Sistemleri ve Yönetimi
4. Ağ ve Bilgi Güvenliği
5. SEO / SEM Pazarlaması
6. İş Zekası
7. Mobil Geliştirme
8. Ağ Mimarisi ve Geliştirme
9. Algoritma Tasarımı
10. Perl / Python / Ruby
11. Veri Mühendisliği ve Veri Depolama
12. Pazarlama Kampanyası Yönetimi.

Bilgi yönetimi, bir kurumun iç ve dış kaynaklardan edindiği bilgileri toplaması, saklaması, geliştirmesi, anlamlandırması, doğru kişilerle doğru zamanda paylaşması ve kurumsal amaçlar doğrultusunda kullanılmasını sağlamasıdır. Bilgi artık, tıpkı para veya insan gibi şirketlerin önemli kaynaklardan biri oldu. Bu nedenle, nasıl ki İnsan Kaynakları Yönetimi veya Finansman Yönetimi gibi uzmanlık alanları oluştuysa, Bilgi Yönetimi de bir uzmanlık alanı haline geldi.

Günümüzün iş dünyasında, gerek internetin yaygınlaşması, gerekse sosyal mecraların hızla büyümesi çok sayıda verinin dolaşımını sağladı. Doğal olarak bu gelişme iş dünyasına yansıdı. Verilerden anlayan ve verileri bilgiye dönüştüren kişilerin önemi giderek artıyor. Ortamdaki verilerin sosyal mecralar, mobil cihazlar ve sensörler sayesinde sürekli artması da büyük veri kavramının sürekli gündeme gelmesini sağlamıştır.

Çeşitli kurumların yayınladıkları “Global Trendler” incelendiğinde verilere ve bilgi yönetimine ağırlık verildiğini görüyoruz. Günümüzün en çok konuşulan konularına baktığımızda ise: Nesnelerin İnternet’i, Akıllı şehirler, Giyilebilir teknolojiler ve Zararlıların sıfırlanması gibi konulara bakıldığı gözlemlenmektedir.

Verinin değerlendirilmesi, veriyle başlayan değil, veri ile biten bir süreçtir. Önce kurumun ihtiyaçları saptanır. Bu ihtiyaçları karşılamak için hangi bilgilere gerek duyulduğu ve bu bilgilerin hangi verilerden oluştuğuna bakılır. Sonra büyük verinin bu verileri ne kadar karşıladığı öğrenilir. O veriler belirlendikten sonra, zaten ihtiyaçtan yola çıkılarak başlandığı için, nasıl değerlen dirileceği de saptanmış olur. Sektörlerden bağımsız olarak, ister küçük olsun, isterse büyük veri özelliklerine sahip olsun verinin değerlendirilmesi yöntemi budur. Tüm sosyal mecraların verilerini gözden geçirmek ve big veri ile karşılaşmak zorunda değilsiniz. Doğru kelime ile arama yaparak, sizin ürün ve hizmetlerinize ihtiyaç duyan potansiyel müşterilerle ilişkiye geçebilirsiniz. Ayrıca kullanılmayacak bilgiyi depolamak gereksizdir.

Büyük veri geleneksel yöntemlerle işlenmesi mümkün olmayan büyüklükte veri kümesi için kullanılan genel bir deyimdir. Birçok şirket artık inanılmaz büyüklükte verilere sahip. Muhtemelen çok fazla veriden bahsedildiğinde ilk olarak aklımıza Google, Facebook, Amazon gibi internet tabanlı şirketler geliyor. En büyük yanılgılardan biri, büyük verinin sosyal medyanın bir uzantısı olduğu sanılmasıdır. Oysa bankalar, GSM operatörleri ve süpermarket zincirleri de yıllardır hakkımızda geleceği görebilecek birçok veriye sahipler. Ülkelerin emniyet, güvenlik, trafik, sağlık, belediye, vb. gibi konularla uğraşan birimlerindeki veriler de yine büyük veri diye adlandırdığımız ölçülerdedir.

Ortamdaki verilerin sosyal mecralar, mobil cihazlar ve sensörler sayesinde sürekli artması büyük veri kavramının sürekli gündeme gelmesini sağlamıştır. Dijitalleşme ve verilerin depolanması, sosyal mecralarla başlamış bir olgu değildir. İnternet’in hızlı yayılması, sosyal mecraların sayısının artması, mobil cihazların yaygınlaşması ve akıllı sensörlerin daha fazla kullanılması veri miktarının artmasına neden olmuştur. IDC’ye göre, veri miktarı 2013-2020 arasında her iki yılda bir, iki katından fazla artacak. Böylece, 2013’te 4.4 trilyon gigabayt olan dijital evren, 2020’de 10 katına (44 trilyon gigabayt’a) ulaşacak.

Büyük (big) verinin görselleştirilmesi; gizli eğilimlerin ortaya çıkarılması, karmaşık ilişkilerin rahat anlaşılması, olası trendlerin önceden saptanması ve müşteriler hakkında fikir sahibi olunması bakımından birçok fayda sağlar.

Verilerin müşteri davranışlarını anlayacak şekilde yorumlanmasına veri anlamlandırma denir. Veri anlamlandırma sayesinde hakkımızda bilinecek konuların sayısı artar. Örneğin cep telefonumuzun GSM operatörü, kapsama alanlarından gelen veriyi inceleyerek tuttuğumuz takımı, maça gitme sıklığımızı, hatta taraftarlık seviyemizi bulabilir. Hafta içinde farklı yerlerde, hafta sonlarında veya maç saatlerinde stadyumda olduğumuzu görebilir. Yağmur, çamur, kar demeden bir takımın her maçına gidiyorsak “fanatik”; sadece kendi sahamızdaki maçlara gidiyorsak “taraftar”; sadece derbi maçlarına gidiyorsak “derbici” diye adlandırabilir ve iletişimini buna göre ayarlayabilir.

Günümüzün iş dünyasında, gerek internetin yaygınlaşması, gerekse sosyal mecraların hızla büyümesi çok sayıda verinin dolaşımını sağladı. Bilgi artık, tıpkı para veya insan gibi şirketlerin önemli kaynaklardan biri oldu. Bu nedenle, nasıl ki İnsan Kaynakları Yönetimi veya Finansman Yönetimi gibi uzmanlık alanları oluştuysa, Bilgi Yönetimi de bir uzmanlık alanı haline geldi. Bilgi yönetimi, bir kurumun iç ve dış kaynaklardan edindiği bilgileri toplaması, saklaması, geliştirmesi, anlamlandırması, doğru kişilerle doğru zamanda paylaşması ve kurumsal amaçlar doğrultusunda kullanılmasını sağlamasıdır. Müşteri verilerinin iyi modellenmesi ile bilinemeyenlerin azalması, gerek birer birey olarak müşterilerin, gerekse genel eğilimlerin ve değişimlerin erkenden öğrenilmesini ve şirketlerin gerekli önlemleri almasını sağlamıştır. Bu gelişmenin doğal sonucu olarak tüm şirketlerin karar verme mekanizmalarında verilerin kullanımı ve bilgi yönetimi başköşeye geçmiştir.

Pazarlamanın teknolojiyle bu derece yakınlaşması, şirketlerin pazarlamayı yönetenlerin teknolojiyle, teknolojiyi yönetenlerin de pazarlamayla yakın olmasını zorunlu kıldı. Pazarlamaya yatkın teknoloji üst yöneticiliği veya teknolojiye yatkın pazarlama üst yöneticiliği gibi departmanların birlikte uyum içinde çalışması için yeni meslekler konuşulmaya başlanmıştır. Bunun sonucunda ise Pazarlama Teknolojisti unvanı ile yeni bir meslek ortaya çıktı. İster Pazarlama Teknolojisti veya başka bir unvanla aracı birim oluşturulsun, isterse taraflar aracı olmadan çalışsın, artık pazarlama ve teknoloji departmanlarının bir arada ve yoğun çalışması kaçınılmazdır. Ayrıca bilgi artık, tıpkı para veya insan gibi şirketlerin önemli kaynaklardan biri oldu. Bu nedenle, nasıl ki İnsan Kaynakları Yönetimi veya Finansman Yönetimi gibi uzmanlık alanları oluştuysa, Bilgi Yönetimi de bir uzmanlık alanı haline geldi.

Verilerin artması ve teknoloji birimlerinin de dışında yoğun olarak kullanılmaya başlanması, karmaşık veri yapılarını kolay anlaşılabilir kılmak konusunda çalışmaları arttırdı. Böylece veri görselleştirme önem kazandı. Veri görselleştirme, bilginin açık ve etkin kullanımı için istatistiksel tablolar, grafikler, konu ağları veya çeşitli şekiller ile ifade edilmesidir. Birçok kaynakta, hem bilim, hem de sanat olduğu vurgulanmaktadır. Konu ağları konulu veri görselleştirmeler, bize pazarın durumu ve gelişimi hakkında önemli fikirler verebilir. Derin istatistiksel analiz bilgisi olmayanların bile verilerin oluşturduğu bilgiyi anlayabilmesi sağlanır.

Sosyal mecra verilerini kullanmanın 5 aşaması şunlardır:

• Şikayetleri yakalayıp onlara yanıt vermek
• Her bir mecrada müşterinin neden yer aldığını ve şirketinizin orada ne yapacağını bilmesi
• Gerekli olan müşteri verilerini Facebook, Linkedin ve benzeri mecralar sayesinde tamamlamak
• Fırsatları saptayıp tekliflerde bulunmak
• Müşterinin duygusal durumuna göre teklif yapmak/ yapmamak.

Mevcut sosyal mecra izleme yazılımları, şirketin veya kişilerin adının geçtiği her yeni girdiyi yakalayıp size iletebiliyor. Şirketler, müşterilerine daha iyi hizmet etmek için sosyal mecra verilerini kullanabilirler. Bu konuda zaman geçtikçe, bir üst aşamada çalışmaya başlarlar. Şirketler, Linkedin’den müşterinin uzmanlık alanlarını, yaptığı işleri, şu andaki ve geçmişteki çalışma yerlerini, Foursquare’den şimdi nerede olduğunu ve geçmişte nerelerde gezindiğini, Facebook’dan kişisel paylaşımlarını, gezdikleri yerleri ve fotoğraflarını ve Twitter’dan anlık duydu durumlarını izleyebilmektedir.

Sağlıkta büyük veri kullanımı oldukça önemseniyor. Herhangi bir sağlık taramasında farklı çıkan sonuçlar, bireyin geçmişi ile karşılaştırılıyor. Daha önce benzer sorunları olan yüz binlerce bireyin verisi taranıyor. Bu konuda yazılmış binlerce makale gözden geçiriliyor. En iyi sonuç veren tedavi öneriliyor. Tüm bu işler, cihazların birbirleriyle konuşması sayesinde ilave emek ve masraf yapılmadan yürüyor. Analiz cihazı, hatta nabız ölçer cihazı bile bilgiyi merkezi sunucuya bildiriyor. Merkezi sunucu, ilgili tıbbi bulguları daha önceki veriler ve makalelerle karşılaştırıyor. Böylece hem daha güvenilir, hem de daha ucuz tıbbi hizmet alınabiliyor. Evinde bakım gören hastaların tüm tıbbi sonuçları ilgili doktorlar tarafından denetleniyor. Anormal bir değer oluştuğu takdirde, hasta başvurmadan ambulans gönderiliyor. Giyilebilir teknoloji ürünleri sayesinde, bireylerin her türlü hareketleri ve sağlık değerleri uzaktan izlenebiliyor. Gerekli durumlarda acil müdahale ediliyor.

Şehirler giderek büyümeye başladı. 2014 itibarıyla dünya nüfusunun %54’ü şehirlerde yaşamaya başladı. Halihazırda nüfusu 10 milyonu geçen 35 şehir var. Bunların sayısı da hızla artıyor. Şehirlerin büyümesi, emniyetten trafiğe, eğitimden sağlığa birçok konuda yeni düzenlemeler gerektiriyor. Big veri bu noktada imdada yetişiyor. Trafik ışıklarının hep aynı süre yanması değil, araç ve yaya yoğunluğuna göre optimum süreye göre çalışması (diğer yönde hiç araç veya yaya yokken yine kırmızı yanmaması); ambulans için trafiği hep akıcı tutması; boş park yerlerini size bildirmesi; otobüslerin hep aynı rotada gidip gelmek yerine, ihtiyacın arttığı rotalara sevk edilmesi; havanın kararma durumuna göre ışıkların aydınlığının ayarlanması; enerji kaynaklarının da, atık yönetiminin de akıllı şekilde yapılması ancak doğru modellerin oluşturulması ve big veri’nin hızlı işlenmesiyle mümkün.

Makineler, her geçen gün daha fazla veri üretiyor. Örneğin, bir uçak motoru saatte 1 Terabyte veri aktarıyor. Endüstriyel büyük veri diye adlandırılan bu veri kümesi diğer bütün büyük veri türlerinin toplamının 2 katı kadar hızla büyüyor. 2020’ye gelmeden, cihazların ürettiği verinin insanların ürettiği tüm sosyal mecra verilerinden daha fazla olması bekleniyor. Gelişmiş sensörler sayesinde, toplanan büyük veri, aynı hızla analiz ediliyor. Böylece beklenmedik duraklamalar iyice azaltılıyor. Araç (veya motor) nasıl bir sorun ile karşılaştığını tüm diğer etmenlerle (hava koşulları [rüzgarın hızı ve yönü, hava sıcaklığı, nem, atmosfer basıncı, vs.] ve aracın koşulları [hızı, yüksekliği, ağırlığı, yükü, vs.] bilgilerini) birlikte bildirebiliyor. Olası bir kesintinin neden, ne zaman ve nerede olacağı tahmin edilmeye çalışılıyor. Bu sayede hangi koşulda nasıl bir sorun yaşanabileceği en ayrıntılı şekilde bilinmeye başlanıyor. Bu koşullarda yapılması gereken bir şey varsa, araç bakıma alınmadan uzaktan müdahale ile düzeltilebilecekse, yapılıyor.

Veri (Latince datum - çoğulu data - “verilen şey” kelime-sinin Türkçe karşılığı olarak kullanılmaktadır) bir ham (işlenmemiş) gerçek ya da bilgi parçacığına verilen addır. Veriler ölçüm, sayım, deney, gözlem ya da araştırma yolu ile elde edilmektedir.

Bilgi, eğitim veya tecrübe ile elde edilen becerilerin kullanılmasını sağlayan birikimdir. Bilgi yönetimi açısından, verilerin anlamlandırılması ve iş amaçları doğrultusunda kullanılması diye tanımlanır.

1. İstatistiksel Analiz ve Veri madenciliği
2. Ara Katman ve Entegrasyon Yazılımları
3. Depolama Sistemleri ve Yönetimi
4. Ağ ve Bilgi Güvenliği
5. SEO / SEM Pazarlaması
6. İş Zekası
7. Mobil Geliştirme
8. Ağ Mimarisi ve Geliştirme
9. Algoritma Tasarımı
10. Perl / Python / Ruby
11. Veri Mühendisliği ve Veri Depolama
12. Pazarlama Kampanyası Yönetimi

Bilgi yönetimi, bir kurumun iç ve dış kaynaklardan edindiği bilgileri toplaması, saklaması, geliştirmesi, anlamlan-dırması, doğru kişilerle doğru zamanda paylaşması ve kurumsal amaçlar doğrultusunda kullanılmasını sağlama-sıdır.

Günümüzün en çok konuşulan konularına baktığımızda da:
• Nesnelerin İnternet’i
• Akıllı Şehirler
• Giyilebilir Teknolojiler
• Zararlıların Sıfırlanması konularıdır.

Büyük veri geleneksel yöntemlerle işlenmesi mümkün olmayan büyüklükte veri kümesi için kullanılan genel bir deyimdir.

Verilerin müşteri davranışlarını anlayacak şekilde yorumlanmasına veri anlamlandırma denir.

Verilerin anlamlandırılmasında dikkate alınması gereken konular, müşterilerin alışveriş yaptıkları işlem yerleri, işlem saati, işlem süresi konuları üzerinde durulmalıdır.

Veri görselleştirme, bilginin açık ve etkin kullanımı için istatistiksel tablolar, grafikler, konu ağları veya çeşitli şekiller ile ifade edilmesidir. Birçok kaynakta, hem bilim, hem de sanat olduğu vurgulanmaktadır.

1.Şikayetleri yakalayıp onlara yanıt vermek

2.Her bir mecrada müşterinin neden yer aldığını orada ne yapacağını bilmesi

3.Gerekli olan müşteri verilerini Facebook, Linkedin ve benzeri mecralar sayesinde tamamlamak

4.Fırsatları saptayıp tekliflerde bulunmak

5.Müşterinin duygusal durumuna göre teklif yapmak ya da yapmamak

Sosyal Medyada Müşteri İlişkileri Yönetimi Uzmanı anlamına gelir

Verinin değerlendirilmesi, veriyle başlayan değil, veri ile biten bir süreçtir. Önce kurumun ihtiyaçları saptanır. Bu ihtiyaçları karşılamak için hangi bilgilere gerek duyulduğu ve bu bilgilerin hangi verilerden oluştuğuna bakılır. Sonra büyük verinin bu verileri ne kadar karşıladığı öğrenilir.

İşletmelerde pazarlamaya yatkın teknoloji üst yöneticileri ya da teknolojiye yatkın pazarlama üst yöneticileri olması işletmelerin pazarlamada başarılı olmalarında gerekli görülmektedir.

Pazarlamanın giderek teknolojiyle birlikte çalışma
zorunluğu artıyor. Bu iki departmanın birlikte uyum içinde çalışması için yeni meslekler konuşulmaya başlandı. Pazarlama Teknolojisti unvanı ortaya çıktı.

İster Pazarlama Teknolojisti veya başka bir unvanla aracı birim oluşturulsun, isterse taraflar aracı olmadan çalışsın, artık pazarlama ve teknoloji departmanlarının bir arada ve
yoğun çalışması kaçınılmazdır.

1. Bilgiyi daha sıklıkla şeffaf ve kullanılabilir yaparak bilgiye değer katıyor.
2. Şirketler daha fazla işlemsel veriyi üretip dijital şekilde sakladıkça, ürün envanterinden hastalık
günlerine kadar herşey hakkında daha doğru ve ayrıntılı bilgi edinebiliyorlar. Böylece
çeşitliği artırıyor ve performanslarını katlayabiliyorlar. Lider şirketler veri toplamayı ve analizini
daha iyi yönetim kararları vermek için kontrollu deneyler yapmakta kullanıyor. Diğerleri
veriyi, seyrek ve uzun vadeli yerine sık aralıklı ve şimdi-vadeli tahminler ile işlerini gerçek
zamanlı yapmak için kullanıyor.
3. Bir data müşteri segmentlerini giderek daha da daraltıyor. Böylece daha dikkatle kişiselleştirilmiş
ürün ve hizmetler mümkün oluyor.
4. Sofistike analizler karar vermeyi ciddi olarak kolaylaştırır.
5. Yeni nesil ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kullanılabilir. Hali hazırda üreticiler ürünler
içine gömülen sensörlerle elde edilen veriyi, proaktif bakım (hata oluşmadan, hatta farkedilmeden önce koruyucu önlemleri almak) gibi yaratıcı satış-sonrası hizmetlerde kullanılmaktadır.

IDC'ye göre 2020 yılında veri miktarı 44 trilyon gigabayt'a ulaşacaktır.

İnternet’in hızlı yayılması, sosyal mecraların sayısının artması, mobil cihazların yaygınlaşması ve akıllı sensörlerin daha fazla kullanılması veri miktarının artmasına neden olmuştur.

Derin istatistiksel analiz bilgisi olmayanların bile verilerin oluşturduğu bilgiyi anlayabilmesi sağlanır. Amaç teknoloji kökenli olmayanların da pazar gelişimi hakkında fikir sahibi olması ve anlamasını kolaylaştırmaktır.

Veri ambarlarında ustalaştıkça, hangi zaman dilimi içinde bilgiye dönüştürülmüyorsa veriyi silmenin, “bir gün lazım olur belki” diye tutmaktan daha verimli olduğu da anlaşılır.
Sonuçta elinizde sadece büyüklüğüyle değil, verimiyle övüneceğimiz ve defalarca kullanabileceğimiz, her kullanışımızda gerek para gerekse bilgi birikimimizi artıracağımız verilerimiz olur.