Big Data: Bəlkə də son zamanlarda xüsusilə insan davranışı və qarşılıqlı əlaqələri ilə bağlı modelləri, meylləri və münasibətləri aşkar etmək üçün istifadə olunan ən məşhur ifadələrdən biridir.
Big data eynilə Rəqəmsal marketinqin populyarlığı kimi səssizcə həyatımıza daxil oldu və möhkəm bir yer tutdu. Yuxarıdakı tərifə baxdıqda marketinq və Big Datanın bir-birini qidalandıran iki böyük hovuz olduğunu aydın şəkildə başa düşmək olar. Xüsusilə bu gün Rəqəmsal marketinqi Big Data-dan ayrı düşünmək demək olar ki, mümkün deyil.
Domino’s Pizza nümunəsi
Domino’s Pizza şübhəsiz ki, Big Data-dan Rəqəmsal marketinq strategiyalarında istifadə edən ən vacib qlobal markalardan biridir. Domino’s etdiyi kampaniyaların hər kəs üçün cəlbedici ola bilməyəcəyini nəzərə alaraq 10.000-dən çox yerdən gələn rəqəmsal məlumatları təhlil etdi və kampaniyaları fərdi müştərilər səviyyəsinə endirməyi bacardı. Nəticə? Pizza zənciri rəqəmsal mühitdəki sifarişlərində müştərilərin sevimli pizzaları üçün fərdi kuponlar təqdim etməyə başladı.
Rəqəmsal marketinq Big Data-dan ayrı düşünülə bilməz.
Big Data sadə bir texnologiya və ya adi bir satıcı siyahısı deyil. İnkişaf edən metod, texnika və bacarıqların sərbəst ya da tam olaraq bağlanmamış toplusudur. Yenilikçi emal formalarını tələb edən bu yüksək həcmli böyük məlumat toplusunu təcrübədə üç kateqoriyaya bölmək olar:
- Depolama
- Emal
- Təhlil
İndi isə bu 3 kateqoriyaya qısa nəzər salaq.
Depolama
Korporativ məlumatlar ənənəvi olaraq digər cədvəllərlə diqqətlə və müəyyən edilmiş metodlarla birləşdirilə bilən cədvəllərlə qurulmuş əlaqəli verilənlər bazalarında saxlanılır. Big Datanın saxlanması əlaqəli verilənlər bazasından əhəmiyyətli dərəcədə fərqlidir, çünki müəyyən bir formata və ya quruluşa uyğunlaşdırılmayan məlumatları saxlayır. Məhdud bir quruluşa daxil olmayan, sərbəst məlumatlar davamlı tələblər üçün daha sürətli istifadəni təmin edir.
Emal
Məlumat toplamaq və ya mütəşəkkil bir şəkildə fərqli sistemlərdə saxlamağı və bir-birləri arasında hərəkət etmələrini ifadə edir. Big Dataların fərqli mühitlərə paylanmasına ehtiyac ola bilər və bu paylama, ümumiyyətlə, əvvəlcədən müəyyən edilmiş formatda baş vermir.
Müştərisinə ən uyğun məhsul təklif etmək üçün Rəqəmsal Marketoloq müştərisinin hər hansı bir veb saytı gəzərkən ona təklif olunan reklamlara reaksiyasını toplayıb emal etməlidir.
Təhlil
Xüsusi Big Data alətlərinin tətbiqi inkişaf etməkdə davam edir. Bununla birlikdə, hazırda analitiklər əksər məlumatları əvvəlcə strukturlaşdırılmış formalara çevirərək Big Data depolarından yararlanır. Big Data təhlili sahəsindəki maraq duyulan sahələrdən biri də açıq proqramlaşdırmaya əsaslanmayan və insan imkanlarını aşa biləcək çox miqdarda məlumat tapmaq üçün proqram təminatından istifadə edən Maşın öyrənmədir. (Machine Learning)
Hələ də Big Datadan digər texnologiyalardan əldə etdiyiniz qədər eyni yetkinlik, təhlükəsizlik və etibarlılıq səviyyəsini gözləməyin. Unutmaq olmaz ki, Big Datalar hələ də dəyişən gənc bir sənayedir. Bu səbəbdən gələcək məlumatların sağlamlığına dözümlü olmaq üçün əvvəlcə Big Dataya eksperimental bir şəkildə yanaşmalıyıq. Daha sonra onu sistemləşdirə biləcəyimiz qədər etibarlı strategiya vasitəmiz kimi istifadə etməliyik.
