Ahmet Oğuz Koca

Sosyal olaylar.

Mahalle kasabının BigData yatırımı, BigData örnekleri serisi 2

İki yıl kadar önce bu yazı ile bulduğum güzel BigData örneklerini blog'umdan paylaşacığımı söylemiştim. Aradan geçen sürede gerek yeteri kadar örnek bulamamam gerekse zaman ayıramam nedeniyle seri devam edememişti. Bu aralar BigData ile daha fazla örnek okumam ve yeni aldığım Büyük Veri İş Başında kitabı nedeniyle seriye devam etme kararı aldım. Serinin ikinici yazısı olarak da İngiltere'deki bir kasabın başarı hikayesini sizinle paylaşıyorum. Bizim şirket bigdata avantajlarından yararlanamayacak kadar küçük diyorsanız İngiltere’deki bu kasabın nasıl kullandığına bir bakın :)


Pendleton & Son isimli kasabımız, bir danışman firma ile anlaşıyor. Vitrin sunumu ve promosyonların etkisini ölçmek için dükkan penceresine sensörler yerleştiriyor. Dükkanın önünden kaç kişi geçtiğini, kaç kişinin vitrine bakmak için durduğunu, kaçının içeri girdiğini loglayarak başıyorlar. Dükkanın önünden geçen insanların akıllı cihaz bilgilerini de alıyorlar (android, ios, apple, samsung mac adresine kadar).

İlk tespit dükkan kapalı olduğu akşam 21.00 saatlerinde dışarda ciddi insan akışının tespiti oluyor, çalışma saatlerini değiştiriyorlar. Araştırıp, bu insanların bara gidip gelenler olduğunu belirliyorlar ve bu insanlara yönelik sosisli sandviç ve burger satmaya başlıyorlar, satışlar yürüyor tabii :).

Google trend ve hava durumu raporlarını inceleyerek hava durumuna özel teklifler sunmaya başlıyorlar. Ayrıca daha çok ilgi çeken vitrin yazılarını tespit edip ona göre teklifler sunuyorlar. Sonuç tabi müşteri sayısı ve gelir artışı olarak direkt kendini gösteriyor.

Not: Bunun big data tarafı nerede diye soranlar olabilir. Açıklayalım; ilk olarak ilgili sensörlerden gelen anlık verinin tutulması ve analizi bu konuda uzmanlaşmış bir şirket veya uzman kişiler tarafından kaydedilmesi akabinde ve detayında da analiz edilmesi gerekiyor. Doğal olarak da birkaç günlük data da bile bir kaç bilgisayarın altından kalkamayacağı bir veri büyüklüğü ve anlık veri trafiği oluşuyor. Elde edilen veriden de yine analiz tarafında bigdata analizleri sırasında sıkça kullanılan program ve algoritmalar kullanılıyor.




İneklerle dans, Big Data örnekleri serisi 1

Son birkaç aydır sosyal data ve big data üzerinde araştırmalarımı yoğunlaştırmıştım. Katıldığım konferans ve okuduğum yazılardan hareketle farkettiğim ilk gerçek, gerek ülkemizde gerek dünyada konu hakkında büyük bir kafa karışıklığının var olduğunu görmek oldu. BigData'nın multidisiplin bir yaklaşımla incelenecek bir konu olması ve farklı disiplinlere ait bu alanların hepsinde yeterli bilgisi olan yetişmiş insan sayısının çok olmaması, konunun anlaşılmasını zorlaştıran en büyük etkenlerden biri. Mevlana hazretlerinin fil hikayesinde olduğu gibi (gözleri bağlı insanlara filin farklı bölgeleri tutturulur, hortumu tutan fili oluğa, ayağını tutan direğe, kulağını tutan yelpazaye benzetir) herkesin farklı bir big data alıgısı bulunuyor ve gerçeğin bir parçası ile de büyük resmi görmek pek mümkün olmuyor. Teknik taraftaki, iş zekası tarafındaki, pazarlama tarafındaki, üretim tarafındaki, finans tarafındaki kişilerin big data algısı ve yaklaşımlarının farklı olması big data'dan elde edilecek faydaların tespit edilip icraata geçilmesinin önündeki en büyük engellerden biri. Aslında konu hakkındaki faydaları anlamanın en kolay yolu ise daha önce yapılmış başarılı çalışmaları anlamak ve benzer örnekleri kendi faaliyet konularımızdan çıkarmaktan geçiyor. Bu kapsamda gerek konferanslardan gerek okuduğum kitap ve makalelerden öğrendim bigdata örneklerini blogumdan paylaşarak konunun anlaşılmasına yardım etmek istedim.

İlk örneğimiz hayvan çiftliğinde geçiyor, araştırmacılar 11 kadar çiftlikteki tüm ineklerin ayaklarına sensor takıp gün içindeki bütün hareketlerini an ve an logluyorlar. Meselemiz ise hayvanların 20-21 güne denk gelen ve 12-18 saat süren kızışma sürelerini tespit edebilmek. Loglanan bu hareketler dolayısıyla hayvanların bu dönemlerini 16 saat önceden tespit etmek mümkün hale geliyor,  bu dönemdeki hayvanlara suni döllenme yapıyorlar (çiftliklerde bu yöntemle yapılıyormuş) ve çiftlikteki hayvan populasyonu normalden %30 kadar daha hızlı artış gösteriyor. Konu hakkında detaylı yazıya bu linkten ulaşabilirsiniz http://data-magnum.com/can-a-cow-be-an-iot-platform/


Big data'yı anlamanın en kolayı aslında bu örnek case'leri anlamaktan geçiyor. Bir şekilde herkesin elinde ya da toplayabileceği büyük miktarda data var ancak örnek case'leri görmeden insanların ufku açılmıyor. Sizden gelen tepkilere göre yazılara devam edip etmeme kararı vereceğim için yorumlarınızı belirtebilirseniz memnun olurum...
Başka bir yazıda görüşmek üzere, zahmet edip okudğunuz için teşekkür ederim.