Veri analizi nedir?
Veri analizi ham verileri eyleme geçirilebilir öngörülere dönüştürür. Buna bir dizi araç, teknoloji ve ayrıca verileri kullanarak trendleri bulmak ve sorunları çözmek için kullanılan süreçler dahildir. Veri analizleri; iş süreçlerini şekillendirebilir, karar verme mekanizmalarını iyileştirebilir ve işletmenin büyümesini teşvik edebilir.
Veri analizi neden önemli?
Veri analizi, şirketlerin daha fazla görünürlük elde etmesine ve süreçleri ile hizmetlerine yönelik daha derin bir anlayış geliştirmesine yardımcı olur. Müşteri deneyimi ve müşteri sorunlarına yönelik olarak şirketlere ayrıntılı öngörüler sunar. Şirketler, öngörüleri eylemle birleştirmek için paradigmayı verilerin ötesine taşıyarak, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri oluşturabilir, ilgili dijital ürünler inşa edebilir, operasyonları optimize edebilir ve çalışan üretkenliğini artırabilir.
Büyük veri analizi nedir?
Büyük veri; yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere çok çeşitli ve sürekli olarak yüksek hızda ve yüksek hacimlerde üretilen büyük veri kümelerini ifade eder. Büyük veri tipik olarak terabayt veya petabayt cinsinden ölçülür. Bir petabayt 1.000.000 gigabayta eşittir. Buna anlam kazandırmak için tek bir HD filmin yaklaşık 4 gigabayt veri içerdiğini düşünün. Bir petabayt, 250.000 filme eş değerdir. Büyük veri kümeleri, yüzlerce petabayttan binlerce hatta milyonlarca petabayta kadar ölçülebilir.
Büyük veri analizi, devasa veri kümeleri içinde düzenler, trendler ve ilişkiler bulma sürecidir. Bu karmaşık analizler ilgili ölçeği destekleyen belirli araç ve teknolojiler, hesaplama gücü ve veri depolama kapasitesi gerektirir.
Büyük veri analizi nasıl çalışır?
Büyük veri analizi, herhangi bir büyük veri kümesini analiz etmek için beş adım izler:
- Veri toplama
- Veri depolama
- Veri işleme
- Veri temizleme
- Veri analizi
Veri toplama
Bu veri kaynaklarını saptama ve bunlardan veri toplama işlemlerini içerir. Veri toplama ETL veya ELT süreçlerini takip eder.
ETL - Ayıklama Dönüştürme Yükleme
ETL'de, oluşturulan veriler öncelikle standart bir biçime dönüştürülür ve ardından depolama alanına yüklenir.
ELT - Ayıklama Yükleme Dönüştürme
ELT'de, veriler öncelikle depolama alanına yüklenir ve ardından gerekli olan biçime dönüştürülür.
Veri depolama
Karmaşıklık düzeylerine göre veriler, bulut veri ambarları veya veri gölleri gibi depolama alanlarına taşınabilir. İhtiyaç olduğunda, iş zekası araçları bu verilere erişebilir.
Veri gölleri ile veri ambarlarının karşılaştırılması
Veri ambarı, işlem tabanlı sistemlerden ve iş uygulamalarından gelen ilişkisel verileri analiz etmek için optimize edilmiş bir veritabanıdır. Veri yapısı ve şeması, hızlı arama ve raporlamaya yönelik optimizasyon için önceden tanımlanır. Kullanıcıların güvenebileceği "tek bir gerçek kaynak" olarak işlev görmesi için veriler temizlenir, zenginleştirilir ve dönüştürülür. Veri örnekleri, müşteri profillerini ve ürün bilgilerini içerir.
Herhangi bir ayrıntılı işlem olmaksızın hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri depolayabildiğinden veri gölü farklıdır. Verilerin veya şemanın yapısı, veri yakalandığında tanımlanmaz. Bu da tüm verilerinizi dikkatli tasarım olmadan depolayabileceğiniz anlamına gelir ve bu işlev özellikle de verinin gelecekte nasıl kullanılacağının bilinmediği durumlarda kullanışlıdır. Veri örneklerine sosyal medya içerikleri, IoT cihaz verileri ve mobil uygulamalardan elde edilen ilişkisel olmayan veriler dahildir.
Kuruluşlar, veri analizi için tipik olarak hem veri göllerine hem de veri ambarlarına ihtiyaç duyarlar. AWS Lake Formation ve Amazon Redshift, veri ihtiyaçlarınızı karşılayabilir.
Veri işleme
Veriler mevcut olduğunda, analiz sorgularından doğru yanıtlar elde etmek için verilerin dönüştürülüp düzenlenmesi gerekir. Bunu yapmak için farklı veri işleme seçenekleri mevcuttur. Yaklaşım seçimi, veri işleme için kullanıma sunulan hesaplama ve analiz kaynaklarına bağlıdır.
Merkezi işleme
İşleme sürecinin tamamı, tüm verileri barındıran özel bir merkezi sunucu üzerinde gerçekleşir.
Dağıtılmış işleme
Veriler farklı sunucular üzerinde dağıtılır ve depolanır.
Toplu işleme
Veri parçaları zaman içinde birikir ve toplu halde işlenir.
Gerçek zamanlı işleme
Veriler sürekli olarak işlenir ve hesaplama görevleri saniyeler içinde tamamlanır.
Veri temizleme
Veri temizleme; mükerrer veriler, tutarsızlıklar, gereksiz veriler veya yanlış biçimli veriler gibi tüm hatalar için veri sürtmesi işlemini içerir. Ayrıca, analiz için istenmeyen tüm verilerin filtrelenerek çıkarılması için kullanılır.
Veri analizi
Bu, ham verilerin eyleme geçirilebilir öngörülere dönüştürüldüğü adımdır. Dört tür veri analizi aşağıda verilmiştir:
1. Açıklayıcı analiz
Veri bilimciler, geçmişte veya mevcut durumda veri ortamında neler olduğunu anlamak için verileri analiz eder. Karakteristik özelliği; pasta grafikleri, çubuk grafikleri, çizgi grafikleri, tablolar gibi veri görselleştirmeleri veya oluşturulmuş açıklamalar içermesidir.
2. Tanısal analiz
Tanısal analiz, bir şeyin neden gerçekleştiğini anlamak için yapılan derinlemesine veya ayrıntılı veri analizi sürecidir. Karakteristik özelliği; ayrıntılara inme, veri keşfi, veri madenciliği ve bağıntılar gibi tekniklerdir. Bu tekniklerin her birinde, ham verilerin analiz edilmesi için birden çok veri operasyonu ve dönüştürme işlemi kullanılmaktadır.
3. Tahmine dayalı analiz
Tahmine dayalı analiz, gelecekteki trendler hakkında doğru tahminler yapmak için geçmiş verileri kullanır. Karakteristik özelliği; makine öğrenimi, tahminde bulunma, düzen eşleştirme ve tahmine dayalı modelleme gibi tekniklerdir. Bu tekniklerin her birinde, bilgisayarlar verilerdeki nedensellik bağlantılarına ters mühendislik uygulamak üzere eğitilir.
4. Kuralcı analiz
Kuralcı analiz, tahmine dayalı verileri bir üst seviyeye çıkarır. Sadece gerçekleşmesi olası sonucu tahmin etmekle kalmayarak bu sonuç için ideal yanıtı da önerir. Farklı seçimlerin getirebileceği potansiyel sonuçları analiz edebilir ve en iyi eylem tarzını önerebilir. Karakteristik özelliği; grafik analizi, simülasyon, karmaşık olay işleme süreçleri, sinir ağları ve öneri altyapılarıdır.
Farklı veri analizi teknikleri nelerdir?
Doğal dil işleme
Metin madenciliği
Sensör veri analizi
Aykırı veri analizi
Veri analizi otomatikleştirilebilir mi?
Evet, veri analistleri süreçleri otomatikleştirip optimize edebilir. Otomatikleştirilmiş veri analizi, analiz görevlerini çok az veya sıfır insan müdahalesi ile gerçekleştirmek için bilgisayar sistemlerini kullanma uygulamasıdır. Bu mekanizmalar karmaşıklık açısından farklılık gösterir ve basit betikler veya kod satırlarından veri modelleme, özellik keşfi ve istatistiksel analiz gerçekleştiren veri analizi araçlarına kadar uzanır.
Örneğin, bir siber güvenlik şirketi geniş web etkinliği alanlarından veri toplamak için otomasyonu kullanabilir, daha ayrıntılı analiz yürütebilir ve ardından sonuçları sergileyip iş kararlarını desteklemek üzere veri görselleştirmeyi kullanabilir.
Veri analizi dış kaynaklardan temin edilebilir mi?
Evet, şirketler verileri analiz etmek için dışarıdan yardım alabilir. Veri analizini dış kaynaklardan temin etme, yönetim ve idare ekibinin işletmenin diğer temel operasyonlarına odaklanmasına olanak tanır. Özel iş analizi ekipleri kendi alanlarında uzmanlık sahibidir, en yeni veri analizi tekniklerini bilirler ve veri yönetiminde uzmandırlar. Bu, veri analizini çok daha verimli yapabildikleri, düzenleri saptayabildikleri ve gelecekteki trendleri başarılı şekilde tahmin edebildikleri anlamına gelir. Bununla birlikte, bilgi aktarımı ve veri gizliliği, dış kaynaklardan temin bağlamında iş zorlukları teşkil edebilir.
Veri analizi, müşteri öngörülerini iyileştirir
Veri analizi, aşağıdakiler gibi çeşitli müşteri veri kaynaklarından alınan veri kümeleri üzerinde yürütülebilir:
• Üçüncü taraf müşteri anketleri
• Müşteri satın alma günlükleri
• Sosyal medya etkinliği
• Bilgisayar çerezleri
• Web sitesi veya uygulama istatistikleri
Analiz; müşteri tercihleri, bir web sitesindeki popüler sayfalar, müşterilerin gezinirken harcadıkları zaman, müşteri geri bildirimi ve web sitesi formlarıyla etkileşim gibi gizli bilgileri ortaya çıkarabilir. Bu, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarına verimli şekilde yanıt vermesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına olanak tanır.
Örnek olay incelemesi: Nextdoor, müşteri deneyimini iyileştirmek için veri analizini nasıl kullandı?
Nextdoor, güvenilen bağlantılar ve faydalı bilgi, ürün ve hizmetlerin alışverişi için mahalle merkezidir. Yerel topluluğun gücünü kullanan Nextdoor, insanların daha mutlu ve daha anlamlı hayatlar yaşamasına yardımcı olmaktadır. Nextdoor, müşteri etkileşimini ve önerilerinin etkililiğini ölçmek için Amazon analiz çözümlerini kullandı. Veri analizi, Nextdoor'un müşterilerin daha iyi bağlantılar oluşturmasına ve daha alakalı içerikleri gerçek zamanlı olarak görüntülemelerine yardımcı olmasını sağladı.
Veri analizi, etkili pazarlama kampanyaları için bilgi sağlar
Veri analizi; pazarlama, ürün geliştirme, içerik oluşturma ve müşteri hizmetlerinde tahminde bulunma iş yükünü ortadan kaldırır. Şirketlerin hedeflenmiş içerikler sunmasına ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek bunları hassas şekilde ayarlamasına imkan tanır. Veri analizi ayrıca pazarlama kampanyalarının nasıl performans gösterdiğine ilişkin değerli öngörüler de sunar. Gerçek zamanlı analize dayalı olarak hedeflemeye, mesaja ve reklamlara küçük çaplı düzeltmeler uygulanabilir. Analizler, pazarlamayı daha fazla dönüşüm ve daha az reklam atığı için optimize edebilir.
Örnek olay incelemesi: Zynga, pazarlama kampanyalarını iyileştirmek için veri analizini nasıl kullandı?
Zynga; Words With Friends, Zynga Poker ve FarmVille'in de dahil olduğu popüler oyunlarla dünyanın en başarılı mobil oyun şirketlerinden biridir. Bu oyunlar, dünya çapında bir milyardan fazla oyuncu tarafından yüklenmiştir. Zynga'nın gelirleri uygulama içinde yapılan satın alma işlemlerinden geliyor. Bu nedenle, daha etkili oyun içi pazarlama kampanyaları planlamak üzere Amazon Kinesis Veri Analitiği'ni kullanarak gerçek zamanlı oyun içi oyuncu eylemlerini analiz ediyorlar.
Veri analizi, operasyonel verimliliği artırır
Veri analizi, şirketlerin süreçlerini kolaylaştırmasına, kayıplarını azaltmasına ve geliri artırmasına yardımcı olabilir. Tahmine dayalı bakım planlamaları, optimize edilmiş personel görev listeleri, verimli tedarik zinciri yönetimi iş performansının katlanarak artmasını sağlayabilir.
Örnek olay incelemesi: BT Group, operasyonları kolaylaştırmak için veri analizini nasıl kullandı?
BT Group, 180 ülkede müşterilere hizmet veren Birleşik Krallık'ın lider telekomünikasyon ve ağ hizmeti firmasıdır. BT Group'un ağ desteği ekibi, kendi ağları üzerinden Birleşik Krallık genelinde yapılan aramalara yönelik gerçek zamanlı bir görünüm elde etmek için Amazon Kinesis Veri Analitiği'ni kullandı. Ağ desteği mühendisleri ve hata analistleri, ağdaki sorunları saptamak, bunlara yanıt vermek ve bunları başarılı şekilde çözmek içi bu sistemi kullanır.
Örnek olay incelemesi: Flutter, oyun operasyonlarını hızlandırmak için veri analizini nasıl kullandı?
Flutter Entertainment, dünyanın en büyük çevrimiçi spor ve oyun sağlayıcılarından biridir. Flutter Entertainment'ın misyonu, sayısı 14 milyonun üzerindeki müşterilerine güvenli, sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde eğlence sağlamaktır. Son birkaç yıldır, Flutter çoğu kaynak sistemden giderek artan miktarda veri elde etmiştir. Hacim ve gecikme süresinin birleşimi sürekli mevcut olan bir zorluk yaratır. Amazon Redshift, Flutter'ın büyüyen ihtiyaçlarla birlikte ve aynı zamanda tutarlı son kullanıcı deneyimiyle tutarlı şekilde ölçeklenmesine yardımcı oluyor.
Veri analizi, ürün geliştirme sürecine bilgi sağlar
Kuruluşlar ürün geliştirme sürecine yönelik yeni özellikleri tanımlayıp önceliklendirmek için veri analizinden yararlanır. Müşteri gereksinimlerini analiz edebilir, daha kısa sürede daha fazla özellik sunabilir ve yeni ürünlerin lansmanını daha kısa sürede yapabilirler.
Örnek olay incelemesi: GE, ürün teslimini hızlandırmak için veri analizini nasıl kullandı?
GE Digital, General Electric'in bir yan kuruluşudur. GE Digital, birden çok farklı dikey sektörde bir çok yazılım ürünü ve hizmetine sahiptir. Ürünlerinden biri Proficy Manufacturing Data Cloud olarak adlandırılmıştır. Amazon Redshift, müşterilerine daha fazla özellik sunabilmeleri için GE Digital'e veri dönüşümünü ve veri gecikme süresini çok büyük ölçüde iyileştirme yeteneği sağlamak üzere destek sunmaktadır.
Veri analizi, veri operasyonlarının ölçeklendirilmesini destekler
Veri analizi; taşıma, hazırlık, raporlama ve entegrasyon gibi birden çok veri görevine otomasyon özelliğini dahil eder. Manuel verimsizlikleri ortadan kaldırır ve veri operasyonlarının tamamlanması için gereken zamanı ve insan iş gücünü azaltır. Bu da ölçeklendirmeyi destekler ve yeni fikirleri hızlıca yaymanıza olanak tanır.
Örnek olay incelemesi: FactSet, müşteri entegrasyon süreçlerini kolaylaştırmak için veri analizini nasıl kullandı?
FactSet'in misyonu, hem içerik hem de analiz için lider bir açık platform olarak işlev görmektir. Veri taşıma; büyük süreçler, müşteri tarafında birden çok farklı ekip üyesi ve FactSet tarafında yine birden çok kişi gerektirir. Herhangi bir sorun yaşandığında, veri taşıma sürecinin hangi kısmında yanlışlık olduğunu tespit etmek zor bir işti. Amazon Redshift, süreci kolaylaştırmaya ve FactSet müşterilerinin daha hızlı şekilde ölçeklendirme yapmasına yardımcı olarak ihtiyaçlarını karşılamak üzere sürece daha fazla veri getirmelerine destek oldu.
Veri analizi işletmelerde nasıl kullanılır?
İşletmeler istatistik, nicel veriler ve birden çok müşteriye dönük ve dahili kanaldan bilgi toplar. Ancak temel öngörüler elde etmek için şaşırtıcı miktarda verinin dikkatli analizi gereklidir. Bu yüksek beceri gerektirir. Veri analizi ve veri biliminin bir işletmeye nasıl değer katabileceğine dair bazı örneklere göz atın.
Veri analizi, müşteri öngörülerini iyileştirir
Veri analizi, aşağıdakiler gibi çeşitli müşteri veri kaynaklarından alınan veri kümeleri üzerinde yürütülebilir:
- Üçüncü taraf müşteri anketleri
- Müşteri satın alma günlükleri
- Sosyal medya etkinliği
- Bilgisayar çerezleri
- Web sitesi veya uygulama istatistiği
Analiz; müşteri tercihleri, bir web sitesindeki popüler sayfalar, müşterilerin gezinirken harcadıkları zaman, müşteri geri bildirimi ve web sitesi formlarıyla etkileşim gibi gizli bilgileri ortaya çıkarabilir. Bu, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarına verimli şekilde yanıt vermesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına olanak tanır.
Örnek olay incelemesi: Nextdoor, müşteri deneyimini iyileştirmek için veri analizini nasıl kullandı?
Nextdoor, güvenilen bağlantılar ve faydalı bilgi, ürün ve hizmetlerin alışverişi için mahalle merkezidir. Yerel topluluğun gücünü kullanan Nextdoor, insanların daha mutlu ve daha anlamlı hayatlar yaşamasına yardımcı olmaktadır. Nextdoor, müşteri etkileşimini ve önerilerinin etkililiğini ölçmek için Amazon analiz çözümlerini kullandı. Veri analizi, Nextdoor'un müşterilerin daha iyi bağlantılar oluşturmasına ve daha alakalı içerikleri gerçek zamanlı olarak görüntülemelerine yardımcı olmasını sağladı.
Veri analizi, etkili pazarlama kampanyaları için bilgi sağlar
Veri analizi; pazarlama, ürün geliştirme, içerik oluşturma ve müşteri hizmetlerinde tahminde bulunma iş yükünü ortadan kaldırır. Şirketlerin hedeflenmiş içerikler sunmasına ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek bunları hassas şekilde ayarlamasına imkan tanır. Veri analizi ayrıca pazarlama kampanyalarının nasıl performans gösterdiğine ilişkin değerli öngörüler de sunar. Gerçek zamanlı analize dayalı olarak hedeflemeye, mesaja ve reklamlara küçük çaplı düzeltmeler uygulanabilir. Analizler, pazarlamayı daha fazla dönüşüm ve daha az reklam atığı için optimize edebilir.
Örnek olay incelemesi: Zynga, pazarlama kampanyalarını iyileştirmek için veri analizini nasıl kullandı?
Zynga; Words With Friends, Zynga Pokerve FarmVille'in de dahil olduğu popüler oyunlarla dünyanın en başarılı mobil oyun şirketlerinden biridir. Bu oyunlar, dünya çapında bir milyardan fazla oyuncu tarafından yüklenmiştir. Zynga'nın gelirleri uygulama içinde yapılan satın alma işlemlerinden geliyor. Bu nedenle, daha etkili oyun içi pazarlama kampanyaları planlamak üzere Amazon Kinesis Veri Analitiği'ni kullanarak gerçek zamanlı oyun içi oyuncu eylemlerini analiz ediyorlar.
Veri analizi, operasyonel verimliliği artırır
Veri analizi, şirketlerin süreçlerini kolaylaştırmasına, kayıplarını azaltmasına ve geliri artırmasına yardımcı olabilir. Tahmine dayalı bakım planlamaları, optimize edilmiş personel görev listeleri, verimli tedarik zinciri yönetimi iş performansının katlanarak artmasını sağlayabilir.
Örnek olay incelemesi: BT Group, operasyonları kolaylaştırmak için veri analizini nasıl kullandı?
BT Group, 180 ülkede müşterilere hizmet veren Birleşik Krallık'ın lider telekomünikasyon ve ağ hizmeti firmasıdır. BT Group'un ağ desteği ekibi, kendi ağları üzerinden Birleşik Krallık genelinde yapılan aramalara yönelik gerçek zamanlı bir görünüm elde etmek için Amazon Kinesis Veri Analitiği'ni kullandı. Ağ desteği mühendisleri ve hata analistleri, ağdaki sorunları saptamak, bunlara yanıt vermek ve bunları başarılı şekilde çözmek içi bu sistemi kullanır.
Örnek olay incelemesi: Flutter, oyun operasyonlarını hızlandırmak için veri analizini nasıl kullandı?
Flutter Entertainment, dünyanın en büyük çevrimiçi spor ve oyun sağlayıcılarından biridir. Flutter Entertainment'ın misyonu, sayısı 14 milyonun üzerindeki müşterilerine güvenli, sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde eğlence sağlamaktır. Son birkaç yıldır, Flutter çoğu kaynak sistemden giderek artan miktarda veri elde etmiştir. Hacim ve gecikme süresinin birleşimi sürekli mevcut olan bir zorluk yaratır. Amazon Redshift, Flutter'ın büyüyen ihtiyaçlarla birlikte ve aynı zamanda tutarlı son kullanıcı deneyimiyle tutarlı şekilde ölçeklenmesine yardımcı oluyor.
Veri analizi, ürün geliştirme sürecine bilgi sağlar
Kuruluşlar ürün geliştirme sürecine yönelik yeni özellikleri tanımlayıp önceliklendirmek için veri analizinden yararlanır. Müşteri gereksinimlerini analiz edebilir, daha kısa sürede daha fazla özellik sunabilir ve yeni ürünlerin lansmanını daha kısa sürede yapabilirler.
Örnek olay incelemesi: GE, ürün teslimini hızlandırmak için veri analizini nasıl kullandı?
GE Digital, General Electric'in bir yan kuruluşudur. GE Digital, birden çok farklı dikey sektörde bir çok yazılım ürünü ve hizmetine sahiptir. Ürünlerinden biri Proficy Manufacturing Data Cloud olarak adlandırılmıştır.
Amazon Redshift, müşterilerine daha fazla özellik sunabilmeleri için GE Digital'e veri dönüşümünü ve veri gecikme süresini çok büyük ölçüde iyileştirme yeteneği sağlamak üzere destek sunmaktadır.
Veri analizi, veri operasyonlarının ölçeklendirilmesini destekler
Veri analizi; taşıma, hazırlık, raporlama ve entegrasyon gibi birden çok veri görevine otomasyon özelliğini dahil eder. Manuel verimsizlikleri ortadan kaldırır ve veri operasyonlarının tamamlanması için gereken zamanı ve insan iş gücünü azaltır. Bu da ölçeklendirmeyi destekler ve yeni fikirleri hızlıca yaymanıza olanak tanır.
Örnek olay incelemesi: FactSet, müşteri entegrasyon süreçlerini kolaylaştırmak için veri analizini nasıl kullandı?
FactSet'in misyonu, hem içerik hem de analiz için lider bir açık platform olarak işlev görmektir. Veri taşıma; büyük süreçler, müşteri tarafında birden çok farklı ekip üyesi ve FactSet tarafında yine birden çok kişi gerektirir. Herhangi bir sorun yaşandığında, veri taşıma sürecinin hangi kısmında yanlışlık olduğunu tespit etmek zor bir işti. Amazon Redshift, süreci kolaylaştırmaya ve FactSet müşterilerinin daha hızlı şekilde ölçeklendirme yapmasına yardımcı olarak ihtiyaçlarını karşılamak üzere sürece daha fazla veri getirmelerine destek oldu.
AWS, veri analizi konusunda nasıl yardımcı olabilir?
AWS; kapsamlı, güvenli, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli veri analizi hizmetleri sunar. AWS analiz hizmetleri, tüm veri analizi ihtiyaçlarınız için uygundur, her ölçek ve sektörden kuruluşların işletmelerini verilerle yeniden keşfetmesine olanak tanır. AWS; veri taşıma, veri depolama, veri gölleri, büyük veri analizi, makine öğrenimi ve bunların birlikte kullanıldığı diğer tüm alanlara kadar her alanda en iyi fiyat-performans dengesini sunan amaca özel tasarlanmış hizmetler sunar.
- Amazon Kinesis Veri Analizi, Apache Flink aracılığıyla akış verilerini gerçek zamanlı olarak dönüştürmenin ve analiz etmenin kolaylaştırılmış yoludur. Gelişmiş analizlere yönelik olarak akış verilerini filtrelemek, toplamak ve dönüştürmek için yerleşik işlevler sunar.
- Amazon Redshift; veri ambarınızda, operasyonel veritabanınızda ve veri gölünüzde eksabaytlarca yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriyi sorgulamanıza ve birleştirmenize imkan tanır.
- Amazon QuickSight; bulut için oluşturulmuş, ölçeklenebilir, sunucusuz, eklenebilir, makine öğrenimi destekli bir iş zekası (BI) hizmetidir. QuickSight'ı kullanarak, makine öğrenimi destekli öngörüler içeren etkileşimli BI panolarını kolayca oluşturup yayınlayabilirsiniz.
- Amazon OpenSearch Hizmeti; etkileşimli günlük analizi, gerçek zamanlı uygulama izleme, web sitesi araması ve daha fazlasını gerçekleştirmenizi kolaylaştırır.
.6a95d29715fe6c2c4d419899eef6b002c2ee3a64.png)
Bizimle olan dijital dönüşüm yolculuğunuza aşağıdakileri kullanarak başlayabilirsiniz:
- AWS Veri Laboratuvarı: Müşterilerle AWS teknik kaynakları arasında, veri ve analiz girişimlerini hızlandırmaya yönelik bir birleşik mühendislik etkileşimidir.
- AWS D2E programı: AWS ile yapılan, daha hassas adımlarla ve çok daha iddialı bir kapsamla daha hızlı hareket etmeye yönelik bir çözüm ortaklığıdır.
Ücretsiz bir hesap için kaydolun veya daha fazla bilgi içinbizimle iletişime geçin.
