Büyük Veri Nasıl Analiz Edilir? Şirketler, bulundukları pazarda rekabetçi kalabilmek için, müşteriler, ürünler ve hizmetlerle ilgili her geçen gün büyüyen bilgileri ele geçirmenin ve analiz etmenin yeni yollarını öğrenmeli; büyük veri ile başa çıkmanın pratik yollarını bulmalıdır. Büyük veri yapılandırılmış ve yapılandırılmamış yollarda, artarak karmaşık bir hal almaya başladı. Alıcılar, sosyal işletme siteleri ve web site etkileşimleri gibi yeni kaynaklardan gelen tıklama akışı vb veriler işletmelerin iş akışı ihtiyaçlarını da değiştirmektedir. Büyük veri, onunla ne yapacağınızı bildiğinizde oldukça fazla fayda sağlayabilir. Bu nedenle, sonuç elde edebilmek için büyük verinin nasıl analiz edildiğini bilmek gerekir. Amazon ya da Google gibi büyük şirketler büyük veri analizi yapma konusunda artık uzman olmuşlardır. Ve sonuç olarak elde edilen bilgiyi rekabet avantajı elde etmek için kullanırlar. Amazon’un tavsiye motoru uygulamasını ele alırsak; şirket, sitesinden alışveriş yapan müşterinin tüm satın alma geçmişini, kullanıcı ile ilgili var olan tüm bilgisiyle birlikte alıyor ve benzer özellikleri gösteren çoğunlukla doğru sonuçlara ulaşan ürün önerilerinde bulunuyor. Bu, özellikte büyük e-ticaret sitelerinin kullandığı ciddi bir pazarlama stratejisidir. Büyük veri analizi kabiliyeti bunu son derece başarılı kılmaktadır. Bu büyük veri analizi yapabilme yeteneği organizasyonlar için benzersiz fırsatlar sağlar. Organizasyon, gerçekleştirebildiği analiz türünde gelişebilmeye uygun olur. Geniş veri setlerini örneklem sınırlarına almak yerine çok daha ayrıntılı veriler ya da analiz yapmak için verinin tamamı kullanılabilir. Bununla birlikte, büyük veri analizi zorlayıcı olabilir. Algoritmaları ve teknolojiyi değiştirmek, en temel düzeydeki veri analizi için bile, sık sık büyük veri ile adreslenmelidir. Şirketin büyük veri analizine dalmadan önce kendine sorması gereken ilk sorularadan biri, ‘’Çözmek istediğim sorun nedir?’’ olmalıdır. Şirket neyi araştırdığını dahi bilmiyor ve hatta değerli sezgiler elde edilebilecek pek çok veriye sahip olduğunu düşünüyor olabilir. Örnekler, daha önce neden orada oldukları anlaşılmayan verileri ortaya çıkarabilir. Bir şirketi büyük veri analizinin zorlayıcı bir süreç olduğu düşüncesine kapılmadan önce daha iyi bir çözümü olup olmadığından emin olmalıdır. Örneğin şirket; Karmaşayı önlemek için müşteri davranışlarından önceden haberdar olmayı ister mi? Sigorta primi önerileri için müşterilerin sürüş şeklini analiz etmekle ilgilenir mi? Herhangi bir problem oluşacağı zaman öngörebilmek için sistem logaritma verilerine bakmakla ilgili ne düşünüyor? gibi yüksek seviye problemleri, kullanmaya karar verdiği analiz ile çözebileceğini göz önünde bulundurmalıdır. Geniş hacimdeki veriyi analiz etmek veri madenciliği, metin madenciliği, tahmin ve veri optimizasyonu temelli belli yazılım araçları ve uygulamaları kullanılarak mümkün olmaktadır. Bu süreçlerin tamamı yüksek performans analizi entegresyonunu kapsamaktadır. Bu büyük veri yazılım ve araçlarını kullanmak organizasyona, iş süreçlerinde karar verme aşamaları için en ilgili veriyi toplayan son derece geniş hacimli veri olanağı sağlar. Karar verebilmek için şirketin iş süreçlerine odaklanması ve bu alanlarda nelerin ihtiyacı olduğunu tespit etmesi faydalı olacaktır.