Günümüzde pek çok şirket her gün devasa boyutlarda dijital veri üretmekte ve toplamaktadır. Müşteri etkileşimlerinden operasyonel günlüklere kadar değişen bu veriler iş operasyonları, müşteri davranışları ve çok daha fazlası hakkında çok değerli vizyonel yaklaşımlar sağlayabilir. Ancak bu verileri operasyonel süreçlerde uygulanabilir eylemlere dönüştürmek için şirketlerin bunları gerçek zamanlı olarak işlemesi ve değerlendirmesi gerekiyor.

Gerçek zamanlı veri işleme (Data Stream Processing – DSP), verileri bir veri tabanında saklayıp sonradan işlemek yerine, verileri oluşturulduğu veya toplandığı anda gerçek zamanlı olarak işlemek için kullanılan bir yöntemdir.

Veri akışı işleme neden gün geçtikçe önem kazanıyor?

Veri akışı işlemenin şirketler için giderek önemli bir hale gelmesinin birçok nedeni bulunuyor. Veri akışı işlemenin sağlayabileceği önemli faydalarından bazıları şöyledir:

Gerçek zamanlı olarak farkındalık sağlamak: Veri akışı işleme sayesinde şirketler verinin depolanıp sonradan işlenmesini beklemeye gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak operasyonları ve müşterileri hakkında istatistiki veriler elde edebilir. Bu da şirketlerin sorunları hızlıca tespit edip çözmelerine ve ortaya çıkan yeni fırsatları değerlendirmelerine yardımcı olur.
Karar alma süreçlerinde iyileşme: Şirketler, verileri gerçek zamanlı olarak işleyerek daha hızlı ve isabetli kararlar alabilir. Örneğin, bir e-ticaret şirketi veri akışı işleme teknolojilerini kullanarak müşteri davranışlarını izleyebilir ve gerçek zamanlı olarak fiyatları ve pazarlama stratejilerini, kampanyaları hatta stok ürün miktarların buna göre ayarlayabilir.
Maliyet Avantajı: Veri akışı işleme sayesinde şirketler, pahalı depolama ve işleme altyapısı ihtiyacını azaltarak tasarruf edebilir. Şirketler verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesiyle sorunları daha hızlı bir şekilde tespit edip ele alarak kesinti süresi veya gelir kaybına ilişkin olası masrafları azaltabilir. Devasa verileri günlerce depolamak zorunda kalmaz.
Müşteri deneyiminin geliştirilmesi: Şirketler müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak işleyerek müşterilerine daha kişiselleştirilmiş ve duyarlı bir deneyim sunabilir. Örneğin, bir banka veri akışı işlemeyi kullanarak hileli işlemleri tespit edip önleyebilir ve bu sayede müşterilerine daha fazla güvenlik ve konfor sağlayabilir.
Operasyonel Süreçlerin iyileştirilmesi: Veri barındırma, transmisyon hizmetleri yapan operatör firmalar, altyapılarını izleyerek ortaya çıkan tüm verileri gerçek zamanlı işleyerek operasyonel süreçlerinde oluşması muhtemel aksaklıkları kronik hale gelmeden pro aktif olarak engelleyebilir.

Veri akışı işlemenin operasyonel süreçleri nasıl gerçekleşir?

Veri akışı işleme aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç temel adım içerir:

Verileri sisteme aktarma: Veriler, sensörler, sosyal medya akışları veya günlük dosyaları gibi çeşitli kaynaklardan toplanarak bir akış işleme sistemine aktarılır.
İşleme: Veriler akış işleme sisteminden akarken gerçek zamanlı olarak işlenir. Bu adım, verilerin filtrelenmesini, kümelenmesini, zenginleştirilmesini veya çeşitli şekillerde dönüştürülmesini içerebilir.
Analiz: Veriler işlendikten sonra makine öğrenmesi veya istatiksel analiz gibi çeşitli teknikler kullanılarak analiz edilebilir.
Eylem: Son olarak, şirketler veri analizinden elde ettikleri içgörülere dayanarak fiyat ayarlamak, yeni bir pazarlama kampanyası oluşturmak veya müşteri deneyimi ya da altyapıya ilişkin sorunları otomatikleştirilmiş iş akışları ile çözümlemek gibi eylemlerde bulunabilirler.

Veri akışı işlemenin yaygın olarak kullanıldığı alanlar

Veri akışı işleme çok çeşitli uygulama ve sektörlerde kullanılabilir. Buna verilebilecek bazı örnekler şunlardır:

Dolandırıcılık tespiti: Bankalar ve diğer finans kurumları hileli işlemleri gerçek zamanlı olarak tespit edip önlemek için veri akışı işleme teknolojilerini kullanabilirler.
Pro-aktif bakım: Üretim sektörü, ekipmanlarını gerçek zamanlı izlemek ve ne zaman bakım gerekeceğini öngörebilmek için veri akışı işleme teknolojilerini kullanabilir ve böylelikle, kesinti süresini ve bakım masraflarını azaltabilirler.
Müşteri analizleri: Hizmet, perakende gibi sektörler, müşteri davranışlarını gerçek zamanlı olarak izlemek ve kişiselleştirilmiş öneriler ve pazarlama teklifleri sunmak için veri akışı işleme teknolojilerini kullanabilirler.
Akıllı şehirler: Belediyeler, trafik modellerini, hava kalitesini ve diğer etkenleri gerçek zamanlı olarak takip etmek için veri akışı işleme teknolojilerini kullanabilir ve şehir planlama ve kaynakların dağılımı konularında daha iyi karar alabilirler.

Sonuç olarak, veri akışı işleme, şirketlere gerçek zamanlı farkındalık, daha hızlı karar alma, maliyet tasarrufu ve müşteri deneyimlerini geliştirme konularında fayda sağlayan güçlü bir araçtır. İşletmeler verileri oluşturulduğu veya toplandığı anda işleyerek değerli içgörüler elde edebilir ve her zamankinden daha hızlı ve etkili bir şekilde harekete geçebilir.