Rahul Pradhan, Ürün ve Stratejiden Sorumlu Başkan Yardımcısı, Couchbase
Kuruluşlar, günümüzün uygulama odaklı dünyasında veriler içinde boğulmuş durumdalar. Karşılaştıkları zorluklardan biri, günümüz uygulamaların operasyonel verilerinden gerçek zamanlı analizler kullanarak önemli içgörüler elde etmek olarak öne çıkıyor. Bu durumun yapay zeka ile birleştirilmesi, hiper-kişiselleştirilmiş uyarlanabilir uygulamalara giden yolun da kapısını açabilir. Bu tür uygulamalar, müşterilerin giderek daha fazla talep ettiği türden özelleştirilmiş, dinamik ve duyarlı kullanıcı deneyimleri sunuyor. Öyleyse neden kuruluşların sadece %17’si büyük veri hacimleri üzerinde gerçek zamanlı analiz yapma yeteneğine sahip?
Gün geçtikçe daha yapay zeka merkezli bir hale gelen evrende rekabet avantajı elde etmenin ilk adımı doğru araçları ve teknolojileri kullanmaktır.
Gerçek Zaman Neden Önemli?
Uygulama sektörü oldukça büyük bir iş alanıdır. Sadece Apple’ın App Store ekosistemi, 2022 yılında geliştiriciler için toplamda 1,1 trilyon dolarlık satış geliri elde etti. Kullanıcılar daha anlık deneyimler talep ettikçe odak noktası iyiden iyiye gerçek zamanlı analizlere kaydı.
Bu, uyarlanabilir uygulamalar olarak adlandırılan -kullanıcı tercihleri, çevresel koşullar, veri girdileri ve değişen durumlara bağlı olarak davranışlarını ve özelliklerini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilen- dinamik uygulamalardan oluşan yeni uygulama grubu için de geçerlidir. Örnek olarak, uyarlanabilir bir perakende uygulaması işletmelerin ve reklam verenlerin doğru ürün ve hizmetleri doğru hedef kitleye doğru zamanda sunmalarını sağlayabilir. Benzer şekilde, uyarlanabilir bir rezervasyon uygulaması, gerçek zamanlı seyahat bilgileri, etkinlikler ve kullanıcı geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş yolculuklar ve fırsatlar önerebilir.
Bu hiper-kişiselleştirme ve duyarlılık, yapay zekanın gücüyle şarj ediliyor. Üretken yapay zekayı gerçek zamanlı analizlerle entegre etmek; geliştirilmiş öngörü yetenekleri, kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri, operasyonel verimlilikte iyileşme ve işletmelerin olaylara gerçek zamanlı yanıt vermelerini sağlama gibi birçok fayda sunar. Bu, sahtekarlık ve anomali tespitinden müşteri hizmetleri ve perakende ödeme deneyimlerine kadar uzanan kullanım durumlarının önemli ölçüde iyileşmesini sağlar. Kuruluşlar, bu teknolojileri kullanarak daha iyi içgörüler elde edebilir, değişikliklere daha hızlı yanıt verebilir ve müşterilerine daha iyi ürünler ve hizmetler sunabilirler.
Kuruluşların Yanlış Yaptığı Dört Şey
Yine de gerçek zamanlı verilerin kuruluşlar tarafından benimsenme hızı yavaş ve birçok faydasından tam olarak yararlanamıyorlar. Aşağıdaki dört yaygın hata da bu olumsuz duruma katkıda bulunuyor:
Hıza Aşırı Odaklanarak Veri Kalitesi ile Doğruluğu İhmal Etme
Bu tür uygulamalar için zamanlama kritik önem taşır. Ancak bununla birlikte hız da her şeyin önüne geçmemelidir. Burada “ne ekersen onu biçersin” atasözünün geçerli olduğunu söylebiliriz. Eğer bir hizmet kötü kalitede verilere dayanıyorsa istenen sonuçları vermesi mümkün değildir. Güncellenmemiş veya eksik veri kümeleri, yanlış içgörülere yol açar ve müşterilerin uygulamaya olan güvenini zedeler. Kuruluşlar, bunun yerine veri doğrulama kontrollerine öncelik vermeli, düzenli denetimler yaparak veri bütünlüğünün ve doğru sonuçların sağlandığından emin olmalıdır.
Bağlamın Önemini Göz Ardı Etme
Gerçek zamanlı veriler, doğru içgörüler elde etmek için daha geniş bir bağlam ve korelasyon gerektirir. Bu nedenle kuruluşlar, değişkenler arasındaki gerçek ilişkiyi ortaya çıkarmak için daha derine inmelidir. Örnek olarak, bir ürünün satışlarındaki ani artış, artan tüketici talebinden, tamamlayıcı ürünlerin kıtlığı gibi makroekonomik koşullardan, iklimle ilgili göstergelerden veya belki de promosyon kampanyalarından kaynaklanabilir. Korelasyon ise nedenselliği ifade etmez.
Yanlış Araçları Kullanmak
Tüm analiz araçları eşit yaratılmamıştır. Kuruluşların, gerçek zamanlı veri işleme için özel olarak dizayn edilmiş teknolojileri seçmeleri kritik öneme sahiptir. Bunun yapılmaması, darboğazlara, gecikmelere ve doğruluk sorunlarına yol açabilir.
Amaçları Net Bir Şekilde Belirlememek
Analiz projeleri; belirli ve ölçülebilir hedefler koyulmazsa nadiren istenen sonuçları verir. Bu nedenle kuruluşlar, belirli bir süre içinde müşteri tutumunu önceden belirlenen net bir miktarda iyileştirmek gibi hedefler tanımlamalıdır. Böyle bir hedef koyulması, veri toplama ve analiz çabalarına da kılavuzluk edecektir. Net hedefler olmadan, eyleme geçirilebilir içgörüleri belirlemek veya başarıyı ölçmek oldukça zor olacaktır.
Gerçek Zamanlı Analiz için Zaman
Bu bağlamda, gerçek zamanlı analizlerin yanlış yapılmasının olumsuz iş sonuçları olabilir. Kuruluşların %41’i, uygulamalarının artık kullanıcı beklentilerini karşılamaması durumunda üç yıl içinde iflas edebileceğini söylemektedir. Bundan daha yüksek bir orandaki (%46) kuruluşlar ise, böyle bir durumda rakiplerine karşı kaybedeceklerine inanmaktadır. Ancak bu yetenekler halihazırda deneyimli ve teknoloji odaklı işletmeler tarafından kullanılırken, kuruluşların büyük çoğunluğu, veri siloları gibi engelleri aşmak için doğru araçları ve bilgi birikimi bulmakta zorlanmaktadır.
Neyse ki, Couchbase gibi modern veritabanı mimarileri, hem operasyonel hem de analitik iş yüklerini bir araya getirirken gerçek zamanlı verileri alıp işleyebilir. Buradaki önemli nokta, bunun tek bir ortamda yapılabilmesidir. Bu, verileri veritabanlarından taşıma ihtiyacını ortadan kaldırır ve aynı zamanda OLTP ve OLAP sistemlerinde maliyetli ETL (Extract-Transform-Load) süreçlerini ortadan kaldırarak gecikmeleri engeller.
Couchbase’in yeni Capella columnar hizmeti, veritabanı sektörünü yıllardır zorlayan bir sorunu çözüyor: Gerçek zamanlı analitik sonuçların anında operasyonel veritabanına ve bu veritabanının hizmet verdiği uygulamalara geri yazılmasını sağlıyor. Bu, Couchbase, MongoDB, MySQL ve PostgreSQL gibi birden fazla veri kaynağında ve csv, tsv, parquet, avro ve JSON gibi veri formatlarında sıfır ETL veri akışını mümkün kılıyor. Couchbase Capella’nın hibrit operasyonel analitik veri platformu mimarisi, işletmelerin operasyonel uygulamaları içinde gerçek zamanlı analizleri güvenli bir şekilde sunmalarına yardımcı oluyor.
