TEKNOLOJİ,İNNOVASYON VE GİRİŞİMCİLİK

Büyük verinin temel özelliklerini hacim, hız, çeşitlilik, doğruluk ve değer olarak sıralayabiliriz.

Veri Toplama: Belirli bir amacı gerçekleştirmeye yönelik olarak içsel ve dışsal, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük miktarda verinin toplanması ve analiz edilmesi sürecidir.

Bilgi ve İç Görü Elde Etme: Analiz edilen veriler sonucunda alınacak kararlara kaynaklık edecek bilgiler ve iç görüler edilmesi sürecidir. İç görü, belirli bir nesne ya dadurumun önem, anlam ve biçiminin ya da kullanılışının anlaşılır duruma gelmesidir(TDK, 2020).

Karar Verme: Kararlara kaynaklık edecek bilgi ve iç görülerin elde edilmesinin ardın- dan alternati er arasından uygun kararın verilmesi ve kararı uygulamak için gereken işlem adımlarının belirlenmesini ifade eder.

Harekete Geçme: Kararların uygulanmasını, karar verme aşamasında belirlenen işlem adımlarının sırasıyla uygulanmasını kapsar.

Wall-Mart Veri Merkezi, satış verilerine ek olarak ekonomik gelişmeler, meteorolojik veriler, sosyal medya paylaşımları ve şubelerin yakınlarında gerçekleşen etkinlikler başta olmak üzere 200 farklı kaynaktan veri topluyor. Böylece şubelerin yaşayacağı müşteri yoğunluğu önceden öngörülerek gerekli önlemlerin alınıp müşterilere kusursuz bir alışveriş deneyimi sunulması amaçlanıyor

Woodside: Avustralya’da enerji endüstrisinde faaliyet gösteren Woodside işletmesi, çalışanların işletme içerisindeki bilgilere, operasyonel süreçlerde daha önce problemlerin çözümünde izlenen yollara daha kısa sürede ulaşabilmeleri için büyük veriden ve IBM’in Watson adlı süper bilgisayarından yararlanıyor. Geçmişteki operasyonlara ait 600.000 belgeyi tarayan Watson, sorunlar hakkında bilgi edinerek çözümler üretebiliyor. Watson’dan önce çalışanlar, zamanlarının %80’ini sorunların çözümünü araştırmak ve %20’sini düzeltmek için harcıyorlardı. Watson istenen bilgilere anında erişimi sağlayarak bu oranları tersine çevirdi ve 10 milyon dolar değerinde zaman tasarrufu sağladı.

Adoviv: Adoviv işletmesi çiftçilere tarlalarındaki her bir bitkiye ilişkin bilgiye anında erişebilecekleri bir sistem sağlıyor. Bitkilerin hangi besin maddelerine ihtiyaç duyduğunu ve hastalık belirtilerini tespit edebilen sistem sağladığı veriler ile tarlalarda verimliliğin artmasına yardımcı oluyor (Hagiu ve Wright, 2020).

Japonya’da süper marketlerde hırsızlığı önlemek amacıyla yapay zekâ ile desteklenmiş güvenlik kameralarından yararlanılıyor (Lewis, 2019).

Makinelerin geldiği bu aşamayı İkinci Makine Çağıolarak adlandıran Erik Brynjolfsson ve Andrew McAfee (2018) yapay zekayı, talimatlar yazarak bilgisayarlara tam olarak açıklayamayacağımız bilgileri, bilgisayarların örnekleri inceleyerek algılama yeteneği olarak tanımlıyor.

Amerika, Asya ve Avrupa’da faaliyet gösteren 835 büyük ölçekli işletmenin katıldığı araştırma sonuçlarına göre işletmeler yapay zekâ uygulamalarını en çok veri güvenliğini sağlamak amacıyla bilgi-işlem birimlerine yönelik güvenlik ihlallerini tespit etmek için kullanıyor. Bu faaliyeti, çalışanların teknik problemlerine destek olmak, üretimi otomasyon sistemleri ile daha etkin hâle getirmek, müşterilerin gelecekte satın alacakları ürünleri tahmin etmeye çalışmak ve finansal faaliyetler takip ediyor.

Endüstri 4.0 kavramı ilk olarak 2011 yılında Almanya’da gerçekleştirilen bir sanayi fuarında gündeme geldi.

PWC’nin 26 ülkede 2000’in üzerinde katılımcı ile yaptığı bir araştırmaya göre endüstri 4.0 ve akıllı fabrika girişimlerinin faydalarına rağmen bu becerileri uygulamaya koymanın önünde çeşitli engeller bulunabiliyor. Bu engeller içerisinde en önemlileri dijital kültür ve eğitim eksikliği, üst yönetimin dijital faaliyetlere ilişkin açık bir vizyonunun olmaması, dijital faaliyetlerin ekonomik faydalarının belirsiz olması, yüksek finansman maliyetleri ve veri gizliliği kaygıları yer alıyor.

Büyük veri, geleneksel veri tabanlarının kaydetme, yönetme ve işleme kapasitelerinin çok üzerinde, sürekli artan miktarda ve çeşitlilikte bilgi kümelerini ifade etmektedir.

Değer, Çeşitlilik ve Hız büyük verinin temel özellikleri arasında yer almaktadır.

Büyük veri analizi sürecinde temel işlem adımları; veri toplama, verileri işleyerek bilgi ve iç görüler elde etme, karar verme ve eyleme (harekete) geçme şeklinde belirtilmektedir.

Veri Toplama, belirli bir amacı gerçekleştirmeye yönelik olarak içsel ve dışsal, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük miktarda verinin toplanması ve analiz edilmesidir.

Yapay Zeka kavramının tanımları şu şekildedir;

Müşterilerin gelecekteki taleplerini tahmin etmek, çalışanların teknik sorunlarını çözmek, üretim yönetimi faaliyetlerini otomasyon ile azaltmak ve güvenlik ihlallerini tespit etmek ve önlemek işletmelerde yapay zeka uygulamalarının kullanım alanları arasında yer almaktadır.

Mobilya, yer ve duvar karoları vb. ürünlerin satışında müşterilerin ürünleri satın almadan evlerinde simülasyon olarak görebilmesini sağlamak, artırılmış gerçeklik uygulamalarının işletmedeki örneklerinden biridir.

Endüstri 4.0, kavramının tanımları şu şekildedir;

Birbiriyle bağlantı ve iletişim kurabilen veri paylaşabilen makinelerin üretim sürecini denetleyerek üretim süreçlerine ilişkin karar alabildiği üretim sistemi

Maliyetleri düşük tutarak, çok sayıda üretim gerçekleştirebilmesi, akıllı fabrikaları diğer fabrikalardan farklı kılan unsurlardan biri değildir.

Standart üretimler sağlanarak, insanların ihtiyaçlarının en hızlı şekilde karşılanmasını sağlamak, Endüstri 4.0 teknolojilerinin endüstride yaratacağı etkilerden biri değildir.