Büyük veri analizleri

1) İçgörü nedir ve neden önemlidir?

• Veri, etki alanı bağlamı, doğru yöntemler, doğrulanmış yorumlama, ürün/süreç içine uygulanması.

• Belirsizliği ve tepki süresini azaltır.
• Hunilerin ve maliyetlerin optimizasyonu, LTV/ARPPU/tutma (herhangi bir endüstri için).
• Risklerin erken tespiti, dolandırıcılık, bozulma.
• Yeni gelir kaynakları (veri ürünleri, API'ler, raporlama hizmetleri).

2) Mimari kontur: içgörülere veri yolu

1. Kaynaklar: uygulama olayları, günlükler, işlemler, harici API'ler, ortak veriler, açık kümeler.
2. Mühendislik ve akış: CDC/ETL/ELT, kuyruklar (Kafka/Kinesis/PubSub), şemalar ve sözleşme testleri.
3. Depolama: Veri Gölü (ham ve temizlenmiş alanlar) + DWH/OLAP ekran örnekleri, gerektiğinde HTAP.
4. Semantik katman: metriklerin ve boyutların tekdüze tanımları, katalog, soy.
5. Özellik platformu: yeniden kullanılan özellikler, çevrimdışı/çevrimiçi tutarlılık.
6. Analitik ve modeller: toplu/akış hesaplamaları, ML/istatistik, grafikler, NLP, coğrafi, zaman serileri.
7. İçgörülerin sunulması: gösterge panoları, uyarılar, öneriler, API, web kitapları, yerleşik analizler.
8. Gözlemlenebilirlik ve kalite: veri testleri, tazelik/sürüklenme izleme, anormallikler için uyarılar.

İlke: Metrik/özellik hesaplamalarını görselleştirme ve arayüzlerden ayırırız - bu evrimi hızlandırır.

3) Analiz türleri ve ne zaman uygulanacağı

Tanımlayıcı:'ne oldu? " - kümeler, bölümler, mevsimsellik, kohort raporları.
Teşhis: "Neden?" - faktör analizi, segmentasyon, atıf, nedensel grafikler.
Tahmin:'ne olacak? " - sınıflandırma/regresyon, zaman serisi, hayatta kalma/yük modelleri.
Kuralcı:'ne yapmalı? " - optimizasyon, haydutlar, RL, öneriler, eylemlerin önceliklendirilmesi.

4) Temel metodolojik bloklar

4. 1 Zaman serisi: mevsimsellik/eğilimler, Peygamber/ARIMA/ETS, gerileyiciler (promo/olaylar), hiyerarşik zorlama, nowcasting.
4. 2 Segmentasyon: k-means/DBSCAN/HDBSCAN, RFM/davranış kümeleri, kanal/geo/cihaza göre profiller.
4. 3 Anomaliler ve risk: STL-ayrışma + IQR/ESD, izolasyon ormanı, sağlam PCA; Skor sahtekarlığı.
4. 4 Öneriler: işbirlikçi filtreleme, matris çarpanlarına ayırma, grafik gömme, seq2rec.
4. 5 NLP: konular, varlık çıkarma, duygu/niyet, bilet/geri çağırma sınıflandırması, RAG/LLM asistanları.
4. 6 Grafik analitiği: merkeziyet, topluluk, dolandırıcılık yolları, düğüm etkisi, ağ yapışkanlık metrikleri.
4. 7 Nedensellik: A/B testleri, farklılık farkı, eğilim skoru, araçsal değişkenler, DoWhy/nedensel ML.

5) Verilerden özelliklere: özellik mühendisliği

Pencereye göre kümeler: hareketli miktarlar/ortalamalar, frekanslar, benzersizlik.
Saatlik/günlük/haftalık gecikmeler: Kısa vadeli dinamikleri yakalayın.
Kohort özellikleri: X'ten bu yana geçen süre, kullanıcı/nesne yaşam döngüsü.
Coğrafi özellikler: konum kümeleri, ısı haritaları, kullanılabilirlik.
Grafik özellikleri: derece, işlem kapatma, PageRank, düğüm/kenar gömme.
Metinsel işaretler: TF-IDF/gömme, tonalite, toksisite, temalar.
Çevrimiçi/çevrimdışı tutarlılık: Eğitim ve üretim için bir dönüşüm mantığı.

6) Deneyler ve nedensellik

Tasarım: hipotez - başarı metrik (ler) - minimal etki - örneklem büyüklüğü - randomizasyon/tabakalaşma.
Analiz: P-değerleri/güven aralığı etkisi, CUPED, çoklu kontrollerin düzeltilmesi.
Yarı-deneyler: RCT mümkün değilse - DiD, sentetik kontroller, eşleşmeler.
Çevrimiçi optimizasyon: çok kollu haydut, UCB/TS, bağlamsal haydutlar, erken durdurma.
Kodlama çözümleri: deneyler, özellik bayrağı platformuna, sürüm izlemeye entegre edilmiştir.

7) Veri kalitesi ve güven

Şemalar ve sözleşmeler: şemaların evrimi, geriye dönük uyumluluk, şema kaydı.
Veri testleri: tazelik, bütünlük, benzersizlik, bütünlük, aralıklar/kurallar.
Linage ve Katalog: Kaynaktan Metriğe; Sahipler, SLA'lar, geçerlilik durumları.
Geçişlerin/emisyonların ele alınması: Belgelendirilmiş ve otomatikleştirilmiş politikalar.
İçgörü tekrarlanabilirlik denetimi: aynı istek - aynı sonuç (pencere/formül sürümü).

8) Gizlilik, güvenlik, etik

PII/PCI/PHI: maskeleme, tokenizasyon, diferansiyel gizlilik, minimizasyon.
RLS/CLS: role/kiracıya/bölgeye göre satır/sütun düzeyinde erişim.
Denetim: kim ne gördü/ihraç etti, erişim izleri, saklama politikaları.
Model etiği: önyargılar ve eşitlik, açıklanabilirlik (SHAP), LLM'nin güvenli uygulaması.
Lokalizasyon: Depolama alanları ve yetki alanı gereksinimlerine göre sınır ötesi transfer.

9) MLOps ve operasyonel analitik

Boru hatları: eğitim DAG'i (Hava akışı/Argo/DBT/Prefect), yeni oyunlara/akışa tepki.
Model bültenleri: register (Model Registry), kanarya hesaplamaları, mavi-yeşil.
İzleme: gecikme, özelliklerin tazeliği, verilerin/tahminlerin sürüklenmesi, kalite (AUC/MAE/BS).
Geri dönüşler ve runbook'lar: önceki sürüme otomatik geri dönüş, bozulma prosedürleri.
Hizmet maliyeti: öngörüleri hesaplama ve özellikleri saklama maliyetlerini profilleme.

10) İçgörülerin teslimi: nerede ve nasıl gösterileceği

Uyarlanabilir gösterge panoları: öncelikli KPI bandı, metriklerin açıklamaları, olaylara geçiş.
Yerleşik analitik: JS-SDK/iframe/Başsız API, içerik filtreleri, e-posta/PDF anlık görüntüleri.
Uyarılar ve öneriler:'bir sonraki eylem ", eşikler, anomaliler, SLA ihlalleri; Erteleme/veri tekilleştirme.
Operasyonel devre: Otomatik işlemler için CRM/bilet sistemleri/orkestratörler ile entegrasyon.
İş ortakları için veri ürünleri: raporlama portalları, yüklemeler, kotalar ve denetimlerle API uç noktaları.

11) İçgörü Programı Başarı Metrikleri

Benimseme: aktif analitik/model kullanıcılarının payı (WAU/MAU, frekans).
Etki: Önemli işletme KPI'larının yükseltilmesi (dönüşüm, elde tutma, dolandırıcılık riski, COGS).
Öngörü hızı: olaydan mevcut çıktı/uyarıya kadar geçen süre.
Güvenilirlik: çalışma süresi, hesaplamaların ve işlemenin p95 gecikmesi, folbacks payı.
Güven: tutarsızlıklar hakkında şikayetler, çözüm zamanı, veri testleri ile kapsama.
Ekonomi: içgörü başına maliyet, girişimlerde yatırım getirisi, veri ürünlerinde geri ödeme.

12) İçgörülerden para kazanma

Dahili: gelir/tasarruf artışı, pazarlama/envanter/risk yönetimi optimizasyonu.
Harici: ücretli raporlar/paneller, ortaklar için beyaz etiket, API/vitrinlere erişim.
Tarifeler: Temel KPI'lar ücretsiz, gelişmiş segmentler/ihracat/gerçek zamanlı - Pro/Enterprise'dır.
Veri Pazarı: Gizlilik ve haklara tabi toplu kümelerin değişimi.

13) Antipatterns

Hipotezler ve alan bağlamı olmadan "verilerin kendisi her şeyi söyleyecektir".
Farklı raporlardaki metriklerin tanımlarını atlayın (semantik katman eksikliği).
OLTP'de ürünü düşüren hantal canlı istekler.
Oracle modelleri geri bildirim ve işletme sahibi olmadan.
Önceliklendirme, veri tekilleştirme ve açıklanabilirlik olmadan spam'i uyarın.
Deney eksikliği - korelasyonlar ve "sezgi" hakkında kararlar vermek.

14) Uygulama Yol Haritası

1. Keşif: Çözüm haritası (JTBD), kritik KPI'lar, kaynaklar, riskler ve sınırlamalar (yasal/bunlar).
2. Veri ve anlambilim: kataloglar, şemalar, kalite testleri, birleşik KPI tanımları.
3. MVP içgörüleri: 3-5 nişangah vakası (örneğin, talep tahmini, anomali tespiti, charn puanlaması), basit teslimat (pano + uyarı).
4. Otomasyon: Başsız API, operasyonlarla entegrasyon, deneyler, nedensel analiz.
5. Ölçeklendirme: özellik platformu, çevrimiçi/çevrimdışı tutarlılık, modellerin kanarya sürümleri.
6. Para Kazanma ve Ekosistem: Dış Paneller/API'ler, Tarifeler, Ortaklık Raporları.

15) Yayın öncesi kontrol listesi

• KPI sözlüğü ve sahipleri onaylanmış, formül sürümleri belgelenmiştir.
• Veri testleri (tazelik/bütünlük/benzersizlik/aralıklar) CI'da gerçekleşir.
• RLS/CLS ve hassas alan maskeleme evreleme test.
• p95 hesaplaması ve işleme gecikmesi SLO ile uyumludur; Nakit/fatura vardır.
• Uyarılara öncelik verilir, erteleme ve veri tekilleştirme vardır; Aktivite denetimi depolanır.
• Deneyler ve nedensel yöntemler etkisini değerlendirmek için hazırdır.
• Model/veri bozulması ve otomatik geri alma ile ilgili çalışma kitapları yapılandırılmıştır.
• Saklama/DSAR politikaları ve depolama yerelleştirmesi Legal ile anlaştı.

16) Tipik içgörü örnekleri (şablonlar)

Ticari: segment ve kanala göre dönüşüm sürücüleri; fiyat esnekliği; Talep tahmini.
Ameliyathaneler: SLA darboğazları; Proses adımlarıyla yük/kapasite tahmini anormallikleri.
Risk/Dolandırıcılık: Şüpheli hesap zincirleri; chargeback patlamaları; Fonların kaynağının değerlendirilmesi.
Müşteri: çıkış olasılıkları; NBO/öneriler; motif/davranışa göre segmentler.
Ürün kalitesi: NPS/CSAT'deki düşüşün nedenleri; İncelemelerden konular; Sürüm sonrası regresyon haritası.

Sonuç: Büyük veri içgörüleri, mimarinin, metodolojinin ve operasyonel yürütmenin bir karar verme devresinde birleştirildiği bir sistem disiplinidir. Başarı, veri hacmi veya model sayısı ile değil, iş metrikleri üzerindeki etki, süreç sağlamlığı ve kullanıcının verilere duyduğu güven ile ölçülür.