R'a Giden Yol

Her firma ayakta kalabilmek için para kazanmalı, dolayısıyla parayı kazandığı müşterileri elinde tutmalı, hatta bunlara yenilerini eklemelidir.

www.simplicant.com

Yeni müşteri bulmak hiçte kolay bir iş değildir. Hele de giden bir müşteriyi geri getirmek en zorudur. Bu nedenle mevcut müşterilerin elde tutulması günümüzde daha büyük önem kazanmıştır.

Mevcut müşterinin elde tutulması yönündeki en büyük zorluk ise; gidecek müşterinin bilinememesidir. Giden müşteriyi, yeni müşteriyi, uzun zamandır sizinle olan müşteriyi verilerinizden sorgulayıp görebilirsiniz fakat hangilerinin gitme eğiliminde olduğunu size söyleyebilecek bir sorgulama mevcut değildir.

Buradan sonra devreye "analitik" girer. SPSS, SAS gibi yaygın analitik araçlarını düne kadar sık sık duyduk. Bu araçlar, verdiğimiz örnek üzerinden konuşursak, hangi müşterinin sizi terk edeceğini söyleyemez fakat gitme olasılığını tahminler ve gösterir. Gitmesini önlemek için gerekli aksiyonları almak iş birimindeki kişilere kalmıştır.

rhrv.r-forge.r-project.org

Analitik dünyası öylesine gelişti ki; Data scientist, R, BigData, NOSQL gibi yeni kavramlar duymaya başladık. SPSS, SAS kullananların, bölümde Data scientist(veri bilimciler) barındırmaya
başladıklarını gördük. R ile geliştirme yapılıyor, bu geliştirmeleri uygulamaların içine gömülüp kullanılıyordu.




İş birimleri ile BT birimleri iş birliği içine girmişti. Buna karşın talepler bitmiyor, R'ın yeterli olmadığını, Python kullanacaklarını, BigData ortamlarına, NOSQL'e ihtiyaçları olduğunu söylüyorlardı.

Neydi bu R-Python, BigData-NOSQL? SQL varken niye R veya Python? Trilyonluk kayıtları olan muhasebe verilerini işleyebilirken, milyonluk müşteri verisi neden işlenemiyordu? Diğer bir deyişle, trilyonluk muhasebe verisi "big" değilken, milyonluk müşteri nasıl "big" olabiliyordu?
Bu sorularla hayatımda yeni bir yolculuk başladı.