Büyük Veri
Astronomi dünyasından çıkıp, internet kullanımının büyümesiyle, günümüzde farklı bir literatüre kavuşmuş olan Big Data’yı, veya Türkçe söylemiyle Büyük Veri’yi hepimiz duymuşuzdur. Bugün sizlerle iş yaşamının her yönünü yıkan ve yeniden kuran, köhne iş modellerini terk eden şirketlerin, Büyük Veri yardımıyla yenilerini nasıl tasarladığını anlatan Bernard Marr’ın kitabı “Büyük Veri İş Başında”dan örneklerle 45 yıldız şirketten biri olan Netflix’in Büyük Veri’yi nasıl kullandığını göreceğiz.
Netflix
Film ve televizyon platformu olan Netflix bugün , 50’den fazla ülkede günde 100 milyon saatin üzerinde televizyon programı ve film izleyen 65 milyon üyeye sahip.Bu milyonlarca üyeden elde edilen veriler toplanıp takip edilerek izleme alışkanlıklarımızı anlamaya çalışıyorlar.
Ancak Netflix’in verisi sadece kelimenin gerçek anlamıyla “büyük” olmakla kalmıyor. Netflix’i gerçek bir Big Data şirketi yapan şey, bu verinin en yeni analiz stratejileriyle bir araya getirmesidir.
Büyük Veri Uygulamada Nasıl Kullanılıyor?
Hemen şimdi Google’a Netflix’in iş pozisyonları ile ilgili sayfasına şöyle bir bakmak isterseniz, şirketin bu işi ne kadar ciddiye aldığı hakkında fikir sahibi olabilirsiniz. İşe alınan uzmanlar, analiz becerilerini spesifik olarak belli bir iş alanında uygulayan ekiplere katılıyorlar. Cihaz analizi, kişiselleştirme analizi, mesajlaşma analizi… liste uzayıp gidiyor. Bu durumda Büyük Veri her ne kadar iş ilanlarında kullanılsa da esas hedefi her zaman, müşterilerin ne izlemekten hoşlanacağını tahmin etmektir. Büyük Veri analizi ise bu amaca hizmet etmek için tasarlanmış “tavsiye motorları”nı çalıştıran bir yakıttır. Bununla ilgili çalışmalar 2006 yılında, Netflix hala DVD postalama işi yaparken başladı. Şirket prize adlı bir yarışma düzenledi ve müşterilerin önceki puanlamalarına dayanarak bir filme kaç puan vereceğini tahmin edecek en iyi algoritmayı bulan gruba 1 milyon dolar verileceği açıklandı. Kazanan 2009 yılında ilan edildi. O zamandan bu zamana bir takım değişikliklere gidilse de Netflix günümüzde bu algoritmayı hala kullanmakta.
Başlangıçta analistler müşteriler hakkında sınırlı bilgiye sahiplerdi. Analiz için sadece dört veri noktası (müşteri kimlik bilgisi,film bilgisi,puanlama ve filmin izlendiği tarih) vardı. İnternet yayını başlıca hizmet sunma şekli haline gelir gelmez müşteriler hakkında çok sayıda yeni veri noktası da erişilebilir oldu. Bu yeni veriler sayesinde Netflix, sürekli olarak müşterilerine hoşlanacakları filmler sunmak için kusursuz tahminlerde bulunacak modeller oluşturma imkanına sahip oldu.
Etiketleme
Netflix’in hoşumuza gidecek filmler sunma çabasındaki bir başka temel unsur da etiketlemedir. Şirket,filmleri izlemeleri ve içerdikleri öğelere göre onları etiketlemeleri için insanlara para ödüyor. Ardından da hoşunuza giden filmle benzer etiketlere sahip diğer yapımları izlemeniz için tavsiyede bulunuyor. Kimi zaman kulağa tuhaf gelen öneriler aslında buradan kaynaklanıyor. Bu durum , hoşumuza gidecek filmleri gösterme hedefiyle ters düşüyor gibi görünüyor olabilir ama aslında olan şey, filmin içeriğinin ilgi çekeceği tahmininin , bu puanlardan daha ağır basmasıdır. Yoksa Netflix, film izleme alışkanlıklarımıza dayanarak yaklaşık 80.000 yeni film “mikro tür”ü neden yayınlasın ki ?
Büyük veri stratejisinin sonuçları ne oldu?
Netflix’in Nisan 2015’de hissedarlarına gönderdiği mektup, Büyük Veri stratejisinin işe yaradığını gösteriyor. 2015 yılının ilk çeyreğinde 4.9 milyon yeni üye kazandırdılar. Bu rakam 2014 yılının aynı dönemi için 4 milyondu.
Şirket, elde ettiği başarının büyük bir bölümünü, House of cards ve New Black dahil olmak üzere “sürekli gelişen içerik”lerine bağlıyor. Üyelerin %90’ı bu orijinal içerikleri izliyor ve böylelikle bu içerikler yeni müşterileri çekiyor ve var olan müşterileri tutmayı sağlıyor. İşte şöyle bir baktığımızda başarasının büyük bir bölümünün, izleyicilerin neden hoşlanacaklarını tahmin etme becerisinden kaynaklandığı açıkça görülüyor.
Hangi veri kullanıldı ?
Tavsiye algoritmaları ve içerik kararları, müşterilerin hangi başlıkları izlediği, günün hangi zamanında izlediği, filmleri seçerken hatcanan süre, filmin ne sıklıkla durdurulduğu (kullanıcı tarafından ve bağlantı probleminden dolayı) ve verilen puanlar ile ilgili verilerle besleniyor. Netflix, deneyim kalitesini analiz etmek amacıyla ara belleğe alma işleminden kaynaklanan gecikmeler (ara belleğe alma hızı), bit hızı ve müşterinin lokasyonu hakkında da veriler topluyor.
Son olarak
İzleyicilerin ne izlemekten hoşlanacağını tahmin etmek TV ağları, dağıtımcılar ve yapımcılar için büyük bir iş. Netflix bu alanda başı çekti ama Hulu ,Amazon, Box Office ve yakında Apple gibi rakip hizmetler de kendi analizlerini geliştiriyor. Öngörücü içerik, programlaması şiddetli bir rekabetin söz konusu olduğu ve zaman içinde inovasyonların devam etmesini bekleyebileceğimiz bir alan. Netflix her bir izleyici tarafından yapılan tercihlerin analizine dayanılarak o kişinin kendi izleme programına sahip olacağı “kişiselleştirilmiş TV” kavramının temelini inşa etmeye başladı. Bu fikir, TV Ağları tarafından çok uzun süredir konuşuluyordu ve Büyük Veri çağında bunun gerçekleştirdiğini artık görmeye başlıyoruz.
Kaynaklar
- Techblog Netflix
- Netflix Never Used Its $1 Million Algorithm Due To Engineering Costs
- How Netflix Reverse-Engineered Hollywood
- Büyük Veri İş Başında
