Büyük veri analitiği ve dijital reklamcılık yönetim sistemleri üzerine model önerisi

Büyük veri; toplama, depolama, analiz etme ve görselleştirme gibi süreçleri içeren, daha büyük, daha çeşitli ve daha karmaşık yapıya sahip çok veri öbeği için kullanılan genel bir terimdir. Büyük veri yardımıyla verilerden anlam çıkarılmakta; ön görü sunma, davranış modelleri, iç görü elde etme ve süreç optimizasyonu yapılabilmektedir. Bu gibi olgular büyük veri ile dijital reklamcılığı hem uygulama hem de teorik tartışmalar dahilinde birbirine yaklaştırmaktadır. Büyük veri sayesinde dijital reklamcıların, gerçek zamanlı reklam kararları almasının yanı sıra dijital ortamlarda üretilen veriler sayesinde güvenilir ve alakalı bilgilere dayanarak anında harekete geçmesine de olanak tanımaktadır. Büyük veri, dijital reklam verenlerin, kullanıcıları büyük olasılıkla görmek isteyecekleri daha kişiselleştirilmiş reklamlarla daha iyi hedeflemesine olanak tanımaktadır. Büyük veri odaklı dijital reklamcılık teorileri ve uygulamalarını araştıran bu keşifsel araştırmada; Amazon, Apple, Google, Meta ve Microsoft platformlarının büyük veriyi bir iş modeli olarak açık bir şekilde nasıl kullandıklarının ayrıntıları analiz edilmek istenmiştir. Araştırma, söz konusu teknoloji platformlarının büyük veri dolayımlı dijital reklam verme, yönetme ve analiz etme süreçlerini incelemektedir. Bu platformların büyük veri hakkında organizasyonel yapıları ve bunun için gerekli becerilere nasıl sahip olduklarına ilişkin yönelimleri dijital reklamcılık bağlamında tartışılmaktadır. Araştırma; Amazon, Apple, Google, Meta ve Microsoft gibi platformların büyük veri tekniklerini ve iş modellerini dijital reklamcılık yetenekleri olarak nasıl kullandığını ortaya çıkarmayı amaçlanmaktadır. Araştırmanın diğer bir alt amacı, dijital reklamcılığın büyük veri ortamındaki işleyiş modellerini analiz ederek platformların büyük verileri nasıl yapılandırdıklarına ilişkin tartışmaları birbirine bağlamak için alan sağlamaktır. Bu keşifsel araştırmada, büyük veri analitiği yaklaşımlarının dijital reklamcılık uygulamalarındaki süreçlerini ortaya çıkarmak amacıyla nitel araştırma yaklaşımı benimsenmiştir. Araştırmada MAXQDA programı kullanılarak nitel verilerden oluşan araştırma tasarımına uygun şekilde ana kodlara alt kategoriler, kod oluşturma modelleri, çapraz tablolar, tek vaka modeli ve iki vaka modellerine ait analizler yapılmıştır. Bu platformları nitel yaklaşımlarla analiz etmek, dijital reklam pazarının karmaşık, katmanlı ve küresel olarak birbirine bağlı ekosisteminin ve ortaklıkların nasıl olduğunun anlaşılmasını kolaylaştırmaktadır. Platformların reklam endüstrisinde büyük veri uygulamalarına nasıl eklemlendiğini belirlemek için yatay bir analiz yapılmıştır. Yatay analizle platformların iş ortaklıklarını, ayrıldıkları analitik noktaları, büyük veri uygulama entegrasyonlarını analiz etmek ve ilişkili ağlarını görselleştirmek için MAXQDA program görselleri kullanılmıştır. Platformlar arası ilişki ağlarını anlamaya başlamak için, büyük veri odaklı dijital reklamcılık teknolojileri, ortaklıklar ve farklılıklar farklı program çıktılarıyla gösterilmiştir. Araştırmanın son adımında ise büyük veri dolayımlı dijital reklamcılığın nasıl gerçekleşmesi gerektiği tartışılmaktır. Araştırmanın birinci ve ikinci bölümünden edinilen teorik ve kavramsal çerçeveler ile üçüncü bölümünden elde edilen büyük veri dolayımlı dijital reklamcılık analizleri, son adımda dijital reklamcılıkta kullanılan büyük verinin nasıl yönetilmesi gerekliliği ile ilgili tartışmalarla birleştirilmektedir. Bu bölümde veri kaynakları, veri toplama, veri entegrasyonu, veri analizi, veri uygulaması, veri görselleştirmesi ve reklam kombinasyonlarıyla birleştirilerek büyük verilere dayalı bir dijital reklamcılık yöntem modeli mimarisi önerilmektedir. Bu model, dijital reklamcılık yeteneklerini, büyük veri teknolojilerinde temel teknik önceliklerini ve sırasını belirlemek ve karakterize etmek için araştırmanın önceki bölümlerindeki teorik ve sektörel uygulamalarla birleştirmektedir.