Veri Analizi Nedir?

Veriler yalnızca verilerdir ancak analitikle eyleme geçirilebilir bilgiler haline gelir.

Kuruluşlar, bir işletmenin ürünleri, hizmetleri, müşterileri ve çalışanları hakkında sahip olduğu bilgilerin en değerli varlıklarından biri olduğunun kabul edilmesine dayalı olarak daha veri odaklı hale geliyor. Bu nedenle veri analitiği, firmaların işlerini anlamalarına ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olmak için kullanılabilir.

Ancak veri analizi nedir? Bu basit bir soru gibi görünebilir, ancak yine de keşfedilmeye değer bir soru. Bir anlamda içinde tutulan bilgiler hakkında sonuçlara varmak için veri setlerinin incelenmesidir. Bu, amaca yönelik oluşturulmuş sistemlerle giderek daha fazla yapılıyor.

Veri analitiği, kuruluşlar tarafından daha bilinçli kararlar almalarına izin vermek için kullanılabilirken, akademisyenler tarafından bilimsel simülasyonları, teorileri ve hipotezleri incelemek için de kullanılabilir. Bir kullanım örneği, bir iş kararına yardımcı olabilecek eğilimleri aramak için bir veri kümesine bir algoritma uygulamak olabilir.

Yüksek hacimli ham verilerle başlayan ve içgörü elde etmek için uzman bilgi işlemeye ihtiyaç duyan büyük veri analitiğinin aksine, veri analitiği, analistin halihazırda bildiklerine ve mevcut veri kümelerinden hangi sonuçları çıkarabileceklerine odaklanır.

Verimliliği artırmak, güçlü ve zayıf yönleri belirlemek, dahili süreçleri düzene koymak ve maliyetleri düşürmek için kullanılan nitel ve nicel yöntemlere ve prosedürlere de atıfta bulunabilir. Veri ve kalıpları tanımlamak ve analiz etmek için veriler çıkarılabilir ve sınıflandırılabilir ve uygulamalar iş gereksinimlerine göre değişiklik gösterir.

Verilerin değiştirilmesi metodik karar almayı mümkün kılar. Örneğin, sosyal ağ web siteleri kullanıcı tercihleri, ilgi alanları hakkında veri toplayabilir ve bunları yaş, cinsiyet veya konum gibi kriterlere göre bölebilir. Kapsamlı analiz, önemli kullanıcı ve müşteri gelişimlerini ortaya çıkarabilir ve sosyal ağın içerik, düzen ve genel stratejiyi yapılandırmasına olanak tanır.

Terim ayrıca, verileri eyleme dönüştürülebilir bilgiler haline getirmek için kullanılan uygulamalara da atıfta bulunabilir. Bu, iş zekasından raporlamaya ve çevrimiçi analitik işlemeye kadar değişebilir.

Veri analitiği, iş analitiği ile biraz karşılaştırılabilir ancak ikincisi iş kullanımlarıyla ilgilenirken, veri analitiği daha geniş bir vurguya sahiptir.

Veri Analitiği Metodolojisi Türleri

Veri analitiği iki türe ayrılabilir; keşif veri analizi (EDA) ve doğrulayıcı veri analizi (CDA). İlki, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmeye çalışırken; ikincisi bir veri kümesi hakkındaki hipotezleri doğrulamak için istatistiksel teknikler kullanır.

Veri analizi ayrıca nicel veri analizi ve nitel veri analizi olarak tanımlanabilir. Nicel veri analizi, istatistiksel olarak karşılaştırılabilen veya ölçülebilen ölçülebilir değişkenlerle sayısal verilere bakar. İkincisi, metin, görüntü, ses ve video gibi verilerin anlamlı ve sembolik içeriğini incelemeye çalışır.

Gelişmiş Veri Analizi Biçimleri

Veri madenciliği gibi daha gelişmiş veri analizi biçimleri vardır. Bu, eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri belirlemek için veri kümeleri arasında sıralama yapmayı içerir. Metin madenciliği, metin tabanlı belgeleri veya mesajları analiz etmenin bir yolunu sunar.

Tanımlayıcı ve tanısal analitik, mevcut verilere geri dönüp eğilimleri ortaya çıkarır veya bir olayın satışları etkileyip etkilemediği veya bir pazarlama kampanyasının ne kadar etkili olduğu gibi olası sorunları teşhis eder.

Tahmine dayalı analitik, ekipman arızalarını veya müşteri davranış eğilimlerini tahmin etmeye çalışır. Normatif analitik bunun ötesine geçer ve belirli olayların tahmin edilmesi durumunda alınacak eylem biçimine odaklanır.

Veri Analizi Süreçleri ve Yöntemleri

Veri analitiğindeki çalışmaların çoğu, verilerin toplanması, hazırlanması ve entegrasyonunda gerçekleşir. Ardından, kesin sonuçların üretilmesini sağlamak için analitik modellerin geliştirilmesi, test edilmesi ve revizyonu var.

Süreç, veri bilimcilerin belirli bir analitik uygulaması için ihtiyaç duydukları verileri belirledikleri veri toplama ile başlar. Çeşitli kaynaklardan gelen veriler bir araya getirilip ortak bir formata dönüştürülebilir ve bir veri ambarı, Hadoop kümesi veya veri tabanı gibi bir analitik sistemine yüklenebilir.

Veriler hazır olduğunda, analitik uygulamalarının doğruluğunu etkileyebileceğinden herhangi bir kalite sorununun düzeltilmesi gerekir. Analitik için verileri düzenlemek için daha fazla veri hazırlama çalışması yapılır.

Son olarak, bir model test edilip revize edildikten sonra, verilerin belirli bir sorunu ele alabilmesi için tam bir veri setiyle üretim moduna alınır.

IoT’nin yaygınlaşması gibi yenilikler ve hakim trendler, veri yakalama sürecini büyük ölçüde hızlandırdı. Bununla birlikte, veri kalitesi sorunları ve kaynak yetersizliği nedeniyle, kuruluşlar hala olası tüm faydaları elde etmek için mücadele ediyor.

Geleneksel olarak, çekirdek eski BT altyapısının sınırlamaları, veri analitik yeteneklerini kısıtlıyordu. Teknoloji ne kadar parçalıysa, daha az uygulama ve veri bir araya gelebilir. Sonuç olarak, birden çok veri kaynağı arasında kesintisiz bağlantılar oluşturabilen ve homojen bir veri stratejisi sağlayan araçlara olan talep artmaktadır.

Bulut teknolojisinin devreye girdiği yer burasıdır. BT’nin birçok yönü gibi, bulut da veri analitiğini dönüştürerek araçların şirket dışında barındırılan çok sayıda veri kaynağından yararlanmasını sağlar. Bununla birlikte, analitik araçlarda ilerleme kaydedilmezse bulutun pek bir faydası yoktur. Neyse ki, başlangıçta veri analitiğinin karar verme sürecini desteklediği düşünüldüğünde ilerleme görülebilir, ancak araçlar artık kendi başlarına daha iyi kararlar alma kapasitesine sahiptir. Bu iki yönlü yaklaşımın mevcut yörüngesine devam etmesini bekleyin.

Yine de, sadece veri çağının başındayız. Bu kadar çok olasılıkla, veri analitiğinin tam olarak hangi yöne yöneleceğini tahmin etmek zor. Zamanla, şu anda kullanımlarını kısıtlayan veri kalitesi sorunlarını çözmek için araçların bir şekilde paradoksal olarak gelişmesi muhtemeldir. Ve birçok alanda olduğu gibi, sektördeki mevcut meslekler yavaş yavaş geçersiz hale gelebilir. Bu sonlar, etraflarında gökyüzü sınır olsa da, makul ölçüde somuttur.

Yazının orijinali için tıklayınız.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.