Günümüzde veri, tıpkı hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde üretiliyor – tıbbi kayıtlardan finansal verilere, satış verilerinden iş verilerine, muhasebe verilerine vb. Ancak karşılaştığımız temel sorun, verinin bolluğu ancak az miktarda bilgi sağlaması.
Herhangi bir işletmenin karlı hale gelmesi için üst düzey yönetim ve iş gücü bilinçli kararlara son derece bağımlı olmalıdır ve bu kararlar sağlanan bilginin türüne bağlıdır.
Geçmişte işletmeler, verileri işlemek ve verileri analiz etmek için elektronik tablolar ve diğer daha basit yöntemlere güvenirlerdi. Günümüzde ise analitik ve veri zekası dünyası, tüm boyutlarıyla geçmiş ve mevcut rakamlara, trendlere ve bunların gelecekteki tahminlere ve karar alma süreçlerine nasıl ilişkilendirileceğine daha derinlemesine bakma imkanı sunuyor.
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi, farklı veri biçimlerinin, bir işletme/organizasyonun gelecekteki faaliyetleri için karar verme süreçleri için anlamlı ve içgörü sağlayan bir şekilde dönüştürülmesi, etkileşim sağlanması ve modellemesidir.
Kısacası, veri analizi Veriye Dayalı Karar Alma’yı destekler. Veriye dayalı karar alma, verilere dayalı olarak alınan, yalnızca sezgilere veya gözlemlere dayalı kararlardan ziyade verilerle desteklenen kararlar almaktır.
Veri analizine dahil olan süreçler şunları içerir:
- Veri gereksinimleri: Belirli bir sorunun analizi için toplanacak veri türü
- Veri toplama: Farklı kaynaklardan ilgili verileri getirme.
- Veri İşleme: Veriyi düzenli bir şekilde düzenleme – örneğin tablo formatında.
- Veri temizleme: Yanlış verileri, eksik verileri veya yinelenen verileri kaldırma.
- Veri Keşfi: Veriyi anlamak için ortalama, medyan, mod gibi tanımlayıcı istatistikler kullanma.
- Modelleme, algoritmalar ve görselleştirme: Veriyi görselleştirme, trendleri görmek, verideki mevcut olayları anlamak ve mevcut verilere dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin etmek için modeller oluşturma.
- İletişim: Bulguları son kullanıcıya (üst düzey yönetim veya iş ekibi) raporlama.
Örgütlerde veri analizi şu bileşenlere ayrılabilir:
Açıklayıcı Analiz (Descriptive Analytics)
Bu, organizasyonların geçmişte neler olduğunu anlamalarına yardımcı olur, bu bağlamda son dakikadan birkaç yıl öncesine kadar her şeyi içerebilir. Bu bileşen, gelecekteki yaklaşımları bilmek amacıyla yakın gelecekteki davranışları/etkileşimleri öğrenme amacı taşır – temel olarak geçmiş davranışlardan/etkileşimlerden öğrenme ve gelecekte daha iyi kararlar almak için etkileme.
Örnekler arasında sadece bir organizasyonun faaliyetlerinin, satışlarının, finansallarının, müşterilerinin ve paydaşlarının tarihsel bir incelemesini sağlayan şirket raporları bulunur.
Ad-hoc raporlar, Tableau, Microsoft Power BI, Looker, Qlik vb. gibi BI araçları kullanarak etkileşimli veri görselleştirme bu tür veri analizine dahil edilir.
Açıklayıcı analiz, neyin olduğunu ve ne zaman olduğunu anlamamıza yardımcı olur, bu da neden olduğunu anlama teşhis analizinin temelini oluşturur.
Tahminsel Analiz (Predictive Analytics)
Tahminsel analiz, tarihsel verilere ve istatistiksel modelleme gibi analitik tekniklere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmayı amaçlar. Gelişmiş tahminsel analitik araçları ve modellerinin yardımıyla, herhangi bir organizasyon artık geçmiş ve mevcut verileri kullanarak birkaç dakikadan birkaç yıla kadar olan trendleri ve davranışları güvenilir bir şekilde tahmin edebilir.
Organizasyonlarda tahminsel analizin nasıl kullanıldığına dair bir örnek, kredi riski modellerinin geliştirildiği finansal hizmetler alanındadır. Ayrıca bir organizasyon, ürünlerine ek bilgi veya teşvik sağlamanın bir işlemi tamamlama olasılığını artırıp artırmayacağını tahmin edebilir.
Python, R ve diğer gelişmiş otomatik makine öğrenme araçlarını kullanarak zaman serisi analizi de bu tür analizin bir parçasıdır
Önermeli Analitik (Prescriptive Analytics)
İşte toplanan görüşlerin eyleme dönüştüğü yer burasıdır. Bu, istenen bir sonuca ulaşmak için alınacak bir dizi olası eylem sunar. Temelde, birden fazla gelecek veya sonuç tahmin edilir ve bu da organizasyonların önceden hangi eylemi alacaklarını ve bu eylemin sonucunu değerlendirmelerine olanak tanır. Önermeli analizin iyi bir örneği, tavsiye sistemleri ve modelleridir.
Google’un eski bir parçası olan Waymo’nun otonom aracı, önermeli analitiğin kullanıldığı gelişmiş bir örneğidir. Araç, her seyahatte aracın ne zaman ve nerede dönmesi gerektiğine, yavaşlayıp hızlanmaya ve şerit değiştirmeye karar veren sonuçlar çıkarır – bir insan sürücünün direksiyon başında aldığı kararlarla aynıdır.
Sonuç olarak
Veri odaklı analiz, maliyet tasarrufları ve daha yüksek gelirler aracılığıyla kendini amorti edebilir. Çoğu organizasyon genellikle kayıt tutma ve uyum için veri toplar, ancak bu bilgiyi genellikle işlemez. Sıkça, veriyi depolama maliyetleri için harcarlar. Peki, neden veriyi analiz etmeyip onun içinde neler olduğunu görmüyoruz? Bu hikayeler, organizasyonun büyümesine ve uzun vadede maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olabilecek hikayeler olabilir.