Veri Analitiği Nedir?

Veri analitiği, ham verileri analiz ederek bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarma bilimidir. Veri analitiği tekniklerinin ve süreçlerinin birçoğu, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçler ve algoritmalar halinde otomatikleştirilmiştir.

Veri Analitiğini Anlamak

Veri analitiği, çok çeşitli veri analizi türlerini kapsayan geniş bir terimdir. Her tür bilgi, işleri iyileştirmek için kullanılabilecek içgörü elde etmek üzere veri analitiği tekniklerine tabi tutulabilir. Veri analitiği teknikleri, aksi takdirde bilgi yığını içinde kaybolacak eğilimleri ve metrikleri ortaya çıkarabilir. Bu bilgiler daha sonra bir işletmenin veya sistemin genel verimliliğini artırmak amacıyla süreçleri optimize etmek için kullanılabilir.

Örneğin, üretim şirketleri genellikle çeşitli makinelerin çalışma süresini, duruş süresini ve iş kuyruğunu kaydeder ve ardından makinelerin en yüksek kapasiteye daha yakın çalışması için iş yüklerini daha iyi planlamak üzere verileri analiz eder.

Veri analitiği üretimdeki darboğazları göstermekten çok daha fazlasını yapabilir. Oyun şirketleri, oyuncuların çoğunun oyunda aktif kalmasını sağlayacak ödül programlarını belirlemek için veri analitiğini kullanır. İçerik şirketleri de aynı veri analitiğini kullanarak tıklamanızı, izlemenizi ya da başka bir görüntüleme veya tıklama elde etmek için içeriği yeniden düzenlemenizi sağlar.

Veri analitiği, işletmelerin performanslarını optimize etmelerine yardımcı olduğu için önemlidir. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin iş yapmanın daha verimli yollarını belirleyerek ve büyük miktarda veri depolayarak maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir. Bir şirket ayrıca daha iyi iş kararları almak ve müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir, bu da yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilir.

Veri Analizi Adımları

Veri analizinde yer alan süreç birkaç farklı adımı içerir:

1. İlk adım, veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandırılacağını belirlemektir. Veriler yaş, demografik, gelir veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategorilere ayrılabilir.
2. Veri analitiğindeki ikinci adım, verilerin toplanması sürecidir. Bu işlem bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevresel kaynaklar veya personel gibi çeşitli kaynaklar aracılığıyla yapılabilir.
3. Veriler toplandıktan sonra analiz edilebilmeleri için organize edilmeleri gerekir. Bu işlem bir elektronik tabloda veya istatistiksel verileri alabilen başka bir yazılım biçiminde gerçekleştirilebilir.
4. Veriler daha sonra analizden önce temizlenir. Bu, tekrarlama veya hata olmadığından ve eksik olmadığından emin olmak için temizlendiği ve kontrol edildiği anlamına gelir. Bu adım, analiz edilmek üzere bir veri analistine gönderilmeden önce hataların düzeltilmesine yardımcı olur.

Veri Analitiği Türleri

Veri analitiği dört temel türe ayrılır.

1. Tanımlayıcı analitik: Bu, belirli bir zaman diliminde neler olduğunu açıklar. Görüntüleme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay geçen aya göre daha mı güçlü?

2. Teşhis analitiği: Bu daha çok bir şeyin neden olduğuna odaklanır. Bu, daha çeşitli veri girdilerini ve biraz hipotez oluşturmayı içerir. Hava durumu bira satışlarını etkiledi mi? Son pazarlama kampanyası satışları etkiledi mi?

3. Tahmine dayalı analitik: Bu, yakın vadede gerçekleşmesi muhtemel olan şeylere yönelir. En son sıcak bir yaz geçirdiğimizde satışlara ne oldu? Kaç hava durumu modeli bu yıl sıcak bir yaz olacağını öngörüyor?

4. Kuralcı analitik: Bu, bir hareket tarzı önerir. Sıcak bir yaz olasılığı bu beş hava durumu modelinin ortalaması olarak ölçüldüğünde %58’in üzerindeyse, bira fabrikasına bir akşam vardiyası eklemeli ve üretimi artırmak için ek bir tank kiralamalıyız.

Veri analitiği, her zaman popüler olan Altı Sigma programı da dahil olmak üzere finans dünyasındaki birçok kalite kontrol sisteminin temelini oluşturur. İster kilonuz ister bir üretim hattında milyon başına düşen hata sayısı olsun, bir şeyi düzgün bir şekilde ölçmüyorsanız onu optimize etmeniz neredeyse imkansızdır.

Veri analitiği kullanımını benimseyen sektörlerden bazıları, geri dönüşlerin hızlı olabildiği seyahat ve konaklama endüstrisidir. Bu sektör müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede olduğunu ve nasıl giderileceğini bulabilir.

Sağlık hizmetleri, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını birleştirir ve hızlı kararlar almak için veri analitiğini kullanır. Benzer şekilde, perakende sektörü de müşterilerin sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanmaktadır. Perakendecilerin topladığı ve analiz ettiği bilgiler, trendleri belirlemelerine, ürün önermelerine ve kârlarını artırmalarına yardımcı olabilir.

Veri Analitiği Teknikleri

Veri analistlerinin verileri işlemek ve bilgi çıkarmak için kullanabileceği birkaç farklı analitik yöntem ve teknik vardır. En popüler yöntemlerden bazıları aşağıda listelenmiştir.

• Regresyon analizi, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz ederek birindeki değişimin diğerindeki değişimi nasıl etkileyebileceğini belirlemeyi gerektirir.

  Faktör analizi, büyük bir veri setini alıp daha küçük bir veri setine indirgemeyi gerektirir. Bu manevranın amacı, aksi takdirde görülmesi daha zor olan gizli eğilimleri keşfetmeye çalışmaktır.

• Kohort analizi, bir veri setini, genellikle bir müşteri demografisine bölünmüş benzer veri gruplarına ayırma işlemidir. Bu, veri analistlerinin ve diğer veri analitiği kullanıcılarının belirli bir veri alt kümesiyle ilgili sayılara daha fazla dalmasına olanak tanır.

• Monte Carlo simülasyonları, farklı sonuçların gerçekleşme olasılığını modeller. Genellikle risk azaltma ve kayıp önleme için kullanılan bu simülasyonlar birden fazla değer ve değişken içerir ve genellikle diğer veri analitiği yaklaşımlarından daha fazla tahmin yeteneğine sahiptir.

• Zaman serisi analizi, verileri zaman içinde izler ve bir veri noktasının değeri ile veri noktasının oluşumu arasındaki ilişkiyi sağlamlaştırır. Bu veri analizi tekniği genellikle döngüsel eğilimleri tespit etmek veya finansal tahminleri öngörmek için kullanılır.

Veri Analitiği Araçları

Sayıları hesaplamaya yönelik çok çeşitli matematiksel ve istatistiksel yaklaşımlara ek olarak, veri analitiği teknolojik yetenekler açısından da hızla gelişmiştir. Günümüzde veri analistleri veri elde etmeye, bilgi depolamaya, verileri işlemeye ve bulguları raporlamaya yardımcı olacak çok çeşitli yazılım araçlarına sahiptir.

Veri analitiği her zaman elektronik tablolar ve Microsoft Excel ile bağlara sahip olmuştur. Artık veri analistleri, veritabanlarını dönüştürmek ve manipüle etmek için genellikle ham programlama dilleriyle de etkileşime giriyor. Python gibi açık kaynaklı diller sıklıkla kullanılmaktadır. İstatistiksel analiz veya grafik modelleme için R gibi veri analitiğine yönelik daha spesifik araçlar kullanılabilir.

Veri analistleri bulguları raporlarken veya iletirken de yardım alırlar. Hem Tableau (Yazılım) hem de Microsoft Power BI (İş analizi hizmeti), bilgileri derlemek, veri analizi yapmak ve sonuçları gösterge panoları ve raporlar aracılığıyla dağıtmak için kullanılan veri görselleştirme ve analiz araçlarıdır.

Veri analistlerine yardımcı olmak için başka araçlar da ortaya çıkmaktadır. SAS, veri madenciliğine yardımcı olabilecek bir analitik platformu iken Apache Spark, büyük veri kümelerini işlemek için kullanışlı bir açık kaynak platformudur. Veri analistleri artık şirketlerine sağladıkları değeri daha da artırmak için geniş bir teknolojik yetenek yelpazesine sahipler.

Veri Analitiği Neden Önemlidir?

Veri analitiği, işletmelerin performanslarını optimize etmelerine yardımcı olduğu için önemlidir. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin iş yapmanın daha verimli yollarını belirleyerek maliyetleri azaltmaya yardımcı olabileceği anlamına gelir. Bir şirket ayrıca daha iyi iş kararları almak ve müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir, bu da yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilir.

Tür Veri Analitiği Nedir?

Veri analitiği dört temel türe ayrılır. Tanımlayıcı analitik, belirli bir süre içinde neler olduğunu açıklar. Teşhis analitiği daha çok bir şeyin neden olduğuna odaklanır. Tahmine dayalı analitik, yakın vadede gerçekleşmesi muhtemel olaylara yönelir.

Veri Analitiğini Kimler Kullanıyor?

Veri analitiği, geri dönüşlerin hızlı olabildiği seyahat ve konaklama sektörü gibi çeşitli sektörler tarafından benimsenmiştir. Bu sektör müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede olduğunu ve nasıl giderileceğini bulabilir. Sağlık hizmetleri, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını birleştiren ve veri analitiğinin hızlı kararlar alınmasına yardımcı olabileceği bir başka sektördür. Benzer şekilde, perakende sektörü de müşterilerin sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanmaktadır.

Sonuç

Bilgiye ve istatistik toplamaya giderek daha fazla bağımlı hale gelen bir dünyada veri analitiği, bireylerin ve kuruluşların verilerinden emin olmalarına yardımcı olur. Çeşitli araçlar ve teknikler kullanılarak, bir dizi ham sayı, karar verme ve düşünceli yönetimi yönlendiren bilgilendirici, eğitici içgörülere dönüştürülebilir.