Büyümenin En Kritik Noktası; Veri Analitiği

Veri analitiği, işletme içindeki belirli sorunları ve zorlukları çözmek için kullanılan bir iş zekası biçimleridir. Veri analitiği, geçmişi anlamlandırmanıza ve gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin etmenize yardımcı olur. Kararlarınızı ve stratejilerinizi varsayımlara dayandırmak yerine, verilerin size söylediklerine dayanarak bilinçli seçimler yapmanızı sağlar. Veri analizi işletmelerin somut veriler kazanmasında son derece önemlidir. Yazımızda veri analitiği ne iş yapar vb. konularda bilgi sahibi olabilirsiniz.

Veri Analitiği Nedir?

Kurumlarda zamanla çok miktarda veri toplanır, ancak ham haliyle bu veriler hiçbir şey ifade etmez. Veri analitiğinin devreye girdiği yer burasıdır. Veri analitiği ne demek dediğimizde anlamlı data elde etmek için ham bilgiyi analiz etme sürecidir. Bu bilgiler daha sonra iş kararlarını yönetmek için kullanılır. Bir veri analisti ham verileri çıkaracak, düzenleyecek ve ardından analiz ederek anlaşılmaz bilgileri tutarlı, anlaşılır bilgilere dönüştürecektir. Verileri yorumladıktan sonra veri analisti bulgularını şirketin sonraki adımlarının ne olması gerektiğine dair öneriler veya tavsiyeler şeklinde iletecektir.

Veri analitiğini, bir kuruluş içindeki belirli sorunları ve zorlukları çözmek için kullanılan bir iş zekası biçimi olarak düşünebiliriz. Veri analitiği, geçmişi anlamlandırmanıza ve gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin etmenize yardımcı olur; kararlarınızı ve stratejilerinizi varsayımlara dayandırmak yerine, verilerin size söylediklerine dayanarak bilinçli seçimler yapmanızı sağlar. Veri analizi sonucunda elde edilen verilerle işletilen işletmeler ve kuruluşlar, hedef kitleleri, endüstrileri ve bir bütün olarak şirketleri hakkında çok daha derin bir anlayış geliştirebilir ve sonuç olarak, kararlar almak ve önceden plan yapmak için çok daha donanımlı hale gelirler.

İlgili İçerik; Kişisel Verilerin Korunması Kanunu Nedir?

Veri Analizi Türleri Nelerdir?

Açıklayıcı analiz, Keşif Analizi, Çıkarımsal Analiz, Tahmine Dayalı Analiz olmak üzere 4 veri analitiği türü vardır.

Açıklayıcı analitik

Tanımlayıcı ya da açıklayıcı analitik, eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için mevcut ve geçmiş verileri kullanma sürecidir. Eğilimleri ve ilişkileri açıkladığı, ancak daha derine inmediği için bazen en basit veri analizi biçimi olarak adlandırılır. Tanımlayıcı analitik nispeten erişilebilirdir ve muhtemelen kuruluşunuzun günlük olarak kullandığı bir şeydir. Microsoft Excel gibi temel istatistiksel yazılımlar veya Google Charts gibi veri görselleştirme araçları, verileri ayrıştırmaya, değişkenler arasındaki eğilimleri ve ilişkileri belirlemeye ve bilgileri görsel olarak görüntülemeye yardımcı olabilir. Tanımlayıcı analitik, özellikle zaman içindeki değişimi iletmek için yararlıdır ve karar vermeyi yönlendirmek için daha fazla analiz için bir sıçrama tahtası olarak eğilimleri kullanır.

Keşif veri analizi

Keşif veri analizi, veri bilimciler tarafından veri kümelerini analiz etmek ve araştırmak ve genellikle veri görselleştirme yöntemlerini kullanarak temel özelliklerini özetlemek için kullanılır. İhtiyaç duyduğunuz yanıtları elde etmek için veri kaynaklarının en iyi nasıl manipüle edileceğini belirlemeye yardımcı olarak veri bilimcilerin kalıpları keşfetmesini, anormallikleri tespit etmesini, bir hipotezi test etmesini veya varsayımları kontrol etmesini kolaylaştırır.

Keşfedici veri analizi, öncelikle resmi modelleme veya hipotez testi görevinin ötesinde hangi verilerin ortaya çıkarabileceğini görmek için kullanılır ve veri seti değişkenlerinin ve bunlar arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Ayrıca, veri analizi için düşündüğünüz istatistiksel tekniklerin uygun olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.

İlgili İçerik; E-Ticaret Yazılımı Nedir?

Çıkarımsal analiz

Çıkarımsal analiz, orijinal verilerden bir örnek veriyi dikkate alarak kapsamlı veriler hakkında çıkarımlar ve tahminler yapar. Sonuçlara ulaşmak için olasılığı kullanır. Örnek bir veriden sonuç çıkarma sürecine çıkarımsal istatistik denir. Çıkarımsal İstatistiklerin gerçek dünyadaki en iyi örneği, hava tahmini ile gelecek ay alacağımız yağış miktarını tahmin etmektir. Çıkarımsal İstatistikleri anlamak için olasılığı temel konular hakkında temel bilgilere sahip olmamız gerekir.

Tahmine dayalı analitik

Tahmine dayalı analitik terimi, gelecekteki sonuçlar ve performans hakkında tahminler yapmak için istatistik ve modelleme tekniklerinin kullanımını ifade eder. Tahmine dayalı analitik, bu kalıpların yeniden ortaya çıkma olasılığının olup olmadığını belirlemek için mevcut ve geçmiş veri kalıplarına bakar. Bu, işletmelerin ve yatırımcıların gelecekteki olası olaylardan yararlanmak için kaynaklarını nerede kullanacaklarını ayarlamalarına olanak tanır. Tahmine dayalı analiz, operasyonel verimliliği artırmak ve riski azaltmak için de kullanılabilir.

Bir Veri Analisti Ne İş Yapar?

Bir veri analisti, bir soruyu yanıtlamak veya bir sorunu çözmek için veri kümelerini toplar, temizler ve yorumlar. İşletme, finans, ceza adaleti, bilim, tıp ve hükümet dahil olmak üzere birçok sektörde çalışabilirler.

E-ticarette veri analizi dediğimizde her işletmeye göre veri analizleri şekillenmektedir. “Bir işletme bir sonraki reklam kampanyasında ne tür müşterileri hedeflemelidir? Hangi yaş grubu belirli bir hastalığa karşı en savunmasızdır? Hangi davranış kalıpları finansal dolandırıcılıkla bağlantılıdır?” Bunlar, bir veri analisti olarak yanıtlamak zorunda kalabileceğiniz soru türleridir.

Veri analisti, veri analizi araçlarını kullanarak bilgileri inceleyen kişidir. Ham verilerden elde ettikleri anlamlı sonuçlar, işverenlerinin veya müşterilerinin çeşitli gerçekleri ve eğilimleri belirleyerek önemli kararlar almasına yardımcı olur.

Veri analisti görevleri şunları içerir:

• Gerekli verileri çıkarmak için gelişmiş bilgisayarlı modeller kullanmak
• Bozuk verileri kaldırmak
• Verilerin kalitesini değerlendirmek için ilk analiz yapmak
• Verilerin anlamını belirlemek için daha fazla analiz yapmak
• Ek veri taraması sağlamak için son analiz yapmak
• Analizlere dayalı raporların hazırlanması ve yönetime sunulması

Büyük Veri ve Büyük Veri Analitiği Nedir?

Büyük veri, halihazırda kullanılan geleneksel uygulamalarla etkin bir şekilde işlenemeyen önemli miktarda veriyi ifade eder. Büyük veri analitiği, farklı kaynaklardan ve terabayttan zettabayta kadar farklı boyutlarda yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren çok büyük, çeşitli büyük veri kümelerine karşı gelişmiş analitik tekniklerin kullanılmasıdır.

Büyük veri nedir dediğimizde; boyutu veya türü, geleneksel ilişkisel veritabanlarının verileri düşük gecikmeyle yakalama, yönetme ve işleme yeteneğinin ötesinde olan veri kümeleri olarak tanımlanabilir. Büyük verilerin özellikleri arasında yüksek hacim, yüksek hız ve yüksek çeşitlilik bulunur. Veri kaynakları, yapay zeka, mobil cihazlar, sosyal medya tarafından yönlendirildikleri için geleneksel verilere göre daha karmaşık haldedir.