Veri Başarısını Tasarlamak İş Analitiği Simyacısının Veri Gücünü Açığa Çıkarma Rehberi

Veri Analitiğine

II. Veri Analitiğinin Türleri

III. Veri Analitiğinin Yararları

IV. Veri Analitiğinin Zorlukları

V. Veri Analitiği Araçları

VI. Veri Analitiğine Iyi mi Başlanır

VII. Veri Analitiği Kullanım Örnekleri

VIII. Veri Analitiği Kariyerleri

IX. Veri Analitiğinin Geleceği

Sık Sorulan Sorular

Antet	Tarif
Veri Bilimi	Veri bilimi alanı, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanmasını kapsar. Veri bilimcileri, karar alma ve mesele çözmeyi iyileştirmek için kullanılabilen verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.
İş Analitiği	İş analitiği, veri bilimi tekniklerinin iş problemlerine uygulanmasıdır. İş analistleri, iyileştirme fırsatlarını belirlemek, daha iyi kararlar almak ve inovasyonu yönlendirmek için verileri kullanır.
Veri Görselleştirme	Veri görselleştirme, verileri iletmek için görsel temsillerin kullanılmasıdır. Veri görselleştirme, verileri daha erişilebilir ve anlaşılması daha basit hale getirmeye destek olabilir ve ham verilerden belli olmayabilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
Veri Hikayeleştirmesi	Veri hikayeciliği, verileri entresan ve bilgilendirici bir halde iletme sanatıdır. Veri hikayeleri emniyet ve saygınlık meydana getirmeye destek olabilir ve başkalarını harekete geçmeye ikna etmek için kullanılabilir.
Veriye Dayalı Karar Alma	Veri odaklı karar alma, verilere dayalı kararlar alma sürecidir. Veri odaklı kararlar, sezgiye ya da içgüdüye dayalı kararlardan daha bilinçli ve nesneldir.

II. Veri Analitiğinin Türleri

Her biri kendine has gaye ve faydalara haiz birçok değişik veri analitiği türü vardır. En yaygın veri analitiği türlerinden bazıları şunlardır:

• Tanımlayıcı analizler
• Öngörücü analizler
• Öngörücü analizler

Tanımlayıcı çözümleme, geçmiş verileri tarif etmek ve eğilimleri belirlemek için kullanılır. Tahmin edici çözümleme, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki neticeleri kestirmek için kullanılır. Öngörücü çözümleme, verilere dayanarak en iyi fiil yolunu önermek için kullanılır.

Her veri analitiği türünün kendine has avantajları ve dezavantajları vardır. Betimleyici analitik geçmiş performans hakkındaki kıymetli içgörüler sağlayabilir, sadece geleceği kestirmek için kullanılamaz. Tahmin edici analitik gelecek hakkındaki tahminlerde bulunmak için kullanılabilir, sadece devamlı doğru değildir. Öngörücü analitik en iyi fiil yolunu önermek için kullanılabilir, sadece devamlı uygulanabilir değildir.

Muayyen bir işletme ya da organizasyon için en iyi veri analitiği türü, onun hususi gereksinimlerine ve hedeflerine bağlı olacaktır.

III. Veri Analitiğinin Yararları

Veri analitiği, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş satın alan deneyimi
• Geliştirilmiş uyumluluk

İşletmeler veri analitiğini kullanarak müşterileri, ürünleri ve operasyonları hakkındaki daha iyi bir anlak kazanabilirler. Bu bilgiler hemen sonra daha bilgili kararlar almak için kullanılabilir ve bu da daha iyi iş sonuçlarına yol açabilir.

Mesela, veri analitiği, işletmelerin marketing çabalarını daha müessir bir halde hedeflemelerine destek olabilecek, satın alan yitirme olasılığı en yüksek olan müşterileri belirlemek için kullanılabilir. Veri analitiği ek olarak, işletmelerin iyileştirebilecekleri alanları belirlemelerine destek olabilecek ürün ve hizmetlerin performansını kovuşturmak için de kullanılabilir.

Karar vermeyi iyileştirmenin yanı sıra, veri analitiği işletmelerin daha bereketli hale gelmesine de destek olabilir. İşletmeler, israfı belirleyip ortadan kaldırarak maliyetlerini düşürebilir ve karlarını iyileştirebilir.

Mesela, veri analitiği lüzumsuz süreçleri belirlemek ya da görevleri otomatikleştirmenin yollarını belirlemek için kullanılabilir. Bu, çalışanların daha mühim görevlere odaklanmasını sağlayabilir ve bu da üretkenliğin artmasına yol açabilir.

Veri analitiği, işletmelerin para tasarrufu fırsatlarını belirleyerek maliyetlerini düşürmelerine de destek olabilir. Mesela, veri analitiği enerji tüketimini azaltmanın yollarını belirlemek ya da daha bereketli tedarikçiler bulmak için kullanılabilir.

En son, veri analitiği işletmelerin satın alan deneyimlerini iyileştirmelerine destek olabilir. İşletmeler müşterilerini daha iyi anlayarak gereksinimlerini karşılayan mamüller ve hizmetler geliştirebilirler. Veri analitiği ek olarak satın alan memnuniyetini kovuşturmak için de kullanılabilir ve bu da işletmelerin iyileştirebilecekleri alanları belirlemelerine destek olabilir.

Yukarıda listelenen faydaların yanı sıra, veri analitiği işletmelerin düzenlemelere uymasına da destek olabilir. İşletmeler, verileri izleyerek ve eğilimleri belirleyerek bütün yasal yükümlülüklerini yerine getirdiklerinden güvenilir olabilirler.

Genel hatlarıyla, veri analitiği işletmelere gelişmiş karar alma, artan bereketlilik, azaltılmış maliyetler, geliştirilmiş satın alan deneyimi ve iyileştirilmiş uyumluluk benzer biçimde bir takım yarar sağlayabilir. İşletmeler veri analitiğini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve karlarını iyileştirebilir.

IV. Veri Analitiğinin Zorlukları

Veri analitiği birçok nedenden ötürü zorlayıcı olabilir. Bunlar şunları ihtiva eder:

• Mevcut veri miktarı can sıkan olabilir.
• Veriler düşük kalitede ya da noksan olabilir.
• Veriler değişik formatlarda ve konumlarda saklanabilir.
• Veri analitiği hikayesinde yetenek ve ihtisas eksikliği olabilir.

Bu zorluklar, verilerden içgörüler belirlemeyi ve çıkarmayı zorlaştırabilir. Sadece, bu zorlukların üstesinden gelmek için atılabilecek bir takım adım vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:

• Verileri tanzim etmek ve temizlemek için veri idare araçlarını kullanmak.
• Veriyi daha erişilebilir ve anlaşılır hale getirmek için veri görselleştirme araçlarını kullanmak.
• Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veri bilimi tekniklerini kullanmak.
• Verilerle emek verme becerisine ve uzmanlığına haiz veri bilimcileri ve analistlerinden oluşan bir takım oluşturmak.

Bu adımları atarak veri analitiğinin getirmiş olduğu zorlukların üstesinden gelmek ve verilerden kıymetli içgörüler elde etmek olası.

V. Veri Analitiği Araçları

Veri analitiği için fazlaca muhtelif araçlar mevcuttur ve her birinin kendine has kuvvetli ve sıska yönleri vardır. Muayyen bir proje için en iyi çalgı, kullanıcının muayyen gereksinimlerine bağlı olacaktır.

En popüler veri analitiği araçlarından bazıları şunlardır:

• Microsoft Excel
• Google E-Tablolar
• IBM Watson Stüdyosu
• Tablo
• SAS
• R
• piton

Bu araçlar, veri görselleştirme, veri temizleme, veri hazırlama ve veri modelleme benzer biçimde muhtelif özellikler sunar. Bunlar, aşağıdakiler benzer biçimde muhtelif veri analitiği görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir:

• Verileri keşfetme
• Trendleri atama
• İçgörü oluşturma
• Tahminler yapmak
• Karar vermeyi iyileştirmek

Veri analitiği aracı seçerken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir:

• Veri setinin boyutu ve karmaşıklığı
• İstenilen çözümleme düzeyi
• Kullanıcının teknik becerileri
• Bütçe

Bu faktörleri dikkatlice göz önünde bulundurarak ihtiyaçlarınıza en müsait veri analitiği aracını seçebilirsiniz.

VI. Veri Analitiğine Iyi mi Başlanır

Veri analitiği karmaşa bir alandır, sadece adım atmak için atabileceğiniz birkaç bayağı adım vardır.

1. Veri analitiği ile deşifre etmek dilediğiniz bir iş sorununu tanımlayın.
2. Problemi deşifre etmek için gerekseme duyduğunuz verileri toplayın.
3. Verileri paklayın ve çözümleme edilebilecek biçimde hazırlayın.
4. Kullanılacak doğru veri analitiği araçlarını seçin.
5. Veri analizini yapın ve sonuçlara ulaşın.
6. Analizinizin neticelerini paydaşlarınıza iletin.

Veri analitiğine iyi mi başlayacağınız hakkındaki daha detaylı informasyon edinmek için aşağıdaki kaynaklara başvurabilirsiniz:

VII. Veri Analitiği Kullanım Örnekleri

Veri analitiği, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle fazlaca muhtelif iş problemlerini deşifre etmek için kullanılabilir:

• Alan kişi deneyimini iyileştirmek
• Marketing kampanyalarını optimize etme
• Dolandırıcılığın tespiti
• Risk yönetimi
• Daha iyi kararlar almak

İşletmeler veri analitiğini kullanarak müşterilerine, operasyonlarına ve pazarlarına ait içgörüler elde edebilirler. Bu bilgiler daha iyi kararlar almak, verimliliği iyileştirmek ve karları çoğaltmak için kullanılabilir.

İşte veri analitiğinin günümüzde işletmeler tarafınca iyi mi kullanıldığına dair birtakım hususi örnekler:

• Amazon, müşterilerinin alışveriş deneyimini kişiselleştirmek için veri analitiği kullanır. Firma, müşterilerin görüntülediği ve satın almış olduğu ürünleri izler ve bu detayları, ilgilerini çekebilecek öteki ürünleri önermek için kullanır.
• Netflix, kullanıcılarına film ve TV şovları önermek için veri analitiği kullanır. Firma, kullananların izlediği filmleri ve TV şovlarını izler ve bu detayları kişiselleştirilmiş tavsiyeler kurmak için kullanır.
• Google, arama motorunu geliştirmek için veri analitiği kullanır. Firma, kullananların meydana getirdiği sorguları izler ve bu detayları arama sonuçlarının doğruluğunu ve alakalılığını geliştirmek için kullanır.
• Spotify, kullanıcıları için kişiselleştirilmiş müzik çalma listeleri kurmak için veri analitiği kullanır. Firma, kullananların dinlediği şarkıları takip eder ve bu detayları her kullanıcının bireysel zevklerine bakılırsa uyarlanmış çalma listeleri kurmak için kullanır.

Bunlar, veri analitiğinin günümüzde işletmeler tarafınca iyi mi kullanıldığına dair yalnız birkaç misal. Veriler giderek daha bolca hale geldikçe, veri analitiği her ölçekteki işletme için giderek daha mühim bir çalgı haline geliyor.

Veri Analitiği Kariyerleri

VIII. Veri Analitiği Kariyerleri

Veri analitiği büyüyen bir alandır ve becerilere ve deneyime haiz olanlar için birçok değişik kariyer yolu mevcuttur. En yaygın veri analitiği kariyerlerinden bazıları şunlardır:

• Veri bilimcisi
• İş analisti
• Veri mühendisi
• Makine öğrenimi mühendisi
• İstatistikçi

Veri analitiği kariyerleri sıhhat, finans, üretim ve perakende dahil olmak suretiyle muhtelif sektörlerde bulunabilir. Emek verme İstatistikleri Bürosu’na bakılırsa veri analistleri için yaklaşık maaş yılda 95.515 dolardır.

Veri analisti olmak için çoğu zaman bilgisayar bilimi, istatistik ya da alakalı bir alanda lisans derecesine haiz olmanız icap eder. Sadece birtakım işverenler veri bilimi ya da alakalı bir alanda yüksek lisans derecesine haiz adayları da değerlendirebilir.

Veri analistlerinin kuvvetli analitik ve mesele çözme becerilerinin yanı sıra bağımsız ve bir ekibin parçası olarak emek verme becerisine haiz olmaları icap eder. Ek olarak hem teknik bununla birlikte teknik olmayan kitlelerle müessir bir halde komünikasyon kurabilmeleri icap eder.

Veri analitiği alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, başlamanıza destek olacak bir takım kaynak mevcuttur. Bu alanda başarı göstermiş olmak için gerekseme duyduğunuz becerileri öğretebilecek çevrimiçi kurslar, öğrenim kampları ve sertifikalar bulabilirsiniz. Ek olarak, veri analitiği alanında tecrübe kazanma fırsatı verecek stajlar ve giriş seviyesi pozisyonlar da bulabilirsiniz.

Veri analitiği, gelişme potansiyeli yüksek büyüyen bir alandır. Sıkıntılı, ödüllendirici ve yüksek istek kabul eden bir kariyerle ilgileniyorsanız, veri analitiği sizin için mükemmel bir seçenektir.

IX. Veri Analitiğinin Geleceği

Veri analitiğinin geleceği parlak. Giderek daha çok işletme veri toplayıp kullandıkça, veri analistlerine olan istek artmaya devam edecek. İşletmelerin verilerini anlamlandırmalarına ve bilgili kararlar almak için kullanmalarına destek olmak için veri analistlerine gerekseme duyulacak.

Ek olarak suni zeka ve makine öğrenimi benzer biçimde yeni teknolojilerin geliştirilmesi, veri analitiği için yeni fırsatlar yaratacaktır. Bu teknolojiler, veri analistlerinin görevleri otomatikleştirmesine ve verilerden yeni içgörüler keşfetmesine imkan tanıyacaktır.

Veri analitiğinin geleceği ortaya çıktıkça, veri analistlerinin işletmelerin başarı göstermiş bulunmasına destek olmada yaşamsal bir rol oynayacağı açıktır. Veri analistleri, bilgili kararlar almak için verileri kullanarak işletmelerin operasyonlarını iyileştirmelerine, karlarını artırmalarına ve rekabet pozitif yanları yaratmalarına destek olabilir.

Veri analitiği hakkındaki sık sorulan üç sual ve cevapları şunlardır:

Sual 1: Veri analitiği nelerdir?

Veri analitiği, verilerden içgörüler çıkarma sürecidir. Bu, veri madenciliği, istatistiksel çözümleme ve makine öğrenimi dahil olmak suretiyle muhtelif yöntemlerle yapılabilir.

Sual 2: Veri analitiğinin yararları nedir?

Veri analitiği, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok avantaj sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Artan satın alan memnuniyeti

Sual 3: Veri analitiğinin zorlukları nedir?

Veri analitiğiyle ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri kalitesi
• Veri güvenliği
• Veri gizliliği
• Kabiliyet açığı