Veri Analizi Nedir?

Veri analizi için çeşitli teknikler ve yaklaşımlar vardır.

İstatistiklerdeki veri analizi genellikle tanımlayıcı istatistiklere, açıklayıcı veri analizine (EDA) ve doğrulayıcı veri analizine (CDA) ayrılmıştır. Veri temizleme, aykırı değerleri ve diğer yanlış ve istenmeyen bilgileri düzeltme işlemidir.

Temizlenecek veri türüne bağlı olarak kullanılacak çeşitli veri temizleme işlemleri vardır. Kantitatif veri yöntemleri için, verilerdeki anormallikten kurtulmak için aykırı değer tespiti kullanılabilir.

Veri analizi, veri madenciliği ve Business Intelligence (BI) ‘in temel bir bileşenidir ve işletme kararlarını yönlendiren iç görü kazanmada anahtar rol oynar. Kuruluşlar, büyük veri yönetimi çözümlerini ve verileri işlemeye uygun iç görülere dönüştürmek için veri analizini kullanan müşteri deneyimi yönetimi çözümlerini kullanarak çok sayıda kaynaktan gelen verileri analiz eder.

Veri Analizi Modeli

Her şirket kendi veri gereksinimlerine ve hedeflerine sahip olmasına rağmen, kuruluşlar ve veri analiz süreçlerinde tutarlı kalan yedi adım bulunmaktadır:

Amaçlara karar vermek: İşletmenin amaçlarına doğru ilerlemekte olup olmadığını belirlemek için ölçülebilir bir yol geliştirmek için veri bilim ekiplerinin hedefleri belirlenmeli, ölçümleri veya performans göstergeleri erken tanımlanmalıdır.

Veri toplama: Daha iyi modeller oluşturmak ve daha fazla harekete geçirilebilir bilgiler edinmek için çeşitli kaynaklardan mümkün olduğunca çok veri toplanmalıdır.

Veri temizleme: Doğru sonuçları üretmek ve yanlış sonuçlar çıkarmamak için veri kalitesi iyileştirilmeli ve süreç otomatikleştirilmelidir ancak çalışanların veri temizliğini denetlemesi ve doğruluğunu sağlaması gerekmektedir.

Veri bilim ekibi yetiştirme: Bilim ekibi kurulurken, veri modelleme ve tahminler konusunda uzman altyapı mühendisleri, yazılım geliştiriciler, ETL uzmanları ve ileri düzeyde istatistik bilgi kavramına sahip uzmanlar dahil edilmelidir. Sonrasında kurulan ekibe veri toplama ve analizini otomatikleştirmek için ihtiyaç duyulan büyük ölçekli veri analiz platformları verilmelidir.

Optimizasyon ve Tekrarlama: Doğru tahminler oluşturmak, hedeflere ulaşmak ve tutarlı bir şekilde izlemek ve raporlamak için işlemler tekrarlanarak mükemmelliğe ulaşılabilir.

Veri Analizinin Yararları ve Zorlukları

Kurumların ve işletmelerin daha iyi kararlar almak, müşterilerine hizmet etmek ve üretkenliği ve geliri artırmak için ihtiyaç duydukları bilgileri edinmeleri için kanıtlanmış bir yol olan veri analizi, üretici firmalar için de çok önemlidir. Üretici firmalar için veri analizinin en önemli noktası ise üretim maliyetinde düşüş sağlanmasıdır.

Ancak, günümüzde veri sayısı oldukça fazla ve bundan dolayı veri analizi her zaman kolaylık anlamına gelmemektedir. Yani, tüm verilerin ele alınması ve sunulması, veri analizinin en zorlu yönlerinden ikisidir. Geleneksel mimariler ve altyapılar, günümüzde üretilmekte olan büyük miktarda veriyi idare edememektedir ve karar vericiler verilerden eyleme geçirilebilir bir bakış açısı elde etmenin beklenenden daha uzun sürdüğünü görebilmektedir.

Neyse ki, veri yönetimi ve müşteri yönetimi çözümleri, firmalara müşteri etkileşimlerini dinleme, davranışlardan ve bağlamsal bilgilerden öğrenme, daha etkili işlem yapılabilir bilgiler oluşturma ve hedefleri optimize etmek ve iş uygulamalarını iyileştirmek için iç görüler hakkında daha akıllıca uygulama yapma yeteneği verir.

Veri Analizini Anlamak

Verianalizi, birbirinden bağımsız ve çeşitli veri analizi çeşitlerini çerçeveleyen geniş bir terimdir. Her çeşit veri, analize tabi durumları düzeltmek ve daha sağlıklı hale getirmek için kullanılabilecek verileri sağlamak için veri analitiği yöntemleri ile düzenlenebilir.

Örneğin; üretim firmaları genellikle farklı makine türleri için iş gerçekleşme sürecini, duruş zamanını ve işleme kuyruğunu kaydeder ve sonrasında iş sürecini daha iyi koordine etmek için gelen bilgileri analize tabi tutar. Bu şekilde işlenecek süreç sonunda makinalar en yüksek verimde çalışacaklardır. Veri analizlerini anlamak, verimlilik analizi sonuçlarına pozitif olarak yansımaktadır.

Veri analizi, üretimdeki darboğazları işaret etmekten çok daha fazlasını yapabilmektedir. Oyun firmaları, oyun sistemlerinde aktif olan kullanıcıların genelini oyun içerisinde online tutmaya yarayan, oyuncular için aktiflik ödülü olan oyun içi etkinlikleri düzenlemek için veri analitiğini kullanmaktadır.

Başlanan veri analizi süreci birkaç farklı adımı içerir:

• İlk adım, veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandırıldığını belirlemektir. Veriler yaş, demografik, gelir veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategorilere ayrılabilir.

• Veri analitiklerinde ikinci adım, onu toplama sürecidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevre kaynakları veya personel gibi çeşitli kaynaklar aracılığıyla yapılabilir.

• Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilmesi için düzenlenmesi gerekmektedir. Organizasyon, elektronik veri tabanında veya istatistiksel veri alabilen başka bir yazılım şeklinde gerçekleştirilebilir.

• Veriler sonraki analizden önce temizlenir. Bu temizleme işlemi, hata ve eksik veri olmadığından emin olmak için yapılmaktadır. Bu adım, analiz edilecek bir verinin, veri analistine gitmeden önce tüm hataları ortadan kaldırması anlamına gelmektedir.
  Önemli: Veri analizi, analistin zaten bildiği şeylere dayanarak sonuca varmaya odaklanır.

• Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir.

• Veri analitiği yöntem ve prosedürleri, insan tüketiminde kullanılacak olan ham bilgiler üzerinde işleyen mekanik prosedür ve algoritmalarla otomatik hale getirilmiştir.

• Veri analizi, bir işletmenin performansını iyileştirmesinde destek olmaktadır.

Veri Analizleri Neden Önemli?

İşletmelerin performanslarını optimize etmek için veri analizi sistemi kullanlır. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin iş yapabilmesinin daha etkili yollarını belirleyerek ve büyük miktarda veri depolayarak maliyetlerini azaltmasına yardımcı olmaktadır.

Bir şirket ayrıca daha iyi iş kararları almak, yeni ve daha iyi ürün ya da hizmetlere yol açabilecek müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmek için veri analitiklerini kullanabilmektedir.

Veri Analizi Türleri

Veri analizleri temel olarak dört ana tür içerisinde incelenmektedir.

Tanımlayıcı analiz: Zamanı belirli bir sürecin bu zaman içerisinde ne şekilde işlediği ile ilgilenmektedir.

Tanısal analitik: bir durumun nedeni üzerinde daha fazla durmaktadır. Bu, daha çeşitli veri girişleri ve biraz varsayımlar içerecektir.

Tahmine dayalı analitik: Yakın vadede gerçekleşebilecek olan olaya doğru hareket etmektedir.

Reçeteli analitik: Bir hareket rotası önermektedir.