Veri Analizi

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, bir konu hakkında ham bilgilerin toplanması ardından toplanılan bilgilerin incelenmesi ve temizlenmesi sonucu yararlı esas bilgiye ulaşma metodudur. Bir konu hakkında önce genel geçer bir araştırmanın yürütülmesi ardından gereksiz bilgilerin atılması görevini de üstlenen veri analizi bu nedenle basite alınmaması gereken analiz çeşitlerindendir.

Kurumlar, şirket ya da global etkenler adına oldukça önemli olan veri analizi 4 türe sahiptir. Bunlar;
• Tanımlayıcı Analiz
• Tanısal Analitik
• Tahmine Dayalı Analitik
• Reçeteli Analitik
şeklindedirler.

Tanımlayıcı Analiz: Zaman sınırları içerisindeki bir sürecin ne şekilde işlediği ile ilgilenen analiz türüdür. Bu analiz türüne farklı bir açıdan bakıldığında değişkenlerin genel durumlarının ortaya çıkması adına yapılan analiz türü de denilebilir.

Tanısal Analitik: Tanımlayıcı analizin değişkenler üzerinde durmasının aksine tanısal analitik durumların nedeni üzerine ağırlık vermektedir. Bu da varsayımların da dahil olduğu bir süreci doğuracaktır.

Tahmine Dayalı Analitik: Elde edilen veriler sonucu yakın zamanda gerçekleşmesi mümkün olan bir olaya doğru harekete geçmektir.

Reçeteli Analitik: Diğer analiz türlerinin aksine iş süreçlerinin nasıl gelişmesi ya da değiştirilmesi hakkında verileri analiz edip sonuçlar üreten türdür.

Veri analizinin türlerine bakıldığında, veri analizinin birçok konuya odaklanan ve konudan çıkarabilecek maksimum verime ulaşmaya çalışan bir analiz türü olduğunu söylemek yanlış olmayacaktır.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Birçok şirketin, kurumun ya da kuruluşların başvurduğu veri analizi, karışıklığın önüne geçmesi adına belirli süreçlere bölünerek yapılabilmektedir. Bu süreçler:
• Amaç Belirleme
• Veri Toplama
• Veri Temizleme
• Veri Analiz Ekibi ile Çalışma
• Optimizasyon ve Tekrarlama
şeklindedirler.

Öncelikle kurum ya da kuruluşların amaçlarına doğru ilerlemek adına hedefler belirlenmeli ve ölçümler önceden tanımlanmalıdır. Bu tanımlamanın ardından, farklı çeşitlerde oluşan birçok kaynaktan belirli tekniklerle veriler toplanmalı ve hemen ardından gereksiz olanlar atılırken gerekli olanlarsa biriktirilmelidir. Toplanılmış bu verileri tek kişinin analiz etmesi oldukça zor olduğu için bir ekip kurulmalı ve işlemler bu ekiple beraber sürekli tekrarlanarak en doğru sonuca ulaşılmalıdır.

Veri analizini yukarıda listelenmiş ve açıklanmış süreçlere uyarak sağlıklı bir şekilde yapmak ve sonucunda güvenilir bilgilere erişmek mümkündür.

Veri Analizinin Önemi Nedir?

Veri analizinin neden önemli olduğuna dair şüpheci yaklaşımlar bulunmaktadır. Bu da insanları veri analizi yapılmasının gereksiz olduğu düşüncesine sürüklemektedir. Fakat veri analizi bir konunun derinlerine inip esas kaynağını bulan, yararın veya zararın köküne inebilen ve bunun sonucunda çözümler üretebilen sayılı kavramlardandır. Bu unsurların yanı sıra birçok farklı avantaja da imza atan veri analizinin asıl önemi sağladığı avantajlarla gösterilmektedir. Bunlar;
• Kurum ya da kuruluşların iç farkındalık ve iç görü kazanmaları sonucu geleceğe dair daha emin adımlar atabilmesini sağlamak.
• Müşterilerle, hedef kitleyle olan iletişimin nasıl olması gerektiğini, problem varsa hangi tutumdan kaynaklandığını göstererek çözüm sunmaktadır.
• Birden fazla optimizasyon sürecinden geçmesi sonucu en doğru analize ulaşarak zaman kaybını önlemektedir.

Veri analizi yukarıda sıralanmış avantajlara ek olarak memnuniyet de sağlamaktadır. Doğru analiz sonucu aldığı geri dönüşler de bu durumu destekler niteliktedir. Tüm bu unsurlar da veri analizinin önemini gözler önüne sermektedir.

Veri Analizi Neden ve Ne Zaman Yapılır?

Veri analizi; kurum ya da kuruluşları geliştirme, pazarlama stratejileri oluşturma, müşteri ile ilişkilerin değerlendirilmesi, daha önce oluşturulmuş stratejilerin çalışabilirliğinin test edilmesi gibi birçok konunun kökenini açığa çıkarmak amacıyla yapılmaktadır. Böylece kurum ya da kuruluşların birçok eksi ya da artı yönleri ortaya çıkmakta ve kurum ya da kuruluşlar kâr etmeye bir adım daha yaklaşmaktadırlar. Tüm bu pozitif açılar ise, kişileri veri analizi ne zaman yapılmalıdır? Sorusuna yönlendirmektedir.

Veri analizlerinin net olarak ne zaman yapıldığı belirli olmasa da kurum ya da kuruluşların en geç 1 yıl süreyle veri analizleri yapmaları önerilmektedir. Veri analizleri 1 yıllık süreç dışında olası bir problem yükselmesi ya da akışta dengesizlikler oluşması durumunda da sorunun kaynağını bulabilmek adına yapılabilmektedir. Aksi takdirde veri analizine kurumsal hayatında hiçbir zaman yer vermemiş şirketler olası bir kriz anında sorunun kaynağını kısa sürede bulamadıkları ve bu konu hakkında tahminlere erişemedikleri için zarara uğrayabilmektedirler.

Veri Analizi Hangi Meslek Tarafından Nasıl Kullanılır?

Veri analizinin kendisini gösterdiği meslek ‘Veri Analizi Uzmanı’ olarak geçmektedir. Bu kişiler gelişmiş analitik becerilere sahip olmaktadırlar. Bu da beraberinde iyi bir hesaplama ve yöntem hakimiyetini getirmektedir. Bu yönetim hakimiyeti sayesinde kaliteli raporlamalar yapan veri analizi uzmanları kurum ve kuruluşlar için anahtar unsurlardandırlar.

Peki, veri analiz uzmanları ne gibi görevlere sahiptirler?
• Birçok verinin olduğu alanlarda detaylı bir analiz sonucu çalıştıkları kurum ya da kuruluşun ihtiyaç duyduğu veriyi elde etmek.
• Elde edilen verileri belirli unsurlara göre sınıflandırmak ve sınıflandırılmış verileri tekrar araştırarak tavsiyeler oluşturmak.
• Kurum ya da kuruluşların daha sağlıklı karar alabilmelerini sağlamak adına sınıflandırılmış bilgileri tanımlamak ve yetkili kişilere rapor aracılığıyla iletmek.
• Kurum ya da kuruluşların veri analizlerini yapıyorken dış faktörlerin de etkilerini hesaba katmak ve genel düşünerek hata oranını azaltmak.
Yukarıdaki görevler başta olmak üzere birçok bilgi akışına hâkim olan veri analizi uzmanları, kurum ya da kuruluşların vazgeçilmezleridirler.

Veri Analizi Yapan Kişilerde Olması Gereken Nitelikler Nelerdir?

Veri analizi işiyle uğraşan veri analiz uzmanları bir önceki başlıktan da anlaşıldığı üzere birçok göreve sahiptirler. Peki, veri analizi uzmanlarının bu görevleri yerine getirebilmek için hangi niteliklere sahip olmaları gerekmektedir?
• MS Office programlarına oldukça hâkim olmaları gerekmektedir. Böylece raporlama süreçlerinde pratik ve sistemsel ilerleyebilirler.
• İlgili bölümlerden mezun insanlar olmaları ya da bu konuda geniş bir eğitim almaları gerekmektedir.
• Dijitalleşme çağında olunduğundan analitik programlara hâkim ve gelişime açık olmaları gerekmektedirler.
• Veri analizi tekniklerini denemeye ve keşfetmeye meraklı olmalıdırlar.
• Verileri akıcı bir şekilde iletebilmek ve doğru bir analiz süreci yaşamak adına iletişim yeteneklerini geliştirmiş olmaları gerekmektedir.

Tüm bu niteliklere bakıldığında, veri analizi uzmanlığının oldukça zorlu bir meslek olduğu açıkça gözler önüne serilmektedir. Fakat her ne kadar bu meslek zor olsa da kurum ya da kuruluşlar için önemi bir o kadar fazladır. Bu nedenle veri analizinin ve veri analiz uzmanlarının yerinin doldurulamayacağını söylemek yanlış olmayacaktır.

Büyük Veri Analizi Nedir?

Büyük veri analitiği, çok fazla farklı kaynaklardan ve terabaytlardan zetabaytlara kadar farklı boyutlarda yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan verileri içeren geniş , çeşitli veri kümelerine karşı gelişmiş analitik tekniklerin kullanılmasıdır.

Büyük veri, boyutu veya türü, geleneksel ilişkisel veritabanlarının düşük gecikme süresiyle verileri yakalama, yönetme ve işleme yeteneğinin ötesinde bulunan veri kümeleri için uygulanan bir terimdir. Büyük verilerde aşağıdaki özelliklerden biri ya da birkaçı bulunur: yüksek hacim, yüksek hız ya da fazla çeşitlilik. Yapay zeka, mobil, sosyal ve Nesnelerin İnterneti , veri karmaşıklığını yeni formlar ve veri kaynakları ile yönlendiriyor. Örnek olarak, büyük veri; çoğunluğu gerçek zamanlı ve çok büyük ölçekte oluşturulmuş bir şekilde olarak sensörler, cihazlar, video/ses, ağlar, log dosyaları, işlemsel uygulamalar, web ve sosyal medyadan geliyor.

Büyük verilerin analizi, analistlerin, araştırmacıların ve iş kullanıcılarının daha önce erişimi olmayan ya da kullanılamayan verileri kullanarak daha iyi ve daha hızlı kararlar vermelerini sağlıyor. İşletmeler, önceden kullanılmamış veri kaynaklarından bağımsız bir şekilde ya da var olan kurumsal verilerle birlikte yeni içgörüler elde etmek için metin analitiği, makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik, veri madenciliği, istatistik ve doğal dil işleme gibi gelişmiş analitik tekniklerini kullanabiliyor.

Farklı Veri Analizi Teknikleri Nelerdir?

Veri analizinin 5 farklı çeşidi bulunur ve tüm bu yöntemler veri analizini daha efektif ve güçlü yapmak için çalışır. Yapılacak olan analizin veri türü, analizden beklenen sonuç, veri kümesinin kalabalık olması gibi farklı etkenler analiz yöntemi seçerken oldukça etkili olmaktadır.

Metin Analizi (Text Analysis)

Veri tabanlarını kullanarak geniş veri kümeleri içerisindeki anlam ilişkilerini, desenleri ve modelleri ortaya çıkarır. Veri madenciliği olarak da adlandırılan bu yöntem, ham verileri faydalı bilgilere dönüştürmeyi hedefler.

İstatiksel Analiz (Statistical Analysis)

Eski verileri tarayarak ve analiz ederek güncel ya da ileriye dönük sorulara cevap arayan yöntemdir. Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve modellenmesi adımlarını takip ederek bir öngörü bulmaya çalışır. Tanımsal Analiz ve Çıkarıma Dayalı Analiz olmak üzere iki türü bulunur.

1. Tanımsal Analiz (Descriptive Analysis)
Tüm verileri ya da sayısal veri kümesinin içinden alınan bir örneklemeyi analiz eden kapsamlı bir yöntemdir. Çoktan bulunan verileri özetleyerek ve görselleştirerek kullanıcıya sunar. Ortalama, standart sapma gibi hesaplamaları sürekli verilerde; yüzde ve frekans gibi hesaplamaları kategorik verilerde uygular. Verilerin sayısal şekilde sınıflandırılmasını kolaylaştırır.

2. Çıkarımsal Analiz (Inferential Analysis)
Veri kümesinin tamamından alınan örneğin analizini gerçekleştiren kapsamlı bir yöntemdir. Aynı küme içerisinden farklı örnekler seçilebileceği için analizde farklı sonuçlar elde edilebilmektedir. Örnek veri baz alınarak tüm veri hakkında çıkarım yapılması amaçlanır.

Teşhis Analizi (Diagnostic Analysis)

Bir firmanın araştırma konusu sadece ne olduğu ya da ne olacağı ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun ne sebeple gerçekleştiği de araştırılabilir. Tespit edilen bu sorunun neden olduğunu bulmak adına benzer sorun modellerini inceleyen yöntemdir. Verilerin davranış kalıplarının analizini sağlayarak problemin çözüm sürecini hızlandırmayı amaçlar.

Öngörücü Analiz (Predictive Analysis)

Gerçekleşmesi muhtemel olan olayları, mevcut veya geriye dönük verilerin analizini sağlayarak tahmin eden yöntemdir. Yapılan tahminin kullanılabilirliği; yapılan analizin detaylarına, örnek alınan veri grubunun doğruluğuna ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmasına bağlıdır. Neden gerçekleştiği bilinen bir örnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunların çözümüne ışık tutabilmek açısından oldukça önemlidir. Örnek olarak geçmiş yıllarda gerçekleştirilen satış verileri kullanılarak gelecek satışlar hakkında bir çıkarım yapılabilir.

Kuralcı (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)

Mevcut olan verileri tarayarak, farklı eylem planları içerisinden en iyi stratejinin seçilmesini sağlayan yöntem olarak bilinir. Tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitiğe dayalı olmakla birlikte veri izleme sürecinden çok gerçekleştirilecek eyleme dair iç görüleri analiz ve tespit eder. Tahmine dayalı olan ve tanımlayıcı analizin yetersiz kaldığı alanlar mevcut olduğundan, veri performansını iyileştirmek için çoğu işletme kuralcı analizi tercih eder.

Veri Analizi İşletmelerde Nasıl Kullanılır?

Veri analizi, doğru verilerle ve yöntemlerle sağlandığında, firmaların stratejik ve kritik kararlarında yapılabilecek birçok hatanın önüne geçilmesine yarayabilmektedir.. Bankacılık, finans, perakende, sağlık gibi birçok sektör veri analizlerini müşteri memnuniyetini ölçmek ve yükseltmek hedefiyle de kullanmaktadır.

Veri Analisti Hangi Dilleri Bilmelidir?

Python

Guido van Rossum tarafından Python 1991 yılında ilk kez tanıtıldı. O zamanlardan günümüze kadar son derece popüler ve genel amaçlı bir programlama dil haline geldi ve günümüzde veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan dillerden biridir.

SQL

SQL (“Yapısal Sorgu Dili”) ilişkisel veritabanlarını tanımlar, yönetir ve sorgular. SQL 1974’te ortaya çıktı ve o zamandan beri de birçok değişimler geçirdi, ancak temel ilkeler genel olarak aynı şekilde kaldı.

Java

Java, (JVM) Java Sanal Makinesi üzerinde çalışan oldukça derece popüler, genel amaçlı bir dildir. Platformlar arasında sorunsuz bir şekilde taşınabilirlik sunabilen soyut bir bilgi işleme sistemi olarak bilinir. Şu anda Oracle Corporation tarafından desteklenmektedir.

Scala

Martin Odersky tarafından geliştirilen ve 2004 yılında piyasaya sürülen Scala, JVM’de çalışan bir dildir. Hem nesneye yönelik hem de işlevsel yaklaşımları mümkün kılan çok paradigmalı bir dil olarak karşımıza çıkar. Cluster’ı (kümeleme) bilgi işlem framework’ü Apache Spark Scala’da yazılmıştır.

Julia

5 yıldan fazla bir süre önce piyasaya sürülen Julia, sayısal bilgi işleme dünyasında fark yaratan bir iz bıraktı. Julia’nın Profili, finans endüstrisi de dahil olmak üzere çok fazla büyük kuruluş tarafından erken benimsenmesi sayesinde oldukça yükselmiştir.

MATLAB

MATLAB, akademi ve endüstride kullanılan yerleşik bir sayısal hesaplama dilidir. Yazılımı ticarileştirmek için 1984 yılında kurulan MathWorks tarafından geliştirilmiş ve lisanslanmıştır.

Veri Analizini Her Şirketin Yaptırması Gerekir Mi?

Veri analizi her şirketin yaptırması gerekir mi? Veri analizi elbette şirketler için bir kural değildir. Her şirket ya da işletme sahibi analiz yaptırmamak da özgür olarak hareket edebilir.

Veri Analizi Yaptırmanın Faydaları Nelerdir?

● Veri analizi sayesinde işletme sahipleri daha iyi karar verebilme yetisine sahip bulunur.
● Şirkette yaşanılan verimliliği analiz sayesinde yükseltmenin ne kadar kolay olduğunu fark edebilir.
● İşletmenin doğru analiz karşısında müşteriye de olumlu bir şekilde yansıdığını görmesini sağlar.
● Tüm bu detayların sonucunda gözle görülür bir şekilde artış sağlanır.