İş Dünyasında Yeni Trend: Veri Analitiği

Merhaba sevgili KalemlİK okurları, bu yazımızda günümüz iş dünyasında sıkça duyduğumuz veri analitiğini anlatmak istiyorum. Son dönemlerde oldukça popüler hale gelen veri analitiği, kurum içinde mevcut verileri toplayarak sınıflandıran, çeşitli yöntemlerle analiz eden ve elde edilen bilgilerle işletmelerin daha doğru kararlar almasına yardımcı olan bir meslek dalıdır. Veri analitiği, veri madenciliği, istatistik, veri görselleştirme, makine öğrenimi gibi disiplinleri bir araya getirir. Büyük veri setlerini inceleyerek anlam çıkarma ve önemli bilgileri keşfetme sürecinde istatistiksel, matematiksel ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanır.

Veri analitiği, günümüz iş dünyasının vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. İşletmeler, sahip oldukları veri yığınlarını etkili bir şekilde kullanarak rekabet avantajı elde etmeye çalışmaktadır. Sorunların daha iyi tanımlanması, stratejilerin optimize edilmesi ve geleceğe dönük tahminlerin yapılması gibi pek çok alanda işletmelere yardımcı olmaktadır. Bu sürecin, veri toplamadan sonuçları yorumlama aşamasına kadar olan adımları dikkatli bir şekilde takip edilerek verilerin gerçek değerine dönüşmesi sağlanır. Teknolojinin hızla geliştiği günümüzde, veri analitiği yetenekleri de sürekli genişlemekte ve derinleşmektedir. Bu da işletmelere daha fazla fırsat ve avantaj sunmaktadır.

Veri analistleri ilk olarak sorunları tanımlarlar ve uygulamanın niçin yapılacağını net bir şekilde belirlerler. Çalışılacak konuyla ilgili verileri veri tabanlarından çıkarıp çeşitli aşamalardan geçirerek hazırlarlar. Bu sürecin sonucunda sorunun çözümü için en uygun modeli belirlerler ve bu modeli hayata geçirdikten sonra sonuçlara ulaşırlar. İşte bu aşamalar şu şekildedir:

Veri Toplama: Çözüm için gereken verileri ve bu verilerin saklandığı veri tabanlarını belirlediğimiz aşamadır.

Değerlendirme: Farklı kaynaklardan araştırılan veriler arasında bazı uyumsuzluklar olabilir. Bu aşamada uyumsuzlukların ne olduğu ve neden olduğu belirlenir.

Birleştirme ve Temizleme: Bir önceki aşamada tespit edilen uyumsuzluklar giderilir ve tüm veriler tek bir tabanda tutulur.

Seçme: Kurulacak olan modele bağlı olarak gereken veriler bu aşamada seçilir.

Dönüştürme: Kullanılacak olan modellemeye göre değişkenlerin değerlerinin tekrardan düzeltilmesi gerekilir.

Yüzeysel olarak bir veri analizi bu aşamalardan oluşmaktadır.

Veri analitiği ve veri analizi iç içe geçmiş iki kavram olmasına rağmen farklıdırlar. Bu farklılıkları bir örnek ile açıklamak isterim: Yeni bir girişimci olarak, piyasadaki durumu anlamak için hisse senedi piyasası ve trend kayıtlarını araştırmış olabilirsiniz. Bu adım, teknik bir veri analizi örneğini oluşturur. Elde ettiğiniz yeni anlayışla, hisse senedinin gelecekteki fiyatını tahmin edebilir ve belirli bir miktar hisse alabilirsiniz. Bu da veri analitiğine örnek teşkil eder.
Umarım veri analitiği konusundaki bu açıklamalar, konuya daha iyi bir bakış sağlamıştır. Girişimcilerden büyük şirketlere kadar her ölçekteki işletme, veri analitiğinin sağladığı avantajlardan yararlanabilir.

İlginizi çekebilir: Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliğinde Medyanın Rolü