Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri Analizi Nedir, Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veriye dayalı bir işletme olmak önemlidir, ancak bu tam olarak ne anlama geliyor?
Veriye dayalı işletmeler verilere dayalı kararlar alır, bu da onları destekleyecek veriler olduğundan eylemlerinin başarı getireceğinden daha emin olmalarını sağlar.

Veriye dayalı bir işletme olmak için veri analizi yapmanız gerekir.

Peki veri analizi nedir?

Basit bir şekilde ifade etmek gerekirse; veri analizi, verilerden faydalı sonuçlar çıkarmak için verileri toplama ve düzenleme sürecidir. Veri analizi süreci, verilerden bilgi elde etmek için analitik ve mantıksal akıl yürütme kullanır.

Veri analizinin temel amacı, elde edilen bilginin bilinçli kararlar vermek için kullanılabilmesi için verilerde anlam bulmaktır.

Veri Analitiği İş Dünyasında Nasıl Kullanılır?

Veri analizi, işletmelerin daha iyi iş kararları almasına yardımcı olmak için iş dünyasında kullanılır. Pazar araştırması, ürün araştırması, konumlandırma, müşteri incelemeleri, duyarlılık analizi veya verilerin mevcut olduğu başka herhangi bir sorun olsun, verilerin analiz edilmesi, işletmelerin doğru seçimler yapmak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlayacaktır.

Veri analitiği günümüzde işletmeler için önemlidir, çünkü veriye dayalı seçimler, iş kararlarında gerçekten emin olmanın tek yoludur. Bazı başarılı işletmeler bazı kararlarını önsezi üzerine kurulabilir, ancak neredeyse tüm başarılı iş seçimleri veri tabanlıdır.

Büyük Veri Nedir?
Büyük veri, var olan geleneksel uygulamalarla etkili bir şekilde işlenemeyen muazzam hacimli verileri ifade eder. Büyük verinin işlenmesi, toplanmayan ham verilerle başlar ve çoğu zaman tek bir bilgisayarın belleğinde saklanması imkansızdır.

Hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış çok sayıda veriyi tanımlamak için kullanılan moda bir sözcük olan büyük veri, daha iyi kararlar ve stratejik iş planlamaları sağlayacak içgörüleri analiz etmek için kullanılabilen bir kavramdır.

Büyük Veri Analizi Neden Önemlidir?

Büyük veri analizi, kuruluşların verilerinden yararlanmasına ve yeni fırsatları belirlemek için kullanmasına yardımcı olur. Bu da daha akıllı iş hamlelerine, daha verimli operasyonlara, daha yüksek karlara ve daha mutlu müşterilere sahip olmanıza olanak tanır.

1. Maliyetleri azaltma
Büyük veri teknolojileri, büyük miktarda verinin depolanması söz konusu olduğunda, önemli bir maliyet avantajı sağlar. Ayrıca iş yapmanın daha verimli yollarını da belirleyebilirler.

2. Daha hızlı, daha iyi karar verme
Analitiğin hızı, yeni veri kaynaklarını analiz etme becerisiyle birleştiğinde, işletmeler bilgileri anında analiz edebilir ve öğrendiklerine göre kararlar verebilir.

3. Yeni ürünler ve hizmetler üretme
Analitik yoluyla müşteri ihtiyaçlarını ve memnuniyetini ölçme yeteneği, müşterilere istediklerini verme gücü sağlar. Büyük veri analizi ile daha fazla şirket, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için yeni ürünler yaratmaya başlamıştır.

Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Büyük veri analizini kapsayan tek bir teknoloji yoktur. Elbette, büyük verilere uygulanabilecek gelişmiş analizler vardır, ancak gerçekte, bilgilerinizden en yüksek değeri elde etmenize yardımcı olmak için birkaç teknoloji türü birlikte kullanılır.

1. Makine öğrenme
Bir makineyi nasıl öğreneceği konusunda eğiten belirli bir yapay zeka alt kümesi olan makine öğrenimi, daha büyük, daha karmaşık verileri analiz edebilen ve çok büyük ölçekte bile daha hızlı, daha doğru sonuçlar sağlayabilen modelleri hızlı ve otomatik olarak üretmeyi mümkün kılar. Kesin modeller oluşturarak, bir kuruluşun karlı fırsatları tespit etme veya bilinmeyen risklerden kaçınma şansı daha yüksektir.

2. Veri yönetimi
Güvenilir bir şekilde analiz edilebilmesi için verilerin yüksek kalitede olması ve iyi yönetilmesi gerekir. Bir kuruluşa sürekli olarak giren ve çıkan verilerle, veri kalitesi standartlarını oluşturmak ve sürdürmek için tekrarlanabilir süreçler oluşturmak önemlidir. Veriler güvenilir hale geldikten sonra, kuruluşlar tüm işletmeyi aynı sayfada buluşturan bir ana veri yönetimi programı oluşturmalıdır.

3. Veri madenciliği
Veri madenciliği teknolojisi, verilerdeki kalıpları keşfetmek için büyük miktarda veriyi incelemenize yardımcı olur ve bu bilgiler, karmaşık iş sorularının yanıtlanmasına yardımcı olmak için daha fazla analiz için kullanılabilir. Veri madenciliği yazılımıyla, verilerdeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü gözden geçirebilir, neyin alakalı olduğunu belirleyebilir, bu bilgileri olası sonuçları değerlendirmek için kullanabilir ve ardından bilinçli kararlar alma hızını artırabilirsiniz.

4. Bellek içi analitik
Sistem belleğindeki verileri analiz ederek (sabit disk sürücünüz yerine), verilerinizden anında içgörüler elde edebilir ve bunlara hızlıca müdahale etmenizi sağlar. Bu teknoloji, yeni senaryoları test etmek ve modeller oluşturmak için veri hazırlama ve analitik işleme gecikmelerini ortadan kaldırabilir. Kuruluşların çevik kalmaları ve daha iyi iş kararları almaları için sadece kolay bir yol değil, aynı zamanda yinelemeli ve etkileşimli analitik senaryoları yürütmelerine de olanak tanır.

5. Tahmine dayalı analitik
Tahmine dayalı analitik teknolojisi, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Her şey gelecekte ne olacağına dair en iyi değerlendirmeyi sağlamakla ilgilidir. Böylece kuruluşlar mümkün olan en iyi iş kararını verdiklerinden daha emin olabilir. Tahmine dayalı analitiğin en yaygın uygulamalarından bazıları dolandırıcılık tespiti, risk, operasyonlar ve pazarlamayı içerir.

6. Metin madenciliği
Metin madenciliği teknolojisi ile daha önce fark etmediğiniz içgörüleri ortaya çıkarmak için web’deki metin verilerini, yorum alanlarını, kitapları ve diğer metin tabanlı kaynakları analiz edebilirsiniz. Metin madenciliği, büyük miktarda bilgiyi analiz etmenize ve yeni konuları ve terim ilişkilerini keşfetmenize yardımcı olmak için belgeleri (e-postalar, bloglar, Twitter beslemeleri, anketler, rekabet zekası ve daha fazlası) taramak için makine öğrenimi veya doğal dil işleme teknolojisini kullanır.

Diğer yazılarımızdan bazılarına göz atmak için:

İnternetten Nasıl Para Kazanabilirim?

Dropshipping Nedir, Nasıl Yapılır? Yeni Başlayanlar İçin Rehber