İşletmelerin rekabet avantajı sağlamak için verilerden değer üretme yarışında iş analitiği kritik bir silah haline geldi. Günümüzde şirketler, yalnızca sezgilere dayalı kararlar vermek yerine veri odaklı stratejiler geliştirerek pazarda öne çıkıyor. İş analitiği, bu stratejilerin temelini oluşturan ham verileri anlamlı içgörülere dönüştüren sistematik bir yaklaşımdır. Bu yazıda, iş analitiğinin ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve organizasyonlara sunduğu değeri detaylarıyla inceleyeceğiz.
İş analitiği (Business Analytics), işletmelerin verilerini inceleyerek anlamlı içgörüler elde etmesini ve bu içgörüler doğrultusunda stratejik kararlar almasını sağlayan metodolojiler, uygulamalar ve teknolojiler bütünüdür. Gartner'ın tanımına göre, iş analitiği "karar verme süreçlerini iyileştirmek için veri, istatistiksel ve kantitatif analizler, açıklayıcı ve öngörücü modeller ile veri tabanlı yönetim kullanılarak yapılan işlemler" olarak açıklanmaktadır.
İş analitiği, yalnızca verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda bu sonuçları işletme süreçlerine ve stratejik kararlara entegre etmeyi de hedefler. Dijital dönüşümün hız kazandığı günümüzde, işletmelerin ürettiği veri miktarı exponansiyel olarak artmakta, bu durum iş analitiğinin önemini daha da vurgulamaktadır.
İş analitiğinin kapsamı oldukça geniştir ve şu alanları içerir:
İş analitiği, kullanım amacı ve yaklaşımına göre dört ana kategoriye ayrılmaktadır:
Tanımlayıcı analitik, "Ne oldu?" sorusuna cevap arayan analitik türüdür. Geçmiş verileri inceleyerek, işletmenin performansı hakkında genel bir resim sunar. Satış raporları, müşteri davranış analizi, web site trafiği istatistikleri gibi tarihsel verileri kullanarak mevcut durumu tespit etmeye yardımcı olur.
Örneğin, bir e-ticaret şirketi, aylık satış rakamlarını, ürün kategorilerine göre dağılımı ve müşteri segmentasyonunu tanımlayıcı analitik yöntemleriyle inceleyebilir. Bu tür analizler genellikle tablolar, grafikler ve dashboard'lar üzerinden sunulur.
Teşhis analitiği, "Neden oldu?" sorusuna odaklanır. Tanımlayıcı analitikte tespit edilen durumların nedenlerini araştırır. Korelasyon analizleri, detaylı veri keşfi ve drill-down tekniklerini kullanarak olaylar arasındaki ilişkileri ortaya çıkarır.
Bir telekom şirketi, müşteri kayıplarındaki artışı tespit ettikten sonra (tanımlayıcı), teşhis analitiği ile bu artışın nedenlerini inceler. Müşteri memnuniyeti skorları, hizmet kesintileri, fiyat değişiklikleri gibi faktörler arasındaki ilişkiler analiz edilerek, kayıpların ana nedenleri belirlenir.
Öngörücü analitik, "Ne olabilir?" sorusunu yanıtlamayı amaçlar. İstatistiksel modeller, makine öğrenimi algoritmaları ve veri madenciliği tekniklerini kullanarak gelecekteki olası sonuçları tahmin eder.
McKinsey & Company'nin raporuna göre, öngörücü analitik uygulamalarını başarıyla hayata geçiren şirketler, veri odaklı kararlar sayesinde %15-20 oranında maliyet tasarrufu sağlayabilmektedir.
Bir üretim işletmesi, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak ekipman arızalarını önceden tahmin edebilir ve planlı bakım faaliyetleri ile üretim durma sürelerini minimize edebilir. Benzer şekilde, finansal kuruluşlar kredi risk modellemesi yaparak, potansiyel ödeme güçlüğü yaşayabilecek müşterileri önceden tespit edebilir.
Yönlendirici analitik, "Ne yapmalıyız?" sorusuna cevap arar. En gelişmiş analitik türü olarak, optimizasyon teknikleri ve simülasyonlar kullanarak en iyi eylem planını belirler.
Örneğin, bir lojistik şirketi, yönlendirici analitik ile teslimat rotalarını optimize ederek yakıt tasarrufu sağlayabilir. Benzer şekilde, bir perakende zinciri, fiyatlandırma stratejilerini ve envanter yönetimini optimize ederek karlılığını artırabilir.
İş analitiği projelerinin başarılı bir şekilde uygulanması için izlenmesi gereken süreçler şunlardır:
İş analitiği sürecinin ilk aşaması, analiz için gerekli verilerin toplanması ve hazırlanmasıdır. Bu aşama, genellikle en çok zaman alan ve kritik öneme sahip adımdır. Veri bilimciler, zamanlarının yaklaşık %70'ini veri hazırlama aşamasında harcamaktadır.
Veri toplama ve hazırlama sürecinde şu adımlar izlenir:
Hazırlanan veriler üzerinde çeşitli analiz teknikleri ve modelleme yaklaşımları uygulanır:
Analiz sonuçlarının işletme perspektifinden değerlendirilmesi ve anlamlı içgörülere dönüştürülmesi aşamasıdır:
İş analitiğinin en kritik aşaması, elde edilen içgörülerin somut aksiyonlara dönüştürülmesidir:
İş analitiği ekosisteminde yer alan profesyoneller ve sorumlulukları şunlardır:
Veri analistleri, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştüren ve bu bilgileri karar vericilere sunan profesyonellerdir. Sorumlulukları şunlardır:
İş zekası uzmanları, işletme verilerini analiz ederek stratejik kararları destekleyecek sistemler ve raporlar geliştiren profesyonellerdir:
Veri bilimciler, ileri düzey analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları geliştiren uzmanlar olarak iş analitiğinin en teknik rolünü üstlenirler:
LinkedIn 2024 Emerging Jobs raporuna göre, veri bilimi ve analitik alanındaki rollere olan talep, son beş yılda ortalama %35 artış göstermiştir. Özellikle veri bilimcilere olan talep, diğer IT rollerine kıyasla 3 kat daha hızlı büyümektedir.
İş analitiği uygulamalarının organizasyonlara sağladığı faydalar ve bu süreçte karşılaşılan zorluklar şunlardır:
İş analitiği, işletmelere çeşitli stratejik avantajlar sağlar:
Boston Consulting Group'un araştırmasına göre, veri analitiğini etkin kullanan şirketler, rakiplerine göre %5-6 daha yüksek verimlilik ve %3-4 daha yüksek kâr marjları elde edebilmektedir.
İş analitiği uygulamalarında karşılaşılan en büyük zorluklardan biri, veri kalitesi ve yönetimidir:
İş analitiği projelerinin başarısı için organizasyonel faktörler kritik öneme sahiptir:
İş analitiği alanında öne çıkan güncel trendler şunlardır:
Yapay zeka teknolojilerinin iş analitiği platformlarına entegrasyonu, analitik süreçlerin otomatizasyonunu ve daha karmaşık analizler yapılmasını sağlamaktadır:
Teknik olmayan iş kullanıcılarının da veri analizlerini yapabilmesini sağlayan self-servis analitik çözümler yaygınlaşmaktadır:
IDC'nin araştırmasına göre, self-servis analitik araçlarının kullanımı, IT departmanlarının iş birimlerine analitik desteği sağlama yükünü %40 oranında azaltmaktadır.
İşletmeler, stratejik planlamanın ötesinde operasyonel kararlar için gerçek zamanlı analitik çözümlere yönelmektedir:
BusinessWire tarafından yayınlanan "Real-Time Analytics Market Outlook" raporuna göre, gerçek zamanlı analitik pazarı, 2024-2028 döneminde %23,5 bileşik yıllık büyüme oranıyla genişleyecektir.
Kurumsal dönüşüm süreçlerinde, iş analitiği artık lüks değil, bir zorunluluk haline gelmiştir. İş analitiği, işletmelerin ham verilerden değer üretmesini sağlayarak, daha verimli operasyonlar, daha iyi müşteri deneyimi ve daha doğru stratejik kararlar almalarını mümkün kılmaktadır. Veri miktarındaki artış ve teknolojideki gelişmeler, iş analitiğinin kapsamını ve önemini her geçen gün artırmaktadır. İşletmeler, bu değişime ayak uydurabilmek için, doğru teknolojilere yatırım yapmalı ve organizasyonel yapılarını veri odaklı bir anlayışla dönüştürmelidir.
Sizin de kurumunuzda veri odaklı karar verme süreçlerini iyileştirmek ve rekabet avantajı sağlamak istiyorsanız, iş analitiği stratejinizi gözden geçirmek için hemen harekete geçin. Uzman ekibimiz, işletmenize özel iş analitiği çözümleri geliştirerek verilerinizden maksimum değer elde etmenizi sağlayacaktır. İ
Predictive maintenance is a method used to predict and prevent possible malfunctions in equipment. Using technologies such as sensors, artificial intelligence and machine learning, it constantly monitors the state of the machine and can pre-determine any problems.
PaaS (Platform as a Service), "Hizmet Olarak Platform" anlamına gelen bir bulut bilişim modelidir. PaaS, yazılım geliştiricilere uygulama geliştirmek, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için gerekli olan bir platform sunar.
Structured data are datasets with strong and consistent organization. Structured data is managed with structured query language (SQL), where users can easily search and edit data.
We work with leading companies in the field of Turkey by developing more than 200 successful projects with more than 120 leading companies in the sector.
Take your place among our successful business partners.
Fill out the form so that our solution consultants can reach you as quickly as possible.
We were able to increase the data processing speed by 13 times on average and 30 times at maximum with this project.
By combining our 30+ years of experience and experience with the centers of excellence in our ecosystem, we prepare your organization to lead the digital transformation!
