Veri analizi alanında devrim yaratan teknolojiler arasında yer alan Artırılmış Analitik (Augmented Analytics), organizasyonların veriden değer elde etme biçimini kökten değiştiriyor. Teknik karmaşıklığı azaltarak, veri analizini otomatikleştirerek ve daha doğru içgörüler sunarak iş süreçlerini iyileştiren bu yenilikçi yaklaşım, günümüz rekabet ortamında önemli bir avantaj sağlıyor. Verinin iş dünyasındaki stratejik öneminin artmasıyla birlikte, geleneksel analitik yaklaşımların yetersiz kaldığı noktada Artırılmış Analitik çözümleri öne çıkıyor.
Artırılmış Analitik, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerini kullanarak veri hazırlama, içgörü keşfi ve paylaşma süreçlerini otomatikleştiren ve zenginleştiren yeni nesil bir analitik yaklaşımdır. Bu kavram ilk olarak 2017 yılında Gartner tarafından tanımlanmış ve "veri bilimi ve makine öğrenimi yeteneklerini otomatikleştiren ve demokratikleştiren yeni nesil analitik" olarak ifade edilmiştir.
Geleneksel analitik yaklaşımlarında, veri hazırlama, modelleme ve yorumlama süreçleri genellikle manuel olarak gerçekleştirilir ve bu durum teknik uzmanlık gerektirir. Artırılmış Analitik ise bu süreçleri otomatikleştirerek, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin işlerini kolaylaştırırken, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların da veri analizinden faydalanabilmesini sağlar.
Artırılmış Analitik'in kapsamı üç temel bileşenden oluşur:
Bu teknoloji, veri hazırlamadan analiz ve yorumlamaya kadar tüm analitik sürecinin verimliliğini artırarak, organizasyonların daha hızlı ve doğru kararlar almasını sağlamaktadır.
Artırılmış Analitik çözümleri, çeşitli gelişmiş teknolojilerin entegrasyonu ile çalışır. Bu sistemlerin temelinde makine öğrenimi algoritmaları, doğal dil işleme (NLP) ve doğal dil üretimi (NLG) teknolojileri bulunur.
Artırılmış Analitik'in çalışma prensibi şu adımlarla ifade edilebilir:
Artırılmış Analitik, birçok yenilikçi teknolojinin bir araya gelmesiyle oluşan bir ekosistemdir. Bu ekosistemin temelinde şu teknolojiler yer alır:
Artırılmış Analitik'in kalbinde yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları bulunur. Bu algoritmalar, büyük veri setlerindeki karmaşık ilişkileri tespit ederek, veri hazırlama ve analiz süreçlerini otomatikleştirirler. Derin öğrenme, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve doğrusal regresyon gibi farklı makine öğrenimi teknikleri, veri modellemede kullanılmaktadır.
Doğal dil işleme teknolojileri, kullanıcıların doğal dilde sorgular oluşturmasını ve sistemle etkileşime girmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı "Geçen yıla göre satışlardaki değişimi göster" gibi bir sorgu yapabilir ve sistem bunu anlayarak uygun analizi gerçekleştirebilir.
Doğal dil üretimi ise analitik sonuçlarını anlaşılır metinlere dönüştürerek, teknik olmayan kullanıcıların bile karmaşık analiz sonuçlarını kavrayabilmesini sağlar.
Bilişsel işleme teknolojileri, verilerin semantik anlamını kavrayarak, kullanıcıların sorgularına daha doğru yanıtlar üretilmesini sağlar. Bu teknolojiler, organizasyonların veri modellerini ve iş terminolojilerini öğrenerek, sorgu sonuçlarının doğruluğunu artırır.
Artırılmış Analitik çözümleri, gelişmiş veri görselleştirme teknikleri kullanarak, analiz sonuçlarının daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulmasını sağlar. Bu görselleştirmeler interaktif olabilir ve kullanıcıların veri içinde derinlemesine incelemeler yapmasına olanak tanır.
IDC'nin "Worldwide Augmented Analytics Software Forecast, 2021-2025" raporuna göre, artırılmış analitik pazarı 2025 yılına kadar yıllık %24,3'lük bir bileşik büyüme oranıyla genişleyecek ve bu büyümenin önemli bir kısmı NLP ve NLG teknolojilerindeki ilerlemelerden kaynaklanacaktır.
Artırılmış Analitik, organizasyonlara çeşitli avantajlar sağlayarak, veri odaklı karar verme süreçlerini iyileştirir:
Veri hazırlama ve analiz süreçlerinin otomatikleştirilmesi, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin daha verimli çalışmasını sağlar. Geleneksel yöntemlerde günler veya haftalar sürebilen analizler, Artırılmış Analitik ile saatler içinde tamamlanabilir.
Artırılmış Analitik, teknik bilgisi olmayan iş kullanıcılarının da veri analizinden faydalanabilmesini sağlar. Doğal dil arayüzleri ve kullanıcı dostu tasarımlar, veri analizini herkes için erişilebilir kılar.
Makine öğrenimi algoritmaları, insan analistlerin gözden kaçırabileceği ilişkileri ve eğilimleri tespit edebilir. Bu sayede, daha doğru ve kapsamlı içgörüler elde edilebilir.
Gerçek zamanlı ve doğru içgörüler, organizasyonların daha bilinçli kararlar almasını sağlar. Bu durum, iş performansının iyileştirilmesine ve rekabet avantajı elde edilmesine yardımcı olur.
Manuel veri analizi süreçlerinin otomatikleştirilmesi, organizasyonların maliyetlerini düşürmesine yardımcı olur. Ayrıca, daha az teknik personelle daha fazla analiz yapılabilmesi, insan kaynakları maliyetlerini optimize eder.
Artırılmış Analitik, farklı sektörlerde çeşitli uygulamalarla değer yaratmaktadır:
Finans kurumları, Artırılmış Analitik'i risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve yatırım stratejilerinin belirlenmesi için kullanmaktadır. Örneğin, JPMorgan Chase'in COIN (Contract Intelligence) platformu, yapay zeka teknolojilerini kullanarak kredi anlaşmalarını analiz etmekte ve bu sayede yıllık 360.000 saatlik manuel iş yükünü ortadan kaldırmaktadır.
Perakende ve e-ticaret şirketleri, Artırılmış Analitik'i müşteri davranışlarını analiz etmek, ürün tavsiye sistemleri geliştirmek ve talep tahminleri yapmak için kullanmaktadır. Örneğin, Walmart, artırılmış analitik çözümleri kullanarak, müşteri davranışlarını analiz etmekte ve bu sayede envanter yönetimini optimize etmektedir.
Üretim şirketleri, Artırılmış Analitik'i kalite kontrol, bakım planlaması ve tedarik zinciri optimizasyonu için kullanmaktadır. Örneğin, Bosch, fabrikalarında artırılmış analitik çözümleri kullanarak, üretim hatalarını %25 oranında azaltmayı başarmıştır.
Telekomünikasyon şirketleri, Artırılmış Analitik'i ağ performansını optimize etmek, müşteri kayıplarını (churn) tahmin etmek ve hizmet kalitesini artırmak için kullanmaktadır. Vodafone, artırılmış analitik çözümleri kullanarak, müşteri kayıplarını %15 oranında azaltmayı başarmıştır.
Sağlık kurumları, Artırılmış Analitik'i hastalık teşhisi, tedavi planlaması ve sağlık hizmetlerinin optimizasyonu için kullanmaktadır. Mayo Clinic, artırılmış analitik çözümleri kullanarak, hasta bakım süreçlerini optimize etmekte ve hastane içi enfeksiyon risklerini azaltmaktadır.
Deloitte'un "State of AI in the Enterprise" raporuna göre, artırılmış analitik uygulamalarının en yüksek getiri sağladığı sektörler sırasıyla finans (%41), perakende (%38) ve üretim (%35) olarak belirlenmiştir.
Artırılmış Analitik'in sunduğu avantajlara rağmen, organizasyonlar bu teknolojiyi benimserken çeşitli zorluklarla karşılaşabilmektedir:
Artırılmış Analitik çözümlerinin etkinliği, kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır. Eksik, tutarsız veya yanlış veriler, analiz sonuçlarının doğruluğunu etkileyebilir. Ayrıca, farklı sistemlerden gelen verilerin entegrasyonu da teknik zorluklar yaratabilir.
Artırılmış Analitik'in benimsenmesi, organizasyonlarda kültürel bir değişim gerektirebilir. Geleneksel analiz yöntemlerine alışık olan çalışanlar, yeni teknolojilere direnç gösterebilir ve bu durumda değişim yönetimi kritik önem kazanır.
Artırılmış Analitik çözümleri, genellikle hassas verileri işler ve bu durum güvenlik ve gizlilik endişelerine yol açabilir. GDPR gibi veri koruma düzenlemeleri, organizasyonların veri kullanımını kısıtlayabilir ve ek uyum gereksinimleri getirebilir.
Artırılmış Analitik çözümlerinin kurulumu, yapılandırılması ve bakımı için teknik uzmanlık gerekebilir. Birçok organizasyon, bu alanda yetkin personel bulmakta zorlanabilir.
Artırılmış Analitik yatırımlarının geri dönüşünün ölçülmesi zor olabilir. Özellikle, dolaylı faydaların (karar verme süreçlerinin iyileştirilmesi gibi) finansal değerinin hesaplanması karmaşık olabilir.
Artırılmış Analitik alanında, önümüzdeki yıllarda çeşitli trendlerin öne çıkması beklenmektedir:
Generatif yapay zeka (GenAI) teknolojilerinin Artırılmış Analitik çözümleriyle entegrasyonu, kullanıcı deneyimini zenginleştirecek ve daha doğal etkileşimler sağlayacaktır. ChatGPT benzeri modellerin analitik platformlara entegrasyonu, kullanıcıların sorgularını daha detaylı anlaşılmasını ve daha kapsamlı yanıtlar üretilmesini sağlayacaktır.
Artırılmış Analitik çözümlerinin kenar bilişim teknolojileriyle entegrasyonu, gerçek zamanlı analitik yeteneklerini güçlendirecektir. Bu sayede, IoT cihazlarından gelen verilerin anında analiz edilmesi ve hızlı kararlar alınması mümkün olacaktır.
Artırılmış Analitik çözümleri, gelecekte daha güçlü öngörücü analitik yetenekleri sunacaktır. Bu sayede, organizasyonlar sadece geçmiş verileri analiz etmekle kalmayıp, gelecekteki trendleri ve riskleri de öngörebileceklerdir.
Artırılmış Analitik çözümleri, gelecekte daha kullanıcı dostu hale gelecek ve bu sayede daha geniş bir kullanıcı kitlesine hitap edecektir. Kod yazmadan analiz yapılmasını sağlayan low-code/no-code platformların yaygınlaşması, bu trendi hızlandıracaktır.
Artırılmış Analitik çözümlerinde yapay zeka etiği ve algoritmaların açıklanabilirliği (explainable AI) konuları önem kazanacaktır. Organizasyonlar, kullandıkları algoritmaların nasıl çalıştığını ve hangi faktörlere dayalı kararlar aldığını açıklayabilmelidir.
Artırılmış Analitik, veri analizi alanında devrim yaratan bir yaklaşım olarak, organizasyonların veriden değer elde etme biçimini kökten değiştirmektedir. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin entegrasyonu ile veri hazırlama, analiz ve yorumlama süreçlerini otomatikleştirerek, organizasyonların daha hızlı ve doğru kararlar almasını sağlamaktadır. Geleneksel analitik yaklaşımlarının yerini alan bu yenilikçi teknoloji, veri analizini demokratikleştirerek, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların da veriden değer elde etmesini mümkün kılmaktadır.
Artırılmış Analitik'in sunduğu avantajlara rağmen, organizasyonlar bu teknolojiyi benimserken çeşitli zorluklarla karşılaşabilmektedir. Veri kalitesi, organizasyonel adaptasyon, güvenlik ve teknik uzmanlık gibi konular, başarılı bir Artırılmış Analitik stratejisi için dikkatle ele alınmalıdır.
Komtaş olarak, işletmenizin veri analitiği ve yapay zeka projelerinde yanınızdayız. Daha fazlası için bize ulaşın!
Kaynaklar:
MongoDB, geleneksel bir tabloya dayalı ilişkisel veri tabanı yapısından ziyade, belge odaklı bir veri modeli kullanan bir çapraz platformlu, açık kaynak veri tabanıdır.
Dijital ikizin klasik tanımı şöyledir; ”Dijital ikiz fiziksel bir nesneyi doğru şekilde yansıtmak için tasarlanmış sanal bir modeldir.”
Hiperparametre ayarı (Hyperparameter Tuning), makine öğrenimi modellerinin performansını optimize etmek için kullanılan bir tekniktir. Hiperparametreler, modelin öğrenme süreci boyunca değişmeyen, önceden belirlenmiş parametrelerdir. Bu parametrelerin doğru bir şekilde seçilmesi, modelin doğruluğunu, genelleme yeteneğini ve hesaplama verimliliğini önemli ölçüde artırabilir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
