Veriye dayalı, büyük ya da küçük kuruluşlarda daha popüler hale gelen terimlerden biridir. Çevrimiçi pazarlama başta olmak üzere hemen her tür şirket dijitalleşmenin bir gereklilik olduğuna inanır. Çünkü dijital dönüşüme başlayan şirketler verileri daha akıllı kullanmaya ve bu veriler neticesinde hedefler belirlemeye önem verir. Ancak veri odaklı olmak için doğru verileri kullanmanız gerekir. Bunu da veri analizi ile yapabilirsiniz. Araştırma yaptıysanız ve sonucunda veri topladıysanız, kullanabileceğiniz bilgileri çıkarmak için bu verileri analiz etmelisiniz. Çünkü yanlış bir veri hem yönetimi hem de iş süreçlerini baltalayabilir. İş hacmi hakkında yanlış yönlendirebilir, müşteriler hakkında yanıltıcı olabilir bu nedenle yeni hedefleriniz için yanlış kararlar alabilirsiniz. Tüm bunların olmasını önleyen veri analizidir. Büyük şirketlerin daha fazla verisi olduğu için süreç daha karmaşıktır ancak siz de veri analizi hizmetlerinden yararlanarak dijitalleşmenin avantajlarından faydalanabilirsiniz. Gelin veri analizi nedir? şirketiniz için ne tür faydalar sağlayabilir? tüm bu soruların yanıtlarına birlikte göz atalım.
Veri analizi, bir çalışma aracılığıyla toplanan verilerin kapsamlı ve dikkatli bir şekilde gözden geçirilmesi ve yorumlanmasıdır. Veri analizi daha sonra araştırma sorularını doğru bir şekilde cevaplamak için kullanılabilecek sonuçlar verir. Veri analizi hem nitel araştırmalarda hem de nicel araştırmalarda gerçekleşir. Veri toplama, düzenleme ve depolama da dahil olmak üzere veri analizi ve yönetimi için süreçleri, araçları ve teknikleri kapsar. Veri analizinin temel amacı, istatiksel sonuçlar çıkararak sorunların nedenini almak, çözümler için yol göstermek ya da eğilimler hakkında fikir vermektir. Veri analizi, iş süreçlerini analiz etme, şekillendirme, karar vermeyi ve iş sonuçlarını iyileştirme aracı olarak kuruluşlarda giderek daha önemli hale gelmektedir.
Bir şemsiye terim olarak veri analizi, mevcut verileri ham madde olarak kullanır. İş açısından kritik karar almayı önemli ölçüde basitleştiren yeni trendleri, içgörüleri ve kalıpları ortaya çıkarır Veri analizi, bir rapor hazırlamak veya bir pano derlemek için yararlı bilgiler içeren bir veri kümesine ulaşmak amacıyla verilerin toplanması, temizlenmesi, tekilleştirilmesi, entegrasyonu ve yorumlanmasıdır. Veri analizi süreci, açıkça tanımlanmış bir araştırma sorusuyla başlar.
Veri analizi önemlidir, çünkü veriler size şu anda cevaplanması gereken soruların yanıtlarını verir. Ayrıca hedef grubunuzun davranışına ilişkin içgörüler oluşturma olanağı tanır. Veri analizi sonucu elde ettiğiniz veriler; web sitesi istatistikleri, Google sıralaması, anahtar kelime konumları, bağlantı profilleri, sosyal medya istatistikleri, sosyal ağlarınıza gelen tepkiler, e-posta istatistikleri olabilir. Bu kaynaklar kendi başlarına yararlıdır ancak asıl bu verileri birleştirme ve yorumlamadır. Çünkü tüm bu kaynaklarda yer alan bilgiler ortak paydada buluşturulabilir ve çok daha yararlı bilgiler elde edilebilir. Bu nedenle veri analizi herhangi bir veriden çok daha kıymetlidir. Ayrıca toplanan verilere dayanarak, nelerin iyi gittiğini, nelerin yolunda gitmediğini ve iyileştirmeye açık alanların neler olduğunu belirleyebilirsiniz. Şirketiniz içinde doğru kararlar alabilmek ve bu sayede büyümek ve gelişmek için doğru bilgiye ulaşmak çok önemlidir.
Verileri analiz ederken, varsayımlarınızı doğrulayabilecek sonuçları aramak önemlidir. Ancak bu, bir data analizi sırasında önyargıya ve dolayısıyla yanlış bilgilere dayalı sonuçlara yol açar. Bu nedenle, araştırmanızın bu noktasında, toplanan verilere mümkün olduğunca bağımsız bir şekilde bakmak ve verilerin bilgilere dönüşmesine izin vermek de önemlidir.
Süreç, veri toplamakla, kalıpları bulmakla ve ardından bu kalıpları tahminlerde bulunmak için kullanmakla başlar. Bu tahminler, hedefler belirlemek veya kararlar almak için kullanılabilir. Örneğin satışlarda, belirli bir ürünün gelecek ay ne kadarını satacağınızı tahmin etmek için veri analizini kullanabilirsiniz. Bu sayıyı bilmek, ekibiniz için hedefler belirlemenize ve envanter planlamanıza yardımcı olur.
Başlangıç olarak, verileri toplanır ve bir veritabanına eklenir. Daha sonra temizlemem ve düzenleme aşamasına geçilir. Bu aşamada model belirlenerek veriler düzenlenir. Daha sonra örüntüler arasındaki ilişkiler aranır ve bu ilişkileri açıklayan bir model geliştiriilir. Bu modelleme aşamasıdır. Yeterince yararlı bir model bulunduğunda, tahminlerde bulunmak için kullanılır. Bu da test aşamasıdır. Bu tahminler, karar vericilere (yöneticiler gibi) raporlar şeklinde iletilir. Veri analiz teknikleri değişse de temel aşamalar bu şekilde gerçekleşir:
Farklı veri analizi türlerinin sayısı çok fazladır, ancak hepsi dört kategoriden birine girer: tanımlayıcı, tanısal, öngörücü ve kuralcı. Diğer veri analiz teknikleri ise bu başlıca türlerin alt dalları olarak sınıflandırılır.
Tanımlayıcı analiz (Descriptive Analysis), geçmişte olanlara odaklanır. İleriye bakmaz, ancak olayların nasıl geliştiğine dair kapsamlı bir resim sunar. Tanımlayıcı veri analizinin temel yararı, insanların tam olarak ne olduğunu ve neden olduğunu anlamalarına yardımcı olmasıdır. Örneğin, yöneticiler, günlük satışların ne zaman belirli bir miktarı aştığını veya her çalışanın bu ay kaç adet sattığını bilmek isteyebilir. Dolandırıcılık tespiti için de kullanılabilir. Kredi kartı şirketleri, kredi kartı sahtekarlığına işaret edebilecek şüpheli faaliyetler için işlemleri sürekli olarak izler.
Teşhis analizleri (Diagnostic Analysis), bir olaya neden olan faktörlere bakarak bir sorunun neden oluştuğunu cevaplamaya çalışır. Bu tür bir analiz, şirketlerin yalnızca ne olduğunu değil, neden olduğunu ve bir daha olmasını nasıl önleyebileceğini anlamalarına yardımcı olabilir. Teşhis analizleri de temel neden analizi, retrospektif analiz, detaya inme ve regresyon analizi olarak yapılabilir. Temel neden analizi üretim kusurları gibi olumsuz olayların temel nedenlerini belirlemek için kullanılan analitik bir süreçtir. Veri analiz yöntemleri söz konusu olduğunda detaya inme de oldukça önemlidir. Örneğin, bir perakendeci, belirli bir bölgedeki satışların son altı ayda artması nedeniyle stok düzeylerinin düşük olduğunu keşfetmek için detaya inme analizini kullanabilir.
Tahmine dayalı analiz (Predictive Analysis), gelecekteki sonuçları veya eğilimleri belirlemek için mevcut verileri kullanır. Şirketler, yeni ürün veya hizmetler geliştirirken bu yöntemi sıklıkla kullanır, çünkü bu yöntem müşterilerin geçmişteki davranışlarına dayalı olarak gelecekte ne isteyecekleri konusunda bir fikir verir. Doğrudan pazarlama, fiyatlandırma, perakende satış gibi konularda kullanılır. Örneğin, hangi potansiyel müşterilerin bir pazarlama kampanyasına yanıt verme olasılığının yüksek olduğunu belirleme şansı, temel talebe dayalı olarak bir ürün veya hizmet için en uygun fiyatı belirleme yeteneği verebilir.
Kuralcı ya da normatif analitik (Prescriptive Analysis), gelecekteki eylemleri önermek için geçmiş trendleri ve verileri kullanarak tahmine dayalı analitiği bir adım öteye taşır. Bu tür veri analizi, kaynakları optimize etmede ve genişleme gibi yeni iş fırsatlarını belirlemede çok faydalıdır. Normatif analitik, daha iyi ve daha hızlı kararlar almasına yardımcı olacak kararlar almak veya önerilerde bulunmak için kullanılabilir. Kuralcı bir veri analizi modeli oluşturarak yeni bir ürün hattı başlatabilir, mevcut olanı sonlandırabilirsiniz. Satış departmanında daha fazla kişiyi işe alabilirsiniz.
Şirket olarak topladığınız ve veritabanınızda bulunan tüm verileri sağlıklı bilgilere ve yönlendiricilere dönüştürmek isterseniz veri analizi yapmanız gerekir. Veri analizinin doğru yapılması ve hatalı verilerin olmaması oldukça önemlidir. Bu nedenle yönetim, üretim, satış, müşteri deneyimi gibi tüm süreçleri etkileyebilecek kararları doğru almak için Komtaş’ın veri hizmetlerinden yardım alabilir, veri analizi başta olmak üzere tüm veriye dayalı süreçleriniz için en uygun çözümleri bulabilirsiniz.
Generative Adversarial Networks (GANs), iki yapay zeka modelinin rekabet içinde çalıştığı yenilikçi bir yapay zeka mimarisidir. GAN'ler, özellikle gerçekçi görüntüler, videolar ve diğer dijital içeriklerin üretimi için kullanılır ve yaratıcı yapay zeka projelerinde devrim yaratmıştır.
Notion AI, popüler verimlilik ve not alma uygulaması Notion’a entegre edilmiş bir yapay zeka asistanıdır. 2023 yılında duyurulan Notion AI, kullanıcıların daha hızlı içerik üretmesine, iş akışlarını yönetmesine ve bilgiye dayalı kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Latent Dirichlet Allocation (LDA), büyük miktardaki metin verisi üzerinde gizli konu yapılarının keşfedilmesine olanak tanıyan bir konu modelleme tekniğidir.
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.
