Cep telefonları, sosyal medya uygulamaları, e-ticaret siteleri ve internet aramaları dahil olmak üzere pek çok farklı kanal ve platformlardan sürekli olarak veri çekilmekte. Mevcut veri miktarındaki devasa artış ise tüm sektörlerde daha iyi operasyonel araçların oluşturulması amacıyla büyük verilere dayalı yeni bir çalışma modelinin oluşmasına zemin hazırlamış durumda. Bu, kısaca veri bilimi (Data Science) olarak adlandırılabilir.
Son yıllarda teknoloji ve veri toplama tekniklerindeki gelişmeler sayesinde verilere sürekli olarak erişebilme kabiliyeti mümkün hale geldi. Bugün elde edilen veriler aracılığı ile kişilerin satın alma kalıpları kolayca izlenebilir ve toplanan bilgilere dayanarak çeşitli öngörüler gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte sürekli artan veriler kümesinin yapılandırılması ve etkili karar verme süreçlerinin oluşturulması için verilerin ayrıştırılması gerekir. Tüm ilgili süreç de veri bilimi disiplininden yararlanmayı gerektirir. Peki, veri bilimi nedir ve veri biliminde kullanılan teknikler nelerdir? Bu yazımızda veri bilimi hakkında merak edilen detayları öğrenebilirsiniz.
Veri bilimi (Data Science), bir şirketin sahip olduğu verilerde eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek, bunun için çeşitli uygulamalardan destek almak demektir. Veri bilimi kendi içinde matematik ve istatistik çalışmalarını, özel programlama dillerini, gelişmiş analitiği, yapay zekayı (AI) ve makine öğrenimini bir araya toplar. Tüm bu yardımcı araçlar ile ortaya çıkan veriler, şirketler için anlamlı içgörüler, karar verme ve stratejik planlama süreçlerine destek olmak için kullanılabilir.
Veri bilimi kavramının nasıl uygulandığını incelemeden önce veri bilimi için bilinmesi gereken bazı terimleri ele almak gerekir. Veri bilimi alanında bilgi sahibi olunması gerekenler aşağıdaki gibidir:
Veri bilimi; çeşitli bilgi kümeleri elde etmek, bunları işlemek, nitelikli sonuçlara varmak ve yönetim süreçlerinde bilgileri yorumlamak gibi bir dizi sürece sahiptir. Yani birden fazla teknik ve disiplin veri biliminin ortaya çıkmasında söz sahibidir. Veri bilimi ile yakından ilişkili disiplinler arasında programlama, makine öğrenimi ve istatistik gibi dallar ilk sıradadır.
Veri madenciliği, veri kümesinden yararlı verileri çıkarmak için çeşitli algoritmalara başvurur. İstatistiksel ölçümler veya tahmine dayalı analitik araçlar verilerin geçmişteki durumlarına dayanarak gelecekte gerçekleşmesi muhtemel olayları ölçmek için veri madenciliği sonuçlarını kullanır. Makine öğrenimi kısaca insanların çözümleyemeyeceği büyüklükteki verileri işleyen AI araçlarıdır. Makine öğrenimi, gerçekte olan bir olayın tekrar meydana gelme olasılığını eşleştirerek tahmine dayalı analitik karar modelini kusursuz hale getirmeyi amaçlar. Söz konusu veri bilimi uygulamalarını kullanan veri analistleri, algoritmalara başvurarak makine öğrenimi aşamasında yapılandırılmış verileri toplar ve işler. Analistler, verileri karar verme ekibinin anlayabileceği uyumlu bir dile çevirir, dönüştürür ve raporlar halinde özetler.
Veri bilimi teknikleri, verilerin analiz edilmesini kolaylaştırmak için bazı bilgi işlem sistemlerinden destek alma sürecini kapsar. İlgili sürece katkı sunmak için ise belirli veri bilim tekniklerinden yararlanmak gerekir. Söz konusu teknikler aşağıdaki gibi sıralanabilir:
Bu teknik verilerin çeşitli gruplara göre ayrılmasını içerir. Bilgisayarlar vasıtasıyla datalar belirlenir ve bazı noktalara göre sınıflara ayrılır. Sınıflandırma yöntemi ile firmaların sahip olduğu ürün/hizmetler; müşteri talebi ve maliyet gibi çeşitli etmenlere göre sıralanır. Ayrıca ilgili yöntem aracılığıyla müşteri geri bildirimleri, sosyal medya yorumları da pozitif veya negatif olarak belirli kategorilere göre ayrılabilir. Öte yandan sınıflandırma yöntemi sigorta ve kredi başvurularında da risk oranlarını tespit etmek ve bunları çeşitli kollara ayırmak için kullanılan araçlar arasındadır.
Veri bilimi tekniklerinden biri olan regresyon sayesinde birbiri arasında ilişki olmayan iki veri ile anlamlı bir veriler kümesi elde edilebilir. İlişkisiz görünen iki veri arasında çeşitli matematik formülleri vasıtasıyla modellemeler oluşturulabilir. Buna bağlı olarak ortaya ilgili grafiksel tablolar ve eğriler çıkabilir. Verilerden birine değer verildiğinde diğer verinin etkisini öngörmek için regresyon tekniği tercih edilir. Örneğin, kurumlar müşteri memnuniyeti ve çalışan kalitesi arasındaki ilişkide regresyon tekniğini kullanarak anlamlı sonuçlara ulaşabilir.
Veri biliminin son tekniği olan kümeleme yönteminde veriler üzerindeki normal veya anormal noktaları tespit etmek için ilgili veriler gruplara ayrılır ve kümelenir. Söz konusu yöntem sınıflandırma yönteminden farklı olarak verileri sadece sabit kollara ayırmaz. Kümeleme tekniği ile verilerin en yüksek düzeyde ilişkileri dikkate alınır ve sınıflandırma bunun üzerinden gerçekleştirilir. İlgili teknik sayesinde veriler arasında yeni ilişkiler keşfetmek ve farklı sonuçlar elde etmek mümkün hale gelir. Örneğin, firmalar müşteri deneyimini geliştirmek için benzer tutuma sahip müşterilerin davranışlarını kategorilere ayırıp anlamlı çıkarımlar yapabilir.
Veri bilimi işletmeler için hassas bir şekilde yönetilmesi gereken süreçlerdendir. Her kurum verilerinin güvenliği ve verimli kullanımı adına bu alanda çeşitli profesyonellere ihtiyaç duyar. Veri bilimi yönetiminde şirket içindeki sorumlu kişiler aşağıdaki gibi sıralanabilir:
İşletme yöneticileri, şirket içinde veri bilimi eğitimlerini denetlemekten sorumlu kişilerdir. İşletme sahiplerinin birincil sorumlulukları, olası sorunları tanımlamak ve bu konuda analitik bir yöntem oluşturmak için veri bilimi ekibiyle iş birliği yapmaktır. İşletme yöneticileri tarafından görevlendirilen profesyonel veri bilimcisi pazarlama, finans veya satış departmanlarını denetleyebilir ve departmandan sorumlu bir yöneticilere rapor verebilir. İşletme yöneticisi ise tüm bu süreçleri yönetme ve elde edilen verileri şirket yararına kullanma sorumluluğuna sahiptir.
Veri biliminde işletme yöneticilerinin bir alt pozisyonunda BT yöneticileri yer alır. Bilgi teknolojileri yöneticisi, veri bilimi faaliyetlerini üst seviyeye taşımak için gerekli altyapı ve mimariyi geliştirmekten sorumlu olan kişidir. BT yöneticisi, veri bilimi ekiplerini sürekli olarak denetleyerek verimli bir şekilde çalıştıklarından emin olur, gerekirse veri bilimi için ekiplere kaynak sağlar. Ayrıca BT uzmanları, veri bilimi ekipleri için güvenli ortamlar oluşturmaktan da sorumludur.
Veri bilimi yöneticileri ise hiyerarşinin en altında bulunur. Veri biliminde görevli yöneticiler, öncelikle tüm veri bilimi ekip üyelerinin çalışma prosedürlerini izler ve denetler. Ayrıca bu kişiler veri bilimi ekibinin günlük etkinliklerini yönetmekten sorumludur. Veri bilimi yöneticileri şirket için gerekli proje planlama ve denetleme aşamalarını iş gücü büyümesi ile entegre eden ekip kurucularıdır.
Siz de şirketinizin dijital dönüşüm yolculuğunda verinin gücünden yararlanabilirsiniz. Komtaş, sunduğu dijital çözümlerle her zaman yanınızda.
Yarı yapılandırılmış veri geleneksel yöntemlerle yakalanmayan veya biçimlendirilmeyen verilerdir.
Entegrasyon, farklı sistemlerin, uygulamaların veya süreçlerin bir araya getirilerek ortak bir yapı içinde çalışmasını sağlayan bir süreçtir. Teknolojinin gelişimiyle birlikte, organizasyonların daha verimli, uyumlu ve hızlı bir şekilde çalışabilmesi için entegrasyon süreçlerine olan ihtiyaç artmıştır.
Neural Networks (Sinir Ağları), yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel yapı taşlarından biridir. İnsan beyninin işleyişinden ilham alınarak tasarlanan bu yapılar, karmaşık problemlerin çözümünde ve veri işleme süreçlerinde kullanılır.
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.
