Teknolojiler geliştikçe veriye ulaşım değil kullanılabilirlik önem kazanır. Çünkü yeni nesil teknolojiler sayesinde artık veriye ulaşmak daha kolaydır. Özellikle Büyük Veri (Big Data) ve Nesnelerin interneti kavramları ortaya çıktığından bu yana hemen her tür bilgiye kısa sürede ulaşılır. Ancak önemli olan bilgilerin güncel kalması, doğruluğu ve doğru analizler yapılabilmesi için işlenme biçimidir. Büyük veri çağında daha fazla bilgiye değil, ilgili ve kullanılabilir, daha kaliteli ve doğru zamanda bilgiye ihtiyaç vardır. Veri görselleştirme (Data Visualization) ise tam bu aşamada oldukça önemlidir. Peki veri görselleştirme tam olarak nedir? Nasıl yapılır, ne işe yarar?
Veri görselleştirme, format, tür veya kaynaktan bağımsız olarak verileri görselleştirerek hızlı bir şekilde bilgi edinmeyi mümkün kılar. Ayrıca, verilerin ne anlama geldiği konusunda ilk bakışta görülemeyen bilgilerin açık ve net biçimde sunulmasına olanak tanır. Örneğin tüm kuruluşlar her gün daha fazla veri toplamaktadır. Buna satış rakamları, pazarlama performansı, stok seviyeleri, personel ve diğer KPI'lar hakkındaki veriler dahildir. Bu ham verilerden pratik bilgiler ve yönetim bilgileri çıkarmak oldukça zordur. Veri görselleştirme bunun için ideal bir çözümdür.
Veri görselleştirme, verilerin kolay anlaşılır bilgilere dönüştürülebilmesi için verilerin grafiksel gösterimidir. Veri görselleştirmenin amacı, verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları şeffaf ve anlaşılır hale getirmektir. İnsan beyni de karmaşık bir elektronik tablodan daha çok grafik ve görsellerden yararlanmaya yatkındır. Veri görselleştirme bu nedenle her tür (etkileşimli) grafik, tablo, animasyon, dashboard ve raporlar şeklinde yapılır.
Veriler herkes için değerlidir, ancak bu verileri değerli hale getirmek oldukça zordur. Veriler, bu alandaki profesyoneller tarafından analiz edilmesi ve yorumlanmasıyla faydalı hale gelir. Finansal veriler bu alanın dışındadır, çünkü yıllardır veri analizinin önemli kullanıcıları olan finans uzmanları, sayısal analiz yeteneğine sahiptir ve bu nedenle verileri eyleme dönüştürmede iyidir. Bu nedenle finans alanında veri analizi hiçbir zaman sorun olmamıştır. Ancak diğer departmanlar için geçerli değildir. Veri görselleştirmenin devreye girdiği yer tam da burasıdır.
Verileri düzgün bir şekilde görselleştirmek, verileri doğru bir şekilde yorumlamalarına, profesyonel kararlara dönüştürmelerine yardımcı olur. Bu nedenle iyi veri görselleştirme, örneğin diyagramlar, grafikler ve haritalar aracılığıyla verileri herkes için daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlar. Sonuç olarak kendi alanlarındaki profesyoneller, görselleştirilmiş verilerdeki kalıplardan ve farklı değerlerden mükemmel bir içgörü elde edebilir ve böylece eğilimleri keşfedebilir. Bir pazarlamacının elinde, müşteri verileri ancak bu şekilde değerli hale gelir.
Verileri görselleştirmek, bilgiyi görünebilir ve erişilebilir hale getirir. Artık elektronik tabloların tamamını verilerle analiz etmeniz ve karmaşık hesaplamalar yapmanız gerekmiyor. Bu verilerden elde edilen bilgilerin bir veya birkaç görselde görselleştirilmesi kolaydır. Ayrıca, satış, pazarlama, satın alma ve İK alanlarında hızlı bir şekilde veriye dayalı kararlar vermenize olanak tanıyan trendlerin gelişimi hakkında bilgi edinirsiniz. Veri görselleştirmenin diğer avantajları ise şöyle sıralanabilir:
· Veri görselleştirme ile şirketinizin büyümesine katkıda bulunabilirsiniz. Panolardan ve raporlardan alınan yönetim bilgileriyle rekabet avantajı elde eder, büyümeyi gerçekleştirir ve daha verimli çalışırsınız.
· İnsan beyni aynı anda büyük miktarda veriyi işleyemez. Bu, yöneticilerin tüm bilgileri anlamadan seçimler yaptıkları anlamına gelir. Veri görselleştirme, verilerin daha hızlı işlenmesini, özümsenmesini ve yorumlanmasını kolaylaştırır.
· Zaman ve kaynaklar küçülmeye devam ederken veri miktarı artmaya devam eder. Veri görselleştirmeyi kullanmak, bu zorlukların üstesinden gelmenizi sağlar.
· Modern veri görselleştirme araçları, profesyonellerin giderek kendi veri analizlerini yapabilmelerini sağlar. Buluttaki modern bir veri platformuyla kuruluşlar, giderek daha fazla veri kaynağına erişebilir ve bunları birbirine bağlayabilir.
· Bu modern ve akıllı veri platformlarını veri görselleştirme platformlarına da bağlayabilirsiniz. İyi araç setleri, veri bilimcileri ve iş zekası uzmanları gibi veri uzmanlarına güçlü olanaklar sağlar.
· Ekip üyelerinin kendi aralarında veya ekipler arasında fikir ve bilgi paylaşabilecekleri standart panolar geliştirmelerine olanak tanır.
· Veri görselleştirme, sadece bilgileri iletmenin ideal bir yolu değildir. Artık bilgiler arasında gezinebilir ve görselleştirmeler sayesinde değişkenleri tekrar ayarlayabilirsiniz. Böylece daha net bir içgörü kazanır ve karmaşık verileri net olarak görülebilir.
· Basit satırlarda ve sütunlarda görülemeyen değerler, modeller, eğilimler ve bağlantılar görülür. Çünkü görüntüler kelimelerden daha fazla şey anlatabilirler.
Verileri bir (2B) grafik, diyagram, harita, illüstrasyon veya infografik ile görselleştirebilirsiniz. Resimlere dönüştürülür, çünkü resimler genellikle daha fazla içgörü verir. Normal verilerden daha kolay ve daha hızlı anlaşılırlar. Sanal gerçeklik ise bir görselleştirmeyi 3D, sürükleyici ve etkileşimli hale getirir. Veri görselleştirme örnekleri ise şöyle sıralanabilir:
· Mimar inşaat çizimlerini görselleştirir. Bu şekilde, müşteri ile birlikte tasarımın üzerinde tartışabilir ve karar verebilirler. Böylece yapının bütünü ölçekli olarak görüntülenebilir ve belirli noktalar anında tekrar ayarlanabilir.
· The Wall Street'in 2015 yılında yayınladığı Nasdaq hisse senedi fiyatının 21 yıllık görselleştirmesi de ideal bir örnektir. Rollercoaster şeklinde sunulan grafik liste ya da excel içeriğinden çok daha etkileyici ve anlaşılabilir hale gelmiştir.
· Grafik şeklinde sunulan veriler hemen her şirketin kullandığı bir görselleştirme yöntemdir. Bu sayede muhasebeden, şirketin sektördeki payına kadar her şey net olarak görülebilir. Örneğin yeni bir kampanya yapıldığında belirli bir süre satışların artması ve durağan dönemin karşılaştırılması grafik ile oldukça kolay bir şekilde yapılır. Bu sayede ne yapılması gerektiği de daha açıkça görülebilir.
Veri görselleştirme analiz aşamasının en önemli kısmıdır. Ancak görselleştirmenin doğru yapılması son derece önemlidir. Bu aşamada renk kullanımına, değerlerin doğru aktarılmasına, görselin sade olmasına, tasarım ve veri kalitesine dikkat edilmesi gerekir. Veri görselleştirmenin yararlı olması için ipuçları:
· Renk kullanımı: Renk kullanımı görselleştirmenin temelidir. Renkler ayrıca kafa karışıklığına, hatta daha da kötüsü yanlış yorumlamaya yol açabilir. Bu nedenle insanların görmesi kolay şekiller ve renkler kullanmalı, mesajı doğru iletmek için renklerinizi dikkatlice seçmelisiniz.
· Pasta grafiklerin kullanımı: Pasta grafikler uzun zamandır popülerliğini koruyan bir görselleştirme yöntemidir. Ancak çok ince dilimler kafa karıştırıcı olabilir. Bunun yerine konuyu farklı açılardan ele alan birkaç pasta hazırlayabilir ve sade, anlaşılabilir hale getirebilirsiniz.
· Görsel karmaşadan kaşınmak: çok fazla veriyi görselleştirdiğinizde bütünü ele almak zorlaşır. Bu nedenle sade görseller her zaman daha anlaşılırdır. Gereksiz unsurla nihai hedeften uzaklaştırdığı için analizler de hatalı olabilir.
· Tasarım: Tasarım sadece nasıl göründüğünü değil, görselleştirmenin yararlı olup olmadığını da belirler. Etkili görselleştirmeler, verilerin daha iyi iletilmesine katkıda bulunan tasarım öğelerini birleştirir. Bu nedenle sadece panolar oluşturmak yerine çarpıcı noktalar ekleyebilirsiniz.
· Veri kalitesi: Başarılı görselleştirmeler iyi verilerle başlar. Görselleştirmeniz, beklenmeyen sonuçlar ortaya çıkarırsa veri kalitenizden şüphelenebilirsiniz. Veri görselleştirmeye başlamadan önce verilerinizdeki sorunları keşfetmeniz ve çözmeniz gerekir.
Sonuç olarak veri görselleştirme sadece grafik ve panolardan ibaret değildir. Veri doğruluğu, kalitesi, görselleştirme de bu aşamada oldukça önemlidir. Verilerinizi doğru bir şekilde analiz etmek için Türkiye'deki partneri olduğumuz Qlik ve Looker teknolojilerimizden yararlanabilirsiniz.
Qlik, karmaşık verilerinizin analiz edilmesi için karmaşık ve çoklu ortamdan aktarılan verilerin doğru işlenmesini sağlar. Qlik sayesinde etkileşimli analiz, self-service veri görselleme, özelleştirilmiş & giydirilmiş ekranlar ve analizler gibi özelliklerden çok daha fazlasından yararlanmanız mümkün. Öte yandan Komtaş'ın sunduğu hizmetlerden biri olan Looker'ı da tercih edebilirsiniz. Çünkü Looker verilerinizi değere dönüştürmeniz için dashboard sunmakla kalmaz, kuruluşunuz için önemli analizler yapmanıza da olanak tanır. Pek çok veri kümesi oluşturarak müşteri deneyimi ve memnuniyetini artırabilir, kullanıcı profiline göre şirketinize yön verebilirsiniz.
Transfer Learning (Transfer Öğrenme), yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitim süreçlerini hızlandırmak ve performanslarını artırmak için kullanılan güçlü bir tekniktir. Transfer learning, bir modelin önceki bir görevde öğrendiği bilgiyi başka bir görevde yeniden kullanmasını sağlar.
Duygu analizi sosyal medya postları, müşteri hizmetleri çağrıları ve anketler gibi çeşitli etkileşim türlerinde bulunmuş müşteriler tarafından ifade edilen fikir, duygu veya hislerin yakalanması ve izlenmesidir.
Attention mechanism, yapay zeka ve derin öğrenme dünyasında dil işleme, görüntü tanıma ve hatta ses analizi gibi alanlarda devrim yaratan bir tekniktir.
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.
