Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Veri Okuryazarlığı Nedir?

Veri ve Analitik Strateji Modeli

Veri Okuryazarlığı Nedir? Neden Önemlidir?

Veriler, son yıllarda günlük hayatı ve iş süreçlerini önemli ölçüde değiştiren etkenlerden biridir. Örneğin Teams, Zoom ve diğer görsel toplantı uygulamaları aracılığıyla başkalarıyla tamamen farklı bir şekilde iletişim kurmak internet ve dolayısıyla veri kullanımının bir parçasıdır. Ayrıca tüm bu dijital kaynaklar, yaşamı ve çalışmaları organize etmek için benzeri görülmemiş fırsatlar sunar. Örneğin, birini aramanız otomatik olarak hatırlatılabilir, neredeyse tüm postaları e-posta olarak alabilir, akıllı telefonunuz sizi gideceğiniz yere kusursuz bir şekilde götürebilir ve sosyal medya aracılığıyla herkesi yaşadıklarınızdan haberdar edebilirsiniz.

Dijital kaynakların tüm bu kullanımı veri içerir. Verilerin öneminin farkına varmak ve en önemlisi verilerin işinizi kolaylaştırmasına izin vermek oldukça gereklidir. Örneğin veriler sayesinde arama yapabilmek, bir uygulamayı tanıyabilmek, çalışabilmek, analiz yapmak, iletişim kurmak ve daha fazla alanda veri kullanmak mümkündür. Bu nedenle verilerin doğru kişiler tarafından ele alınması ve değerlendirilmesi son derece önemlidir. Gelin iş süreçlerini ve yaşamınızı etkileyen bu verilerin kimler tarafından işlenebildiğine ve veri okuryazarlığı hakkında bilmeniz gereken tüm detaylara birlikte göz atalım.

Veri Okuryazarlığı Ne Demek?

Veri okuryazarlığı (Data Literacy), verileri/bilgileri okuma, değerlendirme, tartışma ve bunlarla çalışma becerisidir. Herkesin doğru soruları sormasını, bilgi toplamasını, değerlendirmesini ve başkalarıyla etkili bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan bir beceri olarak da tanımlanabilir. Veri okuryazarı çalışan, verileri “okuyabilir”, anlayabilir ve dünya ve çevrelerindeki organizasyon hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanabilir.

Veri okuryazarlığı, doğru sorular aracılığıyla olaylar hakkında bilgi ve netlik kazanmasını ve en önemlisi bu bilgileri doğru zaman ve yerde kullanmasını sağlar. Başka bir deyişle, veri okuryazarlığı, büyük miktarda veriyi etkin bir şekilde yorumlamanızı olanak tanır, böylece daha hızlı karar verebilirsiniz. Verileri sistematik olarak analiz etmek ve yenilik yapmak için analitiği kullanmak, sektörleri ne olursa olsun kuruluşlar için son derece değerlidir.

Veri okuryazarlığı bahsedildiği gibi temel olarak dört bölümden oluşur. Verileri okumak, verilerle çalışabilmek, verileri analiz edebilmek ve veriler hakkında iletişim kurabilmek.

Veri Okuryazarlarının Sahip Olması Gereken Beceri ve Yetkinlikler

Veri okuryazarlığı, kuruluşunuzun çalışanlarının sahip olması gereken üç temel beceriden oluşur. Bu temel beceriler, farklı veri kaynaklarından bilgi bulma, anlama, analiz etme ve yorumlama becerisi sağlar.

Veri okuryazarlığı, becerilerin yanı sıra verileri/bilgileri etkin bir şekilde okumak, anlamak ve bunlarla çalışmak için sahip olunması gereken bir dizi yeterlilikten oluşur.

Veri Okuryazarlığının Önemi

Bir kuruluş içinde finansal, pazarlama ve hatta personel hakkında alınan birçok karar verilere dayalıdır. Kararları desteklemek için bilgilere güvenmek gerekir. Veriler doğru değilse, farklı tanımlara sahipse veya bize ihtiyacımız olan içgörüyü sağlamıyorsa, kuruma zarar verebilecek kötü kararlar verilmesine neden olur. Bu nedenle bir kuruluşu yalnızca içgüdülerinize güvenerek yönetemezsiniz, tüm bilgileri gerçeklere ve verilere dayandırmanız gerekir. Veri okuryazarlığı kuruluşların yönetiminde, iş süreçlerinde ve pek çok departmanın hatasız çalışmasında büyük rol oynar. Bir kuruluş içinde geleceğe yönelik ve açıklanabilir karar alma süreçleri oluşturmaya yardımcı olmak için farklı kaynaklardan bilgi ayıklamanızı ve yorumlamanızı sağlar. Ayrıca veri okuryazarlığı yalnızca kişisel becerilerin gelişimini desteklemekle kalmaz, aynı zamanda şirketler içinde veri odaklı bir kültürü teşvik eder.

Veri Okuryazarlığında Veri Kalitesinin Önemi

Veri söz konusu olduğundan en önemli şey veri kalitesi kavramıdır. Veri kalitesi, veri yönetiminin önemli unsurlarından biridir. Bir kuruluşun veri odaklı olması ve verilerden tam olarak yararlanabilmesi için veri kalitesinin ve standardın nasıl olması gerektiğini belirlemesi çok önemlidir.

Verilerin uygunluğunun belirlenmesi, veri okuryazarlığının önemli bir yönüdür. Bu verilerin uygun yönetim için kullanılıp kullanılamayacağını belirlenmesi ise veri kalitesi ile yakından ilgilidir.

Verilerin nasıl, ne zaman ortaya çıktığını ve neden kullanıma sunulduğunu anlamak, verileri test etmek için başlangıç ​​noktasıdır. Ancak tüm bunlar karşılandığında veri odaklı çalışmayı gerçekten benimsemek mümkündür.

Herkes Veri Okuryazarı Olabilir mi?

Kuruluşlarda belirli çalışanlar veya departmanlar veri okuryazarlığı hakkında bilgi sahibidir. Genellikle, kuruluşun geri kalanı ise veri okuryazarlığı konusunda deneyimsizdir. Sonuç olarak verilerin anlaşılmaması, dashboard gibi ürünlerin kullanılmaması ya da yanlış verilerin kullanılmasıyla pek çok problem ortaya çıkar.

Veri odaklı çalışmalarda başarılı olmak için çalışanların veri okuryazarı olması esastır. Veri okuryazarlığı, farklı kaynaklardan bilgi bulma, anlama, analiz etme ve yorumlama yeteneğidir. Bu tanım basit görünebilir, ancak veri okuryazarı olmaya giden bir dizi faktör vardır. Gerekli eğitimler alındıktan sonra ise bu becerilere sahip olunabilir. Özellikle kuruluşların çalışanları için bu tür eğitimlere teşvikler sağlaması oldukça önemlidir. Çünkü veri okuryazarlığını geliştirmek, birkaç çalışanın bir kursa gitmesinden veya bir proje yürütmesinden daha fazlasıdır. Organizasyonda üzerinde çalışılması gereken sürekli bir süreçtir. Veri görevlileri veya bir veri koçu sayesinde kuruluştaki herkes veri okuryazarlığı hakkında bilgi edinebilir ve veri odaklı bir dijital dönüşüm başlatılabilir. Veri okuryazarlığında büyük rol oynayan veri kalitesi ve veri depolama gibi diğer hizmetler için ise Komtaş ekosisteminden yararlanabilir ve kuruluşunuzu geleceğe güvenli adımlarla hazırlayabilirsiniz.

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (Database Management Systems) Nedir?

Veri tabanı yönetim sistemi (DBMS), verilerin güvenli, hızlı ve kolayca erişilebilir bir şekilde saklandığı ve yönetildiği yazılımlardır.

DETAYLI İNCELE
GAN Variantları: StyleGAN ve CycleGAN Nedir?

Generative Adversarial Networks (GANs), iki sinir ağını (jeneratör ve ayırt edici) birbiriyle yarışan bir öğrenme mekanizmasında eğiterek gerçekçi veriler üreten yapay zeka modelleridir. Bu teknolojinin farklı kullanım alanlarına yönelik birçok türevi geliştirilmiştir

DETAYLI İNCELE
Veri Eşleştirme Nedir?

Veri eşleştirme bir kaynaktan alınan bir veri alanını başka bir kaynaktaki bir veri alanına bağlama işlemidir.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

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.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

Beymen - Product Recommendation Engine

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.