Veri analizi

Veri Analitiği Nedir?

Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlara varmak için ham verileri analiz etme bilimidir. Veri analitiği tekniklerinin ve süreçlerinin çoğu, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir.

Veri Analitiğini Anlamak

Veri analizi, çok çeşitli veri analizi türlerini kapsayan geniş bir terimdir. Her tür bilgi, işleri iyileştirmek için kullanılabilecek içgörüler elde etmek için veri analizi tekniklerine tabi tutulabilir. Veri analitiği teknikleri, aksi takdirde bilgi yığınında kaybolacak eğilimleri ve ölçütleri ortaya çıkarabilir. Bu bilgiler daha sonra bir işletmenin veya sistemin genel verimliliğini artırmak için süreçleri optimize etmek için kullanılabilir.

Örneğin, üretim şirketleri genellikle çeşitli makineler için çalışma süresini, aksama süresini ve iş kuyruğunu kaydeder ve ardından makinelerin en yüksek kapasiteye daha yakın çalışması için iş yüklerini daha iyi planlamak için verileri analiz eder.

Veri analizi, üretimdeki darboğazlara işaret etmekten çok daha fazlasını yapabilir. Oyun şirketleri, oyuncuların çoğunu oyunda aktif tutan oyuncular için ödül programları belirlemek için veri analizi kullanır. İçerik şirketleri, başka bir görünüm veya başka bir tıklama elde etmek için içeriği tıklamaya, izlemeye veya yeniden düzenlemeye devam etmenizi sağlamak için aynı veri analizlerinin çoğunu kullanır.

Veri analizi önemlidir çünkü işletmelerin performanslarını optimize etmelerine yardımcı olur. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin daha verimli iş yapma yollarını belirleyerek ve büyük miktarlarda veri depolayarak maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir. Bir şirket, daha iyi iş kararları almak ve müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini de kullanabilir ve bu da yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilir.

Veri analizine dahil olan süreç birkaç farklı adımı içerir:

1. İlk adım, veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandırıldığını belirlemektir. Veriler yaşa, demografiye, gelire veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategoriye göre bölünebilir.
2. Veri analitiğindeki ikinci adım, onu toplama sürecidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevresel kaynaklar gibi çeşitli kaynaklar veya personel aracılığıyla yapılabilir.
3. Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilmesi için düzenlenmelidir. Organizasyon, istatistiksel verileri alabilen bir elektronik tablo veya başka bir yazılım formunda yer alabilir.
4. Veriler daha sonra analizden önce temizlenir. Bu, yineleme veya hata olmadığından ve eksik olmadığından emin olmak için temizlendiği ve kontrol edildiği anlamına gelir. Bu adım, analiz edilecek bir veri analistine gitmeden önce herhangi bir hatanın düzeltilmesine yardımcı olur.

[Önemli: Veri analizi, analistin zaten bildiklerine dayalı olarak sonuçlara varmaya odaklanır.]

Veri Analitiği Türleri

Veri analizi dört temel türe ayrılmıştır.

1. Açıklayıcı analitik, belirli bir süre içinde neler olduğunu açıklar. Görüntülenme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay geçen aydan daha güçlü mü?
2. Teşhis analitiği daha çok bir şeyin neden olduğuna odaklanır. Bu, daha çeşitli veri girişlerini ve biraz hipotezlemeyi içerir. Hava bira satışlarını etkiledi mi? Bu son pazarlama kampanyası satışları etkiledi mi?
3. Tahmine dayalı analitik, yakın vadede olması muhtemel olana doğru ilerliyor. En son sıcak bir yaz geçirdiğimizde satışlara ne oldu? Kaç hava durumu modeli bu yıl sıcak bir yaz olacağını tahmin ediyor?
4. Normatif analitik bir eylem tarzı önerir. Bu beş hava durumu modelinin ortalaması olarak sıcak bir yaz olasılığı ölçülürse, bira fabrikasına bir akşam vardiyası eklemeli ve üretimi artırmak için ek bir tank kiralamalıyız.

Veri analitiği, her zaman popüler olan Altı Sigma programı da dahil olmak üzere finans dünyasındaki birçok kalite kontrol sisteminin temelini oluşturur. Bir şeyi doğru şekilde ölçmüyorsanız – ister ağırlığınız ister bir üretim hattındaki milyon başına düşen hata sayısı – onu optimize etmek neredeyse imkansızdır.

Veri analitiğini benimseyen sektörlerden bazıları, geri dönüşlerin hızlı olabileceği seyahat ve konaklama endüstrisidir. Bu sektör, müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede olduğunu ve nasıl düzeltileceğini anlayabilir.

Sağlık hizmetleri, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını birleştirir ve hızlı kararlar almak için veri analitiğini kullanır. Benzer şekilde, perakende sektörü, alışveriş yapanların sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanır. Perakendecilerin topladığı ve analiz ettiği bilgiler, trendleri belirlemelerine, ürünleri önermelerine ve karlarını artırmalarına yardımcı olabilir.

Sıkça Sorulan Sorular