Şirketler İçin Veri Analizinin Önemi

Şirketlerin başarısı için veri analizi kritik öneme sahiptir. Veri analizi ya da diğer adıyla data analizi, yüksek teknolojinin getirdiği olanaklar ile bilgi yığınlarına anlamlar verilerek etkin şekilde kullanılmasını sağlar. Veri yönetimi ile ham veriler işlenerek iş süreçlerini şekillendirir, karar verme mekanizmalarını iyileştirir.

Data analizi, günümüz iş dünyasında kararların daha bilimsel alınmasını ve işletmelerin daha verimli çalışmasını sağlar. Data analizi, bir bankanın müşteri etkileşiminin kişiselleştirilmesi, sağlık sisteminde sağlık ihtiyaçlarının belirlenmesi, müşteri alışveriş deneyiminin özelleştirilmesi gibi birçok işlemin yapılmasına yardımcı olur.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, bir sektörde amaca yönelik karar almak amacıyla ham verilerin toplanması, incelenmesi, temizlenmesi, modellenmesi neticesinde verilerin kullanışlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Süreçte verilerin değerlendirilmesi için farklı analitik ve istatiksel araçlardan yararlanılır. Toplanan verilerin ana hedefi sonuca erişmektir. Sonuca ulaşmak için yararsız verilerin sistemden çıkarılması gerekir. Verilerle birlikte nasıl yol izleneceği ve neler yapılacağı netlik kazanır.

Veri analiz işlemlerini basite almamak gerekir. Dev işletmelerden bireysel çalışmalara kadar hemen her alanda data analizinden yararlanılır. İş hayatında strateji oluşturulması ve kritik kararların alınması, sistematik bir çalışma yürütülmesi için işlenmemiş verilerin yararlı verilere dönüştürülmesi oldukça önemlidir. Çoğu şirket, karar aşamasındayken data analizlerinden yararlanır.

Veri Analizi Türleri

İş ve teknolojiye bağlı olarak geliştirilen veri analizi türleri vardır.

Metin Analizi
İstatiksel Analiz
Kuralcı Analiz
Tahmine Dayalı Analiz
Teşhis Analizi

Metin Analizi

Metin analizi, veri madenciliği olarak da bilinir. Veri tabanlarını ya da veri madenciliği araçlarını kullanarak büyük veri kümelerinde örüntü keşfetmek veri analizi yöntemlerinden biridir. Ham verileri iş bilgilerine dönüştürür.

İstatistiksel Analiz

İstatistiksel analiz, gösterge tabloları şeklindeki geçmiş verileri kullanarak "ne oldu" sorusuna yanıt verir. İstatiksel analiz, verilerin toplanmasını, analizi, yorumlanmasını ve modellenmesini içerir.

Açıklayıcı Analiz

Açıklayıcı analiz, tam verileri ya da özetlenmiş sayısal verilerin örneğini analiz eder.

Kuralcı Analiz

Kuralcı analiz ilk üç analiz çeşidinden toplanan tüm içgörüleri alır. Bu içgörüleri şirketin nasıl davranması gerektiğine dair tavsiyeler oluşturmak için kullanılır.

Tahmine Dayalı Analiz

Tahmine dayalı analiz, tam verilerden numuneyi analiz eder.

Teşhis Analizi

Teşhis analizi verilerin davranış kalıplarını tespit etmek amacıyla kullanılır.

Diğer Veri Analizi Araçları ve Yöntemleri

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

Teknolojinin geldiği en önemli noktalardan biri de yapay zeka teknolojileridir. Bu teknolojinin çalışması verilere bağlıdır. Veriler olmadan yapay zeka çalışmaz. Yapay zeka olmadan verilerin tek başına bir anlamı bulunmaz, verilerle beslenir.

Söz konusu analiz teknikleri şu şekildedir;

Yapay nöral ağlar
Karar ağaçları
Evrimsel algoritmalar
Bulanık mantık

Matematik ve İstatistik

Matematik ve istatistik analiz türü, sayısal hesaplamalar kullanarak ham verilerden anlamlı iç görüler kazanmayı sağlar. Teknikler şu şekildedir;

Açıklayıcı analiz
Diskriminant analizi
Dağılım analizi
Faktör analizi
Zaman serisi analizi
Regresyon analizi

Grafik ve Görselleştirme Araçları

Verilerden kazanılan anlamlı içgörüleri herkesin anlayabileceği formatta sunmak için grafik ve görsel modellerden yararlanılır. Grafik ve görselleştirme araçları arasında çizelgeler (kabarcık çizelgesi, alan çizelgesi, sütun-bar çizelgesi, radar çizelgesi, pasta çizelgesi) çerçeve diyagramları, haritalar (nokta haritası, akış haritası ve bölgesel harita) ve serpilme diyagramları örnek olarak gösterilebilir.

İşletmeler İçin Veri Analizi ve Raporlama Neden Önemlidir?

Veri analizinin bireysel işlemlerden işletmelere kadar birçok avantajı bulunmaktadır.

Verimli Kararlar Almak

İşletmeler, bilinçli ve doğru karar verebilmek için verilere gereksinim duyar. Veri analizi yöntemleriyle, işlenmemiş veriler faydalı verilere dönüştürülür. Bu sonuçlardan yola çıkarak işletmenin geleceğine dair yeni iş planları, pazarlama stratejileri ve farklı kararlar hayata geçirilebilir. İşletmenin masrafları azaltılabilir, eksik veya aksayan iş süreçleri iyileştirilir. İşletmedeki tüm süreçler daha verimli hale getirilebilir.

Hedef Kitle Belirlemek

İşletme, ürün ve hizmetlerine ilgi duyan kitlelere yönelik çalışmalar yapmalıdır. Bu kapsamda para, zaman ve diğer kaynaklarını doğru şekilde kullanmak ve belirli bir hedef kitlesi oluşturmak için hitap ettikleri müşteri profilini tespit etmesi gerekir. Hedef kitleyi belirleyebilmek için veri analizinden yararlanılır. Hedef kitlenizi tespit etmeniz için hangi kitlelere odaklanmanız gerektiği konusunda yol gösterir.

Hedef Kitleyi Doğru Tanımak

Veri analizi ile ürün ve hizmetlerin hangi hedef kitleye uygun olduğu belirlenir. Müşterilerin bırakmış olduğu verilerle ilgi alanları, beğenileri, harcama düzeyi, satın alma deneyimi hakkında bilgi sahibi olunabilir. Bu kapsamda yapılan kişiselleştirmeler, düzenlemeler ve planlamalar ile daha fazla verim elde edilebilmesi söz konusudur.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Veri analizi işlemleri bilimsel ve sosyal teknik yöntemlere dayanır. Günümüzde iş yaşamında bilimsel teknik yöntemden daha çok yararlanılır. Ancak bazı durumlarda sosyal teknik yöntemine de başvurulur. Her iki yöntem de oldukça önemlidir.

Veri analizi için uygulanan temel 5 adım vardır. Bu adımlar;

Amaç Belirleme

Data analizi neticesinde elde edilmek istenen veriler önceden tespit edilmelidir. Bu verileri ortaya koyacak şekilde yapılmalıdır. Data analizi için hedef belirlerken yaş, cinsiyet, gelir düzeyi gibi sınıflandırma yapılabilir.

Veri Toplama

Veri toplama işlemi sürecin tam ortasında yer alır. İhtiyaç ve hedefler belirlendikten sonra bu doğrultuda aranan verilerin toplanması gerekir. Bu kapsamda belirlenen sorulara cevap verebilecek verileri toplamaya dikkat etmek oldukça önemlidir. Günümüzde veri toplamak için en sık kullanılan yöntemler arasında bilgisayarlar, sosyal medya ve bloglar, mobil uygulamalar ve web siteleri kullanılır.

Veri İşleme

Verilerin toplanmasının ardından işlenme süreci başlar. Veriler analize uygun olacak şekilde yapılandırılır.

Veri Temizleme

Toplanan verilerin analiz için uygun olmayanlarının temizlenmesi gerekir. Belirlenen sorulara yanıt vermeyen ve yanıltıcı sonuçların oluşmasını sağlayacak veriler çıkarılmalıdır.

Veri Modelleme

Veriler işlendikten ve temizlendikten sonra modelleme aşaması başlar. Modelleme sürecinde veri analiz süreci başlar. Veri analiz sürecinde veri yönetimi kontrolünün sağlanabileceği şekilde planlama yapmak gerekir. Analiz için belirlenen araçlar kullanarak veri analiz süreci gerçekleşir. Veri analiz sürecinden sonra sonuçlar yorumlanır.

Sonuç

Yapılan analizler neticesinde data analiziyle ilgili sonuç ve rapor açıklanır. Data analizinin test şeklinde uygulaması yapılır. Analiz sonuçları raporlanır.

https://www.cokyasarholding.com.tr