Dijital ortamlarda yaygınlaşan ticari faaliyetler, pazarlama ve eğitim gibi aktiviteler ve daha birçok alanda sayısal veriler üzerinden sonuç değerlendirmesi yapmak, oldukça popüler ve önemli bir konudur. Dijital medyanın yüksek oranlardaki verileri daha pratik yöntemlerle analiz etmesi nedeniyle sürecin pazarlama, büyüme ve kritik kararlara varmak konusunda etkisi büyüktür. Peki, veri analizi tam olarak neden kullanılır? Yazımızda “Veri analizi nedir ve veri analizi yöntemleri nelerdir?” gibi soruların yanıtlarını detaylarıyla birlikte ele alacağız. İlk olarak veri analizinin tanımı ile başlayalım…
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi nedir sorusuna doğru yanıtı bulabilmek için ilk olarak dijital medyanın işleyişine odaklanmak gerekir. Veri madenciliği adı da verilen veri toplama işlemi yoluyla grafiksel veriler ışığında sonuç değerlendirme, en faydalı bilgiyi bulma, bilgi karşılaştırma ve netice itibariyle de karar mekanizmalarını çalıştırmak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem sayesinde özellikle pazarlama alanında karlılık ve büyüme gibi vaziyetlerin hesaplanması ve yönlendirilmesi mümkün olabilmektedir.
Veri analizi yalnızca dijital mecraların ya da ekonomi, pazarlama gibi finansal alanların değil, bilim, işletme, sosyal bilimler gibi birçok farklı alanın daha kapsamına girmektedir. Ancak günümüzde diğer alanların da dijital mecralarda varlık göstermesiyle bütün veri inceleme dinamikleri dijital ortamlara uyarlanmıştır.
Kısaca veri analizi, işlenmemiş verilerin toplanarak istatistiksel hesaplamalar dâhilinde kullanılabilir bilgiler olarak yeniden değerlendirilmesini sağlayan veri işleme çalışmasıdır diyebiliriz. Dijital medyanın veri toplamadaki ve analiz etmedeki hızı, dolayısıyla veri analizini hem popüler bir hale getirmiş hem de daha kesin sonuçlara ulaşmayı mümkün kılmıştır.
Veri Analizi Neden Gereklidir?
Etkili ve doğru biçimde yapılan veri analizi, genel anlamda başarılı bir stratejik planlama yapmayı sağlayacak ve sonuç olarak da belirli kazanımlara vesile olacaktır. Başarılara yol açacağı gibi veri analizleri birçok konuda yapılabilecek hataların en aza indirilmesine de yardımcı olacaktır. Veri analizi, farklı sektörlerde farklı gereksinimleri karşılayacak ve bu doğrultuda fayda sağlayacaktır. Bu durumda veri analizinin sektörlere göre sağladığı faydaları ve gereklilikleri aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:
- Sağlık: Sağlık alanında yapılan veri analizleri sayesinde bir tıbbi ilacın, aşının ya da operasyonun başarı oranı doğru şekilde tespit edilebilir ve hatalı uygulamalar düzenlenebilir.
- Ekonomi: Genel kabul gören ekonomik kurallar çerçevesinde piyasa şartlarının doğru veri analizi işleminden geçirilir ve bu doğrultuda harekete geçilirse bu durum ekonomik iyileşme olarak yansıyabilir.
- Pazarlama: Özellikle dijital pazarlama alanında yapılan veri analizleri, internet üzerinden gerçekleştirilen pazarlama işlemlerinin daha verimli ve kazançlı olmasını sağlayabilir.
Veri analizinin gerekliliği birçok örnekle daha değerlendirilebilir. Dolayısıyla büyük bir alana yayılan veri analizi günümüzde en büyük gereksinimlerden biri olarak karşımıza çıkar. Yazımızın devamında veri analizi yöntemlerine girmeden önce veri analizi sürecini değerlendireceğiz.
Veri Analizi Süreci
Veri analizinin faydalı ve etkili olabilmesi için özel olarak izlenmesi gereken adımlar vardır. Veri analizi, kararlı ve doğru adımların tam anlamıyla değerlendirilerek atılmasını gerektiren sonuçları itibarîyle ciddî etkiler yaratacak bir süreçtir. Analiz sürecinde atılan bütün adımların belirli bir sonuca hizmet etmesi gerekir. Bu durumda her adım bir sonraki için emin hazırlayacaktır. Veri analizi 4t aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamaları aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:
- Veri Toplama / İçe Alma,
- Veri İşleme / Hazırlık,
- Veri Modelleme / Analiz,
- Karar Alma / Eylem.
Veri analizini oluşturan adımları bu başlıklar altında değerlendirelim.
Veri Toplama / İçe Alma
Veri analizinin ilk adımı olan veri alma, kaynaklardan veri toplama işlemini ifade eder. Veriler toplandıktan sonra sınıflandırılarak depolanmak üzere sisteme iletilir. Verilen verilerden büyük bir kısmı, karanlık veri olarak kalır ve işlenmeden kalır. Uç bilişim analizi olarak da bilinen bu aşama sokak lâmbası, fabrika makinesi gibi cihazlardan veri alan IoT ve sensörleri içine alır.
Veri İşleme / Hazırlık
Verilerin kullanıma hazırlanması için depolandığı veri işleme aşamasında veriler temizlenir ve kolay erişilen düzenli bir yapıya ulaşması sağlanır. Bu aşamada farklı formatlardaki veriler sınıflandırılarak analiz için hazırlanır. Verilerin sınıflandırılması ve düzenlenmesi için Oracle DB*, SAP HANA* ve SQL* gibi sistemler üzerinden yapılandırılmış veri kümeleri işlenir. Yapılandırılmış verilere Sipariş takibi, finansal veriler ve kimlik doğrulaması gibi unsurlar dahil edilebilir.
Daha hızlı veri sorgulama ve sıralama için bilgi işlem ve bellek performansının optimize edilmesi gerekir. Veriler bu aşamada arama sorgulama düzenine bağlı olarak önem sırasına göre düzenlenir. Aynı zamanda verilere hızlı erişim bu yolla sağlanır.
Veri Modelleme / Analiz
Bu aşamada daha önce toplanıp depolanan verilerin analizi gerçekleştirilir. Oracle, SAS ve SAP gibi platformlar analiz platformları üzerinden modelleme algoritmaları yapılandırılır. Veri analizinin bu adımında maliyetlerin azaltılması için yazılım optimizasyonları kullanılabilir. Maliyet düşürme ve arama hızlandırma işlemleri için doğru verilerin doğru uygulamalarla değerlendirilmesine dikkat edilmelidir.
Karar Alma / Eylem
Son olarak verilerin kullanıma hazır olduğu noktaya gelelim. Bu aşamada veriler toplanmış hazırlanmış en son noktada ise bilgi akışa sunulur. Analiz sonuçlarında veriler görsel olarak da hazır hale gelecektir. Veri bilimciler ve analizciler tarafından yapılan bu süreçler dijital ortamda çeşitli uzantılar üzerinden ve yapay zekâ mantığıyla yürütülmektedir.
Veri Analiz Yöntemleri
Veri analizleri, temelde dört ayrı yönteme göre uygulanır. Bu yöntemler, verilerin türlerine ve işlenişine göre şekillenir. Uygulanan bu dört yöntemi aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:
Tanımlayıcı Analiz
Geçmiş verilerin derlenmesi ve özetlenmesi ile gerçekleştirilen bu analiz yönteminde görselleştirme öğesi kullanılır. Önceki dönemlere ait hesaplar, satış miktarı ve benzeri incelemeler yapılır. Tanımlayıcı analiz basit bir analiz türü olarak değerlendirilebilir. Basit ve görselleştirmeye dayalı bir analiz yöntemi olarak tanımlayıcı analiz, en çok tercih edilen ve çalışmaları temellendiren bir yöntemdir.
Teşhis Edici Analiz
Analiz çalışmalarında daha karışık işlemler için teşhis edici analiz yöntemi kullanılır. Bu analiz yönteminde geçmiş verilerin sınıflandırmasından daha çok durumun neden gerçekleştiğini inceler. Bu yöntem neden sonuç ilişkisine dayalı bir çalışma sunar. Teşhis edici analizin sonucunda daha çok geliştiriciler üzerinde çalışma yapılır. Bu sayede öncesi ve sonrasına yönelik geliştirici değerlendirmeler yapılır. Reklâm yöntemleri, satış raporları gibi unsurların üzerinde ileriye dönük bir iyileştirme gerçekleştirilir.
Öngörücü Analiz
Öngörücü analiz adından da anlaşılacağı gibi doğrudan ileriye dönük analiz yapan bir yöntemdir. Geçmiş dönemlere ait verilerin incelenmesi de bu yönteme yardımcı olabilir ancak ileri dönük sonuçları tahmin etmeye yönelik bir çalışmadır. Bu yöntemle proje geliştirme işlemleri daha ileri görüşlü ve kullanılabilir olur.
Kural Koyucu Analiz
Son olarak karar alma aşamasında kullanılması gereken bu analiz türü, verilerin en son kullanım aşamasını ortaya koyar. Derinlemesine bir veri incelemesi sunan kural koyucu veri analizi, detaylı bir sonuç analizi olarak da değerlendirilir. Bu sayede bütün analiz yöntemlerinin toplamı olarak ortaya çıkan kural koyucu analiz, geliştirilmiş bir strateji belirleme olanağı sunar.
Sonuç olarak bütün veri analizi yöntemleri birbirleri ile tamamlayıcı bir işleyiş içerisinde ele alınabilir. Bu sayede bütün etkinlikler bir bütünlük içinde tamamlanır ve analizler sonucunda gerekli çalışmalar daha verimli bir şekilde uygulanır.
Farklı sektörlerle ilgili bilgiler edinebilmek için Kariyer kategorimizi takip ediniz.