İş Analitiği Dünyasında Gezinirken İçgörüleri Kodlamak

I. İş Analitiği

II. Veri Analitiği

III. Veri Bilimi

IV. İçgörüler

V. Tahmini Analitik

VI. İş Analitiği için Kullanım Örnekleri

VII. Veri Analitiğinin Yararları

VIII. Veri Analitiğinin Zorlukları

IX. Veri Analitiğine Iyi mi Başlanır

Sıkça Sorulan Sorular

Antet	Özellikler
İş Analitiği	Veri toplama Veri temizleme Veri analizi Veri görselleştirme Karar verme
Veri Analitiği	Verilerden içgörü çıkarma Trendleri tayin Gelecekteki neticeleri anlamak Daha iyi kararlar almak
Veri Bilimi	Verilerden içgörüler çıkarmak için matematik, istatistik ve programlamayı kullanma Gelecekteki neticeleri anlamak için modeller geliştirmek Karar vermeyi otomatikleştirecek sistemler oluşturma
Görüşler	Bir iş sorunun yeni anlaşılması İyileştirme için yeni fırsatlar Karar almanın yeni yolları
Tahmini Analitik	Gelecekteki neticeleri anlamak Riskleri tayin Süreçleri optimize etmek

II. Veri Analitiği

Veri analitiği, verilerden içgörüler çıkarma sürecidir. Desenleri ve eğilimleri belirlemek için verileri toplamayı, temizlemeyi ve çözümleme etmeyi ihtiva eder. Veri analitiği, iş operasyonları, marketing kampanyaları ve ürün geliştirme hakkındaki daha iyi kararlar almak için kullanılabilir.

Veri analitiği tekniklerinin pek oldukça değişik türü vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Tanımlayıcı çözümleme: Bu tür çözümleme, geçmişte ne işe yaradığını açıklar. Verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemek için kullanılabilir.
• Tanısal çözümleme: Bu tür analizler sorunların nedenlerini belirlemeye destek sağlar. Sorunları gidermek ve performansı iyileştirmenin yollarını bulmak için kullanılabilir.
• Tahmini çözümleme: Bu tür çözümleme, gelecekte nasıl sonuçlanacağını tahmin eder. Satışlar, alan kişi davranışları ve öteki iş ölçümleri hakkındaki tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.
• Öngörücü çözümleme: Bu tür çözümleme, performansın iyi mi iyileştirileceğine dair tavsiyeler sunar. Satışları artırma, maliyetleri düşürme ve alan kişi memnuniyetini iyileştirme stratejileri geliştirmek için kullanılabilir.

Veri analitiği, işletmelerin daha iyi kararlar almasına ve performanslarını iyileştirmesine destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak gelişme fırsatlarını belirleyebilir, maliyetleri düşürebilir ve alan kişi memnuniyetini artırabilir.

III. Veri Bilimi

Veri bilimi, verilerden data ve içgörü çıkarmak için ilmi yöntemler, süreçler, algoritmalar ve sistemler kullanan oldukça disiplinli bir alandır. Esenlik, finans ve üretim dahil olmak suretiyle oldukça muhtelif endüstrilerde kullanılan hızla büyüyen bir alandır.

Veri bilimcileri, makine öğrenimi, istatistiksel çözümleme ve organik dil işleme dahil olmak suretiyle verileri çözümleme etmek için muhtelif araçlar ve teknikler kullanırlar. Ek olarak, gereksinimlerini tahmin etmek ve buldukları içgörüleri iletmek için iş paydaşlarıyla yakın bir halde çalışırlar.

Veri bilimi, karar vermeyi iyileştirmek ve inovasyonu yönlendirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Sadece, veri biliminin büyülü bir sopa olmadığını unutmamak önemlidir. İnsan uzmanlığı ve yargısıyla beraber kullanılması ihtiyaç duyulan bir araçtır.

Veri bilimi hakkındaki daha çok data edinmek istiyorsanız, çevrimiçi olarak birçok kaynak mevcuttur. Muhtelif kaynaklardan veri bilimi hakkındaki kurslar, eğitimler ve makaleler bulabilirsiniz. Ek olarak bölgenizdeki veri bilimi buluşmalarını ve konferanslarını da bulabilirsiniz.

Veri bilimi, oldukça fazla potansiyeli olan büyüyen bir alandır. Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, mevcut birçok fırsat vardır. Muhtelif sektörlerde veri bilimi işleri bulabilirsiniz ve ek olarak muhtelif şirketlerde veri bilimi işleri bulabilirsiniz.

IV. İçgörüler

İçgörüler, iş analitiğinin temel çıktısıdır. Daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek data parçacıklarıdır. İçgörüler, yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış veriler ve toplumsal medya verileri dahil olmak suretiyle muhtelif veri kaynaklarından üretilebilir.

Verilerden içgörüler üretmenin birçok değişik yolu vardır. Yaygın bir yaklaşım veri madenciliği tekniklerini kullanmaktır. Veri madenciliği teknikleri, içgörüler üretmek için kullanılabilecek verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir. Başka bir yaklaşım ise makine öğrenimi tekniklerini kullanmaktır. Makine öğrenimi teknikleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki neticeleri tahmin edebilen modeller kurmak için kullanılabilir.

Görüşler, aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif iş süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilir:

• Alan kişi segmentasyonu
• Ürün geliştirme
• Marketing kampanyaları
• Fiyatlandırma stratejileri
• Tedarik zinciri yönetimi

Görüşler ek olarak aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif iş zorlukları hakkındaki daha iyi kararlar almak için de kullanılabilir:

• Yeni müşteriler iyi mi çekilir?
• Mevcut müşteriler iyi mi elde tutulur?
• Satışlar iyi mi artırılır?
• Maliyetler iyi mi azaltılır?
• Alan kişi memnuniyeti iyi mi artırılır?

İçgörüler her işletme için kıymetli bir varlıktır. Muhtelif iş süreçlerini iyileştirmek ve muhtelif iş zorlukları hakkındaki daha iyi kararlar almak için kullanılabilirler.

Tahmini Analitik

Tahmini çözümleme, gelecekteki vakalar hakkındaki tahminlerde bulunmak için geçmiş verileri kullanan bir veri analizi dalıdır. Marketing, satış, finans ve esenlik hizmetleri dahil olmak suretiyle muhtelif sektörlerde kullanılır.

Tahmini analizler, işletmelerin eğilimleri belirlemesine, daha iyi kararlar almasına ve karlarını iyileştirmesine destek olabilir. Sözgelişi, bir perakendeci, gelecekte hangi mamüllerin iyi satma olasılığının yüksek bulunduğunu belirlemek için tahmini analizleri kullanabilir, böylece bu ürünleri stoklayabilir. Bir banka, kredilerini ödememe olasılığı yüksek olan müşterileri belirlemek için tahmini analizleri kullanabilir, böylece riski azaltmak için adımlar atabilir.

Tahmini çözümleme, işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. Sadece, tahminli analizin bir kristal küre olmadığını belirtmek önemlidir. Geleceği kararlı olarak tahmin edemez. Sadece, işletmelere daha iyi kararlar almalarına destek olabilecek kıymetli içgörüler sağlayabilir.

VI. İş Analitiği için Kullanım Örnekleri

İş analitiği muhtelif amaçlar için kullanılabilir, örnek olarak:

• Alan kişi memnuniyetini çoğaltmak
• Marketing kampanyalarını optimize etme
• Yeni pazar fırsatlarının belirlenmesi
• Maliyetleri azaltmak
• Daha iyi kararlar almak

İşletmeler, iş analitiğini kullanarak, aksi takdirde elde edemeyecekleri operasyonları hakkındaki içgörüler elde edebilirler. Bu bilgiler ondan sonra, daha iyi iş sonuçlarına neden olan daha iyi kararlar almak için kullanılabilir.

İşletmelerin operasyonlarını iyileştirmek için iş analitiğini iyi mi kullandıklarına dair birtakım hususi örnekler şunlardır:

• Bir telekomünikasyon firması, alan kişi kaybı riski altında olan müşterileri belirlemek için iş analitiğini kullandı. Firma ondan sonra bu müşterileri, alan kişi kaybında mühim bir azalmayla sonuçlanan kişiselleştirilmiş marketing kampanyalarıyla hedefledi.
• Bir perakende firması, mağazalarındaki en karlı ürünleri belirlemek için iş analitiğini kullandı. Firma ondan sonra bu ürünlere daha çok raf alanı ayırdı ve bu da satışların artmasıyla sonuçlandı.
• Bir üretim firması, en bereketli üretim süreçlerini belirlemek için iş analitiğini kullandı. Firma ondan sonra bu süreçleri uyguladı ve bu da maliyetlerde mühim bir azalmayla sonuçlandı.

Bunlar, işletmelerin operasyonlarını iyileştirmek için iş analitiğini iyi mi kullandıklarına dair yalnız birkaç örnektir. İşletmeler, iş analitiğini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve hedeflerine daha müessir bir halde ulaşabilirler.

VII. Veri Analitiğinin Yararları

Veri analitiği, işletmelere aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle birçok yarar sağlayabilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş alan kişi deneyimi
• Geliştirilmiş uyumluluk

İşletmeler veri analitiğini kullanarak kaynakları iyi mi tahsis edecekleri, ürünlerini iyi mi pazarlayacakları ve müşterilerine iyi mi hizmet verecekleri hikayesinde daha iyi kararlar alabilirler. Veri analitiği ek olarak işletmelerin verimsizlikleri belirlemelerine ve ortadan kaldırmalarına, maliyetleri düşürmelerine ve genel performanslarını iyileştirmelerine destek olabilir. Ayrıca, veri analitiği işletmelerin düzenlemelere uymalarına ve verilerini korumalarına destek olabilir.

Veri analitiğinin yararları açıktır ve giderek daha çok işletme veri analitiği çözümlerine yatırım yapmaktadır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak rekabet pozitif yanları elde edebilir ve karlarını artırabilirler.

Veri Analitiğinin Zorlukları

Veri analitiğiyle ilişkili bir takım güçlük vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri kalitesi. Çözümleme için kullanılan verilerin kalitesi, sonuçların doğruluğu ve güvenilirliği açısından tehlikeli sonuç öneme haizdir. Veriler yanlış ya da eksikse, çözümleme neticeleri hatalı olacaktır.
• Veri kütlesi. Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor ve bu verileri tedvir etmek ve depolamak zor olabilir. Bu, çözümleme için ihtiyaç duyulan verileri bulmayı zorlaştırabilir ve ek olarak çözümleme dönemini yavaşlatabilir.
• Veri analizi teknikleri. Veri analizi için kullanılabilecek birçok değişik teknik vardır ve iş için doğru tekniği kura çekmek zor olabilir. Yanlış teknik, yanlış ya da yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
• Veri görselleştirme. Veri analizinin neticelerini tahmin etmek ve yorumlamak çoğu zaman zor olsa gerek. Veri görselleştirme teknikleri neticeleri daha erişilebilir ve anlaşılması daha rahat hale getirmeye destek olabilir.
• Veri yönetimi. Veri yönetimi, veri politikalarını, standartlarını ve prosedürlerini idare etme sürecidir. Verilerin ahlaki ve görevli bir halde kullanılmasını sağlamak için kuvvetli bir veri yönetimi çerçevesinin olması önemlidir.

Bu zorluklara karşın, veri analitiği işletmeler için kuvvetli bir çalgı olabilir. Bu zorlukların üstesinden gelmiş olarak, işletmeler karar alma süreçlerini iyileştirmek, yeni fırsatlar belirlemek ve maliyetleri azaltmak için veri analitiğini kullanabilirler.

IX. Veri Analitiğine Iyi mi Başlanır

Veri analitiği, işletmelerin karar alma süreçlerini iyileştirmelerine destek olabilecek kuvvetli bir araçtır, sadece nereden başlayacağınızı bilmek zor olabilir. Bu klavuz, veri analitiğine adım atmak için gerekseme duyduğunuz detayları elde edecektir, bunlar içinde şunlar yer alır:

• Veri analitiği nelerdir?
• Veri analitiği niçin önemlidir?
• Veri analitiğinin değişik türleri nedir?
• İşletmeniz için doğru veri analitiği araçlarını ve tekniklerini iyi mi seçersiniz?
• İşletmenizde veri analitiğini iyi mi uygulayabilirsiniz?
• Veri analitiği girişimlerinizin başarısını iyi mi ölçersiniz?

Aşağıdaki adımları izleyerek, veri analitiğini kullanarak işinizi geliştirme yolculuğunuza başlayabilirsiniz.

S: İş analitiği nelerdir?

A: İş analitiği, iş performansını tahmin etmek ve iyileştirmek için veri kullanma sürecidir. Trendleri ve kalıpları belirlemek, tahminlerde bulunmak ve karar vermeyi bilgilendirmek için veri toplamayı, çözümleme etmeyi ve yorumlamayı ihtiva eder.

S: İş analitiğinin yararları nedir?

A: İş analitiği işletmelere pek oldukça yarar sağlayabilir, bunlardan bazıları şunlardır:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Artan alan kişi memnuniyeti
• Arttırılmış rekabet pozitif yanları

S: İş analitiğine iyi mi başlayabilirim?

A: İş analitiğine başlamanın birçok yolu vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Veri odaklı bir kültürü benimsemek
• Veri altyapısına yatırım yapmak
• Çalışanlara veri analitiği hikayesinde tahsil verilmesi
• Veri analitiği firmasıyla işbirliği