Veri Bilgeliğini Geliştirmek Daha İyi Kararlar Almak İçin Stratejik İş Analitiğini Nasıl Kullanabilirsiniz?

II. Veri Analitiği Nelerdir?

III. Veri Analitiği Niçin Önemlidir?

IV. Veri Analitiği Araçları ve Teknolojileri

V. Veri Analitiği Periyodu

VI. Veri Analitiği Uygulamaları

VII. Veri Analitiğinin Yararları

VIII. Veri Analitiği Zorlukları

IX. Veri Analitiği Kariyerleri

Mühim Sorular

Antet	Hususiyet
İş analitiği	İş sorunlarının belirlenmesi Verilerin toplanması ve temizlenmesi Verilerin analizi Sonuçların iletilmesi
Veri bilimi	Gelecekteki neticeleri kestirmek için modeller geliştirmek Görevleri otomatikleştirme Yeni bakış açıları keşfetmek Karar vermeyi iyileştirmek
Veri görselleştirme	Veri içgörülerini paydaşlara iletme Daha süratli karar almayı olası kılıyor İşbirliğini geliştirmek İlham veren yenilik
Karar verme	Daha iyi kararlar almak Verimliliği çoğaltmak Riski azaltmak Rekabet pozitif yanları yaratmak
Stratejik planlama	Uzun vadeli planlar geliştirmek Fırsatları tayin Riskleri tedvir etmek Hedeflere ulaşmak

II. Veri Analitiği Nelerdir?

Veri analitiği, verilerden içgörüler çıkarma sürecidir. Verileri toplamayı, temizlemeyi ve düzenlemeyi ve peşinden desenleri ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel ve matematiksel şekilleri kullanmayı ihtiva eder. Veri analitiği, marketing, satış ve satın alan hizmetleri şeklinde muhtelif iş uygulamalarında karar vermeyi iyileştirmek için kullanılabilir.

III. Veri Analitiği Niçin Önemlidir?

Veri analitiği birçok nedenden ötürü önemlidir. Birincisi, işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilir. İşletmeler verileri çözümleme ederek, ürünleri, hizmetleri ve marketing kampanyaları ile alakalı bilgili kararlar almalarına destek olabilecek eğilimleri ve kalıpları belirleyebilirler. İkincisi, veri analitiği işletmelerin verimliliğini artırmalarına destek olabilir. İşletmeler israfın meydana geldiği alanları belirleyerek, operasyonlarında kendilerine para kazandıracak değişimler yapabilirler. Üçüncüsü, veri analitiği işletmelerin yeni çıkan ürünler ve hizmetler oluşturmasına destek olabilir. İşletmeler verileri çözümleme ederek, işletmelerini büyütmek için yeni fırsatlar belirleyebilirler.

Günümüzün rekabetçi iş ortamında, veri analitiği, eğrinin önünde kalmak isteyen işletmeler için eğer olmazsa olmazdır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, verimliliğini artırabilir ve yeni çıkan ürünler ve hizmetler yaratabilir.

IV. Veri Analitiği Araçları ve Teknolojileri

Günümüzde piyasada oldukca muhtelif veri analitiği araçları ve teknolojileri mevcuttur. Bu araçlar, verileri toplamak, depolamak, çözümleme etmek ve görselleştirmek için kullanılabilir. En popüler veri analitiği araçlarından bazıları şunlardır:

* SAS: SAS, oldukca muhtelif veri analitiği araçları elde eden bir yazılım paketidir. SAS, her ölçekteki işletme tarafınca verileri çözümleme etmek ve bilgili kararlar almak için kullanılır.
* R: R, bilhassa veri analizi için tasarlanmış bir programlama dilidir. R aleni kaynaklıdır ve kullanması parasızdır.
* piton: Python, veri analizi için de kullanılabilen genel amaçlı bir programlama dilidir. Python öğrenmesi kolaydır ve geniş bir kullanıcı topluluğuna haizdir.
* Tablo: Tableau, kullananların etkileşimli panolar ve grafikler oluşturmasına imkan tanıdıkları olan bir veri görselleştirme aracıdır. Tableau kullanması kolaydır ve her ölçekteki işletme tarafınca kullanılabilir.
* Güç BI: Power BI, kullananların veri toplamasına, çözümleme etmesine ve görselleştirmesine imkan tanıdıkları olan bir iş zekası aracıdır. Power BI bir Microsoft ürünüdür ve Excel ve SharePoint şeklinde öteki Microsoft ürünleriyle entegredir.

Bunlar, bugün piyasada bulunan birçok veri analitiği aracı ve teknolojisinden bir tek birkaçıdır. Sizin için doğru enstruman, hususi ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize bağlı olacaktır.

V. Veri Analitiği Periyodu

Veri analitiği periyodu, bir iş sorununu deşifre etmek için verileri kullanmaya yönelik yapılandırılmış bir yaklaşımdır. Çoğu zaman aşağıdaki adımları ihtiva eder:

1. Deşifre etmek dilediğiniz iş problemini tanımlayın.
2. Problemi deşifre etmek için gereksinim duyduğunuz verileri toplayın.
3. Verileri paklayın ve çözümleme için hazır hale getirin.
4. Verilere dair içgörüler elde etmek için analizi gerçekleştirin.
5. Paydaşlara içgörüleri iletin, böylece harekete geçebilirler.

Veri analitiği periyodu yinelemeli olabilir; bu da veriler ve problem ile alakalı daha çok informasyon edindikçe adımlar içinde ileri geri gitmeniz gerekebileceği anlama gelir.

Veri analitiği periyodu, işletmelerin daha iyi kararlar almasına destek olabilecek kuvvetli bir araçtır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak eğilimleri belirleyebilir, sorunları tespit edebilir ve gelişmiş performansa neden olan bilgili kararlar alabilir.

6. Sorular ve Cevaplar

* İş analitiği nelerdir?
* Veri bilimi
* Veri görselleştirme
* Karar verme
* Stratejik planlama

VII. Veri Analitiğinin Yararları

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

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Gelişmiş satın alan deneyimi
• Gelişmiş rekabet pozitif yanları

İşletmeler veri analitiğini kullanarak kaynakları iyi mi tahsis edecekleri, marketing kampanyalarını iyi mi hedefleyecekleri ve satın alan hizmetlerini iyi mi iyileştirecekleri hikayesinde daha iyi kararlar alabilirler. Veri analitiği ek olarak işletmelerin verimsizlikleri belirlemelerine ve düzeltmelerine destek olabilir ve bu da maliyet tasarruflarına yol açabilir. Ayrıca, veri analitiği işletmelerin müşterilerini ve gereksinimlerini daha iyi anlamalarına destek olabilir ve bu da iyileştirilmiş satın alan deneyimine ve daha kuvvetli bir rekabet avantajına yol açabilir.

Günümüzün dijital çağlarında, veriler her zamankinden daha önemlidir. Verileri müessir bir halde toplayabilen, çözümleme edebilen ve kullanabilen işletmeler gelecekte başarı göstermiş olmak için iyi bir konumda olacaktır.

Veri Analitiği Zorlukları

Veri analitiği birçok nedenden ötürü zorlayıcı olabilir. Zorluklardan bazıları şunlardır:

Veri kalitesi: Çözümleme için kullanılan verilerin kalitesi, sonuçların doğruluğu ve güvenilirliği açısından eleştiri öneme haizdir. Veriler yanlış yahut eksikse, sonuçlar yanıltıcı olacaktır.
Veri kütlesi: Üretilen veri miktarı katlanarak artıyor ve büyük veri kümelerini tedvir etmek ve işlemek zor olabiliyor.
Veri karmaşıklığı: Veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış yahut yapılandırılmamış olabilir. Yapılandırılmış veriler, bir tablo şeklinde tertipli bir halde düzenlenirken, yarı yapılandırılmış veriler tertipli bir halde düzenlenmez. Yapılandırılmamış veriler, evvelinde tanımlanmış bir yapıya haiz olmadığı için çözümleme edilmesi en zor olanlardır.
Veri güvenliği: Veri güvenliği, veri toplayan ve kullanan kuruluşlar için eleştiri bir kaygı deposudur. Veri ihlalleri, bir kuruluşun itibarı ve karı üstünde mühim bir etkiye haiz olabilir.
Veri yönetimi: Veri yönetimi, bir müessese genelinde verileri idare etme sürecidir. Verilerin iyi mi toplandığı, kullanıldığı ve saklandığına ilişik politikaları, prosedürleri ve standartları ihtiva eder. Veri yönetimi, verilerin tutarlı ve ahlaki bir halde kullanılmasını sağlamak için önemlidir.
Yetenek eksikliği: Veri analitiğiyle çalışmak için kabiliyet ve bilgiye haiz insan eksikliği vardır. Bu, kuruluşların veri analitiği girişimlerini yürütmek için gereksinim duydukları kabiliyetleri bulmasını zorlaştırabilir.

Bu zorluklara karşın, veri analitiği kuruluşlar için kuvvetli bir enstruman olabilir. Zorlukların üstesinden gelmiş olarak, kuruluşlar verilerinden daha iyi kararlar almalarına, operasyonlarını iyileştirmelerine ve hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kıymetli içgörüler elde edebilirler.

IX. Veri Analitiği Kariyerleri

Veri analitiği büyüyen bir alandır ve becerilere ve deneyime haiz olanlar için birçok değişik kariyer yolu mevcuttur. En yaygın veri analitiği kariyerlerinden bazıları şunlardır:

• Veri bilimcisi
• Veri analisti
• İş zekası analisti
• Makine öğrenimi mühendisi
• İstatistikçi

Veri analitiği kariyerleri aşağıdakiler de dahil olmak suretiyle muhtelif sektörlerde bulunabilir:

• Finans
• Sıhhat hizmeti
• Perakende
• Üretme
• Teknoloji

Emek verme İstatistikleri Bürosu’na nazaran veri analistleri için yaklaşık maaş yılda 69.123 dolardır. Sadece maaşlar sektöre, şirkete ve tecrübe düzeyine bağlı olarak mühim seviyede değişebilir.

Veri analisti olmak için çoğu zaman bilgisayar bilimi, istatistik yahut matematik şeklinde alakalı bir alanda lisans derecesine haiz olmanız icap eder. Sadece birtakım işverenler yüksek lisans derecesine yahut eşdeğer deneyime haiz adayları da değerlendirebilir.

Veri analitiği sıkıntılı fakat ödüllendirici bir alandır ve verileri kullanarak sorunları çözme hikayesinde hırslı olanlar için birçok fırsat vardır.

S1: Veri analitiği nelerdir?

A1: Veri analitiği, verilerden içgörüler çıkarma sürecidir. Trendleri ve kalıpları belirlemek için verileri toplamayı, temizlemeyi ve çözümleme etmeyi ihtiva eder. Veri analitiği, iş operasyonları, satın alan iştirakı ve ürün geliştirme ile alakalı bilgili kararlar almak için kullanılabilir.

S2: Veri analitiği niçin önemlidir?

A2: Veri analitiği önemlidir bundan dolayı işletmelerin performanslarını iyileştirmelerine destek olabilir. İşletmeler verilerini anlayarak operasyonlarını iyileştirebilecekleri ve daha iyi kararlar alabilecekleri alanları belirleyebilirler. Veri analitiği ek olarak işletmelerin yeni fırsatları ve tehditleri belirlemelerine destek olabilir.

S3: Veri analitiğinin değişik türleri nedir?

A3: Üç ana veri analitiği türü vardır: tanımlayıcı, öngörücü ve tanımlayıcı. Tanımlayıcı analitik, geçmişte ne işe yaradığını tarif etmek için kullanılır. Öngörücü analitik, gelecekte ne olabileceğini kestirmek için kullanılır. Öngörücü analitik, en iyi fiil yolunu önermek için kullanılır.