Veri Analitiği Nedir?

Veri analitiği, işletme içerisindeki belirli zorlukları ve sorunları çözebilmek için kullanılmakta olan bir iş zekâsı biçimidir. Veri analitiği, geçmişi anlamlandırmanıza yardımcı olurken aynı zamanda gelecekteki davranışları ve eğilimleri tahmin edebilmenize yardımcı olmaktadır. Stratejilerinizi ve kararlarınızı varsayımlar üzerine kurmak yerine, verilere dayalı biçimde daha bilinçli seçimler yapmanıza yardımcı olmaktadır.  Veri analizleri, işletmelerin somut veriler kazanabilmesi konusunda oldukça önemli rol oynamaktadır.

Veri Analitiği Nedir?

Zaman içerisinde kurumlarda çok fazla miktarlarda veri toplanır, fakat ham hali ile bu veriler hiçbir anlam ifade etmemektedir. Veri analitiği bu noktada devreye girmektedir. Veri analitiği tam olarak, anlamlı veri elde edebilmek amacıyla ham bilgilerin analiz edilmesi sürecidir. Daha sonra bu veriler iş kurallarının yönetilmesinde kullanılmaktadır. Veri analistleri, ham verileri çıkararak düzenlemekte ve analiz ederek anlaşılmaz durumdaki bilgileri anlaşılır ve tutarlı bilgilere dönüştürmektedir. Veri analistleri verileri yorumladıktan sonra bulgularını, şirketin bir sonraki adımlarının ne şekilde olması gerektiği ile alakalı tavsiyeler ya da öneriler şeklinde iletmektedir.

Veri analitiği, bir kuruluşu içerisinde görülebilen bazı zorluk ve sorunların çözülmesi amacıyla kullanılan iş zekâsı biçimi olarak düşünülebilir. Veri analitiği, geçmişi anlamlandırmayı sağlarken, gelecekteki davranış ve eğilimler hakkında tahminde bulunulmasına yardımcı olmaktadır. Veri analizleri sonucunda elde edilmiş olan veriler ile işletilen kuruluş ve işletmeler ; endüstrileri, hedef kitleleri ve bir bütün olarak şirketleriyle ilgili konularda oldukça derinlemesine bir anlayış geliştirebilmektedir. Kısacası önceden plan yapabilmek ve kararlar alabilmek için daha donanımlı bir hele gelmeleri mümkün olabilmektedir.

Veri Analizi Türleri

Veri analizinin; Açıklayıcı Analiz, Keşif Analizi, Çıkarımsal Analiz ve Tahmine Dayalı Analiz olmak üzere dört analitik türü yer almaktadır.

Açıklayıcı Analitik

Açıklayıcı veya tanımlayıcı analitik, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek amacıyla geçmiş ve mevcut verileri kullanma süreci olarak tanımlanabilmektedir. İlişkileri ve eğilimleri açıkladığı, fakat daha fazla derine inemediğinden bazı durumlarda en basit veri analizi türü olarak adlandırılabilmektedir. Tanımlayıcı analitik biraz daha erişilebilirdir ve genellikle kuruluşların günlük olarak kullandıkları bir türdür. Google Charts gibi görselleştirme araçları ya da Microsoft Excel gibi temel istatistiklere bağlı yazılımlar bilgileri görsel anlamda görüntülemeye, ilişkileri ve değişkenler arasındaki eğilimleri belirlemeye, verileri araştırmaya yardımcı olabilmektedir. Tanımlayıcı analitik, özellikle zaman içerisindeki değişimleri iletebilmek için yararlı olup karar verebilmeyi yönlendirebilmek amacıyla daha fazla analiz için eğilimleri kullanmaktadır.

Keşif Veri Analizi

Keşif Veri Analizi; veri bilimcileri tarafından genellikle veri görselleştirme yöntemlerini kullanarak veri kümelerini analiz edebilmek ve araştırmak amacıyla temel özellikleri özetlemek için kullanılmaktadır. Veri bilimcilerin varsayımları kontrol edebilmesini,  bir hipotezi test edebilmesini, anormallikleri tespit edebilmesini veya kalıpları keşfedebilmesini kolaylaştırmaktadır.

Keşfedici veri analizi, hipotez testi veya resmi modelleme görevinin ötesinde ne tür verilerin ortaya çıkabileceğini görebilmek amacıyla kullanılmakta olup, veri seti değişkenleriyle bunlar arasındaki ilişkilerin daha kolay anlaşılabilmesin sağlamaktadır. Aynı zamanda, veri analizi için düşünülen istatistiklere bağlı tekniklerin uygun olup olmadığı konusunda yardımcı olmaktadır.

Çıkarımsal Analiz

Çıkarımsal veri analizi, orijinal veriler arasından bir örnek veriyi göz önünde bulundurarak kapsamlı olan veriler hakkında tahminler ve çıkarımlar yapmaktadır. Sonuçlara ulaşabilmek için olasılıkları kullanmaktadır. Kısacası örnek bir veriden sonuç çıkarabilme sürecine çıkarımsal analiz denilmektedir. Çıkarımsal analizlere gerçek hayattan verilebilecek en iyi örnek, hava tahminleri ile gelecek ay alınacak olan yağış miktarlarının tahmin edilebilmesidir. Çıkarımsal istatistikleri anlayabilmek için olasılığı temel konular ile ilgili bilgilere sahip olunması gerekmektedir.

Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki performans ve sonuçlar ile ilgili tahminler yapabilmek için modelleme ve istatistik tekniklerinin kullanımını ifade etmektedir. Tahmine dayalı analitik, bu kalıpların ortaya çıkabilme olasılığı olup olmadığı konusunu belirleyebilmek amacıyla geçmiş ve mevcut veri kalıplarına bakmaktadır. Bu durum, yatırımcıların ve işletmelerin gelecekteki olası olaylardan faydalanmak için kaynakları nerede kullanabileceklerini ayarlamalarına imkân tanımaktadır.