Teknolojinin gelişimiyle bilginin veriye dönüştüğü günümüzde işletmelerin neredeyse tüm faaliyetlerinde ve süreçlerinde verinin toplanması, işlenmesi ve çıktıların analizi büyük önem taşır. Şirketlerin doğru verileri elde etmesi ve bu veriler ışığında eyleme geçmesi başarıya giden yolda kilit roldedir. Veri analizi bir diğer adıyla data analizi, şirketlerin kararlarında ihtiyaç duyduğu cevaplara ulaşmasını kolaylaştırır.
Veri analizi nedir?
Veri analizi, şirketlerin hedefleri doğrultusunda karar alabilmesi adına ham verilerin doğru yöntemlerle elde edilmesi, sınıflandırılması, incelenmesi, sadeleştirilmesi ve modellenerek anlamlandırılmasıdır. Böylece ham haldeki veriler amaca yönelik kullanışlı bilgilere dönüştürülebilir. Oldukça kapsamlı bir konu ve süreç olan veri analizi, temelinde matematik, istatistik bilimleri bulunan ve çoğu zaman teknoloji destekli araçların kullanıldığı bir yöntemdir.
Küçük ya da büyük her işletmede alınan kararların verilere dayandırılması esastır. Veri analizinde nihai amaç elde edilen bilgilerin anlamlı, kullanışlı, pratik bir hale dönüştürülmesi ve yorumlanarak kararlarda belirleyici bir rol almasıdır.
Veri analizi nasıl yapılır?
İşletmelerin, analiz sürecinin verimli, hedef odaklı, tutarlı ve kolay olması için veri analizleri öncesinde amaç belirlemesi kritik önem taşır. Neden veri analizi yapılacağı sorusunun yanıtlanıp ulaşılmak istenen sonucun belirlenmesinin sonrasında veri analizi genel itibarıyla 5 aşamadan oluşur:
- Veri toplama: İşletmelerin belirli bir amaç doğrultusunda verileri toplandığı süreçtir. Verilerin toplama aşamasında bilimsel yöntemlerin kullanılması ve yararsız verilerin analizden çıkarılması sağlanmalıdır. Ayıklama işleminin yanı sıra gerek duyulduğu durumlarda dönüştürülmelidir.
- Veri depolama: Toplanan bilgilerin işleme tabi tutulmadan önce uygun bir şekilde depolanması ve sınıflandırılmasıdır. Veri tabanı olarak tanımlanan dijital alanlarda toplanan veriler burada yapılandırılır ve tanımlanır.
- Veri işleme: Toplanan ve depolanan verilerin, ihtiyaç duyulan çıktılara dönüştürüldüğü aşamadır. Veriler merkezi olarak tek bir veri tabanında ya dağıtılmış yapılar üzerinde işlenebilir. Toplanan verilerin işleme süreci toplu olarak ya da parçalar halinde gerçekleştirilebileceği gibi gerçek zamanlı olarak veri tabanına girildiği anda da işleme girebilir.
- Veri temizleme: Veri işleme sürecinde tutarsızlıkların giderildiği, hataların belirlendiği ve giderildiği aynı zamanda mükerrer verilerin temizlendiği aşamadır.
- Veri analizi: İşlendikten sonra temizlenen ve yorumlanabilir çıktıların raporlara dönüştüğü süreçtir. Ham veriler işlenerek faydalı verilere dönüştürülür ve karar alma süreçlerinde ihtiyacınız olan tüm bilgileri size sunar.
Veri analiz işlemlerini basite almamak gerekir. Dev işletmelerden bireysel çalışmalara kadar hemen her alanda veri 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 veri analizlerinden yararlanır.
Veri analizinde tüm aşamalarının bilimsel yöntemlerle yürütülmesi sonuçlar açısından kritik öneme sahiptir. Matematiksel istatistiki yöntemlerin sunduğu olanaklar kapsamında teknolojinin yardımıyla bilimin ışığında sonuçlara ulaşılabilir. Veri analizi yapılırken, sürece destek olan yazılımlardan faydalanılması; sürecin basitleştirilmesi, zaman ve emek tasarrufu açısından çeşitli avantajlar sunar.
Bilgisayar ve yazılım teknolojilerinin kullanıldığı veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi araçlar da kullanılabilir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi çözümlerinde algoritmalar, karar ağaçları, yapay nöral ağlar ve bulanık mantık gibi gelişmiş yöntemler veri analizini zenginleştirirken verimliliği destekler.
Veri analizi türleri nelerdir?
Doğru yöntemler ve araçlar kullanılarak gerçekleştirilen veri analizleri dört farklı tür altında toplanır.
- Açıklayıcı analizler: Geçmiş dönemlerde ya da canlı veriler kullanılarak yapılan açıklayıcı analizler; çeşitli grafikler, tablolar, şemalar ile görselleştirilerek yorumlanması kolay bir formda sunulur.
- Tanısal analizler: Veri analizlerini tanımlama amacıyla sürecin ve toplanan verilerin detaylandırıldığı, sebep sonuç ilişkisinin araştırıldığı analiz türüdür. Veri keşfi, veri madenciliği gibi teknikler kullanılır.
- Tahmine dayalı analiz: Bu veri analiz türünde geçmişte üretilen verilerle geleceğe yönelik tahminlere ulaşılması hedeflenir. Yaygın olarak makine öğrenimi ve yapay zekâ teknikleri ile modellemeler yapılarak tahminler üretilir ve senaryolar geliştirilir.
- Kuralcı analiz: Tahmine dayalı analiz yöntemine göre belirli kurallar tanımlanarak daha net sonuçlar elde edilir. Kuralcı analiz türünde işlenerek çıktılara dönüştürülen verilerin, belirlenen amaca yönelik talep edilen yanıtları vermesi beklenir.
Veri analizi neden önemlidir?
Veri analizi, şirketlerin operasyonlarını geliştirmesine, işletme fonksiyonlarını güçlendirilmesine yardımcı olur. Hangi sektörde ve ne büyüklükte olursa olsun işletmelerin çalışanları, müşterileri, iş ortakları ve tüm paydaşları ile ilgili süreçlerde alacağı kararları destekler.
İşletme verimliliğin artmasında, hizmet/ürün kalitesi anlayışının sağlamasında etkin rol oynayan veri analizi, şirketlerin geçmiş ya da mevcut verilerinden geleceğe yönelik öngörüler oluşturulmasına olanak tanır. Veri analizleri, müşteri deneyiminin özelleştirilmesi, ürün ya da hizmetlerin geliştirilmesi, çalışan performansının artırılması ve işletme operasyonlarının optimize edilmesi için ihtiyaç duyulan bilgileri sunar.
Büyük veri analizi nedir?
Dijitalleşmeyle birlikte üretilen, toplanan, yorumlanan verilerin niceliği ve niteliği artmaktadır. Sürekli olarak büyüyen veri hacimleri, zamanla büyük veri kümelerine dönüşür. Büyüyen verilerin yönetilmesi, işlenmesi ve analiz edilmesi aşamaları ölçeğine uygun özel yöntemlerin kullanılmasını zorunlu kılar.
Verilerin büyüklüğünün tanımlanmasında kullanılan çeşitli ölçü birimlerinden yararlanılır. Büyük veri olarak tanımlanan veri boyutları terabayt (1.000 gigabayt), petabayt (1.000.000 gigabayt - 1.000 terabayt) cinsinden ifade edilir.
Büyük verilerle çalışarak yapılan analizler için büyük veri analizi tanımlaması yapılır ve ölçeğine uygun yöntemler, araçlar ve teknolojilerin kullanılması gerekir. Büyük veri analizlerinde kullanılan yazılımlar, veri tabanları, bilgisayarların işlem gücü ve yetenekleri yüksek kapasiteye sahip olmalıdır.
EY Data ve Analitik Ekibi ile iş süreçlerinizi iyileştirebilirsiniz
İş süreçlerinizi iyileştiren çözümlerimiz ile, uzun yıllara dayanan tecrübemiz, uzman ekiplerimiz ve son teknolojiye dayalı alt yapımız sayesinde şirketlerin büyümesine ve verimliliği artırmasına destek oluyoruz. EY Data ve Analitik Hizmetlerimiz ile çevik ve dayanıklı finans süreçleri oluşturulmasına destek olabilir, tedarik zincirlerini güçlendirebilir, insan kaynakları birimlerine değer katabilir ve işletmenizin geleceği için oluşması potansiyel olan riskleri veriler ışığında doğru bir şekilde yönetebilirsiniz. EY Data ve Analitik kapsamında sunulan hizmetler sayesinde operasyonel mükemmeliğe ulaşırken üretkenliğinizi artırarak maliyetlerinizi düşürebilirsiniz.
