Deneyim Odaklı Öğrenin.
Veri analitiği temel olarak belirlenmiş sınırlar içerisinde yeni sonuçlar çıkarmak adına ham verinin analiz edilme bilimi olarak açıklanabilir. Veri analiz tekniklerinin önemli bir çoğunluğunda ham verilere odaklanmış mekanik bir yapıdan veya otomatik hale getirilmiş algoritmalardan söz etmek mümkündür.
Bir kurumsal işletme, performansını optimize etme noktasında veri analiz tekniklerinden somut bir şekilde yararlanabilir. Veri analitiğinin çok sayıda analiz türünü içinde barındıran geniş bir kavram olduğunu söyleyebiliriz. Bir bilgi yığını gibi duran veri, doğru teknik ve analizler sayesinde bir işletmenin verimliliğini olumlu yönde etkileyebilir. Yüksek kapasitede iyi bir performans elde etmek adına verinin düzenli olarak analiz edilmesi ve yeni eylem planlarının oluşturulması şarttır. Oyun şirketlerinden imalat firmalarına kadar pek çok marka veri analiz tekniklerini stratejilerinin ayrılmaz bir parçası olarak görür.
Performansların optimize edilmesinde son derece etkili bir role sahip olan veri analitiği, daha iyi hizmet ve ürünlerin önünü açar. Toplanan ham veriden sonra bu bilgilerin bilinçli bir şekilde sınıflandırılması ve yorumlanması gerekir. Veri analizinde özellikle amaçlara doğrudan hizmet eden sonuçlara ulaşmak büyük önem teşkil eder. Kurumsal işletmeler adına veri analizleri yapmak, bir bakıma bilimsel bir yöntemden güç almak anlamına gelir. Zira veri analiz teknikleri büyük ölçüde nesnel ve güvenilir bir süreçtir. İşletmelerde veri analiz tekniklerinden çıkan sonuçlara göre projelere yeni bir ivme kazandırmak, yeni revizyonlar oluşturmak ya da hizmet/ürün süreçlerini geliştirmek olasıdır.
Veri analizinde genel itibarıyla ham veriyi toplamak, sınıflandırmak ve doğru bir şekilde işlemek, yol haritasını oluşturur. İncelikli bir iş olan veri analizi, uzmanlığı zorunlu kılar. Şirketlerin karar alma mekanizmasında doğrudan bir etkiye sahip olan veri analiz teknikleri, mutlaka profesyonel oluşumlarla iş birliktelikleri yaratılarak gerçekleşmelidir. Veri analizi denildiği zaman Büyük Veri kavramının içine giren her türlü materyali düşünmek gerekir. Yani esasen sosyal medyada paylaşılan gönderiler, atılan mesajlar, şirketin hesabında yer alan istatistiksel bilgiler, bu büyük bilgi havuzunu besler.
Günümüz teknolojisinde veriyi çok daha hızlı ve etkili bir şekilde toplanmaktadır. Verimli bir veri analizi için şirketlerin mutlak suretle proje amaçlarını somut olarak ortaya koyması ve veriyi de bu odak noktasından referans alarak değerlendirmesi gerekir. Bu konuda çok sayıda araç, program, yazılım ya da test söz konusudur. Bu tekniklerin hız ve çeşitlilik kazanması, şirketlerin daha çabuk karar verebilmeleri adına önemlidir. Toplanan veri; trendleri belirlemede, yeni ürün önerilerinde, hizmet çeşitliliğinde, reklam kampanyalarında doğrudan kullanılabilir.
Veri analiz teknikleri, şirketlerin performans artırımına yardımcı olması bakımından kilit bir rol oynar. Söz konusu geri dönüşleri iş modeline doğrudan uygulamak, verimli iş yapma becerilerini katlayacak ve maliyetlerin düşmesini sağlayacaktır. Öte yandan kurumsal işletmeler müşteri memnuniyetini ölçmek ya da eğilimlerini görmek adına da bu tekniklere başvurabilir.
Daha iyi ürün ve hizmetler oluşturmak adına şirketler veri analitiğinden yararlanmak zorunda olduklarını kavramaya başlamıştır. Bu da söz konusu alana dair tekniklerin ve taleplerin çeşitlenmesi anlamına gelmektedir. Özellikle geri dönüşlerin görece daha hızlı olduğu sektörlerde veri analiz teknikleri daha da önemi hale gelmiştir. Veri analizi ile işe yarar veri, işletmenin lehine olacak şekilde kullanılır. Bilinçli adımlar atmak isteyen kurumsal işletmeler, bu veriyi baz alarak kendilerine yön verirler.
Doğru modeller oluşturarak gerçekleştirilen veri analizleri, işletmelerin büyümesine doğrudan katkı sunar. Ayrıca, düzenli olarak gerçekleştirilen veri analizleri sayesinde hem mevcut müşteri kitlenizi korursunuz hem de potansiyel müşteri kitlenizi genişletebilirsiniz.
Veri analizinde temel olarak dört ayrı türden söz etmek olasıdır. Bunlardan ilki olan “Tanımlayıcı Analitik” belli bir zaman zarfı içinde nelerin olup bittiğini açıklamaya çalışır. Örneğin “X zaman aralığında satışlar ne şekilde gerçekleşti, geçtiğimiz aya kıyasla nasıl bir ivme izliyor?” gibi sorulara somut şekilde yanıtlar verir. “Teşhis Analizi” olarak bilinen veri analiz türünde, ağırlıklı olarak herhangi bir durumun sebepleri açıklanır. Bu noktada zaman zaman varsayımlarda bulunulabilir. Pandemi koşulları telefon kullanımını etkiledi mi? Uzaktan çalışmak şirket verimliliğini artırdı mı? Bu tip neden-sonuç odaklı ilişkiler üzerinden veri analizi gerçekleştirilir.
Tahmine Dayalı Analiz tekniğinde ise yakın süreç içerisinde gerçekleşmesi olağan durumlar için ön analizler gerçekleştirilir. Hava durumu modelleri, bu kış mevsimi için ne düzeyde bir soğuk tahmin ediyor? Daha önce aşırı soğuk bir mevsimde satışlar bu durumdan nasıl etkilenmişti? “Kuralcı Analitik” tekniğinde, daha çok belli bir eylem planı yaratılır. Örneğin, “Bu yazın %64 oranında ortalama sıcaklıkların üzerinde olacağı ön görülüyorsa, dondurma üretimini artırmak adına üretim sahasında yeni bir vardiya dahil edilmeli ve yeni makineler kiralanmalı” gibi aksiyonlar oluşturulabilmektedir.
