Deneyim Odaklı Öğrenin.
Şirketler, kurumlar ve kişiler için “veri” kavramı günümüzde oldukça değerli bir hale geldi. Bugün; Google, Microsoft gibi dev şirketler için de veri son derece belirleyici olarak kabul görüyor. Şirketler, genel olarak müşterilerinin istek ve tercihlerini analiz edip titizlikle incelerken veriyi ön planda tutuyor. Müşterilerinin taleplerine göre şirketlerinde iyileştirmeler yapmak için bu veriyi analiz ediyorlar. Hatta, veriyle gelecekteki stratejilerini oluşturuyorlar. Geçmişin ve şimdinin verisiyle şirketlerinin geleceklerini öngörmeyi hedefliyorlar. Bu sebeple veriyi işlemek, anlamak ve etkili bir biçimde analiz edilip kullanılması şirketler için çok değerlidir.
Verinin işlemesinde kullanılan iki temel yöntem dikkat çekicidir. Veri analizi ve veri analitiği son yıllarda oldukça popüler hale gelmiş iki terim olarak karşımıza çıkıyor. Peki bu kavramlar aynı şeyi mi ifade ediyor? Farklı şeyleri ifade ediyorsa birbirlerinden tam anlamıyla nerede ayrılıyorlar. Bu yazımızda veri analizi ve analitiğinin detaylarını inceleyeceğiz.
Veri analizi ve veri analitiği arasında benzerlikler olmasına karşın aynı şeyi ifade eden kavramlar değildir. Çoğunlukla aynı kavramlar olduğu konusunda kafa karışıklığı yaşanmaktadır. Elbette veri, veri analizinin ve veri analitiğinin temelini oluştururlar. Kelimelerin anlamlarını açıklayacak olursak; analiz kavramının, konunun öğelerinin ve yapısının ayrıntılı bir biçimde incelenmesini anlamına geldiğini belirtebiliriz. Analitik kelimesi ise verinin veya istatistiklerin sistematik biçimde hesaplanan analizlerini anlatır.
Veri analizi daha iyi tahminlerle, daha iyi kararlar almak için verinin işlenerek daha iyi sonuçlar alınmasına yöneliktir. Bu bakımdan veri analizi, veri analitiğinin bir alt kümesini oluşturur. Veri analizi, veriyi sorgulayarak anlamamızı sağlar. Veri analitiği ise belirli yöntemler kullanarak gelecekte alınacak kararlar için geçmişteki kararların incelenmesiyle yapılır. Veri analizi, bize geçmişteki bilgileri anlamamız açısından yardımcı olur.
Veri analitiğinin süreçleri içerisinde sorunları tanımlama, veriyi bulma ve filtreleme, veriyi doğrulama ve temizleme gibi süreçler bulunur. Ayrıca veri analitiği sürecine veri görselleştirme ve veri analizi süreçleri de dahildir. Veri analizinden çıkarımlar ve tahminler üretilir. Veri analitiğinde en çok kullanılan 2 araç Google Analytics ve Excel’dir. Ayrıca Python, SAS, SPARK gibi araçlar, veri analitiği için tercih edilir. Analitik sayesinde pazar trend tahminleri yapmak, müşteri tercihleri anlamak veya şirket ile ilgili etkili kararlar alınabilir.
Veri analizinin de veri analitiğine de benzer süreçleri bulunur. Veri analizindeki süreçler veri toplama ve doğrulama, yorumlama ve sonuçlar gibi aşamalardan oluşur. Veri analizinde verinin ne anlattığı ile ilgilenilir. Veri analizinde ise kullanılan araçlar veri analitiğine benzerlik gösterir. Bunlar: Tableau, Excel, SPARK, Google Fusion tablolarıdır. Veri analizi sayesinde verinin ham halinden çıkarıp şirket için iç görü kazandırır. Üstelik bunu en kolay biçimde okunabilecek biçimde yapar.
Veri sadece şirket için önemli olmasının yanında kişiler için de önemlidir. Kişiler için anılar da birer veri niteliğindedir. Geçmiş ile gelecek arasındaki bağlantıyı kurmamızı sağlar. Şirketler açısından verinin, stok takibinden kullanıcı davranışlarını belirlemeye kadar birçok amaçla kullanılır. Satın alma ve markaya veya şirkete bağlılığı bile veri analizleri ile ölçümlenebilir. Ham verinin varlığının yanı sıra bu verinin işlenmesi ve günümüzde işlenme hızı önem kazanmıştır. Veri işleme hızı ne kadar artarsa şirketler rekabet koşullarında öne geçer ve ayrıcalık kazanır.
Veri analizini ve veri analitiğini aslında hisse senedi gibi yatırım araçlarını alırken oluşan duruma benzetebiliriz. Veri analizi hisse senedi alırken geçmiş piyasa koşullarını incelemek olarak adlandırabiliriz. Veri analitiğini ise hisselerin piyasadaki durumunu anladıktan sonra gelecekteki durumlarını tahmin etmek için kullanılan tekniklere benzetebiliriz. Bu anlamda veri analizleri hızlıca okunabilen ve oluşturabilen süreçlerdir.
Verinin arkasında saklı olan bilgileri grafiklerle veya şemalarla anlamamızı sağlar. Veri analitiği ise geleceği okumak, çıkarımlar üretmek amacıyla kullanılır. Analize göre analitikte daha komplike bir yol izlendiğinden daha zorlu bir süreçtir.
