Veri Analitiği Nedir?
Veri analizi, bu bilgiler hakkında sonuç çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir. Veri analitiği tekniklerinin ve süreçlerinin çoğu, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir.
Veri analizi teknikleri, aksi takdirde bilgi kütlesinde kaybolacak eğilimleri ve metrikleri ortaya çıkarabilir. Bu bilgiler daha sonra bir işletmenin veya sistemin genel verimliliğini artırmak için süreçleri optimize etmek için kullanılabilir.
Veri Analitiğini Anlama
Veri analizi, çok çeşitli veri analizi türlerini kapsayan geniş bir terimdir. Her türlü bilgi, şeyleri iyileştirmek için kullanılabilecek bilgi edinmek için veri analizi tekniklerine tabi tutulabilir.
Örneğin, imalat şirketleri genellikle çeşitli makineler için çalışma zamanını, kesinti süresini ve çalışma kuyruğunu kaydeder ve daha sonra iş yüklerini daha iyi planlamak için verileri analiz eder, böylece makineler en yüksek kapasiteye yakın çalışır.
Veri analizi, üretimdeki darboğazları işaret etmekten çok daha fazlasını yapabilir. Oyun şirketleri, oyuncuların çoğunu oyunda aktif tutan oyuncular için ödül programları belirlemek üzere veri analizlerini kullanır. İçerik şirketleri, başka bir görünüm veya başka bir tıklama elde etmek için içeriği tıklamanıza, izlemenize veya yeniden düzenlemenize devam etmek için aynı veri analizlerinin çoğunu kullanır.
Veri analizinde yer alan süreç birkaç farklı adımdan oluşur:
- İlk adım veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandığını belirlemektir. Veriler yaş, demografik, gelir veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategoriye bölünebilir. Veri analitikteki ikinci adım, veri toplama işlemidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevresel kaynaklar veya personel gibi çeşitli kaynaklar aracılığıyla yapılabilir.Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilecek şekilde organize edilmelidir. Organizasyon, bir elektronik tablo veya istatistiksel veri alabilen başka bir yazılım biçiminde gerçekleşebilir. Daha sonra veriler analizden önce temizlenir. Bu, çoğaltma veya hata olmadığından ve eksik olmadığından emin olmak için temizlendiğini ve kontrol edildiğini gösterir. Bu adım, analiz edilecek bir veri analistine geçmeden önce hataların düzeltilmesine yardımcı olur.
Önemli Çıkarımlar
- Veri analizi, bu bilgiler hakkında sonuç çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir. Veri analizi teknikleri ve süreçleri, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir. Veri analizi, bir işletmenin performansını optimize etmesine yardımcı olur.
Veri Analitiği Neden Önemli?
Veri analizi önemlidir, çünkü işletmelerin performanslarını optimize etmelerine yardımcı olur. Bunu iş modeline uygulamak, şirketlerin iş yapmanın daha verimli yollarını belirleyerek ve büyük miktarda veri depolayarak maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir.
Bir şirket, daha iyi iş kararları vermek ve yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilecek müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmeye yardımcı olmak için veri analitiğini de kullanabilir.
Veri Analitiği Türleri
Veri analizi dört temel türe ayrılmıştır.
- Açıklayıcı analitik, belirli bir süre içinde neler olduğunu açıklar. Görüntüleme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay öncekinden daha mı güçlü? Teşhis analizi, bir şeyin neden olduğuna daha çok odaklanır. Bu, daha çeşitli veri girişleri ve biraz varsayım içerir. Hava bira satışlarını etkiledi mi? Bu son pazarlama kampanyası satışları etkiledi mi? Öngörücü analitik, yakın gelecekte gerçekleşmesi muhtemel olan şeylere doğru hareket eder. En son sıcak bir yaz geçirdiğimizde satışlara ne oldu? Bu yıl kaç tane hava modeli sıcak bir yaz öngörüyor? Kuralcı analitik bir hareket tarzı önerir. Sıcak bir yaz olasılığı bu beş hava modelinin ortalaması% 58'in üzerinde olarak ölçülürse, bira fabrikasına bir akşam vardiyası eklemeli ve üretimi artırmak için ek bir tank kiralamalıyız.
Veri analizi, popüler Six Sigma programı da dahil olmak üzere finansal dünyada birçok kalite kontrol sisteminin temelini oluşturmaktadır. Bir şeyi doğru şekilde ölçmüyorsanız (kilonuz ya da bir üretim hattındaki milyon başına kusur sayısı olsun), optimize etmek neredeyse imkansızdır.
Özel Hususlar: Data Analytics'i Kim Kullanıyor?
Veri analizi kullanımını benimsemiş sektörlerden bazıları, geri dönüşlerin hızlı olabileceği seyahat ve konaklama endüstrisini içermektedir. Bu endüstri, müşteri verilerini toplayabilir ve varsa sorunların nerede yattığını ve nasıl düzeltileceğini anlayabilir.
Sağlık, yüksek hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin kullanımını birleştirir ve hızlı kararlar almak için veri analizlerini kullanır. Benzer şekilde, perakende sektörü, alışveriş yapanların sürekli değişen taleplerini karşılamak için bol miktarda veri kullanır. Perakendecilerin topladığı ve analiz ettiği bilgi, eğilimleri tanımlamalarına, ürünleri önermelerine ve karlarını artırmalarına yardımcı olabilir.