Bu İçerikte Bahsedilen Konular
Veri analizi, veri tabanından çekilen ham verilerin işlenmesi ve organize edilmesi, hatalı ya da faydalı olmayacak bilgilerden arındırılması, işlenebilir bilgilere dönüştürülmesi ve modellenmesi adımlarından oluşan bir süreçtir. Veri analizleri pek çok veri kümesi için gerçekleştirilebilir. Şirketin çalışanlarıyla ilgili verileri derleyerek, performans değerlendirmesi yapması ya da müşterileri için bir anket hazırlayarak aldığı geri bildirimleri değerlendirmesi veri analizine örnek olarak gösterilebilir.
Veri Analizi Nedir?
Veri analizi, toplanan ham verilerin bir eleme sürecinden geçmesinin ardından anlamlı ve yararlı bilgilerin ortaya çıkarıldığı modelleme işlemidir. İş dünyasında, strateji belirlenmesi ve kritik kararlar alırken daha sistematik bir yaklaşım sergilenerek harekete geçilmesi için işlenmemiş verilerin yararlı bilgilere dönüştürülmesi gerekir. Bu yüzden çoğu işletme, karar aşamasındayken modern veri analizlerinin sağladığı öngörü ve kapsamlı bakış açısından yararlanır.
Veri Analizi ve Raporlamanın Amacı Nedir?
Veri analizi, var olan soruları bilimsel yöntemlerle çözümlemek, işlenmiş verilerin depolanması ve paylaşılmasını kolaylaştırmak ve karar aşamasının iyileştirilmesini sağlamak için yapılmaktadır. Modern veri analizleri işletmelerin performansını optimize ederek verimi artırmayı hedefler. Üretim, sağlık, finans gibi sektörlerde müşteri geri bildirimleriyle ilgili değerlendirme yapmak ve ileriye dönük değişiklikleri belirlemek için etkili bir yöntemdir.
Modern analiz yazılımları ve BI (Business Intelligence) raporlama araçları ile veri analizi dijital ortamda hızlıca yapılabilmekte, manuel hesaplamalar ortadan kalktığı için işletmeye maliyet ve iş gücü tasarrufu sağlayabilmektedir.
Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?
Veri analizinin 5 farklı yöntemi bulunur ve tüm bu yöntemler veri analizini daha efektif ve güçlü yapmak için çalışır. Yapılacak analizin veri türü, analizden beklenen sonuç, veri kümesinin kalabalık olması gibi faklı etkenler analiz yöntemi seçerken etkili olmaktadır.
Metin Analizi (Text Analysis)
Veri tabanlarını kullanarak büyük veri kümeleri içerisindeki anlam ilişkilerini, desenleri ve modelleri ortaya çıkarır. Veri madenciliği olarak da adlandırılan bu yöntem, ham verileri yararlı bilgilere dönüştürmeyi amaçlar.
İstatiksel Analiz (Statistical Analysis)
Eski verileri tarayarak güncel ya da ileriye dönük sorulara cevap arayan yöntemdir. Verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunulması ve modellenmesi adımlarını takip ederek bir öngörü bulmaya çalışır. Tanımsal Analiz ve Çıkarıma Dayalı Analiz olmak üzere iki çeşidi vardır.
1. Tanımsal Analiz (Descriptive Analysis)
Tüm verileri ya da sayısal veri kümesinin içinden alınan bir örneklemeyi analiz eden yöntemdir. Çoktan var olan verileri özetleyerek ve görselleştirerek kullanıcıya sunar. Ortalama, standart sapma gibi hesaplamaları sürekli verilerde; yüzde ve frekans gibi hesaplamaları kategorik verilerde uygular. Verilerin sayısal olarak sınıflandırılmasını kolaylaştırır.
2. Çıkarımsal Analiz (Inferential Analysis)
Veri kümesinin tamamından alınan örneğin analizini gerçekleştiren yöntemdir. Aynı küme içerisinden farklı örnekler seçilebileceği için analizde farklı sonuçlar elde edilebilmektedir. Örnek veri baz alınarak tüm veri hakkında çıkarım yapılması hedeflenir.
Teşhis Analizi (Diagnostic Analysis)
Bir firmanın araştırma konusu sadece ne olduğu ya da ne olacağı ile ilgili olmayabilir, incelenen durumun neden gerçekleştiği de araştırılabilir. Tespit edilen sorunun neden olduğunu bulmak için benzer sorun modellerini inceleyen yöntemdir. Verilerin davranış kalıplarını analiz ederek problemin çözüm sürecini hızlandırmayı amaçlar.
Öngörücü Analiz (Predictive Analysis)
Gerçekleşmesi muhtemel olayları, mevcut veya geriye dönük verilerin analizini yaparak tahmin eden yöntemdir. Yapılan tahminin kullanılabilirliği; yapılan analizin detaylarına, örnek alınan veri grubunun doğruluğuna ve gelecek sorunlara uyarlanabilir olmasına bağlıdır. Neden gerçekleştiği bilinen bir örnek verinin kaydedilmesi, potansiyel sorunların çözümüne ışık tutabilmek açısından önemlidir. Örneğin geçmiş yıllarda gerçekleştirilen satış verileri kullanılarak gelecek satışlar hakkında bir çıkarım yapılabilir.
Kuralcı (Normatif) Analiz (Prescriptive Analysis)
Mevcut verileri tarayarak, farklı eylem planları içerisinden en iyi stratejinin seçilmesini sağlayan yöntemdir. Tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitiğe dayalı olmakla birlikte veri izleme sürecinden çok gerçekleştirilecek eyleme dair iç görüleri analiz eder. Tahmine dayalı ve tanımlayıcı analizin yetersiz kaldığı alanlar mevcut olduğundan, veri performansını iyileştirmek için çoğu işletme kuralcı analizi tercih eder.
Veri Analizi Nasıl Yapılır?
Veri analizi, gerekli araçlar yardımıyla, ham verinin içinde gömülü olan yararlı bilginin ya da veri modellerinin gün yüzüne çıkarılmasıdır. Tek başına kullanışsız olan bilgilerin eyleme dönüştürülebilir, değerli veriler haline getirilmesi başarılı bir kuruluş için veri analizinde temel maddelerden biridir. Gelişmiş bir veri analizinin aşamaları şunlardır:
Amaçların Belirlenmesi
Analiz işlemlerine başlanmadan önce, yararlı bilginin diğerlerinden ayırt edilebilmesi için veri gereksinimleri belirlenmelidir. Analiz girdileri ve değişkenleri kategorik ya da sayısal olabilmektedir.
1. İhtiyaçları Belirleme
Analizi yapılacak konunun kapsamı, analiz yapma nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç tüm paydaşlarla beraber kararlaştırılmalı, çalışma işbirliği içinde yürütülmelidir.
2. Soruları Belirleme
Veri analizinin beklenen sonuca çıkması için bu süreçte amaca yönelik sorular yöneltmek kilit noktalardandır. Hangi soruların cevaplanması gerektiğini belirlemek, analiz boyunca takip edilecek yolun sınırlarını çizeceği için bu aşamadaki başarı, analiz sonucundaki başarı ile doğru orantılıdır.
Veri Toplama
Bu aşama; veri tabanları, web sayfaları, medya, müşteri anketleri, arşivler, birinci taraf şirket verileri gibi farklı kaynaklardan elde edilen dağınık ham bilginin toplandığı aşamadır. Bu aşamadan sonra elde edilen veriler temizleme işlemine tabi tutulacak olsa da veri havuzuna çekilecek olan bilgilerin belirli kriterler doğrultusunda, amaca uygun seçilmesini sağlamak öncelik olmalıdır. Analiz edilmesi planlanan verilerin hangi zaman aralığından seçileceği belirlenmelidir.
Veri İşleme
Toplanan tüm verilerin işlendiği ve analize uygun olacak biçimde yapılandırıldığı aşamadır.
Verileri Temizleme
Veri işleme aşaması tamamlanan verilerde hata payını azaltmak için tekrar bir tarama yapılır ve hatalar sistemden uzaklaştırılır. Topladığınız verilerin türüne bağlı olarak farklı temizleme işlemleri yapılmaktadır.
Veri Modelleme
Veriler işlenip organize edildikten ve temizlendikten sonra modelleme aşaması başlar. Bu aşamada fazlalık olduğuna kanaat getirilen veriler elendiği için veri analizine başlanabilir. Modellemenin hızlandırılması ve maliyetinin düşürülebilmesi için;
- Veri yönetimi kontrolünün sağlanabileceği bir rota belirlemek,
- Efektif teknolojiyi (donanım ve yazılım) entegre etmek önemlidir.
Belirlenen araçlar kullanılarak analiz gerçekleştirilir ve sonrasında sonuçlar, gereksinimlere göre yorumlanır.
KPI Belirleme
KPI (Temel Performans Göstergesi) belirlendiği zaman veri analizinin belirlenen hedef doğrultusundaki ilerlemeyi inceleyerek, hedefe ulaşma oranını ortaya koyar. Performans takibi yapabilmek ve analiz adımlarındaki randımanı dinç tutabilmek için KPI’ların belirlenmesi önemlidir.
Detaylı bilgi için Natro blogda yer alan KPI Nedir? makalesini inceleyebilirsiniz.
Otonom Teknoloji
Dijitalleşen dünyada veri analizinin manuel yapılması iş yükünü ve maliyeti korkunç seviyede artıracaktır. Bu durumdan kaçınmak için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi otonom teknolojilere başvurularak verilerin en etkili şekilde analiz edildiğinden emin olunabilir.
Optimizasyon ve Tekrarlama
Adımların herhangi birinde aksaklık olması, tüm analizin doğruluğunu tehlikeye atacağı için bazı aşamaların tekrarlanması, analiz sürecinin tekrarlanması demek olabilir. Veri analizi, yinelenmesi gereken bir işlemdir.
İletim
Elde edilen veri analizi sonuçları, hedef kitleye göre değişik formatlarda sunulmak üzere hazırlanır. Verilerin grafikler, tablolar ve görsellerle zenginleştirilerek anlaşılması kolay ve hızlı tüketilebilen bilgi halinde sunulması tercih edilen yöntemlerdendir. Ayrıca bir sunum metni hazırlanarak tüm sürecin hikâye haline getirilmesi, bilginin daha kalıcı, takip edilmesi, kolay bir forma dönüşmesini sağlayacaktır.
