Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği, ham verileri analiz ederek sonuç çıkartma bilimidir. Veri analitiği tekniklerinin ve süreçlerinin çoğu, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir.
Veri analitiği, çok çeşitli veri analizi türlerini kapsayan geniş kapsamlı bir terimdir. Her türlü bilgi veri analitiği tekniklerine tabi tutulabilir.
Örneğin, imalat şirketleri genellikle çeşitli makineler için çalışma zamanını, kesinti süresini ve çalışma vardiyalarını kaydeder ve daha sonra iş yüklerini daha iyi planlamak için verileri analiz eder, böylece makineler en yüksek kapasiteye yakın çalışır.
Veri analitiği, üretimdeki darboğazları işaret etmekten çok daha fazlasını yapabilir.
Veri analitiği süreci birkaç adımdan oluşur:
1. İlk adım veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandığını belirlemektir. Veriler yaş, demografik, gelir veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategoriye göre bölünebilir.
2. Veri analitiğindeki ikinci adım, veri toplama sürecidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevresel kaynaklar gibi çeşitli kaynaklar veya personel aracılığıyla yapılabilir.
3. Veriler toplandıktan sonra analiz edilebilecek şekilde organize edilmelidir. Organizasyon, bir elektronik tablo veya istatistiksel veri alabilen başka bir yazılım biçiminde gerçekleşebilir.
4. 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: Veri analitiği, analistin halen bildiği bilgiler üzerinden sonuçlara varmaya odaklanır.]
Önemli Çıkarımlar
• Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir.
• Veri analitiği teknikleri ve süreçleri, insan tüketimi için ham veriler üzerinde çalışan mekanik süreçlere ve algoritmalara otomatikleştirilmiştir.
• Veri analitiği, bir işletmenin performansını optimize etmesine yardımcı olur.
Veri Analitiği Neden Önemli?
Veri analitiği 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 aynı zamanda daha iyi iş kararları vermek ve yeni ve daha iyi ürün ve hizmetlere yol açabilecek müşteri eğilimlerini ve memnuniyetini analiz etmek için veri analitiğini kullanabilir.
Veri Analitiği Türleri
Veri analitiği dört temel türe ayrılmıştır.
1. Tanımlama analitiği, belirli bir süre zarfında neler olduğunu açıklar. Görüntüleme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay öncekinden daha mı güçlü?
2. Tanı analitiği, bir şeyin neden olduğuna daha fazla odaklanır. Bu, daha çeşitli veri girişleri ve biraz varsayım içerir. Hava bira satışlarını etkiledi mi? Bu son pazarlama kampanyası satışları etkiledi mi?
3. Tahmin analitiği, 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?
4. Kural analitiği , bir hareket tarzı önerir. Sıcak bir yaz olasılığı bu beş hava modelinin ortalaması olarak% 58'in üzerinde ölçülürse, bira fabrikasına bir akşam vardiyası eklemeli ve üretimi artırmak için ek bir tank kiralamalıyız.
Bir şeyi (kilonuz ya da bir üretim hattındaki milyon başına kusur sayısı olsun) doğru bir şekilde ölçmüyorsanız, onu optimize etmek neredeyse imkansızdır.
Veri Analitiğini Kimler Kullanıyor?
Veri analitiği kullanımını benimsemiş sektörlerden bazıları, geri dönüşlerin hızlı olabileceği su temini, seyahat ve konaklama sektörleridir. Bu sektörler, 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.