Veri Analitiği Nedir, Veri Analizindeki Temel Adımlar

Ezel Esin Bilgiç

       

  Bağlantı kopyalandı

İşletmelerin karar alma sürecini belirleyen en önemli kritelerin başında veriler gelir.. Toplanan verilerin anlamlandırılması, tüm işletmeler için geleceğe dair stratejiler kurmak ve planlar yapmak açısından büyük önem arz eder. İşte, veri analitiği bu noktada devreye girer. Bir işletmenin tüm operasyonel süreçlerini optimize etmek, şirkete rekabet avantajı kazandırmak ve doğru kararlara imza atmak için veri analitiği kavramına önem vermek gerekir. Peki, veri analitiği tam olarak ne demektir ve veri analistleri ne iş yapar? 

Veri Analitiği Nedir?

Veri analitiği, büyük veri kümelerini analiz ederek ve yorumlayarak içgörüler elde etmek için yapılan bir dizi tekniğin genel ismidir. Söz konusu analizler ışığında işletmeler, hem satış tahminlerini gerçekçi bir düzlemde geliştirebilir hem de operasyonel verimliliği artırabilir.

Veri Analitiği Ne İş Yapar?

Veri kümelerine ham halde bakıldığında onlardan anlamlı sonuçlar çıkarmak son derece güçtür. Veri analitiği teknikleri sayesinde ilk bakışta sembol ve rakam listesi gibi görünen bu kümelerden geleceğe yönelik gerçekçi ve tutarlı içgörülere ulaşmak mümkün hale gelir. Başka bir deyişle, geçmişe ve güncele ait verileri çözümleyerek gelecekteki eğilimleri daha doğru şekilde tahmin etmek mümkündür. 

Veri Analizi Adımları Nelerdir?

Veri analizi sürecinin sistematik bir yaklaşım çerçevesinde ve adım adım ilerlemesi gerekir. Bu adımları şu şekilde sıralayabiliriz: 

• Veri toplama: Farklı yazılımlar, anketler ya da istatistikler ışığında doğru kaynaklardan veri toplanır.
• Veri temizleme: Ham veri kümelerinde çoğunlukla eksik veya yanlış verilerle karşılaşılır. Bu sebeple içlerinden eleme yapılır.
• Veri dönüştürme-görselleştirme: Verilerin kümelendirilmesi işleminin tutarlı yapılabilmesi için, dönüştürme ve biçimlendirme işlemleri yapılır. Bu esnada grafikler, istatistikler ve örüntüler oluşturulur.
• Modelleme: Çeşitli algoritmalar ya da makine öğrenimi programlarıyla modelleme yapılır.
• Veri analizi: Elde edilen sonuçlar anlamlandırılır. Veri analizi pek çok farklı araçla ve yöntemle yapılabilir. 

Veri Analitiği Türleri Nelerdir?

Gelelim, veri analitiği ya da diğer ismiyle veri analizi türlerinden söz etmeye. Dört temel veri analizi türü bulunur. Bunlar; tanımlayıcı (açıklayıcı), tanısal, tahmine dayalı ve kuralcı analiz olarak sıralanır:

• Tanımlayıcı analiz: Geçmişte ya da mevcut durumda ne olduğunu açıklamayı amaçlar.
• Tanısal analiz: Bir durumun ya da olayın neden gerçekleştiği sorusuna yanıt arar. Detaya iner ve veri madenciliği tekniklerinden yararlanabilir.
• Tahmine dayalı analiz: Geçmiş verilerden yola çıkarak gelecekte ne olacağını tahmin eder.
• Kuralcı analiz: Tahmine dayalı analizin bir adım ötesine geçerek en ideal yanıt önerisinde de bulunur. Potansiyel sonuçları tartar, karşılaştırır ve eylem tarzları arasından seçim yapabilir. 

Veri Analitiği Araçları Nelerdir?

Veri analizi işlemleri için kullanılabilecek araç ve programlar oldukça çeşitlidir. Seçim yaparken her kullanıcının ihtiyacını ve analiz etmek istediği veri kümesinin büyüklüğünü göz önünde bulundurmak gerekir. En yaygın kullanılan veri analitiği araçları arasında Microsoft Excel, SQL, Tableu, Power BI ve Python gibi programlar yer alır. Excel basit analizler için yeterli olabilir, Python gibi programlar ise daha geniş kapsamlı veri analizlerinde tercih edilir.

Veri Analizi Yapmak İçin 5 Temel Teknik

Veri analitiği teknolojiyle paralel gelişme gösteren bir dal olduğu için analiz teknikleri de her geçen gün gelişiyor ve değişiyor. En çok kullanılan tekniklerden beşi şunlardır: 

Veri Madenciliği

Algoritmalar ve istatistikler ışığında büyük veri kümelerini filtrelemeyi ve aralarında örüntü kurmayı sağlar.  

Korelasyon Analizi

İki veri değişkeninin arasındaki ilişki düzeyini belirler. 

İstatistiksel Analiz

Veriler arasındaki ilişkileri ve olası eğilimleri inceleyerek istatistiksel testler uygular. 

Makine Öğrenimi

Tahmine dayalı algoritmalar üzerinden makine öğrenmesini pekiştirir. 

Duyarlılık Analizi

Verilerdeki küçük değişikliklerin sonuçlara olan etkilerini ölçer. Örneğin, fizibilite raporlarının sonuçlarının ne kadar gerçekçi ve sağlam olduğunu test edebilir. 

Veri Analizi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Veri analizi hakkında aklınıza takılabilecek başlıca soruları aşağıda yanıtladık.

Veri bilimi ve analitiği ne kadar maaş alır?

Türkiye’de veri analistlerinin maaş ortalaması hem tecrübeye hem de sektöre bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Veri bilimcilerin maaşları, veri analistlerine kıyasla biraz daha yüksek aralıkta seyredebilir. 

Veri analitiği nasıl yapılır?

Veri analitiği süreci verilerin toplanması, temizlenmesi, uygun tekniklere tabi tutularak anlamlandırılması ve sonuçların görselleştirilmesi şeklinde ilerler. 

Kaç ayda veri analisti olunur?

Yoğun bir eğitim programı çerçevesinde ortalama bir yıl içinde veri analizi üzerine temel düzeyde bilgiler edinilebilir. Fakat ileri düzey becerilerin kazanılması için birkaç yıllık tecrübe edinmek gerekir.

Veri analisti geleceğin mesleği mi?

Yapay zekanın ve dijital dönüşümün her geçen gün daha fazla önem kazandığı bu dönemde, veri analistliğinin geleceğin mesleklerinden biri olarak görüldüğünü söylemek mümkündür. 

Veri analisti olmak için ne yapmalı?

Matematik, istatistik, programlama ve ekonomi gibi bölümlerde lisans ya da yüksek lisans eğitimini tamamlamış kişiler, veri analistliğine yönelebilir. Veri analizi araçlarına hakim olmak da bu süreçte çok önemli bir avantaj olacaktır. 

Veri analisti ile iş analisti arasındaki fark nedir?

İş analistleri iş süreçlerini optimize etmeye, veri analistleri ise sayısal verileri anlamlandırmaya odaklanır. 

Veriyi bilgiye dönüştüren ve kurumsal hedeflere ulaşma yolunda büyük önem taşıyan veri analitiği, işletmelerin bilinçli ve doğru kararlar alması açısından büyük öneme sahiptir. İşletmelerin büyümesinde önemli role sahip risk analizi konusunda bilgi sahibi olmak için “Risk Analizi Nedir?” başlıklı içeriğimizi de okuyabilirsiniz.