Veri yönetim sistemlerinin ve önde gelen veri yöneticilerinin (CDO’lar) gelişmesine rağmen, birçok şirketin hala bu konuda eksiklikleri var. Sektör araştırmaları, şirketlerin karar verirken yapılandırılmış verilerin yarısından azını ve yapılandırılmamış verilerin %1’inden azını kullandığını veya analiz ettiğini gösteriyor. Çalışanların %70’inden fazlasının ihtiyaç duymadıkları verilere erişimi var ve analistlerin çalışma zamanlarının %80’i verileri keşfetmek ve düzenlemek için harcanıyor. Veri ihlalleri yaygındır, yanıltıcı veriler depolanır ve kurumsal veri teknolojisi çoğu zaman beklentilerin peşinde kalır.
Teknolojinin hayatımız üzerindeki bazı olumlu veya olumsuz etkileri bu alanda bazı gelişmelere yol açmıştır.
Veri Analitiği Nedir?
Veri analizi, ham verileri toplamak ve bunları kullanıcıların karar vermesine yardımcı olan bilgilere dönüştürmek için kullanılan süreçtir. İlk olarak, veriler toplanır ve ardından soruları yanıtlamak, hipotezleri test etmek ve teorileri çürütmek için analiz edilir. Veri analizi birkaç adımı içerir. Tekrarlanan adımlar.
Veri analizi ne anlama geliyor?
Veri analizi, ham bilgi toplamanın ve test ve temizleme sonucunda gerçekten faydalı bilgiler elde etmenin bir yoludur. Gerekli veri ve bilgileri toplarken gereksiz bilgi ve verileri tarayan ve ortadan kaldıran bir modelleme süreci.
Bilgi toplamanın bu aşamasında, asıl şey sonuçlara ulaşmaktır. Bir sonuca varma yolunda veri çıkarmak önemlidir. Çıkarılan verilerle nasıl bir yol izleneceği ve ne yapılacağı netleşecektir. Bir veri analitiği sistemi aynı zamanda bir dönüşüm süreci olarak da görülebilir.
Çeşitli bilimsel ve sosyoteknik yöntemlere dayalı analitik prosedürler. Günümüz iş dünyası daha çok bilimsel ve mühendislik yöntemleri kullanmaktadır. Ama bazı yerlerde toplum mühendisliğine ihtiyaç var. Araştırma ve gözlem sırasında sosyal mühendislik teknikleri kullanılır. Her iki metot de analizde mühim bir yer tutar.
Analiz hafife alınmamalıdır. Herkesin analitik modellere ihtiyacı vardır. Farklı alanlarda hizmet veya imalat firması olabilirsiniz. Kişisel bir sorunu çözebilirsiniz. Ancak verilerin gücüne inanıyorsanız, veri analitiğinin hayatınızın bir parçası olacağına inanacaksınız. Analizin birçok sorunu çözdüğünü bilmelisiniz. İstatistiksel analiz sayesinde en küçük probleme bile yaklaşmak zor olmayacaktır. Unutulmamalıdır ki, her sektörün faaliyetlerini planlama ve analiz etme modeli aynı değildir. Üretim esnasında bu tatbik göz ardı edilmemelidir.
Veri Gereksinimleri
Analiz için girdi olarak gerekli veriler, analiz sonuçları kullanılarak analistin veya müşterinin ihtiyaçlarına göre seçilir. Veriler sayısal veya kategorik olabilir.
Veri toplama
Veriler çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Veriler, trafik kameraları, uydular ve kayıt cihazları gibi çevresel sensörlerden toplanabilir. Röportajlardan, çevrimiçi kaynaklardan veya belgelerden indirmeler de mevcuttur.
Veri işleme
Elde edilen veriler öncelikle analiz için hazırlanmalı veya hazırlanmalıdır. Örneğin, elektronik tablolar veya istatistiksel yazılımlar gibi daha fazla analiz için satır ve sütunlara tablo biçiminde yerleştirilebilirler.
Veriler bazen çok zor olabilir. Yüzbinlerce satırdan oluşan verileri analiz edip doğru bir şekilde yapmak ve verileri anlamak çok önemlidir. Kullanıcı dostu bir uygulama bizim için çok önemlidir.
Veri Analizini Görselleştirmenize Yardımcı Olacak Programlar
Microsoft Excel: Çoğumuzun bildiği ve kullandığı Excel, veri analizi gerçekleştirmek için çok güçlü seçeneklere sahiptir. Özellikle PowerPivot eklentisi ve Access gibi farklı veritabanlarından veri yüklemenize izin vermesi onu çok verimli bir araç haline getiriyor.
Tableau Yazılımı: Tableau yazılımı, özellikle görselleştirme alanında, veri analizinden daha fazla olanak sağlar. Kolay kullanımlı ve kullanıcı dostu bir uygulama olan Tableau ile ayrıca analiz ettiğiniz verilerden ve oluşturduğunuz tablolardan bir hikaye oluşturabilir, etkili sunumunuza renk katabilir ve dinleyicilerinizin ilgisini canlı tutabilirsiniz.
Python: Programcıların çok aşina olduğu ve genellikle yeni başlayanlar için ilk kodlama dili olan Python, basit bir yapıya sahiptir. Çok yönlülüğü ve işlevselliği ile veri analizinde giderek daha popüler bir araç haline gelen Python, öğrenmesi kolay işlevselliği ile kullanıcılar arasında da yaygınlaşıyor.
Pandas ile Veri Analizi
Pandas, veri işleme ve analizi için basit bir Python kütüphanesidir. Bu kitaplık, bir kaynaktan veri okuma, filtreleme, düzenleme, değiştirme gibi temel işlevlere sahiptir. Bu temel yetenekler insan beyni ile birleştiğinde verilere değer katan ve ona anlam katan bir araca dönüşmektedir.
