Intelligence Surge İş Mükemmelliğini Sağlamak İçin Verilerin Gücünden Nasıl Yararlanılır

II. İş Zekası

III. Veri Analitiği

IV. Veri Bilimi

V. Veri Görselleştirme

VI. BI, DA ve DS’yi Kullanmanın Yararları

VII. BI, DA ve DS için araçlar

VIII. BI, DA ve DS Nasıl Uygulanır

IX. BI, DA ve DS’nin ROI’si

Mühim Sorular

veri mükemmelliği

iş zekası

veri odaklı karar alma

büyük veri

veri analitiği

Antet	Özellikler
Veri Mükemmelliği	Veri toplama Verilerin depolanması Verilerin analizi Verileri kullanma
İş Zekası	Raporlama Gösterge panelleri Öngörücü analizler Öngörücü analizler
Veriye Dayalı Karar Alma	Daha iyi kararlar almak Verimliliği çoğaltmak Karlılığı çoğaltmak Rekabet pozitif yanları yaratmak
Büyük Veri	Hacim Hız Çeşitlilik Doğruluk
Veri Analitiği	Tanımlayıcı analizler Tanısal analizler Öngörücü analizler Öngörücü analizler

II. İş Zekası

İş zekası (BI), kuruluşların daha iyi iş kararları almak için veri toplamasına, çözümleme etmesine ve kullanmasına destek olan bir takım teknoloji ve süreçtir. BI araçları ve uygulamaları, işletmelerin şunları yapmasına destek olabilir:

• Trendleri ve kalıpları belirleyin
• Tahminlerde bulunun
• İşlemleri optimize edin
• Alan kişi hizmetlerini iyileştirin
• Satışları artırın

BI, her ölçekteki işletme için önemlidir; bu sebeple işletmelerin daha iyi kararlar almalarına, operasyonlarını iyileştirmelerine ve karlarını artırmalarına destek olabilir.

III. Veri Analitiği

Veri analitiği, verilerden kıymet çıkarma sürecidir. Bu, veri madenciliği, istatistiksel çözümleme ve makine öğrenimi dahil olmak suretiyle muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri analitiği, iş karar alma süreçlerini iyileştirmek, yeni fırsatlar belirlemek ve sorunları deşifre etmek için kullanılabilir.

Her biri kendine has kuvvetli ve cılız yönleri olan birçok değişik veri analitiği tekniği türü vardır. Muayyen bir vazife için doğru teknik, mevcut verilere, istenen sonuçlara ve mevcut kaynaklara bağlı olacaktır.

En yaygın veri analitiği tekniklerinden bazıları şunlardır:

• Veri madenciliği: Verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri keşfetme dönemi.
• İstatistiksel çözümleme: Verileri tarif etmek ve tahmin etmek için istatistik kullanma dönemi.
• Makine öğrenimi: Bir bilgisayar modelinin verilerden öğrenmesi ve tahminlerde bulunması için eğitilmesi dönemi.

Veri analitiği, iş karar alma süreçlerini muhtelif şekillerde iyileştirmek için kullanılabilir. Sözgelişi, veri analitiği şunlar için kullanılabilir:

• Yeni fırsatları belirleyin: Veri analitiği yeni müşterileri, ürünleri ve hizmetleri belirlemek için kullanılabilir.
• Sorunları çözün: Veri analitiği, bir işletme içerisindeki sorunları belirlemek ve deşifre etmek için kullanılabilir.
• Daha iyi kararlar alın: Veri analitiği, karar vericilere daha iyi kararlar almak için gereksinim duydukları detayları sağlamak amacıyla kullanılabilir.

Veri analitiği, iş performansını iyileştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. İşletmeler veri analitiğini kullanarak daha iyi kararlar alabilir, yeni fırsatlar belirleyebilir ve sorunları çözebilir.

IV. Veri Bilimi

Veri bilimi, verilerin toplanması, depolanması, analizi ve kullanımıyla ilgilenen emek verme alanıdır. İstatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve öteki alanlardan teknikler kullanan oldukca disiplinli bir alandır. Veri bilimcileri, makine öğrenimi, suni zeka ve organik dil işleme dahil olmak suretiyle verilerden içgörüler çıkarmak için muhtelif araçlar ve teknikler kullanır.

Firmalar verilerin kıymetini anladıkça veri bilimi iş dünyasında giderek daha mühim hale geliyor. Veri bilimcileri, şirketlere verileri hakkındaki içgörüler sağlayarak daha iyi kararlar almalarına destek olabilir. Ek olarak şirketlerin yeni çıkan ürünler ve hizmetler geliştirmelerine ve operasyonlarını iyileştirmelerine destek olabilirler.

Veri bilimcilerine olan istek hızla artıyor. Milli Kolejler ve İşverenler Donanması’nin kısa sürede meydana getirdiği bir ankete bakılırsa, veri bilimcileri için iş ilanlarının sayısının önümüzdeki beş sene içerisinde %28 oranında artması planlanıyor.

Veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, hazırlanmak için yapabileceğiniz birkaç şey var. Veri bilimi ya da alakalı bir alanda aşama kazanabilirsiniz. Ek olarak veri bilimi üstüne çevrimiçi derslere ya da atölyelere katılabilirsiniz. Ve veri bilimi projelerinde emek harcayarak edinim kazanabilirsiniz.

Veri bilimi sıkıntılı fakat ödüllendirici bir alandır. Verilere tutkuluysanız ve verilerle çalışmaktan hoşlanıyorsanız, bu halde veri biliminde bir kariyer sizin için mükemmel bir ahenk olabilir.

V. Veri Görselleştirme

Veri görselleştirme, verileri daha basit anlaşılır hale getiren görsel bir temsile dönüştürme sürecidir. Bu, grafikler, çizelgeler ve haritalar benzer biçimde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri görselleştirme, verilerden içgörüler iletmek, eğilimleri belirlemek ve tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Veri görselleştirmenin kullanılmasının birçok faydası vardır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Gelişmiş komünikasyon: Veri görselleştirme, verilerden elde edilmiş içgörülerin hem teknik bununla birlikte teknik olmayan kitleler için anlaşılması basit bir halde iletilmesine destek olabilir.
• Gelişmiş karar alma: Veri görselleştirme, daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek eğilimleri ve kalıpları belirlemeye destek olabilir.
• Artan bereketlilik: Veri görselleştirme, verimliliğin artırılabileceği alanların belirlenmesine destek olabilir.

Veri görselleştirme için kullanılabilecek oldukca sayıda enstruman bulunmaktadır, bunlardan bazıları şunlardır:

• Microsoft Excel
• Google Grafikleri
• Tablo
• Güç BI

Veri görselleştirme, iş verisi mükemmelliğini geliştirmek için kullanılabilen kuvvetli bir araçtır. Verileri görsel bir temsile dönüştürerek, verilere dayalı olarak tahmin etmek, komünikasyon oluşturmak ve kararlar almak daha basit olabilir.

VI. BI, DA ve DS’yi Kullanmanın Yararları

İşletmelerde BI, DA ve DS kullanmanın birçok faydası vardır. Bunlar şunları ihtiva eder:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Alan kişi memnuniyetinin artması
• Artan rekabet pozitif yanları

İşletmeler BI, DA ve DS’yi kullanarak daha iyi kararlar alabilir, daha üretken olabilir, maliyetleri düşürebilir, satın alan memnuniyetini artırabilir ve rekabet pozitif yanları elde edebilirler.

BI, DA ve DS için araçlar

BI, DA ve DS için oldukca muhtelif araçlar mevcuttur. En popüler olanlardan bazıları şunlardır:

• Microsoft Power BI

• Tablo

• Qlik Sense

• SAS Kurumsal Madenci

• IBM SPSS Modelleyici

Bu araçlar, verileri toplamak, depolamak, çözümleme etmek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Ek olarak raporlar ve panolar kurmak ve tahminlerde bulunmak için de kullanılabilirler.

Sizin için doğru enstruman, hususi ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize bağlı olacaktır. Hangi aracı kullanacağınızdan güvenilir değilseniz, bir veri bilimi uzmanına danışabilirsiniz.

BI, DA ve DS Nasıl Uygulanır?

Bir organizasyonda BI, DA ve DS’yi uygulamada bir takım adım vardır. Bu adımlar şunları ihtiva eder:

• BI, DA ve DS’nin destekleyeceği iş hedeflerinin belirlenmesi
• BI, DA ve DS için kullanılacak verilerin toplanması ve hazırlanması
• Müsait BI, DA ve DS araçlarının seçilmesi
• BI, DA ve DS çözümlerinin uygulanması
• BI, DA ve DS çözümlerinin kullanıcılarına öğrenim verilmesi
• BI, DA ve DS çözümlerinin izlenmesi ve değerlendirilmesi

Bu adımların her biri BI, DA ve DS’nin başarıyla uygulanmasını ve istenen neticeleri vermesini sağlamak açısından önemlidir.

BI, DA ve DS’nin uygulanmasında yer edinen her bir adıma daha detaylı bir bakış:

İş hedeflerinin belirlenmesi

BI, DA ve DS’yi uygulamanın ilk adımı, bu teknolojilerin destekleyeceği iş hedeflerini belirlemektir. Bu, uygulanan çözümlerin kuruluşun gereksinimleriyle ahenkli olmasını sağlamaya destek olacaktır.

BI, DA ve DS’nin destekleyebileceği birtakım yaygın iş hedefleri şunlardır:

• Karar vermeyi iyileştirmek
• Yeni fırsatları tayin
• Maliyetleri azaltmak
• Alan kişi hizmetlerini iyileştirmek
• Artan gelir

İş hedefleri belirlendikten sonrasında, bu hedeflere ulaşmak için BI, DA ve DS’nin iyi mi kullanılacağına dair bir plan geliştirmek önemlidir.

Verilerin toplanması ve hazırlanması

BI, DA ve DS’yi uygulamadaki bir sonraki adım, bu teknolojiler için kullanılacak verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu, verileri temizlemeyi, yinelenenleri kaldırmayı ve verilerin BI, DA ve DS araçları tarafınca kullanılabilecek bir şekilde olmasını sağlamayı ihtiva eder.

BI, DA ve DS’nin başarısı için verilerin kalitesinin tehlikeli sonuç öneme haiz bulunduğunu belirtmek önemlidir. Veriler pak ve doğru değilse, analizlerin neticeleri güvenli olmayacak ve üretilen içgörüler sınırı olan değere haiz olacaktır.

Müsait BI, DA ve DS araçlarının seçilmesi

Veriler toplanıp hazırlandıktan sonraki adım, müsait BI, DA ve DS araçlarını seçmektir. Oldukca muhtelif araçlar mevcuttur, bundan dolayı kuruluşun gereksinimlerine en müsait olanları kura çekmek önemlidir.

BI, DA ve DS araçlarını seçerken dikkate katılması ihtiyaç duyulan birtakım faktörler şunlardır:

• Kuruluşun büyüklüğü
• Verilerin karmaşıklığı
• Bütçe
• İstenilen özellikler

BI, DA ve DS araçlarının maliyetinin mühim seviyede değişebileceğini belirtmek önemlidir. Birtakım araçlar parasızdır, ötekiler ise yılda binlerce dolara mal olabilir.

BI, DA ve DS çözümlerinin uygulanması

BI, DA ve DS araçları seçildikten sonraki adım bu tarz şeyleri organizasyonda uygulamaktır. Bu, yazılımın kurulmasını, araçların yapılandırılmasını ve kullananların eğitilmesini ihtiva eder.

BI, DA ve DS’yi uygulamanın kompleks ve vakit alıcı bir süreç olabileceğini unutmamak önemlidir. Bir planın olması ve kuruluşun bu teknolojilerin getireceği değişikliklere hazır olduğu için güvenilir olmak önemlidir.

Kullananların eğitimi

BI, DA ve DS çözümleri uygulandıktan sonrasında, bu teknolojilerin kullanıcılarına öğrenim vermek önemlidir. Bu, araçların iyi mi kullanılacağı, analizlerin sonuçlarının iyi mi yorumlanacağı ve daha iyi kararlar almak için üretilen içgörülerin iyi mi kullanılacağı hikayesinde öğrenim ihtiva eder.

Kullanıcıları BI, DA ve DS hikayesinde eğitmenin sıkıntılı ve vakit alıcı bir süreç olabileceğini unutmamak önemlidir. Bir planın olması ve kuruluşun
BI, DA ve DS’nin ROI’si

BI, DA ve DS’nin yatırım getirisi (ROI) mühim olabilir. Gartner tarafınca meydana getirilen bir inceleme, BI ve analitik kullanan kuruluşların %131’lik bir ROI elde edebileceğini buldu. McKinsey tarafınca meydana getirilen başka bir inceleme, gelişmiş analitik kullanan şirketlerin %30’sevinç bir ROI elde edebileceğini buldu.

BI, DA ve DS’nin yararları şunları içerebilir:

• Geliştirilmiş karar verme
• Artan bereketlilik
• Azaltılmış maliyetler
• Artan satın alan memnuniyeti
• Arttırılmış rekabet pozitif yanları

Sadece, bütün BI, DA ve DS projelerinin başarı göstermiş olmadığını belirtmek önemlidir. Pozitif bir ROI elde etmek için, iş hedefleri ve amaçları hakkındaki net bir anlayışa haiz olmak ve doğru araçları ve çözümleri kura çekmek önemlidir.

Kuruluşunuzda BI, DA ya da DS’yi uygulamayı düşünüyorsanız, olası olan en iyi neticeleri almak için inceleme yapmanız ve uzmanlarla görüşmeniz önemlidir.

S: İş verilerinde mükemmellik nelerdir?

A: İş verilerinin mükemmelliği, bir organizasyonun daha iyi kararlar alabilmek için verileri müessir bir halde toplama, idare etme ve kullanma kabiliyetidir.

S: BI, DA ve DS’yi kullanmanın yararları nedir?

A: BI, DA ve DS, kuruluşların karar alma süreçlerini iyileştirmelerine, üretkenliklerini artırmalarına ve maliyetlerini azaltmalarına destek olabilir.

S: Kuruluşumda BI, DA ve DS’yi iyi mi uygulayabilirim?

A: Kuruluşunuzda BI, DA ve DS’yi uygulamanın birçok yolu vardır. Sizin için en iyi yaklaşım, hususi ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize bağlı olacaktır.

S: BI, DA ve DS’nin yatırım getirisi nelerdir?

BI, DA ve DS’nin yatırım getirisi, kuruluşa ve muayyen uygulamaya bağlı olarak değişebilir. Sadece emekler, BI, DA ve DS’nin yatırımda mühim getiriler sağlayabileceğini göstermiştir.