Büyük veri analitiğinin temel amacı bir işletmenin gereksinimlerini ve tercihlerini anlamasına yardımcı olmaktır. Kuruluşlar daha iyi iş sonuçları için daha akıllı kararlar almalıdır. Bir işletmede çalışan farklı sistemlerle / cihazlarla bağlantı kurulması sonucu zamanla oluşturulan büyük veriden bir sonraki önemli adım, analitik kullanmaya başlamaktır. Büyük veri analitiği herkese uyan tek bir genel strateji olarak değil; işletmeye fayda sağlamak için kullanılabilecek farklı analitik türlerinin belirlenmesi ve uygulanması olarak düşünülebilir.

Nereden başlayacağınızı, ne tür analitik uygulamalarının iş büyümesini besleyebileceğini ve işletmenizde neyin fark yaratacağını çözmenize yardımcı olacak veri analitiği türlerini inceleyelim…

 

Tanımlayıcı Analitik

Belirli bir süre zarfında neler olduğunu açıklayan ‘Tanımlayıcı Analitik’; tanım yapabilmenin en temel biçimidir.

Kısa ve öz olarak ‘Ne Oldu’ sorusu olarak düşünülebilir. İşletmenizin ‘Hurda sayısı azaldı mı?, üretim adedi bu ay öncekinden daha mı fazla?’ gibi sorularına yanıt verir. Gelen veriyi analiz eder; bu sayede gelecekte nasıl bir strateji izleyebileceğinize dair gerçek zamanlı ve geçmiş verileri kullanarak öngörülere sahip olmanızı sağlar.

Tanımlayıcı analitiklerin amacı, başarının arkasındaki nedenleri bulmak ya da geçmişteki başarısızlık sebeplerine ulaşabilmektir. Bir işletme, gelecekte yaratabileceği etkileri, ancak geçmiş hareketlerinden öngörebilir. Dolayısıyla şirketin genel performansını toplu bir düzeyde tanımlamak amacıyla açıklayıcı analitik kullanılmaktadır.

 

Tahmine Dayalı Analitik

Geçmiş verileri analiz ederek, bir işletmenin gelecekte neler olabileceği konusunda hedefler belirlemesine, etkili planlama yapmasına, geleceğe yönelik daha fazla bakış açısı ve öneriye sahip olmasına olanak sağlar.

Tahmine dayalı analitik, şirketinizin geçmişteki eğilimleri ve kalıplarına göre; ‘Ne olabilir? Gelecekte gerçekleşebilir mi?” gibi sorularına yanıt vermeyi kolaylaştırır.

Tahmine dayalı analitiklerin amacı size gelecekte ne olacağını söylemek DEĞİLDİR. Bunu yapamaz. Aslında, hiçbir analitik bunu yapamaz. Yalnızca gelecekte neler olabileceği hakkında olasılıksal olarak tahmin analizleri elde etmenizi sağlar.

Çeşitli istatiksel ve makine öğrenimi algoritmaları ile analiz yapar. Tahminlerin doğruluğu olasılıklara dayalı olduğu için, doğruluk oranı %100 değildir. Algoritmalar tahminler yapmak için veri alır ve eksik verileri mümkün olan en iyi tahminler ile tamamlar. Kuruluşlar, tahminden yararlanmak için istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirebilecek analitik ve etkili bir iş stratejisi tasarlamalıdır.

Tahmine dayalı analitik çalışmaları şu şekillerde kategorize edilebilir:

1. Tahminsel Modelleme – Eğer öyleyse, bundan sonra ne olacak?
2. Kök Neden Analizi – Bu gerçekten neden oldu?
3. Veri Madenciliği – İlişkili verileri tanımlama
4. Kestirim – Ya mevcut eğilimler devam ederse?
5. Monte Carlo Simülasyonu – Ne olabilir?
6. Patern Tanımlama ve Bildirimler – Bu durumu düzeltmek için nasıl bir aksiyon alınmalıdır?

 

Öneri Yapan Analitik

Sorunları kesin bir dil ile vurgulayabilir ve veri desteğiyle bir işletmenin anlamasına yardımcı olabilir. Gerçekleşebilecek iş sorunları için reçeteler oluşturacak faktörleri ve gözlemleri vurgular; olası sonuçlar hakkında tavsiyelerde bulunur.

“Bir işletme ne yapmalı?” sorusunu sormak için makine öğrenmesi, simülasyon ve optimizasyon gibi tekniklerle veri belirsizliklerini belirler. Bu sayede en iyi sonuçların elde edilmesine ve en iyi sonuca nasıl varılacağının anlaşılmasına yardımcı olarak daha iyi kararlar alınmasını sağlar. Tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitik sonuçlarına bağlı olarak, veri belirsizliklerini belirler ve muhtemel bir senaryoya karşı eylemler önerir.

 

Tespitsel Analitik

Toplanmış olan veriye bakarak ne olduğunu anlamak için ‘neden’ sorusunu sorarak gerçekleştirilen analitik uygulamalardır. Tespitsel analitik, anormallikleri tanımlamaya yardımcı olur ve verilerdeki ilişkileri belirler. Bu tür analitik kullanarak belirli bir sorun üzerinde derinlemesine bilgi edinmeyi planlayan işletmelerin ellerinde yeterli veri olması şarttır. Örnek olarak işletmeler genel duruma bakmaktansa spesifik bir ürüne odaklanarak bu ürün bazında neden beklentileri tutturamadıklarını tespitsel analitik ile detaylıca inceleyebilirler.

 

 

Gün geçtikçe daha fazla işletme büyük veri kullanımının rekabette en önemli fark yaratan unsurlardan bir tanesi haline geldiğini anlamaya başlıyor. Bu noktada işletmeler, DIGITERRA ile işbirliği yaparak; kendi yapılarına uyan ve ihtiyaçlarını karşılayacak doğru tipte veri analitiği uygulamalarına yönelerek operasyonel maliyetleri düşürebilir, servis kalitelerini artırabilirler.