Veri analizi, kurumların ve işletmelerin daha iyi kararlar almak, müşterilerine hizmet etmek ve üretkenliği ve geliri artırmak için ihtiyaç duydukları bilgileri edinmeleri için kanıtlanmış bir yoldur. Üretici firmalar için veri analizinin en önemli noktası ise üretimden veri toplama işlemidir.
Ancak, günümüzde veri sayısı oldukça fazla ve bundan dolayı veri analizi her zaman kolaylık anlamına gelmemektedir. Yani, tüm verilerin ele alınması ve sunulması, veri analizinin en zorlu yönlerinden ikisidir. Geleneksel mimariler ve altyapılar, günümüzde üretilmekte olan büyük miktarda veriyi idare edememektedir ve karar vericiler verilerden eyleme geçirilebilir bir bakış açısı elde etmenin beklenenden daha uzun sürdüğünü görebilmektedir.
Neyse ki, veri yönetimi ve müşteri yönetimi çözümleri, firmalara müşteri etkileşimlerini dinleme, davranışlardan ve bağlamsal bilgilerden öğrenme, daha etkili işlem yapılabilir bilgiler oluşturma ve hedefleri optimize etmek ve iş uygulamalarını iyileştirmek için iç görüler hakkında daha akıllıca uygulama yapma yeteneği verir.
Veri Analizini Anlamak
Veri analizi, birbirinden bağımsız ve çeşitli veri analizi çeşitlerini çerçeveleyen geniş bir terimdir. Her çeşit veri, analize tabi durumları düzeltmek ve daha sağlıklı hale getirmek için kullanılabilecek verileri sağlamak için veri analitiği yöntemleri ile düzenlenebilir.
Örneğin; üretim firmaları genellikle farklı makine türleri için iş gerçekleşme sürecini, duruş zamanını ve işleme kuyruğunu kaydeder ve sonrasında iş sürecini daha iyi koordine etmek için gelen bilgileri analize tabi tutar. Bu şekilde işlenecek süreç sonunda makinalar en yüksek verimde çalışacaklardır. Veri analizlerini anlamak, verimlilik analizi sonuçlarına pozitif olarak yansımaktadır.
Veri analizi, üretimdeki darboğazları işaret etmekten çok daha fazlasını yapabilmektedir. Oyun firmaları, oyun sistemlerinde aktif olan kullanıcıların genelini oyun içerisinde online tutmaya yarayan, oyuncular için aktiflik ödülü olan oyun içi etkinlikleri düzenlemek için veri analitiğini kullanmaktadır.
Veri analizine dahil olan süreç birkaç farklı adımı içerir:
İlk adım, veri gereksinimlerini veya verilerin nasıl gruplandırıldığını belirlemektir. Veriler yaş, demografik, gelir veya cinsiyete göre ayrılabilir. Veri değerleri sayısal olabilir veya kategorilere ayrılabilir.
Veri analitiklerinde ikinci adım, onu toplama sürecidir. Bu, bilgisayarlar, çevrimiçi kaynaklar, kameralar, çevre kaynakları veya personel gibi çeşitli kaynaklar aracılığıyla yapılabilir.
Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilmesi için düzenlenmesi gerekmektedir. Organizasyon, elektronik veri tabanında veya istatistiksel veri alabilen başka bir yazılım şeklinde gerçekleştirilebilir.
Veriler sonraki analizden önce temizlenir. Bu temizleme işlemi, hata ve eksik veri olmadığından emin olmak için yapılmaktadır. Bu adım, analiz edilecek bir verinin, veri analistine gitmeden önce tüm hataları ortadan kaldırması anlamına gelmektedir.
Önemli: Veri analizi, analistin zaten bildiği şeylere dayanarak sonuca varmaya odaklanır.
Veri analitiği, bu bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için ham verileri analiz etme bilimidir.
Veri analitiği yöntem ve prosedürleri, insan tüketiminde kullanılacak olan ham bilgiler üzerinde işleyen mekanik prosedür ve algoritmalarla otomatik hale getirilmiştir.
Veri analizi, bir işletmenin performansını iyileştirmesinde destek olmaktadır.
