En popüler 10 veri analitiği trendi

İş dünyasının hızla geliştiği ve değiştiği çağımızda ister sağlık sektörü ister e-ticaret isterse de bir müşteri hizmetleri ağı olsun, veri toplama ve veri analizi, her bir pazar segmentinin kaderini şekillendirmede çok önemli bir işlev görüyor. Büyük veri analitiği, veri bilimi ve yapay zeka alanlarındaki gelişmelerin dünya genelinde işletmelerin çalışma şeklini dönüştürmesi, hızlanan pazarı yönlendiren temel trendler olarak kabul ediliyor. Daha fazla işletmenin veri odaklı modeller uygulamasıyla veri analitiği sektörü istikrarlı bir şekilde büyüyor. İşletmeler, veri kullanımını iyileştirmek, basitleştirmek ve geliştirmek amacıyla analistlere giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor.

Veri analistleri, son yıllarda veri analisti iş ilanlarının sayısındaki istikrarlı artışla birlikte yükselen bir grafik çiziyor. Bu yazımızda, eğitimden ekonomiye ve çevreye kadar her alanda devrim yaratan veri analitiğindeki en popüler 10 trende ve daha bilinçli kararlar almak için verileri nasıl kullandığımıza göz atacağız.

1. Yapay Zeka

Son yıllarda, makine öğrenimi, yapay zeka, robotik ve otomasyon da dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanındaki işletmelerin çalışma biçimini kökünden değiştiren bir dizi teknolojik gelişme yaşandı. Yapay zeka ile hızla gelişen veri analizi, hem kişisel hem de profesyonel düzeyde insanların yeteneklerini geliştirmeye ve işletmelerin topladıkları verileri daha iyi anlamalarına yardımcı oluyor. Pandemiden bu yana iş dünyası dramatik bir şekilde değişti ve geçmiş veriler aslında geçersiz hale geldi. Piyasada artık geleneksel yapay zeka tekniklerinin aksine, küçük veri setleriyle çalışan çok sayıda ölçeklenebilir yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri bulunuyor.

Yapay zekanın iş değerini artırmak için kullanılabileceği birçok yol bulunuyor. Bunlar arasında satışları artırmak için müşteri talebini tahmin etmek, depo stok seviyelerini iyileştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için teslimat sürelerini hızlandırmak sayılabilir. İyi bir yapay zeka sisteminin; uyarlanabilirlik, kişisel bilgileri koruma, hızlı sonuç verme ve yüksek yatırım getirisi sağlama açısından birçok avantaj sağladığını söylemek mümkün.

2. Verinin Demokratikleştirilmesi

Verinin demokratikleştirilmesi, teknik uzmanlıktan bağımsız olarak bir kuruluşa bağlı tüm çalışanların verilerle rahatça etkileşime girebilmesini ve sonuçta daha iyi kararlar alınabilmesini amaçlar. Verilerin demokratikleştirilmesi sayesinde teknik ekipten olmayan kullanıcılar da BT personelinden yardım almadan veri toplayabilir ve analiz edebilir.

3. Sınır Bilişim

Sınır bilişim farklı sektörlerde zengin fırsatlar yarattı. Sınır bilişim dünyasında, bilgi işlem ve veri depolama, verilerin üretildiği yere yaklaştırıldığı için veriler daha yönetilebilir hale gelir. Ayrıca maliyetler düşer ve daha hızlı içgörü çıkarılabilir. Sınır bilişim daha az bant genişliği tüketir ve bu nedenle büyük miktarda veriyi işlemek için verimli bir yoldur. Geliştirme maliyetlerini azaltmanın yanı sıra, yazılımın uzak konumlardan çalıştırılmasını da kolaylaştırır.

4. Artırılmış Analitik

Artırılmış analitik, verileri otomatikleştirmek ve işlemek için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi kullanır. Artırılmış analitik çözümü, çalışanların ve yöneticilerin iş bağlamlarını daha iyi anlamalarına ve içgörüleri daha hızlı bir şekilde ortaya çıkarmalarına yardımcı olur. Ayrıca analistlerin derin analitik uzmanlığına sahip olmasalar bile daha kapsamlı analiz yapabilmelerini sağlar.

5. Veri Yapısı

Veri yapısı (Data fabric), hibrit çoklu bulut ortamlarını kapsayan mimari ve hizmetlerin bütünüdür. Veri yapısının nihai hedefi, verilerin değerini en üst düzeye çıkarmak ve dijital dönüşümü hızlandırmaktır. Veri yapısı bir kuruluş içindeki veri kullanımını iyileştirir ve tasarım, dağıtım ve operasyonel veri yönetimi görevlerini çok büyük bir oranda azaltır.

6. Hizmet Olarak Veri (Data as a Service)

Hizmet olarak veri veya kısaca DaaS, verileri analiz etmek ve yönetmek için kullanılan, her yerden ve her zaman çalıştırılabilen bulut tabanlı bir yazılım aracıdır. Abonelerin dosyalara internet üzerinden erişmesine, bunları kullanmasına ve paylaşmasına olanak tanır. Kullanıcıların yüksek hızlı internete erişimi arttıkça, DaaS'ın da daha geniş bir erişime sahip olması bekleniyor. DaaS'ın büyük veri analitiğinde kullanılması, analistlerin işlerini basitleştirecek ve departmanlar arasında veri paylaşımını kolaylaştıracaktır.

7. Doğal Dil İşleme (NLP - Natural Language Processing)

NLP, bilgisayarların doğal dillerden elde edilen büyük miktarda bilgiyi tanımlayabilecek, analiz edebilecek, işleyebilecek ve bu sayede kendilerini geliştirebilecek şekilde nasıl programlanacağına odaklanır. NLP, insan dilini okumayı ve yorumlamayı amaçlar. Sözdizimsel ve anlamsal analiz gibi NLP teknikleri de dilbilgisi kurallarını kullanarak her cümleden önemli bilgileri çıkaran algoritmalar gerektirir. Sözdizimsel analiz, metnin anlamıyla ilgilenen semantik analizin aksine, metinle ilişkili cümlelere ve dilbilgisi konularına odaklanır.

8. Veri Analitiği Otomasyonu

Veri analitiği otomasyonu, insan müdahalesini en aza indirmek için analitik görevlerin bilgisayar sistemleri ve süreçleri ile otomatikleştirilmesini ifade eder. En popüler veri analitiği yazılımları arasında; IBM Analytics, Apache Spark, Apache Hadoop ve SAP sayılabilir.

9. Veri Yönetişimi

Veri yönetişimi stratejisi, gerekli güvenlik önlemlerini uygulayarak verilerin korunmasını sağlar ve verilerin değerini artırır. Etkili bir veri yönetişimi programının olmaması; uyumluluk ihlallerinden kaynaklanan para cezalarına, düşük veri kalitesine, analizlerde gecikmelere ve kötü eğitilmiş yapay zeka modellerine neden olabilir.

10. Bulut Tabanlı Self Servis Veri Analitiği

Özellikle insan kaynakları ve finans departmanlarının yöneticileri, tüm kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgilere doğrudan erişebilmelerini sağlayan bulut tabanlı teknoloji çözümlerine büyük yatırımlar yapıyorlar. Self-servis veri analitiği, verileri doğrudan kullanıcıların erişimine açarak verimliliğin artmasını sağlıyor.

Sonuç

Dijital dünyanın devam eden evrimiyle birlikte start-up'lar, KOBİ'ler ve büyük kuruluşlar müşteri deneyimini geliştirmek, maliyetleri azaltmak, mevcut süreçleri optimize etmek ve daha geniş bir kitleye ulaşmak için veri analitiğini giderek daha fazla kullanıyor. Bunların yanı sıra büyük veri, kritik bilgilerin güvenliğini artırma kabiliyeti nedeniyle birçok şirketin ilgisini çekiyor. Yapay zekanın gelişimiyle birlikte 2023 ve sonrasında daha fazla veri analitiği trendinin ortaya çıkması ve gelişmesi bekleniyor.