Veri bilimi uygulamaları, metodolojileri, araçları ve teknolojileri sayesinde kurumlar verilerden değerli bilgiler elde etmek için ihtiyaç duydukları yetenekleri kazanıyor.

Veri biliminin ve gelişmiş analitik biçimlerinin evrimi şirketler için önemli bir değişim yarattı. Bu sayede daha derin içgörüler ve iş değeri sağlayan çok çeşitli uygulamaların ortaya çıkması için gerekli şartlar oluştu.

Veri bilimi ve bunu öncelikli olarak gerçekleştiren veri bilimciler, bir zamanlar BT'nin riskli ve akademik tarafı olarak kabul edilirken, şimdilerde kurumların çalışma prensiplerinin temel bir parçası haline gelmiş durumda.

Bunlar içerisinde öne çıkan büyük veri araçları, tahmine dayalı modelleme, örüntü tanıma, anormallik algılama, kişiselleştirme, konuşmaya dayalı yapay zeka ve otonom sistemler gibi çok çeşitli uygulamalar için büyük veri havuzlarını karıştırmak ve analiz etmek için gereken kabiliyetleri içeriyor.

Birçok farklı kuruluş türü günümüzde veri bilimi tarafından yönlendirilen analitik uygulamalardan faydalanıyor ve bu uygulamalar çoğunlukla son on yılda değerini kanıtlamış alanlara odaklanıyor. Kurumlar bunları derinlemesine inceleyerek, rakiplerine göre rekabet avantajları elde edebiliyor; müşterilere, vatandaşlara, kullanıcılara ve hastalara daha iyi hizmet verebiliyor; sürekli adaptasyon gerektiren, hızla değişen iş ortamlarına daha etkin reaksiyon gösterme becerisi kazanıyor.

En popüler veri bilimi uygulamaları ve avantajları

Modern iş dünyasını şekillendiren sekiz yaygın veri bilimi uygulamasına daha yakından bakalım.

Anomali tespiti

Veri biliminin güçlü bir uygulama şekli, büyük veri kümelerindeki anormallikleri tespit etmek için istatistiksel analizin kullanılmasıdır. Verileri kümelere veya gruplara sığdırmak, daha sonra küçük miktarlarda veriyle uğraşırken aykırı değerleri belirlemek basit bir pratik olsa da bu görev petabayt veya eksabaytlarca veriyi analiz etmek zorunda olan kuruluşlar için önemli zorluklar barındırıyor.

Örneğin finansal hizmetler sunan firmalar, hacmi ve çeşitliliği açısından müthiş artış göstermeye devam eden işlem verilerindeki hileli harcama davranışını tespit etmekte giderek daha fazla zorlanıyor. Anormallik algılama, siber saldırıları önleme ve BT sistemlerinin performansını izleme gibi görevlerde analitik doğruluğu artırmak için veri kümelerindeki aykırı değerleri ortadan kaldırmak için de kullanılmaktadır.

Kalıp (örüntü) tanımlama

Veri kümelerindeki tekrarlayan kalıpları belirlemek de temel bir veri bilimi görevidir. Örneğin, örüntü tanımlama perakendecilerin ve e-ticaret şirketlerinin müşteri satın alma davranışındaki eğilimleri tespit etmesine yardımcı olur. Müşterilerini mutlu tutmak ve rakiplerinden satın almalarını engellemek isteyen kuruluşlar için ürün tekliflerini daha alakalı ve cazip hale getirmek, tedarik zincirlerinin güvenilirliğini sağlamak çok önemlidir.

Bugün on milyonlarca müşteriye hizmet veren dev perakedenciler, satın alma modellerini keşfetmek için uzun süredir veri bilimi yaklaşımlarından faydalanıyor. Bu çalışmalardan birinde, bir fırtına ya da tropik fırtına beklentisiyle alışveriş yapan birçok müşterinin belirli bir marka çilekli bisküviler aldığını fark eden bir perakendeci, bu bilgiden faydalanarak satış stratejisini değiştirdi ve daha hedefli bir şekilde ilerleyerek satışlarını artırdı. Umulmadık bu tür korelasyonlar, veri kalıplarının tanınabilmesiyle mümkün. Buradan çıkan içgörüler, daha etkili satın alma, envanter yönetimi ve pazarlama stratejileri oluşturmaya yardımcı olabiliyor.

Tahmine dayalı modelleme

Veri bilimi, kalıpları ve aykırı değerleri tespit etmenin yanı sıra tahmine dayalı modellemeyi daha doğru hale getirmeyi amaçlar. Tahmine dayalı analitik onlarca yıldır piyasada olsa da veri bilimi, günümüzde müşteri davranışını, finansal riskleri ve pazar eğilimlerini daha iyi tahmin eden modeller oluşturuyor. Bu sayede karar verme yeteneklerini iyileştirmek için makine öğrenimini ve diğer algoritmik yaklaşımları büyük veri kümelerine de uygulayabiliyor.

Tahmine dayalı analitik uygulamaları finansal hizmetler, perakende, üretim, sağlık hizmetleri, seyahat ve kamu hizmetleri dahil olmak üzere çok çeşitli endüstrilerde kullanılmaktadır. Örneğin, üreticiler ekipman arızalarını azaltmaya ve üretim çalışma süresini iyileştirmeye yardımcı olmak için tahmini bakım sistemleri kullanır. Uçak üreticileri filo kullanılabilirliklerini iyileştirmek için kestirimci bakıma güveniyor. Benzer şekilde, enerji sektöründeki büyük şirketler, bakımın maliyetli, zor ve pahalı olduğu ortamlarda ekipman güvenilirliğini artırmak için tahmine dayalı modelleme kullanıyor.

Kuruluşlar ayrıca iş tahminlerini iyileştirmek için de veri biliminin tahmin gücünden faydalanıyor. Örnek olarak, üreticiler ve perakendeciler tarafından satın almaya yönelik formülsel yaklaşımlar, COVID-19 salgınının neden olduğu tüketici ve iş harcamalarındaki ani değişiklikler karşısında başarısız oldu. Geleceğe dönük şirketlerde bu kırılgan sistemler, değişen müşteri davranışlarına daha iyi yanıt verebilen veriye dayalı tahmin uygulamalarıyla değiştirildi.

Örüntü tanıma kabiliyeti, veri bilimcileri tarafından çok çeşitli başka şekillerde de kullanılabiliyor. Örüntü tanıma hisse senedi ticareti, risk yönetimi, tıbbi durumların teşhisi, sismik analiz ve doğal dil işleme (NLP), konuşma tanıma ve bilgisayar görüşü gibi teknolojilerin performanslarını ve verimini artırmaya da yardımcı oluyor.

Öneri motorları ve kişiselleştirme sistemleri

Müşteriler, ürünler ve hizmetler ihtiyaçlarına veya ilgi alanlarına göre uyarlandığında, doğru ürünü doğru zamanda doğru kanaldan, doğru teklifle alabildiklerinde çok memnun olurlar. Müşterileri mutlu ve sadık tutmak, yeniden sizi tercih etmeleri için onlara yeterince sebep verir. Bununla birlikte, ürün ve hizmetleri bireylerin özel ihtiyaçlarına göre uyarlamak geleneksel olarak çok zor olmuştur. Eskiden bunu yapmak çok zaman alıcı ve maliyetli bir işti. Bu nedenle, teklifleri kişiselleştiren veya ürün öneren çoğu sistem, müşterileri özelliklerini genelleştiren kümeler halinde gruplaması gerekiyordu. Bu yaklaşım hiçbir özelleştirme yapılmamasından daha iyi olsa da yine de optimal olmaktan uzaktır.

Neyse ki, veri bilimi, makine öğrenimi ve büyük verinin birleşimi artık kuruluşların bireysel müşterilerin ayrıntılı bir profilini oluşturmasına olanak sağlıyor. Sistemler insanların tercihlerini öğrenebiliyor ve bunları benzer tercihlere sahip başkalarıyla eşleştirebiliyor. Hiper kişiselleştirme denilen yaklaşımın çalışma prensibi tam olarak budur.

Bugün bazı perakendeciler kadar popüler dijital video uygulamaları da öneri motorları ve kişiselleştirilmiş pazarlama yoluyla, tekliflerini müşterilere daha iyi odaklamak için veri biliminin yönlendirdiği hiper kişiselleştirme tekniklerini kullanıyor. Finansal hizmetler sunan firmalar da müşterilere hiper kişiselleştirilmiş teklifler sunarken, sağlık kuruluşları hastalara tedavi ve bakım sağlamak için bu yaklaşımı kullanıyor.

Sınıflandırma ve kategorizasyon

Veri bilimi araçları, büyük hacimli verileri sıralamak ve öğrenilen özelliklere göre sınıflandırmak için etkili kabiliyetlere sahiptir. Bu kabiliyetler, özellikle yapılandırılmamış veriler için kullanışlıdır. Yapılandırılmış veriler bir şema aracılığıyla kolayca aranıp sorgulanabilirken, yapılandırılmamış verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi çok zordur. E-postalar, belgeler, görseller, videolar, ses dosyaları, metinler ve her türden ikili bilgi yapılandırılmamış bir veri biçimidir. Yakın zamana kadar, bu verileri değerli içgörüler için araştırmak zorlu bir işti.

Büyük veri setlerini analiz etmek için yapay sinir ağlarını kullanan derin öğrenmenin ortaya çıkışı, kuruluşların görüntü, nesne ve ses tanıma görevlerinden, belge türüne göre verilerin sınıflandırılmasına kadar yapılandırılmamış veri analizi gerçekleştirmesini daha kolay hale getirdi. Örneğin, veri bilimi ekipleri, belge yığınları arasındaki sözleşmeleri ve faturaları tanımak, çeşitli türlerde bilgi tanımlamak için derin öğrenme sistemlerini eğitebiliyor.

Devlet kurumları da veri bilimi tarafından desteklenen sınıflandırma ve kategorizasyon uygulamalarına ilgi gösteriyor. Uzaydaki nesneler hakkında daha derin içgörüler ortaya çıkarmak için görüntü tanımayı kullanan NASA buna iyi bir örnek teşkil ediyor.

Duygu ve davranış analizi

Veri bilimciler, makine öğrenimi ve derin öğrenme sistemlerinin veri analizi yeteneklerini temel alarak, müşterilerin veya kullanıcıların duygularını ve davranışlarını anlamak için veri yığınlarını araştırıyor.

Veri bilimi, duyarlılık analizi ve davranış analizi uygulamaları aracılığıyla kuruluşların satın alma ve kullanım modellerini daha etkili bir şekilde tanımlamasına, insanların ürünler ve hizmetler hakkında ne düşündüklerini ve deneyimlerinden ne kadar memnun olduklarını anlamalarına olanak tanıyor. Bu uygulamalar ayrıca müşteri duyarlılığını ve davranışını kategorilere ayırabiliyor ve zaman içinde nasıl değiştiklerini izleyebiliyor.

Seyahat ve konaklama şirketleri, hızlı bir şekilde yanıt verebilmeleri için son derece olumlu veya olumsuz deneyimler yaşamış müşterileri belirlemek için duyarlılık analizine yönelik bu güçlü yaklaşımı benimsiyor. Kolluk kuvvetleri aynı zamanda olayları, durumları ve eğilimleri ortaya çıktıkça ve geliştikçe (örneğin sosyal medya gönderilerini analiz ederek) tespit etmek için duygu ve davranış analizinden yararlanıyor.

Konuşma sistemleri

Makine öğreniminin en eski uygulamalarından biri, insan müdahalesi olmadan gerçek bir insan gibi konuşabilen bir sohbet robotunun geliştirilmesiydi. Alan Turing tarafından 1950'de tasarlanan Turing Testi, bir sistemin insan zekasını taklit edip edemeyeceğini belirlemek için konuşma formatını kullanıyordu. Dolayısıyla, kuruluşların mevcut iş akışlarını iyileştirmeye ve daha önce insanlar tarafından yürütülen bazı görevleri devralmaya yardımcı olmak için sohbet robotları ve diğer konuşma sistemlerini kullanmak istemeleri pek de şaşırtıcı bir gelişme değil.

Veri bilimi, konuşma sistemlerini işletmeler için yararlı hale getirmede son derece faydalı oldu. Veri bilimcileri, bu sistemleri büyük miktarda metin üzerinde eğitmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verilerden konuşma kalıpları çıkarıyor. Gelişmiş doğal dil işleme teknolojisinin gücünü arkasına alan sohbet robotları, akıllı temsilciler ve sesli asistanlar artık telefonlardan web sitelerine ve otomobillere kadar her yerde insanlara hizmet ediyor. Örneğin bilgi bulmak, işlemlere yardımcı olmak ve insanlarla hem metin hem de ses tabanlı etkileşimlerde bulunmak için müşteri hizmetleri ve desteği sağlıyor.

Otonom sistemler

Otomobillerden bahsetmişken, yapay zeka alanının uzun süredir gerçekleştirmeye çalıştığı hayallerden bir tanesi de sürücüsüz araçlardır. Veri bilimi, otonom araçların yanı sıra yapay zekayla çalışan robotların ve diğer akıllı makinelerin devam eden gelişiminde büyük bir rol oynuyor.

Otonom sistemleri gerçeğe dönüştürmede çok sayıda zorluk vardır. Örneğin bir otomobilde, görüntü tanıma araçları her türlü unsuru tanımlamak için eğitilmelidir: Bu liste yollar, diğer arabalar, trafik kontrol cihazları, yayalar ve başarılı bir sürüş deneyimini etkileyebilecek diğer her şey şeklinde uzayıp gidiyor. Dahası, sürücüsüz sistemler anlık kararları nasıl vereceğini bilmeli ve gerçek zamanlı veri analizine dayanarak ne olacağını doğru bir şekilde tahmin etmelidir. Veri bilimcileri, tamamen otonom araçları daha uygulanabilir hale getirmeye yardımcı olmak için destekleyici makine öğrenimi modelleri geliştiriyor.