Veri analitiği en basit tanımıyla verilerin toplanması, depolanması, kategorize edilmesi ve analiz edilmesi süreçlerini kapsayacak şekilde içgörüler çıkarmaya odaklanan bir disiplindir. Veri analitiğinin temel amacı, eğilimleri bulmak ve sorunları çözmek için verilere istatistiksel analizler ve teknikler uygulamaktır. Veri analitiği, iş süreçlerini analiz ederek daha iyi hale getirme aracı olarak giderek daha önemli hale gelmektedir.

Veri analitiği, veriler üzerinde analiz yapmak için bilgisayar programlama, matematik ve istatistik dahil olmak üzere bir dizi disiplinden yararlanır. Veri analizi ekipleri; veri madenciliği, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri modelleme gibi bir dizi teknikten yararlanır.

Veri analitiği türleri nelerdir?

Veri analitiği genel olarak dört türe ayrılır: belirli bir zamanda ne olduğunu tanımlamaya çalışan tanımlayıcı analitik; bir şeyin neden olduğunu değerlendiren teşhis analitiği; gelecekte bir şeyin olma olasılığını belirleyen tahmine dayalı analitik ve istenen sonuca ulaşmak için yapılması önerilen eylemleri sağlayan öngörüye dayalı analitik.

Tanımlayıcı analitik

Tanımlayıcı analitik, eğilimleri ve kalıpları belirleyerek mevcut durumu veya belirli bir geçmiş durumu açıklamak için birden çok kaynaktan gelen geçmiş ve güncel verileri kullanır. İş analitiğinde bu, iş zekasının (Business Intelligence) amacıdır.

Teşhis analitiği

Teşhis analitiği, geçmiş performansları etkileyen faktörleri ve nedenlerini keşfetmek için genellikle tanımlayıcı analitik aracılığıyla oluşturulmuş olan verileri kullanır.

Tahmine dayalı analitik

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi teknikleri tanımlayıcı ve teşhis analitiğinin çıktılarına uygular. Tahmine dayalı analitik, genellikle bir tür "gelişmiş analitik" olarak kabul edilir ve sıklıkla makine öğrenimi veya derin öğrenme ile ilişkilidir.

Öngörüye dayalı analitik

Öngörüye dayalı analitik, istenen sonuçları sağlayacak belirli çözümler önermek için testlerin ve diğer tekniklerin uygulanmasını içeren bir tür gelişmiş analitiktir. İş dünyasında öngörüye dayalı analitik, makine öğrenimini, iş kurallarını ve algoritmaları kullanır.

Veri analitiği yöntem ve teknikleri

Veri analitiği uzmanları, verileri analiz etmek için bir dizi yöntem ve teknik kullanır. Bunlardan en popüler 7 tanesi şöyledir;

1- Regresyon analizi: Regresyon analizi, bir veya daha fazla değişkendeki değişikliklerin diğerini nasıl etkileyebileceğini belirlemek için değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için kullanılan bir dizi istatistiksel işlemdir. Örneğin, sosyal medya harcamaları satışları nasıl etkileyebilir?

2- Monte Carlo simülasyonu: Monte Carlo simülasyonları, rastgele değişkenlerin müdahalesi nedeniyle kolayca tahmin edilemeyen bir süreçte farklı sonuçların alınma olasılığını modellemek için kullanılır. Risk analizi yaparken Monte Carlo simülasyonuna sıklıkla başvurulur.

3- Faktör analizi: Faktör analizi, büyük bir veri setini alıp daha küçük, daha yönetilebilir bir veri setine indirgemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Faktör analizi genellikle müşteri sadakati gibi şeyleri keşfetmek için kullanılır.

4- Kohort analizi: Kohort analizi, bir veri setini analiz etmek amacıyla ortak özellikleri paylaşan gruplara ayırmak ve genellikle müşteri segmentlerini anlamak için kullanılır.

5- Küme analizi: Küme analizi, nesneleri veya vakaları küme adı verilen gruplar halinde sınıflandırmak için kullanılan bir tekniktir. Verilerdeki yapıları ortaya çıkarmak için kullanılabilir.

6- Zaman serisi analizi: Zaman serisi analizi, zaman serisi verileri ve trend analizi ile ilgilenen istatistiksel bir tekniktir. Zaman serisi analizi, haftalık satış rakamları gibi zaman içindeki eğilimleri ve döngüleri belirlemek için kullanılabilir. Ekonomik ve satış tahminleri için sıklıkla kullanılan bir tekniktir.

7- Duygu analizi: Duygu analizi, verilerde ifade edilen duyguları anlamak için doğal dil işleme, metin analizi, hesaplamalı dilbilim ve benzeri araçlar kullanır. Önceki altı yöntem nicel verileri (ölçülebilir veriler) analiz etmeye çalışırken, duygu analizi nitel verileri temalar halinde düzenleyerek yorumlamaya ve sınıflandırmaya çalışır. Genellikle müşterilerin bir marka, ürün veya hizmet hakkında nasıl hissettiklerini anlamak için kullanılır. 

Veri analitiği araçları

Veri analistleri ve veri analitiği uzmanları kendilerine yardımcı olan bir takım araçlar kullanırlar. Bunların en popülerleri arasında; büyük verileri işlemek için açık kaynaklı bir veri bilimi platformu olan Apache Spark, matematiksel analiz ve tablo şeklinde raporlama için belki de en yaygın kullanılan araç olan Microsoft Excel, Google’ın veri analitiği platformu Looker, kullanıcıların verileri ayıklamasına, özetlemesine ve görselleştirmesine yardımcı olan açık kaynaklı bir programlama dili olan Python, Amazon’un bulut servislerinden QuickSight ve Salesforce’un veri analiz platformu Tableau sayılabilir.

Veri analitiği ve veri bilimi arasındaki fark nedir?

Veri analitiği ve veri bilimi birbiri ile yakından ilişkilidir. Veri analitiği, bir kuruluşun verilerinin neye benzediğini anlamak için kullanılan veri biliminin bir bileşenidir. Genel olarak, veri analitiğinin çıktısı raporlar ve görselleştirmelerdir. Veri bilimi, sorunları incelemek ve çözmek için analitik çıktılarını alır.Veri analitiği, gerçekliğin mevcut veya zaman içinde değişen durumunu tanımlarken, veri bilimi bu verileri geleceği tahmin etmek ve/veya anlamak için kullanır.

Veri analitiği ve veri analizi arasındaki fark nedir?

Veri analitiği ve veri analizi terimleri sıklıkla birbirinin yerine kullanılır. Veri analizi, aslında veri analitiğinin bir alt kümesidir. Verilerin incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi ile belirli sonuçların çıkarılması için kullanılır. Özetle veri analitiği, veri analizini gerçekleştirmek için kullanılan araçları ve teknikleri içerir.

Veri analitiği ve iş analitiği arasındaki fark nedir?

İş analitiği de veri analitiğinin alt kümelerinden birisidir. İş analitiği, daha iyi iş kararları almak için veri madenciliği, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme de dahil olmak üzere veri analitiği tekniklerini kullanır. Senaryolar oluşturmak, mevcut durumu anlamak ve gelecekteki durumları tahmin etmek amacıyla analiz modelleri ve simülasyonlar oluşturmak için kullanılan çözümler iş analitiği olarak tanımlanır.