Veri madenciliği (data mining) hangi sektörlerde gelişiyor?

Veri madeni ya da veri madenciliği, dijital çağla birlikte ortaya çıkmış yeni bir icat değildir. Konsept bir asırdan fazla süredir var ancak 1930'larda daha fazla ilgi odağı haline geldi. Veri madenciliğinin ilk örneklerinden birisi, 1936'da Alan Turing'in günümüz bilgisayarlarına benzer hesaplamalar yapabilen evrensel makine fikrini ortaya koymasıyla gerçekleşti.

O zamandan beri çok yol kat edildi. İşletmeler artık satış süreçlerinden yatırım amaçlı finansalları yorumlamaya kadar her şeyi iyileştirmek için veri madenciliği ve makine öğreniminden yararlanıyor. Sonuç olarak, şirketler veri bilimiyle her zamankinden daha büyük hedeflere ulaşmak istediğinden, veri bilimciler kuruluşlar için hayati değer taşıyor.

Veri madenciliği, manuel olarak çözülmesi çok zaman alan iş sorularını yanıtlayabilir. Kullanıcılar, verileri farklı şekillerde analiz etmek için bir dizi istatistiksel teknik kullanarak, eğilimleri ve ilişkileri belirleyebilirler. Gelecekte olabilecekleri tahmin etmek ve iş sonuçlarını etkilemek için bu bulguları uygulayabilirler.

Veri madenciliği, satış ve pazarlama, ürün geliştirme, sağlık ve eğitim dahil olmak üzere birçok iş ve araştırma alanında kullanılıyor. Doğru kullanıldığında, veri madenciliği, müşteriler hakkında daha fazla bilgi edinmenize, etkili pazarlama stratejileri geliştirmenize, geliri artırmanıza ve maliyetleri düşürmenize olanak tanıyarak rakiplerinize karşı size büyük bir avantaj sağlayabilir.

Veri madenciliğini gelecekte daha fazla göreceğimiz alanlar şu şekilde:

Geleceğin sağlık hizmetleri

Pazar sepeti analizi

Eğitim

Üretim mühendisliği

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM)

Dolandırıcılık tespiti

İzinsiz giriş tespiti

Yalan tespiti

Müşteri segmentasyonu

Finansal bankacılık

Kurumsal gözetim

Araştırma analizi

Ceza soruşturması

Biyoinformatik

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, şirketlerin sorunları çözmesine, riskleri azaltmasına ve yeni fırsatları yakalamasına yardımcı olan iş zekasını keşfetmek için büyük hacimli verileri analiz etme sürecidir. Bu veri bilimi dalı adını, büyük bir veri tabanında değerli bilgiler aramak ile hazine için dağda madencilik yapmak arasındaki benzerliklerden alır. Her iki süreç de gizli değeri bulmak için muazzam miktarda malzemeyi elde etmeyi gerektirir.

Veri Madenciliği Algoritmaları

Veri madenciliğinden en iyi sonuçları elde etmek için bir dizi araç ve teknik gereklidir. En sık kullanılan algoritmalardan bazıları şunlardır:

Yapay zeka (AI): Bu sistem, planlama, öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi insan zekası ile ilişkili analitik faaliyetler gerçekleştirir.

Birliktelik kuralları: Birliktelik, genellikle büyük veri kümeleri arasında sıkça bulunan birliktelikleri bulmaktır. Birliktelik kuralları, “Market Sepet Analizi” ile birlikte anılır. Çünkü bu, birliktelik kuralları analizinin orijinal uygulama alanıdır. Amaç tüm olasılıkların rastgele örneklemesinden beklediğinizden daha sık ortaya çıkan öğelerin ilişkilerini bulmaktır. Bu işlem müşterilerin yaptıkları alışverişlerdeki ürünler arasındaki birliktelikleri bularak müşterilerin satın alma alışkanlıklarını çözümler.

Kümeleme: Kullanıcıların verilerdeki doğal gruplamayı veya yapıyı anlamalarına yardımcı olmak için bir veri kümesini, küme adı verilen anlamlı alt sınıflara ayırma işlemidir.

Sınıflandırma: Sınıflandırma, en sık uygulanan veri madenciliği tekniğidir. Bu yöntem, kayıt popülasyonunu büyük ölçüde sınıflandırabilen bir model geliştirmek için bir dizi önceden sınıflandırılmış örnek kullanmaktadır. Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski uygulamaları, bu tür analizlere özellikle uygundur. Bu yaklaşım genellikle karar ağacı veya sinir ağı tabanlı sınıflandırma algoritmalarını kullanır. Veri sınıflandırma süreci öğrenmeyi ve sınıflandırmayı içerir.

Veri analitiği: Dijital bilgileri yararlı iş zekasına dönüştürme sürecidir.

Veri ambarı: Bir kuruluşun karar vermesine yardımcı olmak için kullanılan geniş iş verisi koleksiyonudur.

Makine öğrenimi: Bilgisayarlara açıkça programlanmadan "öğrenme" yeteneği vermek için istatistiksel olasılıkları kullanan bilgisayar programlama tekniğidir.

Regresyon: Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişken ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılabilir. Örneğin, talep, kullanılabilirlik ve diğer faktörlere dayalı olarak bir ürünün gelecekteki fiyatını tahmin etmek için regresyon analizini kullanabilirsiniz.

Aykırı değer tespiti: Bu tespit, verilerdeki anormallikleri görmenizi sağlar. Anormallik veya aykırı değer, beklenen modellerden önemli ölçüde sapan bir değer veya değerler kümesidir. Özellikle sahtekarlık tespiti, siber saldırı izlemesi ve sistemlerin performansının izlenmesi açısından kullanışlıdır.

Karar ağaçları: Karar ağaçları, bir dizi ikili kurala dayalı olarak sonuçları tahmin eden modelleme teknikleridir. Bir karar ağacı algoritması aynı girdiyle aynı sonucu üretir. Karar ağaçları, sınıflandırma modelleri ve regresyon analizi oluşturmak için kullanılır.

Nöral ağlar: Bunlar, insan beyninden esinlenerek modellenmiştir ve inanılmaz derecede karmaşık olabilir. İşletmelerin, sinir ağları inşa etmek ve uygulamak için gerçekten yetenekli personelleri işe alması gerekiyor. Sürücüsüz araç teknolojisi gibi hızlı yanıtlar gerektiren durumlarda kullanışlıdır.

İş Zekası ve Veri Madenciliği

Veriler, benzeri görülmemiş hızlarda ve hacimlerde işletmelere katkıda bulunuyor. Veri odaklı bir işletme olmak günümüzde artık bir seçenek de değil. İşletmenin başarısı ise büyük verilerden ne kadar hızlı iç görüler keşfedebildiğinize ve bunları iş kararlarına ve süreçlerine dahil ederek kuruluşunuz genelinde daha iyi eylemler gerçekleştirmenize bağlıdır. Ancak yönetilecek çok fazla veri olduğu için bu aşılamaz bir görev gibi görünebilir.

Veri madenciliği, işletmelere geçmişi ve bugünü anlayarak, bir sonraki adımda ne olacağı hakkında doğru tahminlerde bulunup, geleceği optimize etme gücü verir.

Örneğin, veri madenciliği, derin öğrenme algoritmaları aracılığıyla geçmiş müşteri profillerine dayalı olarak hangi potansiyel müşterilerin karlı müşteriler haline gelebileceğini ve hangilerinin belirli bir teklife yanıt verme olasılığının yüksek olduğunu size söyleyebilir. Bu bilgiyle, teklifinizi yalnızca yanıt verme ve değerli olma olasılığı yüksek potansiyel müşterilere sunarak yatırım getirinizi artırabilirsiniz.

Veri madenciliği tekniklerinin uygulanmasıyla, kararlar içgüdüsel tepkiler yerine gerçek iş zekasına dayanabilir. Bu da işletmeleri rekabette önde tutan tutarlı sonuçlara neden olabilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi büyük ölçekli veri işleme teknolojileri daha erişilebilir hale geldikçe, şirketler artık terabaytlarca veriyi günler veya haftalar yerine dakikalar veya saatler içinde inceleyerek, yenilikler yapıp, daha hızlı büyüyebilirler.