2022 yılında yükselişte olan veri bilimi trendleri nelerdir
26.07.2022
Sosyal Medya

2022 yılında yükselişte olan veri bilimi trendleri nelerdir

Veri bilimi, excel tabloları gibi yapılandırılmış verileri ve metin dosyaları, e-postalar gibi yapılandırılmamış verileri analiz ederek iş süreçlerinde daha iyi kararlar verebilmek ve öngörüler elde etmek için bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan çok disiplinli bir alandır. Veri bilimi, büyük veri kümeleri içinden anlamlı sonuçlar çıkarmak için veri analizi, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi alanların birleşiminden oluşur. Makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, veri biliminin ilerlemesine doğrudan katkı sağlar. Bu yazımızda eğitim, sağlık ve perakende gibi sektörlerde giderek daha fazla önem kazanan veri bilimi alanında 2022 yılının yükselen trendlerine yakından bakıyoruz.

Self servis analiz sistemleri

İş analisti olmayan çalışanların da kendi analizlerini yapmasını mümkün kılan self servis analiz sistemlerini kullanmak, karar alma süreçlerini hızlandıran trendlerden biridir. Ekip üyelerinin kendi ihtiyaçları doğrultusunda şirket verilerine güvenli bir şekilde erişerek kendi analizlerini yapabilmesi hem verimliliği artırır hem de maliyetleri düşürür. Herhangi bir uzmanın yardımına ihtiyaç duymadan büyük veri kümelerinden faydalanarak analizlerini tamamlayan çalışanlar, şirketin iş analistleri üzerindeki yükü  önemli ölçüde hafifletir.   

Veriye dayalı müşteri deneyimleri

Her şirket, müşterilerine daha iyi bir alışveriş deneyimi yaşatabilmek ve özelleştirilmiş teklifler sunabilmek için izinli bir şekilde topladığı müşteri verilerinden faydalanır. Özellikle e-ticaret sitelerinde müşteri verileri ile birlikte daha önce satın aldığı ürünler, vakit geçirdiği sayfalar gibi bilgiler birleştirilerek en uygun teklifleri sunabilmek son derece kritik bir öneme sahiptir.

Sentetik veriler ve yapay zeka analizi

Veri analizlerinin test ve geliştirme süreçlerinde gerçek verileri kullanmak yerine sentetik olarak üretilmiş verilerin kullanılması giderek yaygınlaşıyor. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için sentetik veriler kullanılarak herhangi bir kişisel mahremiyet engeline takılmadan hızlıca sonuçlar alınabiliyor. Örneğin, yüz tanıma algoritmaları üzerinde çalışırken gerçek kişilere ait olmayan tamamen yapay zeka ile üretilmiş yüzler kullanılabiliyor. Sağlık alanında ise hastalıkların teşhisi için röntgen ya da MR görüntüleri üzerine makine öğrenimi algoritmaları geliştirilirken sentetik verilerden faydalanmak mümkün oluyor. Yapay zeka teknolojisi ilerledikçe mantıksal olarak birbiri ile ilişkili sentetik verilerin üretilmesi de kolaylaşıyor.

Artırılmış veri yöntemi

Artırılmış veri yönetimi, veri analizi yaparken verilere erişimi hızlandırmayı ve veri kalitesini arttırmayı amaçlar. Veri yönetimini iyileştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri kullanılır. Bu sayede verilerdeki eksik ya da anormal değerlerin tespit edilmesi gibi işlemler otomatik olarak yapılabilir. Artırılmış veri yönetimi platformları, verileri temizlemek, sınıflandırmak, doğal dil işleme tekniği ile çözümlemek gibi işlemleri başarıyla gerçekleştirdiği için daha verimli geri dönüşler alınabilmesini sağlıyor.

Otomatik makine öğrenimi

Automated Machine Learning’nin kısaltması olan AutoML’nin amacı veriyi demokratikleştirerek daha fazla insanın kullanımına açarken aynı zamanda makine öğrenimi süreçlerini otomatikleştirmektir. AutoML ile verilerin temizlenmesi ve kullanıma hazır hale getirilmesi için yürütülen ve genellikle tekrar eden sıkıcı süreçler otomatik hale getirilir. Otomatik makine öğrenimi, aynı zamanda yapay zeka ve kodlama konusunda yeterli bilgisi olmayan çalışanların kendi makine öğrenimi uygulamalarını yapabilmeleri için araçlar oluşturmayı da sağlar. Böylece şirket çalışanları, basit arayüzlerle makine öğreniminin sunduğu avantajlardan faydalanma şansı bulur.

Büyük veri faaliyetlerinde bulut bilişim teknolojileri

Büyük veri yönetimi, satış ve pazarlama uygulamalarında şirketlere büyük avantajlar sunuyor. Bununla birlikte teknik açıdan geniş ve karmaşık bir donanım altyapısı gerektirmesi nedeniyle depolama ve işleme için yerel çözümler yerine bulut bilişim servisleri daha çok tercih ediliyor. Büyük veri kümeleri üzerinde analiz işlemlerini gerçekleştirmek için oldukça uygun ortamlar sağlayan bulut bilişim servisleri, maliyetlerde büyük oranda tasarruf sağlarken verimliliği ve esnekliği de artırıyor.

Bulut tabanlı veri analizi, sıfırdan bir altyapı kurma zorunluluğunu da ortadan kaldırıyor. Bulut tabanlı veri analizi yatırımı yapmadan önce oluşacak verinin boyutu ve en doğru şekilde nasıl kullanılacağı üzerinde planlama yapmak gerekiyor. Doğru bir strateji izlenmesi durumunda büyük veri analizinde bulut bilişim servisleri kullanılarak maliyetlerden ve zamandan tasarruf edilirken karar alma mekanizmalarının daha hızlı işlemesi de sağlanıyor.