Grafik Datamining ve Veri Analizi Uzmanlığı

tarihinde yayınlandıVeri Analizi içinde yayınlandı
Facebooktwittergoogle_plusredditpinterestlinkedinmail

  Kutlu MERİH

GİRİŞ

Teknolojinin ilerlemesi, internetin gelişmesi ve sosyal medya devrimi sayesinde bilginin gücünün öne çıkması iş yapma şeklimizi radikal bir şekilde gözden geçirmemizi ve konvansiyonel yapı ve yöntemlerden hızla uzaklaşmamızı gerektiriyor. Firmalar bir adım öne geçebilmek için fark yaratmak zorunda ve bunun için  en ufak bir bilginin bile ne kadar önem taşıdığı anlaşılmış durumda. Peki, bu kadar değerli olan bu veriler nasıl oluşuyor?

Aslına bakarsanız bu veriler iş yapma süreçleri içinde artık rutin olarak oluşuyor. Hatta biz hergün bunun bir parçası oluyoruz. İnternet kullanırken yaptığımız her tıklama çok önemli bir veri. Bunun dışında çevrelerinden sürekli veri toplayan aygıtlar giderek yaygınlaşıyor. Bu uygulamaların gelecekte daha yaygın olacağı kesin ve şimdiden bazı otomobiller sürüş istatistiklerini toplamaya başladılar bile. İşte bütün bunlar, finansal veriler, medikal veriler, hepsi birleştiğinde Büyük Veri yi oluşturuyor. Peki bu kadar çok veri nasıl saklanıyor?

Daha önce ancak yüksek maliyetli donanımlarla saklayabileceğimiz bu dev veriyi günümüzde daha az maliyetli, basit donanımların açık kaynaklı dağıtık dosya sistemleri ile birleştirilmesiyle oluşan dev veri çözümlerinde saklamak mümkün. Yani günümüzde teknolojinin gelişmesi donanım fiyatlarının düşmesini  Büyük Veri yi saklamayı bir sorun olmaktan çıkarmış gibi. Peki, bu dev boyuttaki veriler nasıl işlenebilir ve içinde gizli olan bilgiler elde edilir?

Veri Bilimi ve Veri Analitiği

Şirketler maalesef büyük veri analitiğine sıkça atıfta bulunarak katma değer ürettiklerini düşünüyorlar. Ancak uygulamada durum son derece farklı. Henüz emekleme aşamasında ve henüz verinin toplanması ve depolanmasının ötesine geçememiş durumda. Bu gidişle büyük veri yakın gelecekte etkisi azalarak yok olacak moda kavramlardan biri gibi duruyor. Artan veri hızına paralel olarak artmayan, yeterince gelişemeyen analiz yöntemleri büyük veriden ziyade büyük veri sorunlarının nasıl çözüleceğine odaklanacak.

Elde edilen verinin temizlenmesi, ayıklanması, sınıflanması oldukça önemli ve bir o kadar da uğraştırıcı. Ancak günümüz yazılım teknolojileri bu işi kolayca yapabiliyor. Ardından geçilen sorgulama süreci işin asıl para eden kısmı. Yani veriye soru sorma ve yanıtı alma maharet gerektiriyor. Söz konusu maharet başta teknik bilgi olmak üzere tüm bilim dallarından yararlanmayı gerektirebiliyor.

Verinin Bilgiye Dönüştürülmesi

Bundan 50 yıl önce de günümüzde de enformatiğin temel problemi veriyi bilgiye dönüştürmek ve stratejik karar girdisi haline getirmek olmuştur. Zira veri hem zor elde edilen hem de dikkatle yorumlanması gereken bir hammaddedir. Veri analizinin günümüzün gelişmiş teknolojisini kullanarak daha hızlı ve etkili yapılabilmesi işin özünü değiştirmiyor.

Verileri Görselleştirmek

Bugünün yazılım teknolojisi veri kütlelerinin iç gizemini çözebilecek grafiklemeyi ileri düzeyde sağlıyor. Bir veri kütlesinden ne gibi yorumlar çıkartılabileceği gerekli olan matematik ve istatistik enformatik uzmanlık gereksinmeleri yüzünden biraz gölgede kalmış. Verinin yapılandırılması, analize elverişli hale getirilmesi ve elde edilen sonuçlardan işletmeye bir fayda sağlanması, bir değer elde edilmesi işin en önemli kısmını oluşturmaktadır.

Veri görselleştirmenin dijital dünyada bir sonraki büyük şey olacağını düşünmemiz için birçok haklı nedenimiz var.  Karmaşık ve çok katmanlı zengin bilgiye bir bakışta ulaşılabilir ve görsel analiz doğru yapıldığında, gerçek zamanlı olarak sunulur ve güncellenebilir. Ayrıca, iletişimi de oldukça kolaydır. Ancak esas sorun karmaşık veri setlerinin görselleştirilmiş te olsa kimler tarafından nasıl yorumlanacağı. Yani bu tür bir yorum için ne tür bir becerinin gerektiği. Genel kabul görmüş yaklaşım veri analizi için çok üst düzeyde matematik, istatistik ve enformatik beceri ve deneyim gerektirdiği yönünde. Tabi ki tüm bu disiplinlerin tek bir kişide ya da yöneticide olması kolay değil. Bu nedenle yöneticiler ve veriler arasında bir ara yüz yani “Veri Analizi Uzmanlığı” gerekiyor.

Veri Analistleri Kritik Faktör

Söz konusu veri analistlerinin temel işlevi veriler içinde saklı olan gizemli ilişkileri yöneticinin kolayca anlayabileceği ve yorumlayabileceği bir formata dönüştürmek olacak. Bunun için en etkin yöntemin verileri çok boyutlu grafikler halinde yöneticilerin anlayabileceği şekle dönüştürmektir. Bu yaklaşım üst düzey matematik, istatistik ve enformatik becerilere olan gereksinimi de ortadan kaldıracaktır. Gerekli olan tek şey alışılan grafik tiplerinin dışındaki grafikleri (violin grafikler, radar grafikler, heatmap grafikler. matriks grafikler gibi) yorumlama becerileri edinmektir. Veri Analistleri, bu şekilde yaptıkları analizleri üst yönetim ile haberleşebilmek için ikna edici görselleştirmelere çevirmeli, gerekirse yeni iş metrikleri tanımlayarak performans ölçüm sistemlerini önerebilmelidir. Bunların yanında veri analistleri veriler ile yapılan iş arasında karar vericiye destek olacak önerileri sunabilecek işletmecilik becerilerine de sahip olmalıdır.

Facebooktwittergoogle_plusredditpinterestlinkedinmail