Veri Madenciliğinin En Önemli Faydaları ve Kullanım Örnekleri

Veri setlerinin faydalı iş bilgilerine dönüştürülmesi olan veri madenciliği, bunu nasıl doğru yapacağını anlayan şirketlere büyük avantajlar sağlayabilir.

Aslında, verileri başarılı bir şekilde çıkarma yeteneği, dijital ekonomideki en yüksek performansa sahip kuruluşlar olan dijital liderler (digital leaders) ile dijital geride kalanlar (digital laggards) arasında önemli bir farklılaştırıcı olabilir.

Aşağıda, veri madenciliğinin ne olduğunu, başarı için neden bu kadar önemli olduğunu ve pratikte nasıl göründüğünü öğreneceğiz.

Veri madenciliği, büyük veri kümelerinin yararlı bilgilere ve eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesidir.

İlgili kesin adımlar, kime sorduğunuza bağlı olarak değişebilir, ancak veri madenciliği genellikle şu noktalarda döner:

• Büyük miktarda verinin toplanması
• Bu verilerin dijital yazılımla taranması
• Kalıpların ve faydalı bilgilerin çıkarılması
• Bu içgörülerin karar verme süreçlerine uygulanması

IBM‘e göre, bir işletme bir veri madenciliği projesi uyguladığında dört adımı takip etmek önemlidir:

• İş hedeflerinin belirlenmesi ve proje kapsamının tanımlanması
• Verilerin hazırlanması
• Verilerden modeller ve madencilik kalıpları oluşturma
• Sonuçların değerlendirilmesi ve bu bilgilerin uygulanması

Veri madenciliği, büyük verilerin (veya aşırı büyük veri kümelerinin) kullanımına dayandığından, insanların bu verilerden kalıp çıkarması imkansızdır.

Bunun yerine, işletmeler genellikle bu verilerin örüntü tanıma ve modellemesini yapmak için yapay zekaya (AI) güvenir.

Veriler herhangi bir sayıda kaynaktan gelebilir.

Örneğin bir işletme, aşağıdakiler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere geniş bir kaynak yelpazesinde madencilik yapabilir:

• Dahili müşteri verileri
• Dış müşteri verileri
• Web kazıma (scraping)
• Web sitesi kullanımı
• API’ler
• Fiziksel sensörler

Kısacası, sayısız veri kaynağı var ve teknoloji geliştikçe parmaklarımızın ucunda daha fazla veri var. Örneğin, fiziksel sensörlerin internet ile entegrasyonu, IoT’nin gelişimini hızlandıracak. Bu mega trendin yarattığı yeni veri okyanusları da, veri madenciliği ve büyük verilere dayanan diğer teknolojilerin benimsenmesinde önemli bir artış sağlayacak.

Ancak bu alanda yeni olanlar, bu yaklaşımın değerinin ne olduğunu ve normal veri kullanımından nasıl farklı olduğunu merak edebilirler.

Veriye dayalı yöntemler, nesnel olarak ölçülebilen içgörüler sundukları için herhangi bir iş alanına değer katabilir. Bu, birçok iş sürecindeki tahminleri ortadan kaldırarak, kararların duygular veya öznel görüşler yerine gerçek dünyadaki gerçekler ve kalıplar üzerinde alınmasına izin verir.

Örneğin, veri madenciliği, “içgüdüler” veya işletme içindeki profesyonellerin duyguları yerine istatistiklere dayalı müşteri davranışı kalıplarını ortaya çıkarabilir. Sonuç: daha iyi kararlar, daha iyi iş performansı ve daha uygun iş eylemleri.

Veri madenciliğinin diğer faydaları şunlardır:

• İş çabalarında iyileştirilmiş yatırım getirisi
• Gelecekteki ticari faaliyetler hakkında daha iyi tahminler ve kararlar
• İncelenen verilerin daha derinlemesine anlaşılması
• Tasarruf
• Büyük veri kullanılmadan başka türlü mümkün olmayacak öngörüler

Kısacası veriler, organizasyonun içgörüsünü, geçmişini ve öngörüsünü geliştirerek işe tamamen yeni bir boyut katabilir. Bu veri yaklaşımının potansiyel değeri – ve potansiyel kullanım durumları – neredeyse sonsuzdur.

Büyük veri içgörüleri, finanstan operasyonlara, pazarlamadan rekabetçi istihbarata kadar çok çeşitli alanlarda uygulanabilir.

Veri madenciliğinin gerçek dünyada nasıl uygulanabileceğine dair birkaç örnek:

• Finans uzmanları, potansiyel yatırımları daha doğru bir şekilde modellemek için büyük verileri kullanabilir
• Tedarik zinciri yöneticileri, lojistiği geliştirmek, çevikliği artırmak, verimliliği artırmak ve daha fazlası için tedarik zinciri verilerini analiz edebilir
• Büyük kuruluşlar, öğrenme ihtiyaçlarını anlamak ve sonuç olarak daha iyi çalışan eğitim programları geliştirmek için yazılım kullanımı gibi çalışan davranışlarını analiz edebilir.
• Pazarlama uzmanları, hedef kitlelerinin ruhuna ilişkin daha derin içgörüler elde etmek ve sonuç olarak daha iyi pazarlama deneyimleri tasarlamak için müşteri verilerini, web verilerini ve diğer çevrimiçi verileri analiz edebilir.
• Siber güvenlik uzmanları, güvenlik tehditlerinin göstergesi olabilecek anormallikleri kontrol etmek için BT sistemlerindeki kalıpları analiz edebilir

Kısacası, büyük verinin olduğu her yerde, bu verileri iş süreçlerini iyileştirmek için kullanma ve hatta yapay zekanın ortaya çıkmasından önce mümkün olmayan yeni tür faaliyetler gerçekleştirme potansiyeli vardır.

Örneğin, yapay zeka olmadan siber güvenlik uzmanları, kuruluşlarını güvende tutmak için ihtiyaç duydukları büyük miktarda bilgiyi takip edemez ve analiz edemezdi. Ancak AI, tüm bu verileri hızlı bir şekilde “ezebildiği” ve kalıpları çıkarabildiği için, aksi takdirde insanlar için imkansız olan tehdit algılama gibi siber güvenlik görevlerini gerçekleştirebilir.

Kuruluşunuz büyük veri ve veri madenciliğine yatırım yapmalı mı?

Cevap elbette, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok faktöre bağlı olacaktır:

• Şirketinizin dijital olgunluk düzeyi
• Şirketinizin büyüklüğü
• Şirketinizin bütçesi
• Şirketinizin sektörü
• Şirketiniz şu anda verileri nasıl kullanıyor?
• Şirketinizin dijital dönüşüm gündemi

Başka bir deyişle, cevap tamamen şirketinizin hedeflerine bağlıdır.

Bununla birlikte, “verinin yeni petrol olduğunu” kabul etmek çok önemlidir ve yarının ekonomisindeki başarı, kısmen şirketinizin yeni teknolojiyi ne kadar etkili bir şekilde benimseyebileceğine, verileri madenciliğe ve veriye dayalı yöntemleri ne kadar etkili bir şekilde kullanabileceğine bağlı olacaktır.