Veri bilimi, günümüzün rekabetçi ortamında şirketlerin rakip firmalar ile pazarda var olan gücünü koruyup lider konuma gelebilme adına bir takım yöntemler kullanarak süzgeçten geçirdiği süreci kapsar. Şirketler bu zaman diliminde istatistiki verileri, yapay zekaların tahmin yetisini ve farklı bilimsel dataları bir araya getirerek olası değerlendirmeleri yapar. İş disiplinini ve üretim sürecini de bu doğrultuda bir plan çerçevesinde yürütür.
Günümüzde üretim kapasitesinin artması ve aynı hizmeti veren firmaların giderek çoğalması ise veri bilimini kabul etme ve yararlanma noktasında şirketler için vazgeçilmez bir unsur haline dönüşmüştür. Bu nedenle veri bilimi alanına hakim, ihtisas yapmış veri bilimciler şirketler açısından olası müşteri portföyü oluşturma, talep ve faaliyet anlamında tatmin edici her noktada öne çıkarak şirketlerin can damarı ve verimliliklerinin de baş aktörü olmuşlardır.
İlgili içerik: Veri Bilimci Nedir?
Bu içerikte neler var?
Veri biliminde kullanılan teknikler
Veri bilimcileri verileri şirket adına pazara hakim olabilmek için harmanlar ve bunları belli bir düzene sokarak işlem sırası oluşturur. Veri bilimciler tarafından oluşturulan Bu işlem sırası ve veri bilimi teknikleri ise şunlardır;
Sınıflara bölme
Sınıflara Bölme elde edilen verilerin kendi içinde belli başlı kategorilere ayrılma işlemidir. Bu ayrım ise konuyla ilgili eğitilen bilgisayarlar ile yapılır. Sınıflandırma işlemi;
- Müşteri talebi-piyasaya sunulan ürün
- Talep yoğunluğu ve ürünün popülaritesine göre kategorilere ayrılır. Sosyal medya alışverişleri ve müşteri memnuniyetleri de bu süreci kapsar.
Regresyon
Matematiğin devreye girdiği regresyon tekniğinde bakıldığında birbiriyle tamamen alakasız olan iki veri, bazı özel formüller kullanılarak birbirine bağlanıyor ve anlamsız görünen bu iki veri anlamlanmış oluyor.
Küme yöntemi
Birbiriyle alakalı olan veriler arasında bilinmesi gerekli olan anormal farklılıkları bularak onları kümelerine ayırarak gruplandırma işlemine kümeleme tekniği denir. Kümeleme de veriler sabit bir biçimde ayrılmaz. Amaç ise farklı bir iş yapısı ve modellemesi oluşturarak verimliliği artırmaktır.
Veri biliminin iş dünyasındaki yöntemleri
Bir şirket için büyümek ve varlığını sürdürebilmek pazara hakim olabilmek ve tüm verileri belli şekilde harmanlayarak mümkündür. Bu nedenle veri biliminden faydalanan şirketler özelinde iş dünyası için veri bilimi yöntemleri şunlardır;
Kaynak çeşitliliği
Veri toplama işi bir değil birden fazla kaynaktan yapılarak müşterilerin olası yönelimleri detaylıca araştırılır. Bu da var olan müşterinin kaybedilmemesi için son derece elzemdir. Çünkü müşteri memnuniyeti her şirketin pazara hakimiyetinde baş etmendir.
İklim ve trafik
İklim ve trafik gibi şirketlerin ürün sevkiyatları ve alışlarında problemlere yol açabilecek sorunlar incelenerek olası teslimat gecikmelerinin de önüne geçiliyor.
Makine ömrü
İşi yapan her makinenin belirli bir ömrü olduğu varsayılarak, olası bozulma tarihleri, bozulma nedenleri ve tamir işlemleri gibi olası aksaklıklar önceden hesaplanarak imalat aşamasında oluşabilecek sorunlar da ortadan kaldırılıyor.
Finansal hizmetler
Özellikle banka gibi finans hizmeti sağlayan firma ve kuruluşlarda kişi veya şahıslarca yürütülen çalışmalarda olası şüpheli hal, hareket ve durumlara karşı gerekli çalışma yürütülerek, bu tür dolandırıcılık durumlarında gereken işlem anında yapılıyor.
Satış artışı
Geçmişten bugüne müşteri talep ve alımlarına yönelik çalışmalar yürütülerek, gerekirse yeni öneri ve sunumlar yapılıyor. Bu veri analizi şirketin imalat ve satış konularında da ciddi artışlara sebep olabiliyor.
Veri bilimi uygulamalarının zorlukları
Veri bilimi şirketler nezdinde kullandığı yöntemler bakımından büyüme, pazara hakimiyet, müşteri potansiyelini artırma gibi unsurlarda büyük başarı sağlar. Tabi bunun yanında uygulama noktasında bakıldığında, veri bilimcilerin şirkete sunduğu verilerin şirket tarafından doğru kullanılamaması, yanlış araç ve yatırım tercihleri, şirketleri veri bilimini etkin bir şekilde kullanma noktasında belli başlı zorluklarla da baş başa bırakabiliyor. Bu bağlamda şirketler açısından veri biliminin zorlukları ise şunlardır;
Yeterli verim alamama
Şirketlerde çalışan Veri bilimcilerin verileri incelemede ihtiyaç duydukları kaynakların uzun bir süre bekliyor olması ya da verilerin uygun olmayan vasıtalar ile analizi yeterli verimin alınması noktasında da büyük problemlere neden olabiliyor.
Uyum sorunu
Verilerin uyumluluğu noktasında yazılım sağlayıcılarının, veri bilimindeki uygulama ile buna binaen aldığı makine öğrenim modeli yazılımlara ya zamanında yerleştirilemiyor ya da olası senaryolar göz önüne alındığında çözüm için yeterli derecede uyum gösteremeyebiliyor.
Zaman kaybı
Bilgi teknolojisi ekibi zamanla artan açık kaynaklara sürekli destek vermek zorunda kalıyor. Oysa veri bilimcileri bu noktada çeşitli vasıtalardan yararlanabiliyor. Hal böyle olunca da bilgi teknolojisi ekibinin tüm araç ve kaynakları da tekrardan sağlama ve güncelleme yapması zaman kayıplarının oluşmasına da sebep olabiliyor.
Genel anlamda özetlemek gerekirse veri bilimi, süreç olarak doğru strateji ile yürütüldüğü takdirde; şirketlerin varlıklarını büyütme, pazara açılma ve hakimiyeti noktasında büyük avantajlar getirir. Şu da bir gerçekçi büyümek için risk, risk içinse cesaret olmazsa olmazdır!
