VERİ ANALİTİĞİNDE SINIR YOK

Piyasadaki rakiplere karşı bir avantaj yakalamak için veriyi etkin ve hızlı bir şekilde analiz etmek giderek daha da önemli hale geliyor. Örneğin; artık firmalar, farklı pazarlardaki fiyatları belirlemek, bankalar sahtekârlık girişimleri gerçek zamanlı olarak engellemek, havacılık sektörü en etkin uçuş rotalarını hesaplayabilmek için veri analitiğini kullanmak durumunda. E-posta yazışmaları, mesajlaşmalar ve sosyal medya paylaşımlarıyla kendimizi ifade ettiğimiz dönemde, insanlar arasında gelişen bu iletişim modeli gelecekte insan makine arasındaki iletişimin kaynağı olacak. Geleceğin teknolojileri büyük veri ve analitik üzerinde şekillenecek. Geçmişte veri, sadece girdi olarak görülürken, günümüzde dijital dönüşümün başrolüne geçen bir olgu haline geldi ve meta datayı yönetmek büyük önem kazandı. IDC verilerine göre 2013’te dünya genelince 4,5 zetabayt veri üretilirken 2020’de üretilecek verinin bunun yaklaşık 10x katı olacağı ve 2025’te ise 40x katına ulaşacağı tahmin ediliyor. Veri analizi, karmaşık bir süreç içerirken genelde büyük verileri analiz ederek değer yaratmak adına veri bilimciler ve veri analistleri ile çalışılması gerekiyor. Veri analizi için gerekenleri ise dört adımda toplamak mümkün. İlk olarak verilerin toplanması, ikinci adımda verilerin sınıflandırılması, sonraki adımda sonuç odaklı detaylı bir analiz yapmak adına eylem planı hazırlanması ve son adım olarak mikro düzeyde analiz şeklinde sıralayabiliriz. Günümüzde veri analizi süreçlerinin büyük bir kısmı manuel olarak yapılırken organizasyonlar için önemli bir durum teşkil eden verilerin analizi konusunda kullanılan yöntemleri değiştiren ve geliştiren yeni yaklaşımlara ihtiyaç artıyor. Bu nedenle yeni bir yaklaşım olarak artırılmış analitik (Augmented Analytics) karşımıza çıkıyor. Veri madenciliği, veri yönetimi, iş süreçleri yönetimi, tedarik zinciri, müşteri yönetimi, sosyal medya gibi birçok alandan elde edilen verileri daha entegre yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları eşliliğinde analiz eden artırılmış analitik, daha az önyargılı kararlar alarak ilgili konuya daha çok odaklanarak farkındalık yaratıyor, kullanıcıların verilerle etkileşime girmesine olanak sağlayarak iç görülere göre hareket ederek sonuç üretmeyi hedefliyor.