Veri Analizinde Yapay Zeka Kullanımı – Büyük Veri Nasıl Anlaşılır?

Son birkaç yılda yapay zeka (AI) ve makine öğreniminde (ML) hızlı ilerlemeler görüldü. Her tür işletmeyi etkilerler ve reklam ve pazarlama üzerinde birçok olumlu etki sağlarlar. Yapay zeka için özel bir kullanım durumu, veri analitiğidir. Modern işletmeler önemli miktarda veri üretir ve yapay zeka veri analizi, tüm bu verileri yönetilebilir bir şekilde anlamlandırarak yararlı bilgilere dönüştürür. Pazarlamacılar, belirli müşterileri hedeflerken ilgili içgörüleri keşfetmek için Büyük Veriyi incelerken yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarının çok yardımcı olduğunu düşünüyor. Bu verilere daha önce erişilemezdi, ancak şimdi yapay zekanın gücü sayesinde işletmeler potansiyel müşteri adaylarını daha kolay filtreleyebilir ve kime odaklanmaları ve kaynakları ayırmaları gerektiğini keşfedebilir.

Çevrimiçi yapay zeka kullanımının gözle görülür bir işareti, Google Ads'dir. Belirli bir ürün için bir reklamı ne sıklıkla görüyorsunuz ve buna çok benzeyen diğerleri sizi internette takip ediyor mu? Ve rastgele bir ürün olmayacak. Reklam genellikle ilginizi çeken, son zamanlarda çevrimiçi olarak aradığınız bir şey için olacaktır. Bunun nedeni, Google'ın sevdiğimiz ürünleri anlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanmasıdır. Çevrimiçi olarak ne kadar çok zaman geçirirsek ve ne kadar çok arama yaparsak, Google zevklerimizi o kadar iyi anlar. Bize hangi reklamları sunması gerektiğini belirlemek için bu bilgiyi kullanır.

Yapay zekanın bir diğer önemli kullanımı, şu anda mevcut olan çok büyük miktardaki Büyük Veriyi anlamlandırmaktır. Geleneksel veri çıkarma ve istihbarat araçları fiziksel sınırları aşıyor, ancak yapay zekanın ilerlemesi artık daha kapsamlı veri analizini mümkün ve pratik hale getiriyor.

Yapay Zeka Veri Analizi – Yapay Zeka Büyük Veriden Nasıl Anlam Çıkarabilir:

Büyük Veriden Anlam Yaratmak

Technopedia, Büyük Veriyi "geleneksel veri madenciliği ve işleme teknikleri, altta yatan verilerin içgörülerini ve anlamlarını ortaya çıkaramadığında kullanılan bir süreç" olarak tanımlar. Bu, Büyük Verinin yalnızca çok büyük miktarda veri olmadığını gösterir; aynı zamanda bu verileri yararlı bilgilere dönüştürmek için gereken süreçleri de içerir. Bu tür veriler, geçmişte kullandığımızdan farklı bir işleme yaklaşımı gerektirir.

Zaman içinde yalnızca daha fazla veri üretilmekle kalmadı, aynı zamanda yeni veri türleri de oluşturuldu. Başlangıçta işletmeler, örneğin bir metin dosyasında veya elektronik tabloda depolayabileceğiniz türler gibi yapılandırılmış verileri işlemeye odaklandı. Ancak günümüzde, çoğu veri yapılandırılmamıştır ve bunlar her zaman açık değildir. Örneğin, e-postalar ağırlıklı olarak metin tabanlı olsa da, geleneksel veri madenciliği araçlarının erişebileceği ve anlamlandırabileceği bir biçimde değildir. Ve günümüzde ses, video ve görüntü dosyaları olarak ne kadar veri bulunduğunu bir düşünün.

Nesnelerin İnterneti, veri toplanmasını daha da genişletti; örneğin, telefonunuzdaki ve hatta Fitbit'teki sensörlerin kaydettiği ve topladığı her şeyi düşünün.

Yüz ve ses tanımanın yetenekleri ve kullanılabilirliğindeki son genişlemeler, çok büyük miktarda veriye katkıda bulunur ve bunlar, herhangi bir değere sahip olmak için Büyük Veri işleme yeteneklerini gerektirir.

Büyük Veri'nin ortaya çıkışı, onu verimli ve uygun maliyetli bir şekilde işlemenin yollarına olan talebin artmasına neden oldu. Aksi takdirde, bu verileri toplamak anlamsız hale gelir ve büyük bir kaynak israfı olur. Daha sonra stratejik planlamanızda kullanabileceğiniz kalıpları veya bağlantıları aramak için büyük miktarda veriyi taramanın bir yoluna ihtiyacınız var.

Veri bilimcileri, Büyük Veriyi 3V'ler açısından tanımlar:

Hacim – çeşitli kaynaklardan üretilen veri miktarı
Hız – oluşturulan verinin hızı
Çeşitlilik – genel veri koleksiyonuna dahil edilen veri türlerinin karışımı – yapılandırılmış / yarı yapılandırılmış / yapılandırılmamış.

Herhangi bir veri analiz sistemi, özellikle yeteneklerini belirlerken, işlediği verilerin 3V'lerini dikkate almalıdır.

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, verileri inceleme ve kalıpları çizme sürecidir. Veri analitiği alanının merkezindedir. Veri analizi, hem tanımlayıcı analizi (verileri analiz etme ve neler olduğunu açıklama) hem de tahmine dayalı analizi (mevcut ve geçmiş faaliyetlere dayalı olarak gelecekte ne olacağını tahmin etme) içerir.

Birçok işletme, işleriyle ilgili tüm verilere erişmekte zorlanıyor. Çoğu zaman, uygun veriler kolayca bulunur, ancak işletme, bunları kullanılabilir bir biçimde analiz edecek araçlardan yoksundur. Veriler birçok yere dağılmış olabilir, bu da bir işletmenin veri analizine başlamadan önce gerekli tüm verileri toplaması gerektiği anlamına gelir. Ve sonra, bir firma bir dizi kaynaktan veri topladığında, genellikle onu ortak bir forma dönüştürüp birleştirmeleri gerekir. Bu, .CSV ve Excel dosya biçimlerindeki verileri karşılaştırabilmek kadar basit olabilir.

Oracle, veri toplama sürecinin, özellikle manuel ve tekrarlanamaz olduğu durumlarda, gerçek veri analizinden çok daha zor ve zaman alıcı olabileceğini gözlemliyor. Tipik olarak, firmalar bu veri analizini her gerçekleştirmeleri gerektiğinde "tekerleği yeniden icat etmek" zorundadır.

Gartner'ın Yükseliş Modeli'ne göre dört ana veri analitiği türü vardır:

1. Tanımlayıcı veri analitiği – "kaç tane, ne zaman, nerede ve ne" gibi temel soruları ele alır. Bunlar, iş zekası (BI) araçlarının ve panolarının odak noktasıdır. Tanımlayıcı analitik, ad hoc raporlama (gerektiğinde ve gerektiğinde sizin için oluşturulan özel raporlar) ve hazır raporlar (bir şablonu veya ortak formatı izleyen planlanmış raporlar) olarak daha da ayrılabilir. [Ne oldu?]

2. Teşhis veri analitiği – neden ve sonucu veya bir şeyin neden olduğunu anlamak için verileri inceleme süreci. [Neden oldu?]

3. Tahmine dayalı veri analitiği – bunları eğilimleri, korelasyonları ve nedenselliği belirlemek için kullanabilirsiniz. Bunlar hem tahmini modellemeyi hem de istatistiksel modellemeyi içerebilir. [Ne olacak?]

4. Kuralcı veri analitiği – yapay zeka ve büyük verilerin bir araya gelerek sonuçları tahmin etmeye ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini belirlemeye yardımcı olduğu yer. [Bunu nasıl gerçekleştirebiliriz?]

Bu tür veri analizlerinin her birinin belirli bir amacı vardır; bazıları geleceğe, bazıları ise geçmişi daha iyi anlamaya odaklanır. Bununla birlikte, ihtiyaçlarınıza en uygun türü ne olursa olsun, bir veri analistinin birincil amacı, verilerdeki kalıpları bularak verimliliği artırmak ve performansı iyileştirmek için verileri kullanmaktır.

Yedi teknoloji, veri analitiğini ve Büyük Veriyi kapsar:

• Predictive Analytics – geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçları belirleyen veriler üzerinde çalışan istatistiksel algoritmalar
• Hadoop - çok çeşitli verileri işleyebilen ve içerebilen bir yazılım çerçevesi
• Veri Madenciliği – bağlantıları ve kalıpları ortaya çıkarmak için çok miktarda verinin analizi
• Makine Öğrenimi - AI'nın, bilgisayarların büyük veri kümelerini analiz etmek ve daha iyi, daha rafine sonuçlar üretmek için modeller oluşturabilmeleri için deneyimlerden öğrenecek şekilde programlanmasını içeren bölümü.
• Metin Madenciliği - Veri Madenciliğine benzer, ancak içgörü ve anlayış geliştirmek için mevcut metni analiz etmeyi amaçlar - Doğal Dil İşleme (NLP) ile yakından ilişkilidir
• Bellek İçi Analitik – içgörü elde etmek için sistem belleği verilerinin analizi
• Veri Yönetimi - kuruluşlardaki verilerin depolanmasını, kalitesini ve organizasyonunu iyileştirme.

Veri Analizi için Yapay Zekayı Kullanma

AI Pazarlama Nedir?'de gördüğümüz gibi, AI'nın ortaya çıkışı, pazarlama endüstrisini tanınmayacak kadar dönüştüren sismik bir değişime neden oldu. Bunun nedenlerinden biri, yapay zekanın veri analizini hızlandırma ve anlamlandırma gücüdür. Yapay zeka, pazarlamacılara çok miktarda veriden yararlanma, karmaşık süreçleri otomatikleştirme, içeriği kişiselleştirme ve daha önce haber verilmeyen doğrulukla tahminler yapma yeteneği verdi.

AI, insan zekası süreçlerini simüle etmek için bilgi işlem cihazlarını kullanır. Genellikle büyük miktarda eğitim verisi alır, bundan "öğrenir" ve ardından canlı verileri korelasyonlar ve modeller için analiz ederek bunun gelecek için ne anlama geldiğine dair tahminler yapar.

Geleneksel veri analizi, birisinin değişiklik yapmasına her ihtiyaç duyduğunda kodu manipüle etmek için önemli miktarda insan girdisi gerektirir. Ancak yapay zeka, özellikle makine öğrenimini içeriyorsa, gerekli ayarlamaları bağımsız olarak yapabildiğinden bu gereksinimi ortadan kaldırır.
AI, Büyük Verinin işlenmesini mümkün ve yönetilebilir kılmak için yukarıda bahsettiğimiz yedi teknolojinin tümünü kapsayabilir.

Yapay Zeka Veri Analizinin Geleneksel Veri Analizinden Farkı Nedir?

Yapay zeka ile geleneksel veri analizi arasındaki temel farklar, kapasite ve bilgisayar bağımsızlığı ile ilgilidir. Daha önce insanların verimli bir şekilde işleyebileceği veri miktarında bir sınıra ulaşmıştık. Veri analizinde daha fazla ilerlemek, tipik olarak o kadar çok kaynak gerektiriyordu ki, hızla kullanışsız ve ekonomik olmaktan çıktı. Yapay zeka tabanlı sistemler, kendilerine atılan önemli ölçüde daha fazla veriyi işleyebilir ve daha iyi sonuçlar elde etmek için insanüstü bir hızda çalışabilir.

Ayrıca, makine öğrenimini içeren sistemler, bilgisayarların bağımsız olarak öğrenmesine ve çalışmasına izin vererek farklı ham veri biçimlerini anlamlı analizlere dönüştürür. Bu sistemler başlangıçta insan girdisine ihtiyaç duyar, ancak çok geçmeden bağımsız olarak çalışabilirler ve personelin diğer yüksek öncelikli görevleri yapmasına izin verirler.

Yapay Zeka Veri Analitiği için Kullanım Alanları

Makine öğrenimi, işletmelere büyük miktarda veriyi işleme ve trendleri ve kalıpları keşfetme fırsatları sunar. Bu onlara sistemleri optimize etme ve müşterilerine kişiselleştirilmiş hizmet sunma şansı sunuyor.

İşletmeler çok çeşitli kaynaklardan veri elde edebilir. Pazarlamayı bireylere göre kişiselleştirmek için yüz algılama ve tanıma yazılımlarını bile kullanabilirler. Akıllı otomasyon yazılımı, tüketicilerin gösterdiği duygusal tepkilerden öğrenebilir ve yazılım, pazarlama mesajlarını buna göre uyarlayabilir. Firmalar, müşteri isteklerini daha iyi tahmin etmek için geçmiş müşteri verilerini, karmaşık algoritmaları, doğal dil işlemeyi ve hatta duygusal analizi birleştirerek müşteri hizmetlerini ve dolayısıyla müşteri deneyimini iyileştirebilir.

Örneğin Walmart, belirli bir günde herhangi bir mağaza için en uygun envanter karışımını daha iyi tahmin etmek için yapay zeka modellerini kullanır. Örneğin, müşteri talebini daha iyi yansıtacak mağaza stokunu benimseyebilmek için hava durumu bilgilerini sistemlerine beslerler. Bir kasırganın tahmin edildiği bir bölgedeki bir mağazanın kum torbaları, şişelenmiş su ve ıslak/kuru elektrikli süpürgeler gibi şeylere olan talebin artacağını biliyorlar. Walmart, bu ürünleri dağıtım merkezlerinden o mağazaya aceleyle göndermeyi biliyor. Ne kadar çok hava olayı olursa, sistem müşteri taleplerini o kadar çok öğrenir.

Walmart'ın veri analitiğine gerçek zamanlı olarak uyum sağladığı başka bir durum da AI akıllı fiyatlandırmadır. Et reyonlarında gerçek zamanlı verilere sahip Wi-Fi özellikli kameralarla deneyler yapıyor, bozulmayı ve israfı azaltmak için fiyatları uyarlıyorlar. Walmart, bu akıllı fiyatlandırmanın departmanda %30'luk bir satış artışına yol açtığını tespit etti.

AI, Müşteri Verilerinden İçgörüleri ve Eğilimleri Ortaya Çıkarmak için Nasıl Kullanılabilir?

Deeper Insights'ın gözlemlediği gibi yapay zeka, ürün ve tüketici içgörülerini toplama şeklimizde devrim yaratabilir. İşletmeler, satın alma kalıpları veya kalabalık bir ürün kategorisinde karşılanmamış ihtiyaçları bulma gibi tüketici davranışlarını izlemek için yapılandırılmamış veri analitiğinin gücünden yararlanabilir. İşletmelerin ürünlerini ve hizmetlerini daha önce düşünülmemiş pazarlara yenilik getirmelerine, genişletmelerine, ek satış yapmalarına ve çapraz satmalarına yardımcı olabilir.

İncelemeler, yorumlar, sosyal medya gönderileri ve forumlar gibi yapılandırılmamış veriler, müşterilerinizin görüşlerini gerçekten yakalayabilir. Yine de bu veriler, daha önce işle ilgili karar alma sürecinizin dışında tutulmuş ve büyük olasılıkla "çok zor" kategorisine yerleştirilmişti. Bunlar, markalara müşteri davranışları ve gizli fırsatlar hakkında daha derin bir anlayış sağlar.

Metin analitiği, müşteri duyarlılığı, konuşma eğilimleri, tartışılan konular ve diğer yararlı bilgiler hakkında fikir verebilir. Yapay zeka destekli metin analitiği, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını ve pazar trendlerini daha iyi tahmin etmesine olanak tanıyan tahmine dayalı analiz yetenekleri sağlar.

Tahmine dayalı ve kuralcı veri analitiği, müşterilerin ne istediğini onlardan önce belirlemenize yardımcı olur. Bu, doğru türde ve miktarda envanteri çok az israfla sipariş edebilmenizi, müşteri hizmetlerini iyileştirebilmenizi, iş verimliliğini en üst düzeye çıkarabilmenizi ve müşteri yaşam boyu değerinizi artırabilmenizi sağlar.

İşleri Sarma

Yapay zeka veri analizi, büyük miktarda veriyi izlemek ve analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve normalde veri analistleri tarafından yapılan zaman alan işleri otomatikleştirir. Yapay zeka ve makine öğrenimi artık insanoğlu için imkansız olan ve daha önce hayal bile edilemeyen hız, ölçek ve ayrıntı düzeyleri sunarak veri analitiğini dönüştürüyor.

Yapay zeka veri analizini kullanmanın bir başka avantajı da, insan veri analistlerinin aksine, yapay zeka algoritmalarının önceden var olan varsayımlar ve önyargılar tarafından engellenmemesidir. AI analitiği, çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve tamamen objektif bir analiz sağlayabilir. Ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları iş değişikliklerine meydana gelir gelmez yanıt verebilir.