Akıllı Veri Keşfi: İşletmenize Nasıl Fayda Sağlayabilir?

“Veri, yeni iş petrolüdür.”

Bu ifade, doğru şekilde kullanıldığında iş verilerinizin son derece değerli olabileceği fikrini iletmek içindir. Veriler, ancak her gün düzenlenip incelenirse tüm bir organizasyonu besleme potansiyeline sahiptir.

Bir araştırma, 2025 yılına kadar küresel olarak oluşturulan, yakalanan, kopyalanan ve tüketilen toplam veri miktarının 180 zettabaytın üzerine çıkmasının beklendiğini belirtiyor . Bu, tek bir kuruluş tarafından oluşturulan veri silolarını hayal etmeyi son derece zorlaştırıyor. IoT (Nesnelerin İnterneti) ve BI'nın (İş Zekası) günün önceliği olduğu bu veri odaklı dünyada , kuruluşların %60'ından fazlası yapılandırılmamış verilerle mücadele ediyor.

Bu nedenle kuruluşların, verilerinin değerini bilgi, ölçüm ve öngörülerden aramalarına olanak tanıyan veri çözümleri aramaları çok önemlidir . Böyle bir çözüm veri keşfidir.

Veri keşfi: İş verilerinizin hikayesini kırın!

Veri keşfi, verilerdeki aykırı değerleri, eğilimleri ve kalıpları keşfetmek için birden çok kaynaktan veri toplamayı ve analiz etmeyi içeren bir süreçtir.

Veri keşfi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kapsar ve kuruluş genelinde veri görünürlüğü oluşturmaya yardımcı olur.

Şimdi, veri keşfinden ne elde edersiniz?

İş sürecinizi geliştirmek ve zaten doymuş bir dijital ekosistemde öne çıkmak için edindiğiniz içgörülerden yararlanabilirsiniz. Hemen hemen her işletme, hem geleneksel hem de dijital işlemlerden satıcılardan, tedarikçilerden, müşterilerden, operasyonlardan ve üretim süreçlerinden büyük miktarda veri toplar.

Bu verilerden yararlanmamak sizi gereksiz bilgiler arasında boğabilir. Bu, bilgileri analiz etmek, yönetimi otomatikleştirmek ve işinizi büyük bir resimde görselleştirmenize yardımcı olmak için veri keşfine ihtiyaç duyduğunuz zamandır.

Şimdi bu konuya geldiğimize göre, küresel veri keşfi pazar büyüklüğünün 2025 yılına kadar 14,4 milyar ABD dolarına ulaşacağını ve 2020'ye kıyasla %15,6'lık bir CAGR'de büyüyeceğini bilseniz şaşırırsınız . Bu büyüme belirli pazarlardan kaynaklanmaktadır. gibi dinamikler:

• Bulut tabanlı verilerin daha fazla benimsenmesi
• Veri gizliliğine artan yatırımlar
• Uyumluluğu ve yönetişimi geliştirmek için veri keşfine ilgi
• Pandemi sonrası artan veri kullanımı ihtiyacı
• Hassas doymuş ve doymamış verileri keşfetmek için artan talep

Manuelden akıllı veri keşfine geçiş

Daha önce işletmeler excel sayfaları yardımıyla manuel olarak veri keşfi yapıyor, dokümantasyon ve analizleri tek başlarına yapıyorlardı. Uzmanlar bunu çok fazla zaman ve çaba gerektiren verimsiz bir süreç olarak nitelendirdi. Elde edilen içgörüler, aynı zamanda, bireyin veri anlayışına da büyük ölçüde bağımlıydı ve insan hatalarına maruz kaldı.

Manuel veri keşfi, manuel veri eşlemeyi, meta verileri kategorilere ayırmayı, kuralları belgelemeyi ve eleştirel düşünmeyi kullanarak içgörü kazanmayı içeriyordu.

Yapay Zeka (AI) , İş Zekası (BI) ve Makine Öğreniminin (ML) kullanıma sunulmasıyla birlikte , akıllı veri keşfi, her modern veri odaklı kuruluş için başvurulan süreç haline geldi. Bu otomatikleştirilmiş veri sistemi sayesinde işletmeler, veri içgörülerini entegre bir platformda kolayca kavramsallaştırabilir ve sunabilir.

Akıllı veri keşfi , otomatikleştirilmiş veri hazırlamayı, gizli kalıpların entegrasyonunu ve sunumunu ve akıllı karar verme için eğilimlerin ve bilgilerin görselleştirilmesini içerir.

Bu sorunsuz veri çeviri süreci, işletmeleri büyümeyi ve kârlılığı doğrudan etkileyen gerçek zamanlı eyleme dönüştürülebilir değişikliklerle güçlendirir.

Akıllı veri keşfi konseptinin üç kategorisi

Akıllı veri keşif süreci , analiz, görsel çıktılar ve modellemeyi birleştiren birden çok biçimde gelir. Bu süreçten maksimum değeri elde etmek için önce veri keşfinin nasıl çalıştığının biçimini anlamanız gerekir . Aşağıda, veri işlemlerinin daha büyük bir resmini elde etmenize yardımcı olabilecek üç veri keşfi kategorisi bulunmaktadır.

1. Veri hazırlama

Veri hazırlama, herhangi bir keşif ve analizden önce gelen en hayati adımdır. Bu adım, verilerin temizlenmesini (yapılandırılmış ve yapılandırılmamış), yeniden biçimlendirmeyi ve incelenecek tüm kaynaklardan gelen bu verilerin tutarlı bir biçimde birleştirilmesini içerir. İş verilerinizi ne kadar iyi hazırlarsanız, o kadar etkili bilgiler sağlar. Veriler kendini nasıl hazırlıyor diye sorarsanız?

Veriler tekilleştirilebilir, aykırı değerleri tespit edebilir, boş değerleri silebilir ve daha iyi analiz için kendisini yüksek kaliteye biçimlendirebilir.

2. Veri görselleştirme

Verileri görselleştirmek, iş içgörülerini tam olarak anlamanın bir başka etkili yoludur. Burada veriler, panolar, akış şemaları, çizelgeler ve diğer biçimler biçiminde görselleştirilir. Bu temelde tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminin sonucudur . Bu, teknik olmayan departman ekiplerinin çeşitli veri akışları arasındaki ilişkiyi anlaması için kullanışlıdır.

Örneğin, finans ekibiniz maliyet ve geliri analiz edebilir ve her departman için iyileştirme alanlarını saptayabilir.

Aynı şekilde, tasarım ekibiniz aynı veri kaynağını kullanarak tüm müşteri yaşam döngüsünü izleyebilir ve buna göre çalışabilir.

3. Gelişmiş analitik

Şirketin iş verilerinin tam bir resmini elde etmek için açıklama ve görselleştirme bölümünün birleştirildiği yer burasıdır. Bu gelişmiş analitik ve raporlama sistemi, karmaşık verileri organize eder, özetler ve gelecekteki kararlar için basit, sezgisel raporlara böler.

Akıllı veri keşfi işiniz için neden önemlidir?

Şimdiye kadar, akıllı veri keşfinin çeşitli uygulamalarını tartıştık . Ancak, bu uygulamalar ve avantajlar yalnızca akıllı ve anlayışlı karar vermeyle sınırlı değildir. Aşağıda, modern işletmeler için akıllı veri keşfinin en önemli beş avantajı bulunmaktadır .

1. Otomatik veri sınıflandırması

Kuruluşlar her gün binlerce kaynaktan yeni formatlarda daha fazla veri toplar. Akıllı bir veri keşif sistemi aracılığıyla, tüm bu bilgileri, toplandığı koşul, kanal ve bağlama göre kesin olarak sınıflandırabilirsiniz.

Örneğin, perakendeciler ve üreticiler, tüm müşteri deneyimini birleştirmek ve değerlendirmek için satış, pazarlama ve servis ekiplerinden toplanan tüketici verileri arasında ayrım yapabilir. Veri keşfi olmadan, her bir veri parçasını ayrı ayrı incelemeleri gerekirdi.

2. Gerçek zamanlı veri kontrolleri

Veriler üzerinde önceden tanımlanmış kontrol gibi farklı veri bulma tekniklerini kullanarak verilerinize belirli eylemler uygulayabilirsiniz. Bu size şirketinizin verileri üzerinde eyleme geçirilebilir tam zamanlı kontrol sağlar. Örneğin, mevcut yılın kâr marjını önceki yılın kârıyla kolayca karşılaştırabilir ve gelecekteki kâr olasılıkları hakkında fikir edinebilirsiniz.

3. Gelişmiş uyumluluk ve risk yönetimi

Veri hacimleri büyüdükçe ve tüketiciler veri koruma ve güvenliğine daha fazla yatırım yapmaya başladıkça, uyumluluk ve risk yönetimi her işletmenin gündeminin en üst sıralarında yer alıyor. Yukarıda bahsedildiği gibi, akıllı veri keşfi , verilerdeki olası tehditleri ve aykırı değerleri tespit ederek bunları proaktif bir şekilde yönetebilmenizi sağlar.

Trend olan akıllı veri keşfi özellikleriyle, işletmenizin Genel Veri Koruma Yönetmeliği'ne (GDPR) uygun olduğundan emin olmak için veri yönetimi uygulamalarınızı stres testi de yapabilirsiniz.

4. Demokratikleştirilmiş veri içgörüleri

Veriler yalnızca BT uzmanları ve veri analistleri tarafından anlaşılabilir olmamalıdır. Akıllı bir veri keşif sistemiyle, veri içgörülerine müşteriler ve paydaşların yanı sıra satış ve İK gibi teknik olmayan departmanlar tarafından kolayca erişilebilir. Kısacası, veri keşfi, her ekibin ihtiyacı için hepsi bir arada bir çözüm olabilir.

Örneğin, satış ekibi, müşteri adayı harcamalarının nasıl durdurulacağını strateji olarak belirlemek için rakamlar koyabilir. Veri keşfi, müşterinin harekete geçirici mesaj noktalarını analiz etmesi için aynı rakamları pazarlama ekibine görselleştirmeye yardımcı olabilir. Bu şekilde, benzersiz analiz ve karar verme için tek bir veri kaynağı kullanılabilir.

5. İş verilerinin büyük resmi

Bu fayda, veri keşfinin gelecekteki öngörüleri sağlamada çok önemli bir rol oynaması için yeterince genişletilemez. Örneğin, bir perakende zinciri, hizmet verdiği her müşterinin ayrıntılı bir görünümünü elde etmek için uygulamasından, web sitesinden, sosyal medyadan ve ATM'lerinden gelen tüketici verilerini birleştirebilir. Bu, tüketici davranışını ve gelecekteki büyüme için uygunluğunu anlamaya yardımcı olur.

Bunun dışında, yeni ve geçmiş veriler sürekli olarak hazırlanır ve gelecekteki erişilebilirlik için geri dönüştürülür.

Modern veri keşif araçlarının özellikleri

Kuruluşunuzda kullanmak istediğiniz herhangi bir veri keşif aracı veya çözümü, yukarıda tartışılan üç veri keşfi kategorisinin tamamından geçebilmelidir. Başarılı bir akıllı veri keşif sürecini uygulamak için güvenilir veri analitiği çözümleri aramalısınız .

Veri bulma çözümlerini ararken , her modern veri bulma aracının sunması gereken bazı temel özellikler aşağıda verilmiştir.

1. Devasa veri setinden hızlı içgörüler

Bu, zamanın ve verilerin hızla aktifleştirilebildiği hızlı tempolu bir veri ortamıdır. Analitik ve BI için beklemeyi göze alamaz ve işinizin gecikmiş içgörülerden etkilenmesine izin veremezsiniz. Bu nedenle, veri keşfiniz , birden çok noktadan gelen geniş veri kümelerini bütünleştirebilmeli, filtreleyebilmeli ve gerçek zamanlı içgörüler sunabilmelidir.

2. Gelişmiş özellikler

Kaliteli bir veri keşif aracı , kalite analizi yapmak ve içgörülerden maksimum değer elde etmek için gelişmiş görselleştirme ve raporlama özellikleri sunmalıdır. Veri keşif aracınız, birden çok grafiği birleştirebilmeli ve gelişmiş karşılaştırmalar sağlayabilmelidir. Ayrıca, temel eğilimler ve renk kodlu göstergeler için biçimlendirme yetenekleri gibi özellikleri araştırın.

3. Kullanıcı dostu arayüz

Aracı ve gezinme özelliklerini anlayanlar yalnızca profesyonel analistler ve veri uzmanları olmamalıdır. Veri keşfi, herkesin elde edilen içgörülere erişmesini sağlar; bu nedenle, veri keşif aracı her departman için (teknik ve teknik olmayan) aşina olmalıdır. Bu, işletmeniz içinde ücretsiz bir bilgi akışına izin verecektir.

4. Özel alanlar ve basitleştirilmiş paylaşım

Profesyonel veri keşif araçları , kullanıcıların veri alanlarını iş gereksinimlerine göre özelleştirmesine olanak tanır. Bu özel alanlara, işbirliği yapmak ve iş kararlarını birleştirmek için herkes erişebilir.

Appinventiv size en iyi veri keşif çözümlerini nasıl sunabilir?

İş verilerinizi keşfetmek, kataloglamak ve profil oluşturmak, kapsamlı veri stratejisine yönelik en karmaşık ancak kritik adımlardan biridir. Veri kalitesini iyileştirme ve veri uyumluluğunu koruma konusunda size yardımcı olmamıza izin verin. İşinizin büyümesi ve ölçeklenebilirliği için derin, eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretebiliriz. Verilerinizden büyük değer elde etmek için bizimle bağlantı kurun.

Akıllı veri keşif çözümleri hakkında SSS

S. Akıllı veri keşfi nasıl yapılır?

A. Aşağıda, verilerinizin doğru şekilde yerleştiğinden emin olmak için akıllı veri keşfi gerçekleştirmeye yönelik genel adımlar verilmiştir.

• İş hedeflerinizi tanımlayın
• Ağrı noktalarınızı belirleyin
• Daha derin içgörüler için çeşitli veri kaynaklarını birleştirin
• Verilerinizi temizleyin
• Bir veri keşif modeli geliştirin
• Her işlemi otomatikleştirin
• Verileri herkes için erişilebilir hale getirin

S. Akıllı veri keşfinin kurumsal kullanım örneklerinden bazıları nelerdir?

A. Akıllı veri keşfi, arka uç operasyonlarını geliştirmekten müşteri deneyimini geliştirmeye kadar birçok uygulamaya sahiptir. Veri keşfi şu durumlarda kullanılabilir:

• İş planlaması
• Sosyal medya analizi
• Sigorta talepleri
• tahmin
• Dolandırıcılık tespiti
• Yeni müşteri arama vb.

S. Veri keşif araçları ve yazılımının temel işlevleri nelerdir?

A. Veri keşif yazılımı ve araçları , bilinmeyen kalıpları ve eğilimleri belirlemek için çeşitli kaynaklardan ve noktalardan verilerin toplanmasına ve birleştirilmesine yardımcı olur. Veri görselleştirme, veri izleme, veri analizi, veri raporu ve gelişmiş istatistiksel analiz, veri keşif yazılımının temel işlevlerinden bazılarıdır.