Verilerin önemi anlaşıldığından beri her sektörde veri toplamak için birçok yeni uygulama kullanılmaya başlanmıştır. Her sektör çok çeşitli yollarla veri toplama arayışına girer. Ancak burada önemli olan nokta bulut depolama aracı gibi sistemlerde toplanan verileri faydalı bir şekilde işleyip müşterilerin isteklerine çevirebilmektir. Bunun için ise iş analitiğine ihtiyaç duyulur. Okumaya devam ederek iş analitiğinin ne olduğunu, faydalarını, türlerini ve kullanım alanlarını öğrenebilirsiniz.
İş Analitiği Nedir?
Kullanıcıların ya da müşterilerin ne istediğini tahmin etmek günümüzde geçerliliğini koruyan bir yöntem değildir. Tahminlerden ziyade kullanıcıların ve müşterilerin isteklerini ve ihtiyaçlarını bilmek isteyen ve bunu amaçlayan her sektör iş analitiğine ihtiyaç duyar.
Tüm iş verilerinizi toplar, işler ve elde edilen verileri kullanışlı iş iç görülerine dönüştürür. Bunun için istatistiksel modeller ve yinelemeli metodolojiler uygulanır. Analitikle birlikte; verilere dayalı olarak işletmenin geçmiş performansı toplanır, analiz edilir ve kullanıma sunulur. Analitiğin çalışma sürecine birçok iş süreci, iş becerisi ve iş teknolojisi eşlik eder. Sonuç olarak, işle ilgili zorlukları çözmek, verimliliği, üretkenliği ve geliri artırmak için yeni süreçler oluşturulur.
İş Analitiğinin Faydaları
İş analitiği bir şirketin her noktasına dokunur ve etkiler. Departmanlar arasındaki veriler tek bir kaynakta birleştiğinde tüm iş süreçleri birbirleriyle senkronize olur. Bu, verilerde veya iletişimde ortaya çıkabilecek boşlukları engeller.
Analitik zor kararlarla karşılaşıldığında, verilerle desteklenmiş mantıklı kararlar önerir. İnsan kaynakları bütçeleri, pazarlama kampanyaları, üretim ve tedarik zinciri ihtiyaçları, satış destek programları ve bunlar gibi daha birçok konuda analitik şirketlerin geleceğini olumlu bir şekilde etkileyecek birçok analiz ve veri sağlar.
Analitik yazılımı, devasa miktarlarda olan verileri alıp bunları basit ama etkili görsellere dönüştürebilir. Bu aynı anda iki şeyi başarır. Bunlardan ilki, zahmet gerektirmeyen birkaç işlemle iç görüleri çalışanlar ya da kullanıcılar için çok daha erişilebilir hale getirir. İkincisi ise verileri farklı bir formatta tekrar yaratarak, yani görselleştirerek, değişik bakış açılarının oluşmasını sağlar.
Tahmin analitiği, daha önce veri bilimcilerinin yaptığı işi bir seviye öteye götürerek kullanıcıların gelecekteki sonuçları etkileyecek eğilimleri ve kalıpları araması için modeller oluşturur. Makine öğrenmesiyle birlikte çalışan analitik, hazırladığı modelleri birbirinden farklı platformlar içinde gösterebilir. Böylece kullanıcılara farklı senaryolar sağlar.
Türleri
Analitik dört temel türe ayrılır. Aşağıdaki sıralanmış türler, azdan çoğa olacak şekilde, giderek daha ileri seviyeli analizler gerçekleştirirler.
Tanımlayıcı Analitik:
Tanımlayıcı analitik, genellikle en basit analitik türü olarak bilinir. İşletmeler, farkında olmasalar dahi envanter, iş akışı ve satış gibi günlük raporlamalarında tanımlayıcı analitikten faydalanırlar. Tanımlayıcı analitik, tipik olarak, bugünün verileri aracılığıyla geçmişi analiz ederek neler olduğunu açıklar. Tanımlayıcı analitik, tarihsel olayların bir özetini oluşturmak amacıyla veri işlemenin ön aşamasında gerçekleştirilir. Veri toplama ve veri madenciliği tanımlayıcı analitiğin kullandığı başlıca yöntemlerdendir.
Teşhis Analitiği:
Keşif analitiği olarak da bilinen teşhis analitiği, makine öğrenimi tarafından geliştirilen gelişmiş bir analitik türüdür. Teşhis analitiği kullanıcının belirli sorular sormadan bile verilerdeki ilginç kalıpları ve korelasyonları bulmasını sağlar. Bunun için olasılıklar ve veri madenciliği gibi teknikleri kullanır. Teşhis analitiği, olayların neden olduğunu keşfetme konusunda kullanıcılara yol gösterir ancak nedenlerin keşfettikten sonra kullanıcılara nasıl ilerlemesi gerektiği konusunda herhangi bir tavsiye vermez.
Tahmin Analitiği:
Tahmin analitiği, bir işletmedeki potansiyel sonuçların ve olayların olasılığını tahmin etmeye odaklanır. Bunu yaparken geçmiş verilerden yardım alarak ilerler. Tahmin analitiği, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi teknikleri kullanır ancak süreç için genellikle veri bilimcilere ve istatistikçilere de ihtiyaç duyar. İşletmeler tahmin analitiğini kullanarak gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir, riskleri ve fırsatları tespit edebilir. Tahmin analitiği perakendeciler tarafından genellikle envanteri tahmin etmek, nakliyeyi yönetmek ve satışları en üst düzeye çıkarmak için kullanılır. Ayrıca havayolları bilet fiyatlarını geçmiş talep ve trendlere göre belirlemek için tahmin analitiğine başvurur.
Kuralcı Analitik:
Kuralcı analitik işletmeye ne yapması gereken en iyi eylemi söyler ve seçenekler karşısında tüm olasılıkları değerlendirerek işletmenin ne yapması gerektiğini hakkında önerilerde bulunur. Kuralcı analitik, tanımlayıcı analitiği ve tahmin analitiğinin yöntemlerini kullanır ancak bu ikisinden farklı olarak yalnızca veri izlemeleri gerçekleştirmez. Verileri izledikten sonra kullanıcılar için eyleme dönüştürülebilir iç görüler hazırlar. Kuralcı analitiğin harika bir örneği öneri motorlarıdır.
İş Analitiği Kullanım Alanları
Hemen hemen her görev veya departmanda stratejik kararları yönlendirmek için analitik yazılımlarıyla karar vermek mümkündür. Analitikten faydalanan başlıca sektörler şunlardır:
Analitik son yıllarda daha fazla pazarlama departmanı tarafından kullanılmaya başlanmıştır. Analitiği, analizi güçlendiren yapay zekâ ve makine öğrenimi ile kombinlemek stratejik pazarlama kararlarını yönlendirmek için verimli bir girişim olacaktır. Örneğin, analitik sayesinde hangi müşterilerin e-posta kampanyasına yanıt verme olasılığının yüksek olduğu belirlenebilir.
Çalışanların kariyerleriyle ilgili kararlarını anlamak için insan kaynakları departmanı analizlerden yararlanır. Doğru analitik yeteneklere sahip bir insan kaynakları ekibi ya da liderleri, sonuçları ölçebilir ve tahmin edebilir, işe alım kanallarını anlayabilir ve çalışan kararlarını topluca gözden geçirebilir.
Satışların optimize edilmesi için de işletmeler analitikten sıklıkla faydalanır. Örneğin, potansiyel müşterileri satın almaya iten sebepler analiz edilebilir. Buna benzer bir şekilde, bir müşterinin satın alma sürecinin tüm değişkenleri incelenebilir.
Şirketler finanslarını analiz etmek ve kontrol sağlamak için analitikten yaralanırlar. Kar marjı tahminleri genellikle bu şekilde gerçekleşir. Analitik sayesinde, tahmine dayalı modellemeler oluşturulur ve makine öğrenmesinin de yardımıyla elde edilen içgörürlerle gelecek hakkında varsayımlarla bulunulabilir.
İş Analitiği vs. İş Zekâsı
İlk bakışta iş analitiği ile iş zekâsı arasında pek bir fark yokmuş gibi görünebilir. İki terim de birbiriyle son derece bağlantılıdır. Ancak aralarında farklar vardır. İş zekâsı geçmişi ve şu anı anlamak için geçmiş ve güncel verileri kullanır. İş analitiği ise iş zekâsının temelleri üzerine kuruludur ve gelecekte neler olabileceğine dair tahminler yapmaya çalışır. İş analitiği, gelecekteki sonuçların olasılığı hakkında veriye dayalı tahminler yapmak için makine öğrenimi, veri görselleştirme ve doğal dil sorgulaması gibi yeni nesil teknolojileri kullanır.
İş Analitiği vs. Veri Analitiği
Veri analitiği, veri madenciliği, veri dönüşümü, veri modelleme gibi teknikleri kullanarak eğilimleri bulur ve sorunları çözer. İş analitiği ise veri analitiğinin alt kategorilerinden biridir. Veri madenciliği, istatistiksel analiz, tahmine dayalı modelleme gibi birçok çeşitte teknik içerir. İş analitiğinin temel amacı daha iyi iş kararları ortaya koymaktır.
Kazım Emre Akarsu, 2012 yılından beri Bilgisayar Mühendisi olarak çalışmaktadır. 2017 yılında Mesnet Bilişim Teknolojileri şirketini kurmuş ve Mespact Dijital İmza Uygulaması’nı geliştirmiştir.