Veri analitiği, verilerin yapılandırıldığı ve faydalı modeller ve eğilimler için incelendiği süreçtir. Bu süreç ne kadar otomatikleştirilir ve daha ayrıntılı olursa, paradan tasarruf etmek, geliri artırmak, verimliliği optimize etmek ve müşterilerle bağlantı kurmak isteyen şirketler ve kuruluşlar için o kadar faydalı olabilir.
Daha fazla veri kaynağı kullanılabilir hale geldikçe, teknoloji, anlamlı bağlantılar kurmak ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunmak için yeni uygulamalar geliştirerek ayak uyduruyor. Geniş kaynaklara sahip şirketler bu tür uygulamaları kurum içinde geliştirmeyi seçebilirken, diğerleri yardımcı olmak için dış kaynak şirketlerinin hizmetlerini arayabilir .
Ancak özel olarak geliştirilmiş veri analizi yazılımı, uzman veri analistlerinin kullanmasını gerektirdiği için çok karmaşık değildir. Aslında, teknoloji ilerledikçe, her türden profesyonelin bu hayati önerileri toplama yeteneğini sağlıyor. Burada, veri analizini daha da kullanışlı hale getiren beş eğilimi keşfediyoruz.
1. Natural Language Processing - Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing) yani kısaca NLP, kullanıcıların yazılı veya sesli girişle doğal insan dilinde sorgular gerçekleştirmesine olanak sağlaması açısından veri analizi Google'a benzer. Bu teknoloji, veri analizini ön büro çalışanları da dahil olmak üzere daha çeşitli profesyonel kesimler için erişilebilir hale getiriyor.
Bu yetenek, karmaşık bir şekilde büyümeye devam edecek. Örneğin, şu anda, " Bu mali yıl müşteri başına ortalama harcama ne kadar? " Gibi sorular sorabilirsiniz. "Teknoloji geliştikçe," Bu mali yıl 10 millik bir yarıçap içinde geçen mali yıla göre müşteri başına ortalama harcama kaçtır? "Gibi sorular sorabilirsiniz. "
2. Augmented Analytics - Artırılmış Analiz
Yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan artırılmış analitik, kullanıcılara en önemli içgörüleri bulmaları için programlanmış bir yol sunar. Bunu, bir şirketin veya kuruluşun verilerini otomatik olarak tarayarak, analiz ederek ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunarak yapar. Bu yöntem, manuel analiz süresinin bir kısmını alır. Veri bilimi ve makine öğrenimi uzmanlarına olan ihtiyacı azaltabilirken, diğer rollerdeki (küçük işletme sahipleri gibi) profesyonellerin veri okuryazarlıklarını geliştirmelerini gerektirebilir.
Dataversity , “ Teknoloji, analitiği geliştirmeyi, paylaşmayı ve yorumlamayı kolaylaştırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini birleştirerek analitik endüstrisini altüst etti . " Gartner'a göre , artırılmış analitik," yeni analitik ve iş zekası satın almalarının yanı sıra veri bilimi ve makine öğrenimi platformlarının baskın itici gücü olarak ortaya çıkıyor . "
3. Blockchain
Blockchain teknolojisi, en çok kripto para birimindeki rolü ile bilinir, ancak endüstriler arasında çok çeşitli görevler için kullanılabilir. Blockchain, tahmine dayalı analitiği geliştirme yeteneğine sahiptir çünkü veri geçerliliğini doğrular ve yanlış bilgilerin analizlere dahil edilmesini önler. Bir bilgisayar korsanı, verilere müdahale etmek için bir blok zincirindeki tüm blokları değiştirmelidir. Çoğu durumda, bu eylem değerinden daha fazla sorundur. Böylece, toplanan bilgiler daha güvenilir ve dolayısıyla daha değerlidir.
SmartData Collective'e göre , "Blockchain ile eşleştirildiğinde, Veri Bilimi çok daha yapılandırılmış ve somut bir şeye dönüşüyor, böylece daha da kullanışlı hale geliyor." Blockchain ayrıca veri analitiği uygulamalarının daha büyük miktarda veri madenciliği yapmasını sağlayarak içgörüleri çok daha değerli hale getirir.
4. Continuous Intelligence - Sürekli Zeka
Sürekli zeka, gerçek zamanlı zeka olarak da adlandırılabilir. Bulut, akış yazılımı, makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi teknolojiler daha gelişmiş ve birbirine bağlı olarak büyüdükçe, bu tür veri sorgulama giderek daha mümkün hale geliyor. Dataversity'ye göre , "Karar verme otomasyonu veya karar verme desteği sağlamak için geçmiş ve güncel verileri işler" ve "Hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verilere dayalı eylemler önerir."
Bu tür öneriler, profesyonellerin tercihleri ve eylemleri hakkında en son verilere dayanarak müşteriler için yeni programlar ve teklifler geliştirmelerine yardımcı olmak için neredeyse sonsuz bir potansiyel sunar. Ek olarak, "Teknolojinin kamyon şirketleri, havayolları ve demiryolları gibi kuruluşlar için bir 'çekirdek sinir sistemi' görevi görme potansiyeline sahip olduğunu ve bu potansiyeli en uygun verimlilik ve kar için programları ayarlamak üzere kullanabileceğini belirtiyor.
5. Data Fabric - Veri Yapısı
Veri yapısı, dağıtılmış bir ağda sorunsuz veri paylaşımına olanak tanır. Gartner , bunu "düzenli bir şekilde veri entegrasyon yaklaşımlarının bir kombinasyonu aracılığıyla yeniden kullanılabilir veri hizmetleri, ardışık düzenler, anlamsal katmanlar veya API'ler sağlayan özel yapım bir tasarım" olarak tanımlıyor. Başka bir deyişle, veri analizi uygulamaları çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirebilir ve tüm veri akışlarını kullanarak faydalı bağlantılar kurabilir.
Veri yapısı sağlayıcısı Talend'e göre bir veri yapısı, "nerede bulunursa bulunsun ve nasıl depolanırsa saklansın tüm verilere erişmek ve toplamak için tek bir ortam sağlayarak - veri silolarını ortadan kaldırarak" bir kuruluşa yardımcı olabilir. Ek olarak, " birden çok aracı ortadan kaldırarak ve daha güvenilir verilere daha hızlı erişim sağlayarak , veri entegrasyonu, kalite, yönetişim ve paylaşım dahil olmak üzere daha basit ve birleşik veri yönetimi " sağlar.
Özetle
Veri analizi, her türden işletme ve kuruluş için oldukça yararlıdır ve her zaman daha da artmaktadır. Burada listelenen gelişmeler, gelirleri ve müşteri sadakatini artırabilecek, israfı ve verimsizliği azaltabilecek ve rekabeti nasıl geride bıraktıklarını merak edecek gelişmiş bir yön sunuyor.
