Veriler bugünlerde para gibidir ve önümüzdeki günlerde verileri mal ve hizmet satın almak için bir para birimi olarak kullanabiliriz. Spekülasyonlar bir yana, onları daha da iyi hale getirmek için çok sayıda hizmete verdiğimiz birçok veriye sahibiz. Bazı verilerin bize reklam göstermek için kullanılması, bize sağladığımız tüm verilerin reklam amaçlı kullanılacağı anlamına gelmez. Çok büyük miktarda veriye sahip olduğumuz için, bu verilerin doğru şekilde ele alınması, hayatımızı daha da iyi hale getirmek için mükemmel yeni sonuçlara yol açabilir.
Şu anda, analiz amaçlı çok fazla veriye sahibiz ve analiz için veri miktarı artmaya devam edecek ve sonunda veri analizi sürecini daha düzenli hale getirecektir. Veri analitiği, bu verileri anlamlı bilgilere dönüştürmek ve bir veya daha fazla görevi gerçekleştirmek için özel istatistiksel ve analitik araçlar kullanılarak toplu verilerin uygun şekilde işlenmesiyle ilgilidir. Veri analizi sandığınız kadar kolay olmayabilir. Ancak doğru şekilde başarılırsa heyecan verici yeni şeylere yol açabilir ve bugün veri analitiğinin kapsamı veya veri analitiğinin kendimiz ve gelecek nesiller için daha iyi bir gelecek inşa etmemize nasıl yardımcı olabileceği hakkında konuşacağım. .
Ancak veri analitiğinin kapsamını anlamadan önce, bilgileri yararlı bir şey için kullanmadan önce veri analizinin temel adımlarına bakalım. Veri analizinin adımları 5 göreve ayrılabilir ve burada her birinin açıklaması yer almaktadır.
Hedefleri veya gereksinimleri anlama
Hayatımızda yaptığımız her şeyin bazı hedefleri olduğu gibi, veri analitiğinin de bazı net hedefleri olmalıdır. Bu aslında birincil ve en önemli adımdır. Mevcut çok fazla veri olduğu için, hedeflerdeki küçük bir değişiklik, ek veri gerekliliğine yol açacaktır ve herhangi bir nedenle hedefiniz düşürülürse, o zaman amaç için gereksiz verileri kaldırmak için ekstra görevler yapmaya değmez. sahip olmadığın Bu nedenle, Veri Analitiğinin amaçları ve hedefleri mümkün olan her şekilde netleştirilmelidir.
Verilerin toplanması
Veri analizi söz konusu olduğunda veriler bir ham maddedir. Hedeflerinize bağlı olarak, görevinizi gerçekleştirmek için verilerin doğru kaynaklardan toplanması gerekir. Kendi işinizi kurmak istiyorsanız, çoğunluğun aradığı şey hakkında veri toplayabilirsiniz. Sağlık hizmeti vermek istiyorsanız hastane ve benzeri yerlerden veri toplayabilirsiniz. Bu nedenle, veri toplama bir sonraki en önemli adımdır ve Analytics işine başlamadan önce her zaman verilerinizi toplamak için ilgili bir kaynak seçmelisiniz.
Verileri filtrele
Amacınıza göre topladığınız verilerin türüne bağlı olarak, topladığınız verilerin çoğu herhangi bir işe yaramayabilir ve bunları sistemde tutmak, kullandığınız özel araçları kullanarak bir analiz sürecini yavaşlatacaktır. Metin verilerini topladığınızda, birçok gereksiz veri olacaktır ve ne tür verilerle uğraşıyor olursanız olun, mevcut bazı özel araçları kullanarak filtrelemeniz gereken bazı gereksiz veriler olacaktır. Bu görev için Veri Analitiği uzmanlarından yardım almanız gerekebilir ve gereksiz verileri filtrelemek ve yalnızca yararlı olanları tutmak önemli bir adımdır.
Veri analizi
Şimdi, verilerdeki kalıpları bulmaktan sonuçlara varmaya ve aradaki her şeyi kapsayan, merakla beklenen Veri Analitiği geliyor. Bu, tüm sorularınızın yanıtlarını aldığınız adımdır ve veriler, daha sonra Analytics’in daha da iyi ve daha gelişmiş biçimleri için kullanılabilecek yararlı bilgilere dönüştürülür. Pastanın üzerindeki krema, bu adımda sonuçlarınızı almak üzere olmanızdır. Artık nihai bilgilerinizi, veri türüne ve istediğiniz şekilde bağlı olarak çeşitli şekillerde alabilirsiniz.
Sonuca varmak
Veriler toplandıktan sonra bilgiye dönüştürülür ve sunulmaya hazır hale gelir. Sonuçlar çıkarabilmemiz, mevcut bilgileri kullanabilmemiz ve bir dizi görevi yerine getirebilmemiz için veriler anlamlı bir şekilde mevcut olmalıdır. Bilginin türüne bağlı olarak, grafiksel veya tablo şeklinde sunulabilir ve hepsi sahip olduğumuz ihtiyaca ve işlenen veri hacmine bağlıdır. Ancak bu adımdan sonra mevcut bilgiler, daha sonra tartışacağım makine öğrenimi, iş zekası ve diğer kullanımlar için başka bir sisteme beslenebilecek başka bir formata dönüştürülebilir.
Böylece Data Analytics’e bağlı uygulamaları ayarlarlar. Elde ettiğiniz mevcut bilgileri tam olarak nasıl kullanmayı planladığınıza bağlı olarak, birkaç adım daha gerekebilir ve bu aynı zamanda uğraştığınız veri türüne de bağlıdır.
Şimdi, veri analitiğinin gelecek yüzyılda ve gelecek nesil için çeşitli şekillerde yararlı olabileceği birkaç yola bakalım.
Veri madenciliği
Veri madenciliği, teknoloji dünyasında yeni bir terim değildir ve veri analitiğinin en verimli uygulamalarından biridir. Veri madenciliği temel olarak, iş, yönetişim ve hayattaki diğer her adımla ilgili yararlı kararlar vermeye yardımcı olabilecek mevcut verilerdeki kalıpları keşfetmeyi ifade eder.
Örneğin, veri madenciliği, bazı karmaşık kalıpları incelemek ve belirli bir bölgenin müşterilerinin yılın belirli bir zamanında hangi ürünlerle ilgilenebileceği gibi bazı benzersiz kararlar vermek için kullanılabilir. Veri madenciliği, çok sayıda veriyi dikkate alabilen ve karar vermek için bazı özel algoritmaları ve istatistiksel araçları kullanabilen veri analizinin yararlı bir uygulamasıdır.
Veri goruntuleme
Veri analizi söz konusu olduğunda veri görselleştirmenin önemli bir unsur olduğundan daha önce bahsetmiştim. Veri görselleştirme, grafikler, çizelgeler ve diğer grafik öğeleri kullanarak büyük veri kümelerini görsel olarak kolay bir şekilde temsil etmek için yararlı olabilecek veri analizinin bir sonucudur. Bir şirket veya kuruluştaki veri analizinin hedeflerine bağlı olarak, veri görselleştirme görevi birçok şekilde gerçekleştirilebilir ve veri görselleştirme, önemli iş kararları almak için bir araç olarak da kullanılabilir.
Bazı programlar, verileri görsel olarak sunarken türetilen bilgilerin en yararlı kısımlarını vurgulayacak kadar akıllı olabilir ve bu da farklı organizasyonlarda ve işletmelerde karar almak için eşit derecede yararlı olabilir.
Metin Analizi
Veriler sadece sayıları ifade etmez. Yararlı bilgiler metinlerden de çıkarılabilir ve bu bazı özel araçlar kullanılarak elde edilebilir. Bir metindeki veriler çeşitli görevler için kullanılabilir ve metinden birçok yararlı bilgi de çıkarılabilir, bunlar daha sonra yapay zeka destekli dil öğrenimi ve çok daha fazlası için kullanılabilir.
Daha fazla metin analizi, aka. Yapay zeka tabanlı dil öğrenimi için kullanılan metin madenciliği, makinelerin insan dillerinde yanıt vermesini de sağlayabilir. Dahası, metin madenciliği, bir birey veya bir grup birey tarafından farklı duygu durumlarında yazılı bir metindeki kalıpları bularak bir kişinin duygusal durumunu anlamak için de yararlı olabilir. Bu nedenle, metin madenciliğinin karmaşıklığının yanı sıra, veri analitiğinde şüphesiz güçlü bir araçtır.
İş zekası
Veri analitiği, ürün fiyatlandırmasından ürün lansmanına, mevcut trendleri anlamaya ve çok daha fazlasına kadar her şeyi içerebilen iş kararları almada da çok yardımcı olabilir. İş dünyasında Veri Analitiğinin yardımıyla, piyasa durumu kolayca anlaşılabilir ve bu da nihayetinde iş adamlarının kar marjlarını korumak ve satışları artırmak için taktiksel kararlar almasına yardımcı olabilir.
Data Analytics’teki iş zekası, şirketimizin yılın farklı zamanlarında ve farklı coğrafi konumlarda ne tür ürünlerin müşterilerin ilgisini çekebileceğine ilişkin kalıpları anlamasına yardımcı olabilecek veri madenciliğini kullanır. İş Zekası, bir kuruluşun pazar, müşteri gereksinimleri ve diğer gerekli bilgiler hakkında daha iyi içgörüler kazanmasına yardımcı olabilecek veri görselleştirme kullanılarak da elde edilebilir. İş zekası, Data Analytics’in ortaya çıkışının ve daha pratik kullanımının arkasındaki itici güçlerden biridir.
Sağlık Tahminleri
Hindistan’da 2015 yılında yaklaşık 2,1 milyon kişi kalp krizinden öldü. Bu büyük bir rakam ve işte o zaman Data Analytics, hastaların kalp krizlerini veya diğer ölümcül saldırıları ve hastalıkları önlemek için önlem almasına yardımcı olacak sağlık tahminleri yapmakta yararlı olabilir. Bir kişinin sağlığı yüzde doğrulukla tahmin edilemese de, semptomları gerçek hastalıklarla ilişkilendirmek için geçmiş verileri kullanmak yardımcı olabilir ve doktorların bir hastanın nereye gittiğini anlamasına yardımcı olabilir ve bu, Veri Analitiği kullanılarak gerçekleştirilebilir.
Hastaları daha iyi tedavi etmek için yararlı olabilecek akıllı bilgisayar sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olabilecek araştırmalar yapmak için dünyadaki tüm hastanelerden veriler toplanabilir. Doktorlar, semptomlar tatmin edici olmadığında bir hastayı normale döndürmek için hangi adımların atılacağına dair tarihsel kayıtları da bulabilir. Akıllı giyilebilir cihazlar ve veri analizi ile doktor, tarihsel verilere bakarak fizyolojik parametrelerin ne zaman normalin dışına çıktığını ve bunun neye yol açabileceğini bilebilir. Bu, doktorun hastayı normale döndürmek için acil adımlar atmasına yardımcı olabilir.
Daha doğru hava tahminleri yapın
Google Asistanınızın yarın yağmur yağıp yağmayacağı konusunda size yanlış bilgi vermesinin pek önemi yok. Ancak hava felaketleri kontrol edilemeyen felaketleri getirebilir ve insanlar hava kıyameti ile başa çıkma konusunda çok zayıf ve zayıftır. Hava ile mücadele etmenin en iyi yolu, felaketleri en aza indirecek düzenlemeler yapmaktır.
İşte o zaman veri analitiği devreye giriyor. Hava felaketlerini otomatik olarak takip edebilen akıllı sensörler olsa da, en küçük şeyler ters gitse bile, sensörlerden gelen veriler ve akıllı veri analizi, daha doğru ve doğru hava tahminleri için de yararlı olabilir ve sonunda insan uygarlığı bir gün olabilir. kurtarmak için . Veri Analitiğinin yardımıyla, birçok parametre dikkate alınabilir, bu da hava tahmin istasyonlarının çok önceden hava durumu tahminleri yapmasına yardımcı olabilir, bu da hükümetin kurtarma operasyonlarını planlamasına veya erime başlamadan çok önce önlem almasına yardımcı olabilir.
Daha iyi yönetişim
Veri Analitiğinin yararlı olabileceği burada bahsettiğim tüm farklı yollara ek olarak, yönetişim durumunda da yararlı olabilir. Yönetişim söz konusu olduğunda, daha iyi hizmet sunmak için daha iyi trafik yönetiminden vatandaşların şikayetlerini anlamaya kadar her şeyi kapsar.
Veri Analitiği, bu alanda yeni atılımlar sağlayabilir. Veri madenciliği ve metin analizinin yardımıyla ve bilgisayarlar tarafından akıllı dil anlayışıyla, hükümet çoğu vatandaşın karşılaştığı sorunları belirleyebilir. hükümetin vatandaş odaklı daha fazla hizmet sunmasını sağlamak.
Veri analitiğinin geleceği
Geleneksel bilgisayarlardan çok daha güçlü olan ve birçok görevi yerine getirebilen kuantum bilgisayarlar gelecekte kullanılacaktır. Veri Analitiği söz konusu olduğunda, geleneksel bilgisayarlarımızdan birkaç yüz kat daha hızlı.
Dolayısıyla kuantum bilgi işlem dünyayı iyileştirebilir ve veri analitiği, potansiyel olarak kuantum bilgisayarlara güç sağlayacak böyle bir sistemin merkezinde yer alacaktır. Veri analitiğinin burada bahsettiğim tüm farklı yollarının yanı sıra, özellikle makine öğrenimi ve yapay zeka ivme kazanıp ana akım haline geldikçe, veri analitiğinin harikalar yaratabileceği farklı alanların sayısını bile bulabiliriz.
Veri analitiğinin nasıl yararlı olabileceği konusunda çok fazla teknik ayrıntıya girmedim veya veri analitiği için kullanılabilecek bir aracın adından bahsetmedim. Bu hikaye, size veri analitiğinin neyle ilgili olduğu ve nasıl yararlı olabileceği konusunda temel bir fikir verdi.
Dolayısıyla, Data Analytics’in dünyayı daha iyi bir şekilde değiştireceği ve dünyayı daha yaşanabilir bir yer haline getireceği yerlerdir. Veri Analitiği hakkında sorularınız mı var? Aşağıda aynı şekilde yorum yapmaktan çekinmeyin.
