Günümüz iş dünyasında işletmeler, yönetimin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olduğu, pazarlama çabalarını iyileştirdiği ve verimliliği artırdığı için büyük ölçüde veri analitiğine güveniyor. Veri analitiğini kullanmak işletmelere avantaj sağlar çünkü değişiklikleri daha hızlı uygulamalarını sağlar, bu da kârları artırır, giderleri azaltır ve yaratıcılığı teşvik eder. Ayrıca, veriye dayalı karar verme ve analize dayalı strateji geliştirme, günümüzün dijital dünyasında her alandaki liderler için çok önemlidir. Bu yazıda, dodge verilerini ve analitiğini tartışacağız.
Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği (DA), eğilimleri belirlemek ve bunların içerdiği bilgiler hakkında sonuçlar geliştirmek için veri koleksiyonlarını değerlendirme eylemidir. Veri analizi artık tipik olarak özel donanım ve yazılım kullanımını kullanıyor. Tüm sektörlerdeki işletmeler, daha akıllı, daha stratejik pazarlama kararları almalarına yardımcı olacak veri analitiği araçlarına ve yöntemlerine giderek daha fazla güveniyor. Analitik araçları ayrıca bilim adamları ve araştırmacılar tarafından hipotezlerin, teorilerin ve modellerin geçerliliğini test etmek için kullanılır.
Ayrıca veri analitiği, geleneksel iş zekası (BI) ve raporlamadan gelişmiş OLAP ve diğer çevrimiçi analitik işleme (OLAP) türlerine kadar çok çeşitli alanları ve teknikleri kapsayan geniş bir ifadedir. Veri analizi yöntemleri için her şeyi kapsayan başka bir terim olan iş analitiği, bu açıdan benzerdir. İkincisi, iş uygulamaları üzerinde yoğunlaşırken, veri analitiği daha geneldir. Ancak, herkes bu geniş tanımı paylaşmaz; diğer bağlamlarda "veri analitiği" yalnızca "gelişmiş analitiği" ifade ederken, "iş zekası" ayrı bir varlık olarak kabul edilir.
İşletmeler, veri analitiği girişimlerinin yardımıyla kârlılıklarını, verimliliklerini, pazarlama ve müşteri hizmetlerini artırabilir. Ek olarak analitik, işletmelerin sektörlerindeki yeni gelişmeleri daha iyi tahmin etmelerine ve bunlara tepki vermelerine yardımcı olur. Veri analizi, daha önce toplanan bilgilere veya gerçek zamanlı olarak işlenmiş yepyeni verilere bakmayı içerebilir. Ve çok çeşitli dahili ve harici veri kaynaklarından gelebilir.
Veri Analitiği Nasıl Çalışır?
Güvenilir bir sonuca varmak için veri analitiği çok adımlı bir süreci gerektirir. Veri boru hatları oluşturmak ve model kurulumuna yardımcı olmak için veri analistleriyle birlikte çalışan veri bilimcileri ve veri mühendisleri bu görevleri yerine getirir. Aşağıdaki paragraflarda, veri analitiğiyle ilgili prosedürleri inceleyeceğiz:
#1. Veri toplama
Veri toplamayı uygulamaya koymanın iki yöntemi vardır. İlk adım, analizleriniz için ihtiyaç duyacağınız tüm bilgileri tek bir yerde toplamaktır. Veriler birden fazla sistemden geliyorsa, analistin bunları bir araya getirmek için veri entegrasyon prosedürlerini kullanması gerekecektir.
Ancak, daha büyük bir veri setinin küçük bir kısmı, belirli durumlarda gerekli olan tek şey olabilir. Veri bilimcileri, analizlerinin bir parçası olarak, ilgili veri alt kümesini bölümlere ayırmak için bir plan hazırlayacak. Bu, tam veri kümesinde herhangi bir değişiklik gerektirmeden alt kümenin derinlemesine incelenmesini sağlar.
2 numara. Veri Kalitesini Ayarlama
Sonraki adım, toplanan verilerin kalitesiyle ilgili sorunları araştırmak ve düzeltmektir. Analitik model için veriler de yerleşik şirket politikasına uygun olarak hazırlanmalıdır. Tutarsızlıklar, hatalar ve yinelemeler, düşük veri kalitesinin örnekleridir. Veri profil oluşturma ve veri temizleme prosedürleri bu sorunları düzeltmeye yardımcı olur.
Veri analistleri daha sonra bilgiyi, kullanmayı planladığı analitik modelin özelliklerine göre şekillendirir ve düzenler. Veri yönetişimi politikasının uygulanması, veri kalitesi sürecindeki son adımdır. Bu düzenlemeler, bilgilerin uygun şekilde ve yerleşik prosedürlere uygun olarak kullanılmasını garanti eder.
#3. Analitik Model Oluşturma
Veri analisti daha sonra güvenilir sonuçlar üretebilecek analitik modeller geliştirmek için veri bilimcileriyle işbirliği yapar. Bu modelleri oluşturmak için tahmine dayalı modelleme araçları gibi analitik programlar ve Python, Scala, R ve Structured Query Language (SQL) gibi programlama dilleri kullanılır.
Oluşturulduktan sonra model, gerçek dünya bilgileri kullanılarak teste tabi tutulur. Test verileri analiz edilir ve modelde ayarlamalar yapılır. Model, istenen sonuçları elde edene kadar tekrar tekrar test edilir. Son olarak, üretim modunda, model gerçek veriler üzerinde test edilir.
#4. Sunum
Veri analitiğinin son aşaması, modellerin bulgularını müşteriler ve üst yönetim ile paylaşmaktır. Sunumlarda çizelgeler ve infografikler gibi görsel yardımcılardan yararlanılması önerilir. Bulguları kavraması ve etkili bir şekilde iletmesi kolaydır.
Veri Analitiği Türleri
Beş farklı veri analitiği türü vardır. Eksiksiz veri analizi, eldeki soruna bağlı olarak hepsinin kullanılmasını gerektirebilir, ancak bu nadiren gereklidir. Bununla birlikte, tüm veri analizi türlerine aşina olmak çok önemlidir.
#1. Tanımlayıcı Veri Analitiği
Bu tür veri analizi, nedenlerini belirlemek için geçmiş olaylara bakar. Büyük miktarda veriyi analiz etmenin en basit yöntemidir. Betimleyici analitik, belirli veri analistleri tarafından, duruma bağlı olarak diğer analitik biçimlerinden yapılan araştırmaları ve analizleri yedeklemek için bir özet olarak kullanılır. Buna “en iyi uygulama” diyebiliriz çünkü önceki analitiklerin geçmiş verilere ilişkin bulgularını netleştiriyor.
Ayrıca, tanımlayıcı veri analizi, işletmeler tarafından yaygın olarak istatistiksel yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir. Verileri bu şekilde analiz ederek, işlerin zaman içinde nasıl değiştiğini görebilir, aykırı değerleri tespit edebilir, güçlü ve zayıf yönleri karşılaştırabilir ve karşılaştırabilirler, vb. İşletmeler genellikle bir sorunun kaynağına odaklanmak için tanımlayıcı analiz kullanır.
2 numara. Teşhis Veri Analitiği
Teşhis veri analitiğinin amacı, geçmişte beklenmeyen bir olaya neyin yol açtığını keşfetmektir. Tanımlayıcı analitikten elde edilen bir sonucu kullanan bu yöntem, "bu neden oldu?" sorusunu açıklamaya çalışır.
Teşhis veri analitiği, detaya inme, keşif, madencilik ve korelasyon yaklaşımlarından yararlanır. Veri keşif yöntemi, analistler tarafından gözlemden anlam çıkarmak için kullanılabilecek bilgileri bulmak için kullanılır. Bilgi, hesaplama yöntemleri kullanılarak büyük bir ham veri hazinesinden "çıkarılır". Teşhis analitiği, verilerdeki ilişkileri veya kalıpları tanımlayarak sonuçlar üretmeyi amaçlar.
Ayrıca şirketler, tahminlere dayalı olmak yerine zorluklara yönelik hedefli yaklaşımları formüle etmek için bu analizlerden elde edilen içgörüleri kullanabilir.
#3. Tahmine Dayalı Veri Analitiği
Gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için bugünden veya geçmişten gelen veriler analiz edilir. Tahmine dayalı analiz, bireyler ve işletmeler tarafından makine öğrenimi, veri madenciliği ve geçmiş bilgilerin mevcut veritabanlarının üzerinde istatistiksel modellemenin bir karışımı kullanılarak yapılır. Bunlar, eğilimleri belirlemede ve potansiyel sorunları veya olasılıkları öngörmede onlara yardımcı olur.
Ayrıca, algoritmalar ve yöntemler (doğrusal veya lojistik regresyon modeli gibi) bu tür analitiklerin araçlarıdır. Çeşitli bağlamlar için tasarlanmış birkaç algoritma vardır ve yanlış olanı kullanmak yanlış sonuçlara yol açacaktır. Bunları bir soruna uygulamadan, müşteri ve harici veri bitleri anlamsızdır. Tahmine dayalı analizler mevcut olmasaydı şirketler asla düzeltemeyecekleri hatalar yapma riskiyle karşı karşıya kalırlardı.
4 numara. Normatif Veri Analitiği
Kuralcı veri analitiğinin amacı, bir soruna en uygun yanıtı belirlemek ve reçete etmektir. Verilerin bu analizi, daha önceki analizlerin bulgularını dikkate alır ve istenen bir sonuca varmak için yön sağlar.
Öneri motorları, kredi onay motorları, dinamik fiyatlandırma modelleri ve makine onarım programları gibi araçlar, tüm olası sonuçları analiz etmek ve süreci her bir kullanıcının ihtiyaçlarına göre uyarlamak için kuralcı veri analitiği kullanır. Evet/hayır çifti veya madde işaretli bir liste olarak sunulabilirler. Bu kaynaklar, her seçimin sonuçlarını detaylandırır ve iyileştirmeler önerir. Kuralcı analiz, işletmelerin onay süreçlerini kolaylaştırmasına ve karar vermeyi otomatikleştirmesine olanak tanır.
# 5. Gerçek Zamanlı Veri Analitiği
Gerçek zamanlı veri analitiğinde, bilgi bir veritabanına girildiği anda işlenir. Geçmişten gelen bilgilere (tarihsel veriler) dayanan diğer veri analizi yöntemlerinin aksine, tüketicilerden veya harici kaynaklardan gelen yeni veriler gerçek zamanlı olarak analiz edilir.
Edge bilgi işlem, veritabanı içi analitik, bellek içi analitik, veri ambarı için araçlar, paralel programlama vb. gerçek zamanlı veri analitiğinde kullanılan teknolojilerdir. Bu tür veri analitiği için en iyi kullanım durumu, hem yüksek kullanılabilirlik hem de kısa yanıt süresi gerektiren uygulamalardır. İşletmelerin trendleri ve performans göstergelerini rakiplerinden önce tespit etmelerine yardımcı olur. Rakiplerin faaliyetleri gerçek zamanlı olarak izlenebilmekte ve analiz edilebilmektedir.
İş Dünyasında Veri ve Analitiğin Rolü Nedir?
Veri ve analitiğin amacı, işletmelerin, çalışanlarının ve yöneticilerinin daha bilinçli kararlar almalarına ve verdikleri kararların kalitesini artırmalarına yardımcı olmaktır. Büyük veya küçük, önceden veya o anda alınan, döngüsel veya başka türlü, stratejik, taktiksel veya operasyonel tüm kararlar etkilenir. D&A, daha önce sorulmamış konuların yanı sıra yaratıcı yanıtlar ve şirket yöneticilerinin gözden kaçırmış olabileceği fırsatları da ortaya çıkarabilir.
Daha iyi iş kararları almak için, modern işletmeler büyük ölçüde verilere güvenir ve bu veriler genellikle kuruluşun doğrudan etki alanı dışındaki kaynaklardan gelir.
Dinamik, karmaşık ortamlarda daha iyi, daha zamanında iş kararları alma yeteneği, dijital dönüşümün temel itici gücüdür.
Bir ürün veya hizmeti satın alma kararı bir kişi tarafından verilirken, bir müşteriye veya vatandaşa mümkün olan en iyi hizmeti verme kararı bir organizasyon içindeki bir ekip tarafından verilir.
Bununla birlikte, "veriye dayalı karar verme" terimi, nasıl daha iyi seçimler yapılacağını belirlemek için verileri analiz etme pratiğini ifade eder. Bu, hangi adımların atılması gerektiğini belirleyen çıktılar üretmek için kuralcı analitik yaklaşımları içerebilen bir karar modeli kavramına yol açar. Açıklamalı modellerin yanı sıra, tanısal ve kuralcı modeller de vardır. Her biri, belirli türden seçimler yapmak için yararlıdır.
Daha da önemlisi, kararlar sadece ne zaman harekete geçileceğini değil, aynı zamanda ne zaman hareket etmekten kaçınılacağını da belirler.
İş sonuçları ölçülebilir ve iletilebilir hale geliyor ve ileri görüşlü şirketler veri ve analitiği iş stratejilerine ve dijital dönüşümlerine dahil ettikçe, veri kaynaklı iş iyileştirmeleri destekleniyor.
Veri Analitiği Teknikleri
Veri analistleri, çeşitli analitik metodolojiler ve teknikler kullanarak verileri işleyebilir ve bilgileri çıkarabilir. İşte en yaygın yaklaşımlardan bazıları.
- Monte Karlo. Olasılık olayları Monte Carlo simülasyonları kullanılarak modellenmiştir. Bu simülasyonlar, riski azaltmak ve kayıpları önlemek için faydalı olan daha geniş bir değer ve faktör yelpazesini hesaba kattıkları için diğer veri analitiği yöntemlerinden daha fazla tahmin gücü sunar.
- Regresyon analizi. Regresyon analizinin amacı, bir bağımlı değişkendeki bir değişikliğin diğer bağımlı değişkenler üzerindeki potansiyel etkisini belirlemektir.
- Zaman serisi analizi. Zaman serisi analizi, verileri belirli bir süre boyunca incelemek ve bir veri noktasının değeri ile meydana gelme sıklığı arasında nedensel bir bağlantı kurmak için kullanılan bir yöntemdir. Finansal piyasalar ve iş çevrimleri, bu veri analizi yönteminin yaygın uygulamalarıdır.
- Faktor analizi. Faktör analizini kullanarak, çok büyük bir veri kümesini daha yönetilebilir bir boyuta indirgeyebilirsiniz. Bu stratejinin kullanılmasıyla daha önce gizlenmiş eğilimlerin ortaya çıkarılabileceği umulmaktadır.
- Kohort Analizi. Kohort analizi, bir veri kümesini, tipik olarak bir müşteri profiline dayalı olarak karşılaştırılabilir özelliklere sahip alt kümelere ayırma işlemidir. Bu, veri analistleri ve diğer veri analitiği kullanıcıları tarafından seçilen bir veri örneğinin daha derinlemesine istatistiksel olarak incelenmesinin yolunu açar.
Veri Analitiği Araçları
Veri analitiği, teknolojik yeteneklerde hızla ilerlemiştir ve sayıları hesaplamak için çok çeşitli matematiksel ve istatistiksel yaklaşımlar kullanır. Günümüzde veri analistleri, veri toplamaya, verileri arşivlemeye, verileri işlemeye ve sonuçları sunmaya yardımcı olan çok çeşitli programlar arasından seçim yapabilir.
Veri analizi hiçbir zaman özellikle elektronik tablolara veya Microsoft Excel gibi programlara bağımlı olmamıştır. Günümüzün veri analistleri, veritabanlarını değiştirmek ve manipüle etmek için sıklıkla filtrelenmemiş programlama dilleri kullanır. Açık kaynaklı bir programlama dili olan Python, çok fazla kullanım görüyor. İstatistiksel analiz veya grafik modelleme için, R gibi daha özel veri analizi programları kullanılabilir.
Sonuçları bildirirken veya iletirken, veri analistleri de destek alır. Tableau ve Power BI, veri toplamak, analiz yapmak ve panolar ve raporlar aracılığıyla bulguları paylaşmak için kullanılan veri görselleştirme ve analiz uygulamalarıdır.
Ufukta veri analistlerine yardımcı olabilecek yeni araçlar da var. Apache Spark, büyük hacimli verileri işlemeye yardımcı olan açık kaynaklı bir platform olsa da, SAS, veri madenciliğine yardımcı olabilecek bir analiz aracıdır. Günümüzde veri analistleri, kuruluşlarına kattıkları değeri artırmalarına olanak tanıyan çok çeşitli teknoloji araçlarına erişebilir. ayrıca oku En İyi Veri Analitiği Araçları: Güncellendi
Veri Analitiği Neden Önemli?
Modern işletmelerdeki çoğu bölüm, mevcut olayları analiz etmek ve gelecek için plan yapmak için veri analitiğine güvenir. Bu önlemlerin alınması sonucunda birçok olumlu sonuç elde edilebilir. Bu avantajlar arasında:
#1. İşletme Giderlerini Azaltın
Başlangıçtaki maliyet endişelerine rağmen, bir veri analistine yatırım yapmak nihayetinde mali açıdan mantıklıdır. Mali riskten kaçınmak, veri güvenliğinin güçlendirilmesi ve kapsamlı veri analizi yoluyla mümkün kılınan diğer önlemler yoluyla para tasarrufu sağlanabilir. Veri analitiği, işletmeler tarafından hangi departmanların çok fazla para harcadığını ve hangi departmanların daha fazla nakit akışı gerektirdiğini görmek için de kullanılır. Bu da özellikle operasyon ve üretim alanlarında tasarruf sağlamakta ve sonuçta insan emeğine olan ihtiyacı azaltmaktadır.
2 numara. Karar Verme Yeteneğinizi Geliştirin
Veri analitiği aynı zamanda işletmelerin daha hızlı, daha akıllı kararlar almalarını, aksi takdirde savurgan taktikler, etkisiz prosedürler, hatalı reklamlar ve yeni ürün ve hizmetler için kanıtlanmamış fikirlerle boşa harcanacak zaman ve paradan tasarruf etmelerini sağlar. Karar vermede veriye dayalı bir yaklaşımı benimseyen liderler, eylemlerini kendi kişisel tercihleri veya etraflarındakilerin görüşleri yerine ampirik kanıtlara dayandırabildikleri için ekiplerini olasılıkları görme konusunda daha proaktif olma konusunda güçlendirir. Analiz veya toplama yöntemindeki bir hata, verileri potansiyel olarak hatalı veya yanıltıcı hale getirebilir, ancak yine de karar vericiler için verilerin belirli bir eğilimi ortaya çıkarabileceğini veya bir sonucu tahmin edebileceğini kabul etmesi çok önemlidir.
Ek olarak, veri analitiği başlangıç kursunu bitirdiğinizde DATA 2100: Orta Düzey Veri Analizi dersini almalısınız. Bu kurs size hem anket hem de deneysel araştırma yapmayı öğretecektir. Anket tasarımından örneklem seçimine, veri analizi ve yorumlamaya kadar anket araştırması yapmanın tüm ayrıntılarını öğreneceksiniz. Kendi hızınızda ilerleyebileceğiniz bu çevrimiçi kurs, size rastgele bir deneyi nasıl tasarlayacağınızı ve analiz edeceğinizi öğretirken R programlama becerilerinizi geliştirecek.
#3. Operasyonlarda Verimsizliği Azaltın ve Güvenliği Artırın
Operasyonel verimliliği artırmak için içgörüleri uygulama kapasitesi, veri analitiğinin bir başka önemli avantajıdır. Şirketler, müşteri yorumlarından ve büyük miktarlarda topladıkları verilerden öğrenerek tekliflerini geliştirebilirler. Veri analitiğinin kullanılmasıyla süreçleri kolaylaştırma, maliyetleri düşürme veya gelirleri artırma fırsatları ortaya çıkarılabilir. İşletmeler, veri analitiğini kullanarak hangi süreçlerin en iyi sonuçları ürettiğini ve hangilerinin düşük performans gösterdiğini hızlı bir şekilde belirleyebilir. Karar vericiler daha sonra taktiklerini sorunları daha iyi öngörmek ve önlemek, ayrıca riskleri yönetmek ve değişiklik yapmak için uyarlayabilirler.
Ayrıca tahmine dayalı modelleme deneyimine sahip veri bilimcileri, bu uzmanlık iş dünyası ve kar amacı gütmeyen kuruluş stratejisinden siyasi kampanya planlamasına kadar çok çeşitli alanlarda kullanıldığından yüksek talep görmektedir. Basit regresyon analizine derinlemesine bir bakışla başlayan DATA 4010: Penn LPS Online'dan Data Analytics'teki ileri düzey konular, haritalama, metin analizi, web kazıma ve dize değişkenleriyle çalışma gibi R'deki daha karmaşık konuları kapsayacak şekilde devam eder. Veri görselleştirmenin temellerine ek olarak, etkileşimli veri sunumları oluşturmak için Shiny R paketini kullanmak gibi gelişmiş teknikleri de öğreneceksiniz.
#4. Yeni Ürün/Hizmet Fırsatları Bulun
Firmalar, veri analitiğini kullanarak mevcut müşteri tabanları hakkında fikir edinerek, hali hazırda sundukları ürün ve hizmetler için pazardaki boşlukları doldurarak daha iyi yenilik yapabilirler. İşletmeler, verileri kullanarak yalnızca ürünlerinin ne kadar iyi sattığını ve müşterilerinin ne kadar memnun olduğunu değil, aynı zamanda rakiplerinin nasıl ilerlediğini de izleyebilir. Kuruluşlar, müşteri hizmetlerini iyileştirmek, pazarlama stratejilerini hedef demografisinin ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde ayarlamak ve müşterilerinin değişen tercihlerini karşılamak için ürün hatlarını güncellemek için veri analitiğinden elde edilen içgörüleri kullanabilir. Bir şirketin başarısı veya başarısızlığı, büyük verinin artan esnekliğinin sağladığı içgörüleri kullanma becerisine bağlı olabilir.
# 5. Belirli Pazarları Daha Derin Anlamak
İşletmeler, dijital ayak izlerini analiz ederek müşterilerin zevkleri, istekleri ve göz atma/satın alma alışkanlıkları hakkında zengin bilgiler edinebilir. Şirketler, bu pazarlardan elde edilen verileri analiz ederek ve ürün ve hizmetlerini buna göre uyarlayarak hedef alanlardaki trendleri ve kalıpları daha hızlı keşfedebilir. Bir işletme, tüketicilerinin kim olduğunu ve ne istediklerini ne kadar çok öğrenirse, müşterilerin sadakatini o kadar iyi geliştirebilir, memnun olmalarını sağlayabilir ve satışları artırabilir. Liderler dikkat etmezlerse, müşterilerinin dikkati olan bir rakibe sığındığını görebilirler.
Verileri değerlendirme ve bulguları basit bir şekilde anlaşılacak şekilde açıklama becerisinin, ister giriş seviyesinde ister liderlik pozisyonu arıyor olun, günümüzün iş piyasasında başarı için çok önemli olduğu giderek daha açık hale geliyor. Penn LPS Online'ın DATA 1010, Veri Analitiğine Giriş, R programlama dili aracılığıyla size çeşitli alanlarda veri analitiğinin temellerini öğretecektir. Bu kursu tamamladıktan sonra, sorunları hızlı ve doğru bir şekilde teşhis etmek için nicel verileri kullanabileceksiniz. sağlam sonuçlar formüle edin ve etkili çözümler tasarlayın.
Veri Analisti Olmak İçin Hangi Beceriler Gerekir?
Başlamak için, bir veri analistinin oynadığı rolü kavramak çok önemlidir. Açık olanı söyleme riskini göze alan tüm veri analistleri, verilerle ilgilenir. Büyük miktarda işlenmemiş veriyi elemek ve yararlı sonuçlar çıkarmak için karmaşık teknolojik araçlar kullanırlar. Bir veri analistinin görevleri genellikle hatalı bilgileri temizlemeyi, veri kalitesini değerlendirmeyi ve yönetim için raporlar yazmayı içerir.
Tüm bu görevler, zaten fark etmiş olabileceğiniz gibi, veri analistlerinin iyi geliştirilmiş bir teknik beceri araç setine sahip olmasını gerektirir. Aşağıdaki birkaçını göz önünde bulundurun.
#1. Veri Temizleme ve Hazırlama
Araştırmalara göre, veri temizleyiciler ve hazırlayıcılar zamanlarının yaklaşık %80'ini bu görevlere ayıracaklar. Bu nedenle, bu yetenek çok önemlidir.
Bir veri analistinin işinin ayrılmaz bir parçası, birçok kaynaktan bilgi toplamak ve onu istatistiksel ve mantıksal inceleme için biçimlendirmektir. Herhangi bir boşluğu doldurmak ve bir analizi geçersiz kılabilecek tutarsızlıkları düzeltmek de veri temizlemenin bir parçasıdır.
Veri hazırlama, veri analitiğinin en büyüleyici kısmı olmasa da, buna eğlenceli ve zorlu bir problem çözme etkinliği olarak yaklaşırsanız olabilir.
#2. İstatistik Bilgisi
Veri analistlerinin olasılık ve istatistik konusunda sağlam bir kavrayışa sahip olmaları gerekir. Bu anlayış, araştırmanızı ve analizinizi yönlendirecek ve bulguları anlamlandırmanıza olanak sağlayacaktır.
Ek olarak, istatistikleri anlamak, analizinizin geçerli olduğundan emin olmanıza yardımcı olur ve yaygın yanlışlardan ve mantıksal hatalardan kaçınmanıza yardımcı olur.
Spesifik işiniz ve bununla ilişkili veriler, istatistiksel uzmanlık gereksinimlerinizin kesin doğasını ve derinliğini belirleyecektir.
Örneğin, olasılık analizi kullanan bir şirket söz konusu olduğunda, ilgili alanlara daha derinlemesine aşinalık gerekir.
#3. Yazma ve İletişim
Bir veri analistinin sahip olması gereken önemli bir beceri, bilgiyi farklı şekillerde sunma becerisidir. Herhangi bir veri analitiği pozisyonunda başarı, yazma, konuşma, açıklama ve dinleme dahil olmak üzere mükemmel iletişim becerileri gerektirir.
Başkalarıyla çalışırken iletişim çok önemlidir. Örneğin, iş paydaşlarıyla yapılan bir başlangıç toplantısında, dikkatli bir şekilde dinlemek, ihtiyaç duydukları analiz türlerini anlamanıza yardımcı olabilir.
Benzer şekilde, zor fikirleri, çalıştığınız alanda uzman olmayan iş arkadaşlarınıza iletebilmek önemlidir.
İster araştırmanızın bir özeti ister veri keşfinizden elde ettiğiniz bir bulgunun açıklaması olsun, kendinizi yazılı olarak ifade etmek de eşit derecede önemlidir.
Dijital dünyada ilerlemek istiyorsanız, açık ve doğrudan iletişim kurmayı öğrenin. Bu "yumuşak" bir beceridir, ancak sırf bu yüzden hafife almayın.
Bulgularınızın önemini iletme ve başkalarını önerilerinizi uygulamaya ikna etme yeteneği, analitik hüneriniz kadar önemlidir.
#4. Problem çözme
Bir veri analisti olarak her gün arızalar, hatalar ve takılmalar gibi zorluklarla karşılaşacaksınız. Bir veri analistinin sahip olması gereken bir diğer önemli beceri, sorunları belirleme ve yaratıcı çözümler bulma becerisidir.
Bazı olası sonuçlar aşağıda listelenmiştir:
- Kullanmakta olduğunuz program veya programlama dilindeki bir özelliği öğrenmeniz gerekebilir.
- Bazen şirketinizin kaynaklarındaki sınırlamalar nedeniyle kalıpların dışında düşünmeniz gerekir.
- Verilerinizde bazı önemli parçalar eksik olabilir.
- Zaman daralıyorsa, “yeterince iyi” bir analiz yapmanız gerekebilir.
Her durumda, bir veri analistinin yaratıcı düşünme ve sorunları çözme becerisi paha biçilmez olacaktır.
#5. Veri Görselleştirmeleri Oluşturma
Verilerdeki eğilimler ve modeller görselleştirildiğinde daha iyi anlaşılabilir. Çoğu kişi, görsel ipuçlarına sayısal olanlardan daha fazla uyum sağladığından, bir tabloyu veya grafiği kavramanın bir elektronik tablodan daha kolay olması mantıklıdır.
Bulgularınızın etkili bir şekilde iletilmesini sağlamak için gözleri yormayan çizelgeler yapmak önemlidir. Ayrıca, pasta grafikler veya eksen değerleriyle oynamak gibi okuyucuları yanıltabilecek her şeyden uzak durun.
Görselleştirmeler, veri araştırmanızın önemli bir yönü de olabilir. Yalnızca sayılara bakarsanız, verileri görselleştirdiğinizde gözünüze çarpan şeyleri kaçırabilirsiniz.
Veri görselleştirmeye ihtiyaç duymayan bir veri bilimi işlevi bulmak son derece zordur, bu da onu önemli bir veri analisti becerisi yapar.
#6. Veri Analizi ve Keşfi
Bir veri analisti için kritik beceriler listesinde "veri analizi" yersiz görünebilir, ancak gerçekte bu çok önemli bir beceridir.
Bir işle ilgili soruyu yanıtlamak veya bir gereksinimi karşılamak için verileri analiz etmek, veri analizinin temel işlevidir.
Keşifsel analiz, verilere bakmanın başka bir yöntemidir. Veri keşfi, bir şirkete yardımcı olabilecek gizli kalıpları veya korelasyonları bulmak için verileri araştırma sürecidir.
Keşif, bir iş sorusu tarafından yönlendirilebilir veya tamamen yönlendirilmemiş olabilir. Verilerdeki eğilimleri aramak için zaman ayırırsanız paradan tasarruf edebilir veya şirketiniz için yeni pazarlar açabilirsiniz.
Pazarlama Verileri ve Analizleri
Veri analitiğinin pazarlamada uygulanması, giderek daha önemli hale gelen bir role dönüşüyor. Siz kampanyaları yürütürken, müşterileriniz hakkında yaptıkları tıklamaların yanı sıra beğenmeleri, açmaları ve paylaşmalarından öğrenebileceğiniz şeyler her zaman vardır.
Veri kraldır. Bununla birlikte, gerçek güç, nihai olarak gelecekteki girişimlerle ilgili daha iyi yargılara yol açacak içgörüler elde etmek için verileri işleme ve analiz etme becerisinde yatmaktadır.
Pazarlama her zaman kolay değildir. Yeni reklam kampanyanıza yeni başlıyorsanız veya potansiyel müşterilere ulaşmak için çeşitli yöntemler deniyorsanız, çok daha zordur.
Analiziniz yoksa, neyin işe yarayıp neyin yaramadığı konusunda pazarlama stratejilerinizin ne kadar iyi performans gösterdiğini bilemezsiniz. Bu verimsiz olabilir ve ciddi etkilere yol açabilir.
Belirli işletmelerin analitik kullanmadan da dikkate değer sonuçlar elde etmesi mümkündür. Girişimlerinin başarısını açıklayamayabilirler ve sadece “Biz şanslıydık” diyebilirler. Bu arada, pazarlama çabaları tamamen bombalandığında, kimse sebebi tam olarak belirleyemez.
Pazarlama Veri Analitiği Nedir?
Pazarlama veri analitiği, anlamlı içgörüler elde etmek için pazarlama verilerini inceleme uygulamasıdır. Bu, kritik pazarlama göstergelerinin oluşturulmasını, güvenilir verilerin toplanmasını, ölçümlerin zaman içinde izlenmesini ve sonuçların gelecekte daha iyi taktikler için uygulanmasını içerir.
"Pazarlama analitiği" kulağa sadece istatistik gibi geliyor ama çok daha fazlası var. Pazarlama hedeflerine ulaşmak için insanları, araçları ve teknolojiyi içeren bir süreçtir.
Pazarlama veri analitiği size neyin işe yaradığını ve neden işe yaradığını keşfetme yeteneği verir. Bu prosedür, yapabileceklerinden tam olarak yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
Veri Analitiği Neden Önemli Pazarlamada Yer Alır?
Pazarlama veri analizi, işletmeler tarafından çeşitli şekillerde kullanılmaktadır. Bazı sık örnekleri ele alalım:
1 numara. Tahmini Potansiyel Sonuçlar
Mevcut ve geçmiş verileri kullanarak, tahmine dayalı analitik ile bir tahmin modeli oluşturulabilir. Ayrıca, bu tür bir analizi kullanarak, belirli bir içerik veya pazarlamaya olan ilgi düzeyinin yanı sıra belirli bir potansiyel müşteriden satın alma bekleyebileceğiniz zaman dilimini de belirleyebilirsiniz. İndirimlerinizin ve özel ürünlerinizin yaşa göre tanımlananlar gibi çeşitli demografik alt kümeler tarafından nasıl alındığını kesin olarak kavrarsanız, kârınızı en üst düzeye çıkarabilir, daha geniş bir demografiye ulaşabilir ve daha odaklı reklamcılık yoluyla yeni tüketiciler çekebilirsiniz.
2 numara. Müşteri Eğilimleri ve Tercihleri
Müşterilerinizin eğilimlerini ve tercihlerini anlarsanız, pazarlama karmanızı, ulaşmaya çalıştığınız kitleye daha çekici gelecek şekilde değiştirebileceksiniz.
Bu veriler ayrıca, daha odaklı reklam çabaları için tüketici tabanınızı daha yönetilebilir parçalara ayırmanıza yardımcı olabilir.
#3. Yayın ve Mesaj Gönderme
Veri analitiğini kullanarak, hedef kitlenize ulaşma ve onları dönüştürme konusunda hangi kanalların ve mecraların en verimli olduğunu belirleyebilirsiniz. Bu verilerle daha kesin ve başarılı pazarlama kampanyaları mümkündür.
#4. Müşteri desteği
Analitik kullanımı, tüketicilerin zorluk yaşadığı veya yardıma ihtiyaç duyduğu alanların belirlenmesini sağlayarak müşteri desteğinin geliştirilmesine olanak tanır. Bu bilgiler, eğitim materyallerinin oluşturulmasında ve self servis alternatiflerinin geliştirilmesinde kullanılabilir.
Pazarlamada Veri Analitiğinin Artıları ve Eksileri
Veri analitiği, günümüzün ekonomik ortamında giderek daha önemli hale geliyor. Neden olduğuna dair birkaç örnek vereceğim.
Artıları
1. Daha İyi Bir Pazarlama Stratejisi
Veri Analitiği, pazarlama çabalarınıza tarafsız bir bakış sağlar. Bu, varsayımlara güvenmek yerine daha bilinçli seçimler yapmanızı sağlayacaktır. Analitiği bir karar vermeden önce ve sonra uygulamak, en iyi sonuçları elde etmenize yardımcı olabilir. Bu, kampanyalarınızın sonuçlarını izlemenize ve gerektiğinde ayarlamalar yapmanıza yardımcı olacaktır.
2 numara. Hem Zamandan Hem Paradan Tasarruf Sağlar
Veri analitiği, sonuç yaratmada hangi pazarlama yöntemlerinin en verimli olduğunu belirlemeye ve bu stratejileri buna göre seçmeye olanak tanır. Bu, yalnızca gelecekteki girişimlerde zamandan ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda sonuç vermeyen faaliyetlere para harcanmamasını da sağlar.
#3. Diğer Alanlar Üzerindeki Etkiler
Pazarlama analitiğinin uygulanmasının diğer alanlar üzerinde etkisi olabilir. Örneğin, marka bilinirliğinizin yanı sıra içeriğinizin kalitesini, kanallarınızın optimizasyonunu ve müşterilerinizi anlamanızı önemli ölçüde artırabilir.
EKSİLERİNİ
Birçok işletme için önemli KPI'ları güvenilir bir şekilde ölçen ve izleyen bir analiz süreci oluşturmak zor olabilir. Güvenilir bir analitik yöntemi geliştirmek, çok çeşitli zorluklar sunar. İşte aşmamız gereken bazı önemli engeller.
1 numara. Pazarlama Verileri Hem Geniş Hem Çeşitli
Günümüzün pazarlama ortamı çok geniş ve karmaşıktır. Çoğu dağıtım artık çevrimiçi olarak gerçekleştiriliyor ve kampanyaların oluşturduğu bilgiler çok çeşitli platformlarda okunuyor. Bu bilgi zenginliği yararlı olsa da, genellikle pazarlama departmanları için aşırı veri yüklemesine neden olur.
2 numara. yetersiz araçlar
Diğer bir tipik zorluk, firmaların veri analitiğini verimli bir şekilde kullanmak için daha fazla kaynağa ihtiyaç duymasıdır. Analitik uzmanlığına sahip personel sayısını artırmak en önemli odak noktası olacaktır. Birçok şirket, veri analitiğine ayıracak kaynaklardan yoksundur ve daha da azının pazarlama verileri analitiğine ayıracak zamanı vardır.
#3. Yetersiz Eğitim ve Öğretim
Birçok pazarlama firmasında veri analitiğinin kullanımı konusunda uzmanlık eksikliği vardır. Etkili pazarlama veri analitiği için istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve teknik uzmanlık gereklidir. Pazarı ve sunulan ürünleri sağlam bir şekilde kavramak çok önemlidir. Bu yetenekler, verileri yorumlamak ve yararlı sonuçlar çıkarmak için gereklidir.
Veri Analitiği Pazarlama Stratejisine Nasıl Yardımcı Olabilir?
Net bir pazarlama stratejisi veya analiz süreci olmasa bile, işletmeler pazarlama faaliyetlerinde bulunabilir. Analitik, yeni başlayanların ve küçük işletmelerin pazarlama bütçelerinin bir parçası olmayabilir. Onsuz yapabilirler mi? Muhtemelen hayır, çünkü pazarlama analitiği yaklaşımınızı tek tip tutmanıza yardımcı olur. Yerinde bir analiz prosedürü olmadan, karanlıkta da araba kullanabilirsiniz.
Doğru veri analitiği yaklaşımı uygulandığında, pazarlamanızın şu anda ne durumda olduğunu görebilir ve onu nasıl geliştireceğinizi anlayabilirsiniz. ayrıca oku ANALYTICS SERVICE: Veri Analitiği Hizmeti Kılavuzu
Analytics, stratejinizin ne kadar iyi çalıştığını görmenize de yardımcı olur, böylece gerekirse ince ayar yapabilirsiniz. Elinizdeki işe odaklanabilecek ve böylece üretkenliği artırabileceksiniz.
Pazarlamada Veri Analitiği Nasıl Kullanılır?
Veri analitiğini pazarlamaya dahil etmek için, müşterinizin veya şirketinizin ve faaliyet gösterdikleri sektörün ihtiyaçlarına göre uyarlanabilecek çeşitli etkili yaklaşımlar vardır. Pazarlama verileri analitiğinden en iyi şekilde yararlanmak için bazı temel noktalar şunlardır:
1 numara. Geçmişteki Pazarlama Çabalarınızı Düşünün
Şirketinizin veya müşterinizin daha önce pazarlama kararlarını yönlendirmek için veri analitiği kullanıp kullanmadığını belirlemek çok önemli bir ilk adımdır. Bu nedenle, pazarlama kampanyalarının ne kadar başarılı olduğunu öğrenmek önemlidir. Grafikler ve verilerin diğer görsel temsilleri, satış eğilimlerini ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini ortaya çıkarabilir.
2 numara. Piyasanın Son Yörüngesini İnceleyin
Pazarın sağlığını kontrol etmek, pazarlama çalışmalarınızla ulaşmak istediğiniz kişiler hakkında yararlı ayrıntıları ortaya çıkarabilir. En önemlisi, pazara yeni girenler için geçerli bir fırsat olup olmadığını görmenizi sağlar. Bunu yapmanın yaygın bir yöntemi, rakip ürünlerin pazar payını incelemektir.
Rakiplerini inceleyerek ve pazar değişikliklerini izleyerek müşterilerinizin işletmelerinin reklamını yapmasına yardımcı olabilirsiniz. Ofis malzemeleri üreten şirketler gibi işletmeler için evden çalışanlara reklam vermek uygun bir seçenektir. Daha fazla şirket uzaktan çalışma politikalarını benimserken, çalışanlar işlerini evden yürütmenin rahat yollarını arıyor.
#3. Gelişmekte Olan Pazar Modellerini İzleyin
Bazen, veri analizinin yardımıyla oyunun kurallarını değiştiren piyasa hareketlerini öngörmek mümkündür. Pazarlama verilerinizin analizinden elde ettiğiniz içgörüleri kullanarak pazarlama çalışmalarınızı ve hedef kitlenizin memnuniyetini artırabilirsiniz. Hem kısa hem de uzun vadeli pazarlama trendlerini tahmin etmek, müşteri ilgisini yaratan faktörlerin anlaşılmasını gerektirir.
#4. Verileri Kullanarak Pazarlama Değişikliğini Yönlendirin
Belirli bir markayla mevcut faaliyetlerini takip ederseniz, tüketicilerin zevklerinin zaman içinde nasıl değiştiğini görmek çok daha kolaydır. Örneğin, müşterinizin yazılı materyalini daha az kişinin gördüğünü gördüğünüzde, pazarlama stratejinize daha fazla video içeriği dahil etmek isteyebilirsiniz. Şirketler genellikle pazar paylarını koruyabilir ve hatta müşteri davranışındaki küçük değişikliklere hızla uyum sağlayarak pazar payını büyütebilir, bu da gelir artışına ve yeni müşteri kazanımına yol açar.
Verileri ve Analitiği Dodge
Dodge İnşaat Ağı (DCN), alandaki en güçlü bilgi, bilgi, içgörü ve bağlantı kaynağını oluşturmak için ticari inşaat sektörünü aşan kapsamlı bir veri, analitik ve ilişki seti sağlayan bir çözüm teknolojisi firmasıdır. Ayrıca Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS ve Principia, bu kuruluş tarafından desteklenen endüstri çözümlerinden sadece birkaçıdır. Bu çözümler uzun süredir var ve ticari inşaat endüstrisinin güvenini kazandı.
Sonuç olarak, bu seçenekler, yerel tabanlı ekiplerden çok devletli holdinglere kadar her büyüklükteki işletme için farklı ve uygulanabilir beklentiler sunuyor. Dodge İnşaat Ağı, yüzyılı aşkın bir süredir sektöre büyümesini ve gelişmesini sürdürmek için ihtiyaç duyduğu verileri sağlıyor.
Dodge Data ve Analytics'in Rolleri
Kritik proje beklentilerini ve ilişkilerini daha iyi anlamak ve bunlardan yararlanmak için, inşaat malzemeleri üreticileri ve distribütörleri, genel yükleniciler, taşeronlar ve uzmanlık alanları, mimarlar, tasarım uzmanları ve inşaat hizmeti sağlayıcıları dahil olmak üzere inşaat sektörü paydaşlarına yardımcı olurlar. İşletmelerin hem kısa vadeli hem de uzun vadeli genişleme planlarını formüle etmelerine yardımcı olacak pazar araştırma hizmetleri ve ayrıca inşaat öncesi aşamayı hızlandırmak için son teknoloji iş akışı entegrasyon çözümleri sunuyoruz. İlgili makale: VERİ ANALİZ ŞİRKETLERİ: 2023'ün En İyi Veri Analitiği Şirketleri
Bu seçenekler, inşaat profesyonellerine işlerini büyütmek için ihtiyaç duydukları verileri sağlar ve inşaat projelerinin karmaşık ihtiyaçlarını her büyüklükteki işletme için daha yönetilebilir hale getirir. Dodge İnşaat Ağı, bu alandaki yüzyıllık tecrübesi nedeniyle günümüzün ticari inşaatının arkasındaki itici güçtür.
Veri Analitiği Kodlama Gerektirir mi?
Evet. İnternet üzerinden veri analitiği alanında bir derece takip ederken, kodlama mutlak bir zorunluluktur. Ancak, çok gelişmiş programlama becerileri gerektirmez. Bununla birlikte, temel bir R ve Python anlayışı elde etmek gereklidir. Buna ek olarak, SQL gibi sorgulama dillerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılması gerekenden daha fazladır.
Daha Yeni Bir Veri Analisti Olabilir mi?
Evet. Günümüzde işverenler, veri analitiği kurslarını veya eğitim kamplarını tamamlamış kişileri arıyor. Önceki çalışmalarınızın bir portföyü, giriş seviyesi veri analisti pozisyonlarına başvururken de yardımcı olur.
Sonuç
Bugün, veri analitiği en çok yatırım yapılan çalışma alanlarından biridir. Gartner, 2025 yılına kadar, geleneksel analitiğin, bağlama dayalı analiz ve yapay zeka gibi daha yeni yöntemlerle feshedileceğini söylüyor. Gartner ayrıca bağlantılı yönetişim, veri paylaşımı ve veri yapılarının çoğalmasında önemli gelişmeler öngörüyor.
Ancak şirketler, bu araçların potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek istiyorlarsa, veri analitiğinde ve bunun birçok biçiminde ve kullanımında yetkin olmalıdırlar. Rekabetçi bir sektörde bile, doğru yapılan analitik uygulaması şirket başarısını artırabilir ve sonuçları hızlandırabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Veri analistleri iyi para alıyor mu?
Evet. Veri analistlerinin maaşları yüksektir. Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS), Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ortalama yıllık ücretin 58,260 ABD Doları olduğunu bildirmektedir. Bir veri analistinin tipik ücreti çok daha yüksektir.
Veri analistleri kaç saat çalışır?
Veri Analistleri genellikle Pazartesi'den Cuma'ya kadar haftada 40 ila 60 saat çalışır. Bu program, şirketin iş için uygun olduğu saatlere bağlıdır. Genellikle hafta içi 9:5 ile 8:6 veya XNUMX:XNUMX ile XNUMX:XNUMX saatleri arasında çalışmayı gerektirir.
Veri analitiği iyi bir kariyer midir?
Evet. Yetkin veri analistleri, dünyanın en çok aranan uzmanları arasındadır. Giriş seviyesindeki veri analistleri, yüksek talep ve yetkin başvuru sahiplerinin az bulunması nedeniyle ortalamanın üzerinde ücret ve faydalar bekleyebilirler.
Benzer makaleler
- 37'te İyi Kazandıran En EĞLENCELİ 2023 KARİYER Açıklandı!!
- Bir Yönetim Rolüne İlerlemek İçin Hangi Beceriler Gereklidir?
- NASIL İŞE ALICI OLUNUR: Takip Edilmesi Gereken Kolay Adımları Tamamlayın
- MÜŞTERİ YOLCULUĞU ANALİTİKLERİ: Kılavuz ve Bilmeniz Gereken Her Şey
Referans
