Büyük veri ve analitik hizmeti nedeniyle işletmeler muazzam bir dönüşüm geçirdi. Artık çoğu işletme, faaliyetlerine sürekli olarak giren büyük hacimli verileri nasıl toplayacaklarının ve analitiği kullanarak bunları anlamlı içgörülere nasıl dönüştüreceklerinin farkında. Avantajları göz önüne alındığında, artık ticari potansiyelini en üst düzeye çıkarmak isteyen herhangi bir şirket için büyük veri ve analitik hizmetleri gereklidir.
Veri Analitiği Hizmeti Nedir?
Veri analitiği hizmeti, ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürme sürecidir. Eğilimleri belirlemek ve sorunları çözmek için verileri kullanan çeşitli araçları, teknolojileri ve prosedürleri kapsar. Veri analitiği, kurumsal süreçleri değiştirme, karar vermeyi iyileştirme ve iş başarısını artırma potansiyeline sahiptir.
Büyük Veri Analitiği Hizmeti Nedir?
Büyük veri, büyük bir hız ve hacimde sürekli olarak üretilen büyük miktarda yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri koleksiyonlarını ifade eder. Tipik olarak, büyük veriler terabayt veya petabayt cinsinden ölçülür. Bir petabayt, bir milyon gigabayta eşittir. Bunu bağlama oturtmak için, tek bir HD filmin yaklaşık 4 terabayt veri içerdiğini düşünün. Bir petabayt, 250,000 filme eşittir. Büyük veri kümelerinin boyutları yüzlerce gigabayttan milyonlarca petabayta kadar değişebilir.
Muazzam veritabanlarındaki kalıpları, eğilimleri ve bağlantıları keşfetme süreci, büyük veri analitiği olarak bilinir. Bu karmaşık analizler, özel araçlar ve teknolojinin yanı sıra büyük ölçekte bilgisayar gücü ve veri depolamayı gerektirir.
Veri Analitiği Hizmeti İşletmenize Nasıl Fayda Sağlayabilir?
Çoğu işletme, veri analitiği hizmetinin faydalarının farkındadır. Veri kritik öneme sahiptir ve veri analitiği, şirketinizin çıktıyı artırmasına, giderleri düşürmesine ve karar verme sürecini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Bir ankete göre, katılan iş kullanıcılarının yaklaşık %90'ı veri ve analitik hizmetlerinin kuruluşlarının dijital dönüşüm hedefleri için kritik öneme sahip olduğuna inanıyor.
Büyük verilerin doğru kullanımı, her boyuttan ve sektörden işletmeye fayda sağlayabilir. Büyük veri ve analitik hizmetler, gelişmiş karar verme, artan yenilik ve optimum ürün fiyatlandırması gibi çok sayıda avantaj sağlar. Analiz hizmetlerinin temel avantajlarına daha yakından bakalım:
1 numara. Müşteriyi Elde Tutma ve Edinme
Müşterilerin dijital ayak izleri, tercihleri, istekleri, satın alma alışkanlıkları vb. hakkında zengin bilgiler ortaya koyuyor. Müşteri bilgileri, işletmeler tarafından sosyal medya, geleneksel perakende ve e-ticaret gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir. İşletmeler, bu verilerden ayrıntılı müşteri profilleri geliştirmek için veri analizi hizmetlerini kullanarak daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamak için tüketici davranışlarını öğrenebilirler.
Bir şirket, tüketici kalıplarını gözlemlemek ve ardından ürün ve hizmetlerini her müşterinin özel taleplerine göre kişiselleştirmek için analitik hizmetler ve büyük veriler kullanabilir. Bu, müşteri memnuniyetini, marka sadakatini ve nihayetinde geliri önemli ölçüde artırır.
2 numara. Bilgilendirilmiş kararlar vermek
İşletmeler, karar verme sürecini bilgilendirmek ve kayıpları azaltmak için veri analitiği kullanabilir. Kuralcı analitik hizmetler, işteki değişikliklere yanıt olarak ne yapılması gerektiği konusunda tavsiyelerde bulunabilir. Öte yandan, tahmine dayalı analitik, firmanın bu değişikliklere nasıl yanıt vermesi gerektiği konusunda tavsiyelerde bulunabilir.
Örneğin bir şirket, fiyatlandırma veya ürün tekliflerindeki değişikliklerin müşteri talebini nasıl etkileyeceğini tahmin etmek için bir model kullanabilir. Bu tür modeller tarafından üretilen hipotezlerin uygulanabilirliğini değerlendirmek için sunulan öğeleri değiştirmek gerekli olabilir. İşletmeler, güncellenen ürünlerle ilgili satış verilerini topladıktan sonra, düzenlemelerin performansını değerlendirmek ve sonuçları göstermek için veri analizi hizmetlerini ve araçlarını kullanabilir. Bu, karar vericilerin firma genelinde değişiklikleri kabul edip etmemeye karar vermelerine yardımcı olacaktır.
#3. Spesifik ve hedefe yönelik promosyonlar
Şirketler, başarısız reklam kampanyalarına bir servet harcamadan, veri analizi hizmetleriyle hedef pazarlarına özelleştirilmiş ürün ve hizmetler sunabilir. İşletmeler, satış noktası işlemlerini ve İnternet satın alımlarını analiz ederek tüketici alışkanlıklarını araştırabilir. Kuruluşlar, bu bilgileri kullanarak tüketici beklentilerini karşılamalarına ve marka sadakatini teşvik etmelerine yardımcı olmak için odaklanmış ve hedefe yönelik pazarlama stratejileri geliştirir.
#4. Prosedürü daha verimli hale getirin.
Kuruluşlar, operasyonel etkinliği artırmak için veri analitiği hizmetlerinden yararlanabilir. Tedarik zincirinde veri toplama ve analiz, üretim gecikmelerinin veya darboğazların kaynağını ortaya çıkarabilir ve gelecekteki olası sorunları tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bir talep tahmini, bu satıcının Noel sezonu için gereken hacmi karşılayamayacağını gösteriyorsa, bir kuruluş bunları tamamlayabilir veya değiştirebilir. Bu, üretim gecikmelerini önlemeye yardımcı olacaktır.
Pek çok işletme, özellikle perakende sektöründekiler, envanter seviyelerini en üst düzeye çıkarmak için mücadele ediyor. Veri analizi hizmetleri, kuruluşların mevsimsellik, tatiller ve dünyevi trendler gibi faktörlere dayalı olarak tüm ürünleri için uygun tedariki belirlemesine yardımcı olabilir.
# 5. Potansiyel Risklerin Belirlenmesi
Kuruluşlar, zorluklarla başa çıkmak için etkili risk yönetimi çözümlerinin kullanılmasını gerektiren yüksek riskli ortamlarda faaliyet göstermektedir. Etkili risk yönetimi prosedürlerinin ve taktiklerinin geliştirilmesi, öncelikle büyük verilere dayanır.
Büyük veri analitik hizmetleri ve teknolojileri, öngörülemeyen olaylar ve potansiyel tehditler için karmaşık kararları optimize ederek riskleri hızla azaltır.
Ek olarak, kuruluşlar bir aksilikten sonra kayıpları azaltmak için veri analitiği hizmetlerini kullanabilir. Bir şirket bir ürüne olan talebi olduğundan fazla tahmin ederse, envanteri ortadan kaldırmak için tasfiye satışı için ideal fiyatı bulmak üzere veri analitiği kullanılabilir. Bir şirket, kronik sorunlara otomatik olarak yanıtlar üreten istatistiksel modeller bile oluşturabilir.
#6. Güvenliği artırın
Veri güvenliği tehditleri tüm işletmeler için mevcuttur. Kuruluşlar, ilgili verileri analiz edip görüntüleyerek önceki veri ihlallerinin temel nedenlerini ortaya çıkarmak için veri analizi hizmetlerini kullanabilir. Örneğin BT bölümü, bir saldırının yolunu ve çıkış noktasını belirlemek amacıyla günlükleri analiz etmek, görselleştirmek ve denetlemek için veri analitiği uygulamalarını kullanabilir. BT, sorunları bulmak ve çözmek için bu verileri kullanabilir. BT departmanları, potansiyel tehlikeleri tespit etmek ve önlemek için istatistiksel modeller kullanabilir. Tipik olarak anormal erişim davranışını içeren yük tabanlı bir saldırı, dağıtılmış bir hizmet reddi (DDoS) saldırısıdır. Kuruluşlar, güvenlik uzmanlarının hızlı bir şekilde yanıt verebilmesi için tutarsızlıkları tespit etmek ve vurgulamak üzere üzerine inşa edilmiş izleme ve uyarı sistemleriyle bu modelleri süresiz çalışacak şekilde yapılandırabilir.
En İyi Veri Analitiği Hizmet Şirketleri
#1. BilimSoft
ScienceSoft, 1989'dan beri çeşitli veri kaynaklarını tek bir doğruluk noktasında birleştiren ve veri odaklı karar verme için güvenilir içgörüler sağlayan verimli analitik sistemleri tasarlıyor.
Üretim, sağlık, perakende, BFSI, lojistik, enerji, telekomünikasyon ve 25'ten fazla sektöre daha ScienceSoft uzmanları hizmet vermektedir. ETL/ELT ardışık düzenleri, veri gölleri, veri ambarları, BI araçları, AI/ML modülleri (örneğin tahmine dayalı analitik ve görüntü analizi için) oluştururlar ve eski analitik sistemleri için modernizasyon, entegrasyon ve destek hizmetleri sunarlar.
Müşteriler, referanslarında ScienceSoft'u sorun çözücüler olarak tanımlar. Ekip veri silolarını ortadan kaldırır, insan işini azaltmak için veri yönetimini ve raporlamayı otomatikleştirir, BI performansını iyileştirir ve kullanıcı dostu panolar oluşturur. Bazı şirketler, 100 kata kadar daha hızlı veri analizi ve raporlamanın yanı sıra analitik ekiplerinin üretkenliğinde %80'lik bir iyileşme bildiriyor.
2 numara. Innowise Grubu
Innowise Group, on beş yılı aşkın yazılım geliştirme deneyimiyle yaratıcı yazılım çözümleri geliştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Yazılım geliştiricileri, kuruluşların gelişmesine yardımcı olan yeni çözümler üretmek için Varşova'daki merkezlerinden özenle çalışıyor.
Müşteriler, verilerini değerini en üst düzeye çıkaracak şekilde yönetmeye yardımcı olmak için veri analizlerini ve yönetim deneyimlerini kullanabilir. Mümkün olan en iyi seçimi yapabilmeleri için ihtiyaçlarını belirlemek ve analiz etmek için her müşteriyle ayrı ayrı çalışırlar.
3 numara. entegre.io
Integrate.io, bir veri entegrasyon platformu sunan bir bilgi teknolojisi ve hizmetleri şirketidir. Tüm veri kaynaklarınızı birbirine bağlayabilir. AWS Redshift ve Google BigQuery gibi çevrimiçi analitik veri kaynaklarıyla uyumludur.
Ayrıca pazarlama, satış, müşteri hizmetleri ve geliştirme çözümleri sunar. Integrate.io perakende, otel ve reklam sektörleri için çözümler sunar.
Integrate.io'nun pazarlama çözümünde veri zenginleştirme, hedeflenen iletişim, uyarlanmış e-postalar, akıllı segmentasyon ve diğer özellikler mevcuttur. Müşteri destek çözümü, hangi iş yöntemlerinin değiştirilmesi gerektiğini belirlemenize yardımcı olabilir. Satış çözümü, güçlü analitiği içerecektir.
4 numara. indiyum yazılımı
Indium Software, veri analitiği ve veri mühendisliğinde güçlü bir geçmişe sahip bir teknolojik çözüm sağlayıcısıdır. Clutch'a göre, sektördeki 20 yılı aşkın süredir varlığı, onu ilk 15 Büyük veri danışmanlık firması arasında gösteriyor.
Indium'un veri çözümleri, haftanın yedi günü, günde 24 saat kullanılabilen proje yönetişimiyle güçlü ve son teknolojidir. Gerçek zamanlı, geçmiş veya harici verilerinin değerini optimize etmek için işletmelere kapsamlı bir veri analitiği hizmetleri seti sağlar.
#5. InData Laboratuvarları
InData Labs, AI ve Büyük Veri çözümlerinin önemli bir sağlayıcısıdır. Müşterilerin gerçek zamanlı verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmasına ve bunları etkili dijital dönüşüme uygulamasına yardımcı olarak, modern büyük veri iş endişelerini ele almak için yapay zeka destekli çözümler oluşturur.
InData Labs, lojistik, sağlık, spor ve sağlıklı yaşam, e-ticaret, üretim, pazarlama, oyun ve eğlence dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden ve her büyüklükteki şirket için benzersiz yazılımlar geliştirir.
InData Labs'ın amacı, müşterilerinin işlerini büyütmek ve operasyonel operasyonları basitleştirmek için yapay zeka uygulamalarında yardımcı olmaktır.
#6. oksagil
Oxagile, medya, eğlence, reklamcılık, e-ticaret, perakende ve diğer işletmeler ve alanlar için geleneksel ve gelişmiş veri analitiği konusunda uzmanlaşmış tam hizmetli bir yazılım geliştirme firmasıdır.
Veri analizi ve görselleştirme, özel raporlama ve pano oluşturma, son teknoloji BI aracı uygulaması, BI sistem optimizasyonu, eksiksiz ML analitiği ve diğer hizmetler şirketin uzmanlık alanları arasındadır.
Oxagile, müşteri hiper segmentasyonu, veriye dayalı öneri ve abonelik paketleri ve pazarlama kampanyası değişikliği dahil olmak üzere çeşitli iş zorluklarını bu bilgiyle ele alır. Oxagile'ın teknoloji yığını, AWS ve Google veri hizmetlerinin yanı sıra Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI ve diğerleri gibi saygın BI çözümlerini içerir.
7 numara. Mukavemet
Vention, yeni başlayanlara ve kuruluşlara analitik süreçlerini modernize etme ve geleceğe hazırlama konusunda yardımcı olan özel bir yazılım geliştirme firmasıdır. Vention'ın uzman ekipleri, müşterilerin milyarlarca etkileşimden elde edilen içgörülerin değerini kullanmasını sağlayan kullanıcı merkezli ve özel çözümler oluşturur.
# 8. SG Analitiği
Merkezi Pune'de bulunan küresel bir içgörü ve analitik firması olan SG Analytics, 2007 yılında kurulmuştur ve BFSI, Teknoloji, Medya ve Eğlence ve Sağlık sektörlerindeki Fortune 500 şirketlerine veri merkezli araştırma, bağlamsal analitik ve ESG hizmetleri sunan lider bir sağlayıcıdır. .
SG Analytics, Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, İsviçre, Kanada ve Hindistan'da 27001'den fazla çalışanı ve ofisi bulunan GDPR ve ISO/IEC 2013: 1100 uyumlu bir şirkettir.
Şirket, 2016 ve 2017'de “Bölgesel En İyi İşveren” ödülünü aldı ve 2018'de itibarını korudu. AIMs 2022 Raporu, kuruluşu Hindistan'daki Veri Bilimi Sağlayıcıları arasında önemli bir katılımcı olarak kabul etti.
Google Analitik Hizmeti
Google Analytics, işle ilgili içgörüler sağlayan raporlar sağlamak için web sitelerinizden ve uygulamalarınızdan veri toplayan bir araçtır.
Google Analytics Hizmeti Nasıl Çalışır?
1 numara. Web sitesi değerlendirmesi
Bir web sitesini ölçmek için öncelikle bir Google Analytics hesabı oluşturmalısınız. Ardından, web sitenizin her sayfasına kısa bir JavaScript ölçüm kodu koyun. Bir kişi bir web sayfasını görüntülediğinde, izleme kodu, o kullanıcının sayfayla nasıl etkileşimde bulunduğu hakkında takma adla veri toplar.
Google Store için ölçüm kodu, kaç müşterinin bir bardak altlığı sayfasını ve bir ev gereçleri sayfasını ziyaret ettiğini gösterebilir. Ayrıca satın alma onay sayfasına ulaşıp ulaşmadıklarını takip ederek kaç kullanıcının Android oyuncak bebek gibi bir ürünü satın aldığını da söyleyebilir.
Ölçüm kodu ayrıca tarayıcıdan dil ayarı, tarayıcı türü (Chrome veya Safari gibi), cihaz ve tarayıcının üzerinde çalıştığı işletim sistemi gibi bilgileri de toplayacaktır. Ayrıca, "trafik kaynağını" veya kullanıcıları siteye en başta neyin çektiğini de izleyebilir. Bu bir arama motoru, bir reklam veya bir e-posta pazarlama kampanyası olabilir.
2 numara. Raporlama ve işleme
Ölçüm kodu verileri topladığında, bunları paketler ve raporlar halinde işlendiği Google Analytics'e iletir. Analytics, verileri bir kullanıcının cihazının mobil mi yoksa masaüstü mü olduğu veya hangi tarayıcıyı kullandıkları gibi belirli ölçütlere göre toplar ve düzenler.
Ancak, bu verilerin nasıl işlendiğini uyarlamanıza izin veren yapılandırma seçenekleri vardır. Örneğin, verilerinizin herhangi bir şirket içi trafik veya geliştirici etkinliği içermediğinden emin olmak için bir filtre kullanabilirsiniz.
Analytics verileri işledikten sonra bir veritabanına kaydedilir ve değiştirilemez.
Bu nedenle, ayarlarınızı yapılandırırken daha sonra çalışmak isteyebileceğinizi düşündüğünüz hiçbir veriyi hariç tutmayın. Veriler işlendikten ve veritabanında saklandıktan sonra, Google Analytics'te raporlar olarak görüntülenecektir.
İş Analitiği Hizmeti Nedir?
İş analitiği, istatistiksel analize odaklanarak bir kuruluşun verilerinin yönetimini ifade eden bir terimdir. Çok çeşitli kaynaklardan ve muazzam miktarlardaki verileri analiz etmek için modern teknoloji ve prosedürlerin kullanılmasını gerektirir.
İş Analitiğinin Bir Şirket İçin Faydaları
- Bilgileri mantıklı ve sıralı bir şekilde sunun.
- Şirketin verilerini inceleyin.
- Karar vermeye yardımcı olması için uygun göstergeleri kullanın.
- Satın almalar, satışlar, muhasebe ve müşteriler dahil olmak üzere tüm verileri birleştirin.
- Karar verme sürecini otomatikleştirmek için tüm firma için aynı göstergeleri kullanın.
- Sayıların, tutarsızlıkların ve anormalliklerin görünürlüğünü artırın.
- Eğilimleri tahmin edin ve iş zorluklarını tahmin edin.
Gördüğünüz gibi, bir işletme için veri analitiğinin sayısız avantajı vardır ve bunlar, stratejik kararların dayandırılacağı ve geleceğin güvenle tahmin edilebileceği temel bir bilgi kaynağı oluşturur.
İş Analistleri, çok büyük veri kümelerini ve ölçümlerini tablolara, grafiklere ve verilerin tasvir edilmesini ve anlaşılmasını kolaylaştıran diğer özelliklere çevirmek ve gerçek zamanlı içgörüleri, eğilimleri ve aykırı değerleri paylaşmak için iyi veri görselleştirme kullanabilir.
İş Analitiğinin Kapsamı Nedir?
İşte güçlü bir İş Analitiği planının temel adımlarından bazıları.
1 numara. İş gereksinimlerini araştırın ve belirleyin
İş analitiği sürecindeki ilk adım, şirketin neyi iyileştirmek istediğini veya hangi sorunu çözmek istediğini anlamaktır.
Paydaşlar, süreç bilgisine sahip kullanıcılar ve analist(ler) bu hedefleri çözmek için ilgili verilere karar verir.
“Mevcut veri nedir”, “bunu nasıl kullanabiliriz” ve “yeterli veriye sahip miyiz” gibi temel kaygılar bu aşamada ele alınmalıdır.
2 numara. Makro Veri Madenciliği
Bu aşama, verileri temizlemeyi ve kayıp veriler için hesaplamalar yapmayı, aykırı değerleri kaldırmayı ve tamamen yeni değişkenler oluşturmak için değişken kombinasyonlarını değiştirmeyi içerir.
Bu durumda özel bir araç zaten kullanılabilir.
Zaman serisi grafikleri, normal veya farklı değerleri göstermek için oluşturulur.
Farklı değerlerin veri kümesinden çıkarılması bu adımda kritik bir görevdir çünkü farklı değerler, veri kümesinde kalmalarına izin verilirse modelin doğruluğunu sıklıkla etkiler.
Analist, veriler temizse verileri daha iyi anlayacaktır. Herhangi bir karşılıklı ilişkiyi veya yanlış hizalamayı bulmak amacıyla verileri izlemek için dağılım diyagramlarını kullanacaktır. Paydaşların temel bir anlayış edinmesine yardımcı olmak için tüm potansiyel veri aralıklarını görsel olarak inceleyecek ve uygun görselleştirme ve tanımlayıcı istatistikleri kullanarak verileri sentezleyecektir.
#3. Veri Analitiği
Analist, korelasyon analizi ve hipotez testi gibi istatistiksel analiz yaklaşımlarını kullanarak hedef dinamikle bağlantılı tüm yönleri bulacaktır.
Ayrıca basit tahminlerin yapılıp yapılamayacağını görmek için basit bir regresyon analizi yapacaktır.
Ayrıca, alternatif gruplamalar, daha sonra hipotez testi yoluyla incelenen farklı senaryolarla karşılaştırılır.
#4. Olabilecekleri tahmin edin.
Tahmine dayalı analitik, iş analizinde karar vermede proaktif olmak için kullanılır. Analist, verileri denetlemek için karar ağaçları, sinir ağları ve lojistik regresyon gibi tahmin tekniklerini kullanır.
Bu stratejiler, en etkili değişkenlerin bağlantılarını ve "gizli kanıtlarını" ortaya çıkaran yeni fikirler ve modeller sağlar. Analist daha sonra tahmin edilen değerleri gerçek değerlerle karşılaştırarak tahmin hatalarını hesaplar.
Çoklu tahmin modelleri tipik olarak çalıştırılır ve en iyi puanlama modeli hassasiyet ve performansa göre seçilir.
# 5. En iyi cevabı arayın.
Analist, tahmin modelinin katsayılarını ve sonuçlarını kullanarak varsayımsal senaryolar yürütecektir. Analist, kısıtlamaları ve sınırlamaları dikkate alarak en uygun çözümü keşfetmek için yönetici tanımlı hedefleri kullanacaktır.
İdeal çözüm ve model, analist tarafından en az hataya, iş hedeflerine ve organizasyonun stratejik hedefiyle en uyumlu model katsayılarının sezgisel farkındalığına dayalı olarak seçilecektir.
#6. Karar Verme ve Sonuç Değerlendirme
Analist, model bulgularına ve kurumsal hedeflere dayalı olarak kararlar alacaktır.
Önceden belirlenmiş bir süre sonra, eylem ölçülecektir.
#7. Sistemi kararın sonucuyla güncelleyin.
Son olarak, modelin karar ve eylem çıktıları ile yeni öğrenmeler veritabanına kaydedilir.
“Karar ve eylem işe yaradı mı?”, “Tedavi grubu kontrol grubuna göre nasıldı?” gibi bilgiler sağlanır. ve "ROI neydi?" Sonuç olarak, yeni içgörüler ve bilgilerle sürekli güncellenen, sürekli değişen bir veritabanı oluşturulur.
Analitik Nasıl Çalışır?
Analytics, verileri bir kullanıcının cihazının mobil mi yoksa masaüstü mü olduğu veya hangi tarayıcıyı kullandıkları gibi belirli ölçütlere göre toplar ve düzenler. Ancak, bu verilerin nasıl işlendiğini uyarlamanıza izin veren yapılandırma seçenekleri vardır.
Telefonumda Analiz Nedir?
Telefon Analizi, dönüşüm hunisinin bir parçası olarak telefon görüşmelerinin etkinliğini izlemenize olanak tanır. Phone Analytics'i kullanmak için Analytics mülkünüzü yapılandırın ve telefon numaranızın göründüğü herhangi bir sayfada Analytics izleme kodunuza bir snippet ekleyin.
Sonuç
Veri analizi hizmetleri, bir firmaya bir pazarlama mesajını belirli bir müşteriye kişiselleştirmekten iş risklerini belirlemeye ve azaltmaya kadar her konuda yardımcı olabilir.
İlgili Makaleler
- VERİ ANALİSTİ ARAÇLARI: 13+ En İyi Veri Analisti Aracı 2023
- VERİ YÖNETİMİ PLATFORMU: DMP ve En İyi Platformlar Nedir?
- VERİ ANALİZ ŞİRKETLERİ: 2023'ün En İyi Veri Analitiği Şirketleri
- Büyük Veri Mühendisi Nedir ve Nasıl Olursunuz?
Referanslar
