Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, iş için anlamlı öngörüler ayıklamak amacıyla veriler üzerinde gerçekleştirilen çalışmaların adıdır. Büyük miktardaki verileri analiz etmek için matematik, istatistik, yapay zeka ve bilgisayar mühendisliği alanlarının ilke ve uygulamalarını bir araya getiren, disiplinler arası bir yaklaşımdır. Bu analiz, veri bilimcilerinin ne olduğu, neden olduğu, ne olacağı ve sonuçlarla neler yapılabileceğini sormalarına ve bu soruları cevaplamalarına yardımcı olur.

Veri bilimi neden önemlidir?

Veri bilimi, verilerden anlam çıkartmak amacıyla çeşitli araç, yöntem ve teknolojileri bir araya getirdiği için önemlidir. Modern kuruluşlar adeta bir veri bombardımanı altında. Bilgileri otomatik olarak toplayabilen ve depolayabilen cihaz sayısı eskisinden çok daha fazla. Çevrimiçi sistemler ve ödeme portalları; e-ticaret, tıp, finans gibi alanlarda ve insan yaşamının diğer her alanında çok daha fazla veri yakalıyor. Devasa miktarda metin, ses, video ve görüntü verilerine erişebiliyoruz. 

 

Veri biliminin geçmişi

Veri bilimi terimi yeni değildir ancak anlamları ve çağrışımları zaman içinde değişmiştir. Bu sözcük ilk olarak 60'larda istatistik sözcüğü için alternatif bir ad olarak ortaya çıkmıştır. 90'ların sonlarında, bilgisayar bilimi uzmanları terimi resmileştirdi. Önerilen tanım, veri bilimini verilerin tasarımı, toplanması ve analizi şeklinde üç farklı yönü bulunan ayrı bir alan olarak ifade ediyordu. Terimin akademik çevreler dışında kullanılmaya başlaması ise bundan yaklaşık on yıl sonra gerçekleşti. 

 

Veri biliminin geleceği

Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki inovasyonlar, veri işleme süreçlerini daha hızlı ve verimli hale getirdi. Sektörün talebi doğrultusunda, veri bilimi alanındaki kursları, sertifikaları ve iş pozisyonlarını bünyesinde barındıran bir ekosistem ortaya çıktı. İhtiyaç duyulan işlevler arası beceri kümesi ve uzmanlık nedeniyle, veri biliminin önümüzdeki onlarca yıllık süreçte ciddi anlamda büyüyeceği öngörülüyor.

 

Veri Bilimi Bileşenleri

Veri bilimi 3 bölümden oluşur:

 

1. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, temel olarak makinelerin öğrenmesini sağlamak ve onları günlük gelişmelere uyum sağlamaya hazırlamak için kullanılan algoritma ve matematiksel modelleri içerir. Örneğin, günümüzde ticaret ve finansal sistemlerde zaman serisi tahmini çok fazla kullanılmaktadır. Makine, geçmiş veri modellerine dayanarak gelecek aylar veya yıllar için sonuçları tahmin edebilir. Bu, makine öğreniminin önemli bir uygulamasıdır.

 

2. Büyük Veri

İnsanlar her gün web sitesi tıklamaları, siparişler, videolar, resimler, yorumlar, makaleler, RSS beslemeleri vb. şeklinde çok fazla veri üretir. Bu veriler genellikle yapılandırılmamıştır ve büyük veri olarak adlandırılır. Büyük veri araç ve teknikleri, temel olarak bu yapılandırılmamış verilerin yapılandırılmış bir forma dönüştürülmesine yardımcı olur. Örneğin, birinin e-ticaret sitelerinde farklı ürünlerin fiyatlarını takip etmek istediğini varsayalım. Web API’leri ve RSS feed’leri kullanarak farklı web sitelerinden aynı ürünlerin verilerine erişebilirler ve ardından bunları yapılandırılmış forma dönüştürebilirler.

 

3. İş Zekası

Birçok işletme her gün çok fazla veri üretir. Bu veriler dikkatli bir şekilde analiz edildiğinde ve ardından grafikler içeren görsel raporlarla sunulduğunda, işletmeniz adına iyi karar vermenizi sağlayabilir. Bu, raporların hayata geçirdiği kalıp ve ayrıntıları dikkatlice inceledikten sonra işletmenizin en iyi kararı almasına yardımcı olabilirsiniz.

Veri Bilimi Nasıl Çalışır?

Kavramsal olarak, veri bilimi sürecinin anlaşılması çok basittir ve aşağıdaki adımları içerir:

• İş sorununu anlayın.
• Ham verileri toplayın ve entegre edin.
• Verileri keşfedin, dönüştürün, temizleyin ve hazırlayın.
• Verilere dayalı modeller oluşturun ve seçin.
• Modelleri test edin, ayarlayın ve dağıtın.
• Modelleri izleyin, test edin, yenileyin ve yönetin.

 

      Veri bilimi projelerini uygulamanın zorlukları

Veri biliminin vaatlerine ve veri bilimi ekiplerine yapılan büyük yatırımlara rağmen pek çok şirket verilerinin sağladığı değerin tamamımdan yararlanamıyor. Bazı şirketler yetenekleri işe alma ve veri bilimi programları oluşturma konusunda yarışırken farklı çalışanların birlikte iyi çalışmayan araç ve süreçleri kullandığı verimsiz ekip iş akışlarıyla karşılaştı. Yöneticiler, daha disiplinli ve merkezi bir yönetim olmadan yatırımlarının karşılığını tam olarak alamayabilir.

Bu kaos ortamı beraberinde pek çok zorluğu getirir.

 

Veri uzmanları verimli çalışamıyor. Veri uzmanları, verilere erişim iznini BT yöneticisinin vermesi gerektiğinden genellikle verileri ve bu verileri analiz etmek için gereken kaynakları uzun süre beklemek zorunda kalıyor. Veri bilimi ekibi eriştikleri verileri farklı ve muhtemelen uyumsuz araçları kullanarak analiz ediyor olabilir. Örneğin, bir uzman R dilini kullanarak model geliştirebilir ancak kullanılacağı uygulama yazılımı farklı dilde yazılmış olabilir. Bu nedenle modelleri kullanışlı uygulama yazılımlarına dağıtmak haftalar, hatta aylar sürebilir.

 

Uygulama yazılımı geliştiricileri kullanılabilir makine öğrenimine erişemiyor. Bazı durumlarda geliştiricilerin aldığı makine öğrenimi modelleri uygulama yazılımlarında konuşlandırmaya hazır olmayabiliyor. Erişim noktaları sabit olabileceği için modeller tüm senaryolarda konuşlandırılamıyor ve ölçeklenebilirlik uygulama yazılımı geliştiricisine bırakılıyor.

 

BT yöneticileri desteğe çok fazla zaman harcıyor. Açık kaynak araçların çoğalması nedeniyle BT'nin desteklemesi gereken araçlar listesi gittikçe büyüyebilir. Örneğin, pazarlama bölümündeki bir veri uzmanı, finans bölümündeki bir veri uzmanından farklı araçlar kullanabilir. Ekipler de farklı iş akışlarıyla çalışabilir. Bu da BT ekibinin ortamları sürekli yeniden oluşturmasını ve güncellemesini gerektirir.

 

İş yöneticileri, veri biliminden fazla kopuk. Veri bilimi iş akışları her zaman iş kararlarını alma süreçlerine ve sistemlerine entegre edilmez ve bu durum, iş yöneticilerinin veri uzmanlarıyla bilgiye dayalı bir iş birliği kurmasını zorlaştırır. Daha iyi entegrasyon olmadan, iş yöneticileri neden prototipten üretime kadarki sürecin uzun sürdüğünü anlamakta güçlük çekiyor ve çok yavaş olarak gördükleri projelere yatırım yapılmasını destekleme olasılıkları daha düşük oluyor.

 

Veri bilimi platformunun avantajları

Veri bilimi platformu, ekiplerin kodu, sonuçları ve raporları paylaşmasına olanak tanıyarak bazı işlemlerin tekrar edilmesini azaltır ve inovasyonu destekler. Yönetimi kolaylaştırarak ve en iyi uygulamaları dâhil ederek iş akışındaki darboğazları ortadan kaldırır.

Genel olarak, en iyi veri bilimi platformları şunları hedefler:

• Modelleri daha hızlı ve daha az hatayla hızlandırıp ve teslim etmelerine yardımcı olarak veri bilimcilerini daha üretken hâle getirme
• Veri bilimcilerin büyük hacimli ve çeşitli verilerle çalışmasını kolaylaştırma
• Önyargısız, denetlenebilir ve yeniden üretilebilir, güvenilir, kurumsal düzeyde yapay zeka sağlama

Veri bilimi platformları uzman veri bilimcileri, vatandaş veri bilimcileri, veri mühendisleri ve makine öğrenimi mühendisleri ya da uzmanları da dâhil olmak üzere çeşitli kullanıcıların iş birliği ile geliştiriliyor. Örneğin, bir veri bilimi platformu veri bilimcilerin modelleri API'ler olarak konuşlandırmasına olanak tanıyarak farklı uygulama yazılımlarına kolayca entegre etmelerini sağlayabilir. Veri uzmanları BT'yi beklemek zorunda kalmadan araçlara, verilere ve altyapıya erişebilir.

Pazarda veri bilimi platformlarına büyük bir rağbet gösteriliyor. Hatta, gelecek yıllarda yüzde 39'dan yüksek bir bileşik yıllık oranla platform pazarının büyümesi ve 2025 yılına dek 385 milyar ABD Doları düzeyine ulaşması bekleniyor.

Veri Bilimi ve Dijital Pazarlama

Pazarlama bütçesi optimizasyonu

Pazarlamacılar her zaman sıkı bir bütçeye tabidirler. Her pazarlamacının temel amacı, ayrılan bütçelerinden maksimum yatırım getirisi elde etmektir. Bunu başarmak her zaman zor ve zaman alıcıdır. İşler her zaman plana göre gitmez ve verimli bütçe kullanımı gerçekleştirilemez. Bir veri bilimcisi, bir pazarlamacının harcama ve satın alma verilerini analiz ederek, bütçeyi daha iyi kullanmaya yardımcı olabilecek bir harcama modeli oluşturabilir. Model, pazarlamacıların temel ölçütlerini optimize etmek için bütçelerini konumlar, kanallar, ortamlar ve kampanyalar arasında dağıtmalarına yardımcı olabilir.

 

Doğru kitleye pazarlama

Genel olarak, pazarlama kampanyaları, konum ve hedef kitleden bağımsız olarak geniş bir şekilde dağıtılır. Sonuç olarak, pazarlamacıların bütçelerini aşma ihtimalleri yüksektir. Ayrıca, amaçlarından ve gelir hedeflerinden hiçbirine ulaşamayabilirler. Ancak, verilerini düzgün bir şekilde analiz etmek için veri bilimini kullanırlarsa, hangi konumların ve demografinin kendilerine en yüksek yatırım getirisini sağladığını anlayabileceklerdir.

 

Doğru kanalların belirlenmesi

Veri bilimi, hangi kanalların pazarlamacı için yeterli artışı sağladığını belirlemek için kullanılabilir. Bir veri bilimcisi, bir zaman serisi modeli kullanarak çeşitli kanallarda görülen artış türlerini karşılaştırabilir ve tanımlayabilir. Bu, pazarlamacıya tam olarak hangi kanalın ve ortamın uygun getirileri sağladığını söylediği için oldukça faydalı olabilir.

 

Pazarlama stratejilerini müşterilerle eşleştirme

Pazarlama stratejilerinden maksimum değeri elde etmek için pazarlamacıların bunları doğru müşteriyle eşleştirmesi gerekir. Bunu yapmak için veri bilimcileri, müşterileri davranışlarına göre segmentlere ayırabilen bir müşteri yaşam boyu değer modeli oluşturabilir. Pazarlamacılar bu modeli çeşitli kullanım durumları için kullanabilirler. En yüksek değerli müşterilerine tavsiye kodları ve geri ödeme teklifleri gönderebilirler. Müşteri tabanlarından ayrılma olasılığı olan kullanıcılara elde tutma stratejileri uygulayabilirler.

 

Potansiyel müşteri hedefleme

Pazarlamacılar, potansiyel müşterileri dar bir şekilde hedeflemek ve çevrimiçi davranışları ve niyetleri hakkında her şeyi bilmek için veri bilimini kullanabilir. Pazarlamacılar, geçmiş verilere bakarak iş gereksinimlerini ve geçen yıl ilişkilendirildikleri marka türlerini belirleyebilirler.

 

Gelişmiş müşteri puanı

Bir pazarlamacının sağladığı her müşteri adayı müşteriye dönüşmez. Pazarlamacı, müşterileri ilgi alanlarına göre doğru bir şekilde segmentlere ayırabilirse, satış departmanının performansını ve nihayetinde gelirini artıracaktır. Veri bilimi, pazarlamacıların tahmine dayalı bir müşteri adayı puanlama sistemi oluşturmasını sağlar. Bu sistem, dönüşüm olasılığını hesaplayabilen ve potansiyel müşteri listenizi bölümlere ayırabilen bir algoritmadır. Liste istekli müşteriler, meraklı beklentiler ve ilgilenmeyen müşteriler şeklinde kategorize edilebilir.

 

Müşteri kişileri ve profil oluşturma

Bir ürünü/hizmeti pazarlarken, pazarlamacılar müşteri kişilikleri yaratmaya bakarlar. Sürekli olarak hedeflenecek belirli potansiyel müşteri listeleri oluştururlar. Veri bilimi ile hangi kişilerin hedeflenmesi gerektiğine doğru bir şekilde karar verebilirler. Müşteri tabanlarını oluşturmak için ihtiyaç duydukları kişi sayısını ve özelliklerin türünü anlayabilirler.

 

İçerik stratejisi oluşturma

Pazarlamacılar, müşterilerini çekmek için her zaman alakalı ve değerli içerik sunmak zorundadırlar. Veri bilimi, her müşteri için en iyi içeriği oluşturmaya yardımcı olacak kitle verilerini çekmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir müşteri belirli bir anahtar kelimeyi arayarak Google üzerinden geldiyse, pazarlamacı bu anahtar kelimeyi içeriğinde daha fazla kullanmayı bilecektir.

 

Duygu analizi

Pazarlamacılar, duygu analizi yapmak için veri bilimini kullanabilirler. Bu, müşteri inançları, görüşleri ve tutumları hakkında daha iyi içgörü kazanabilecekleri anlamına gelir. Ayrıca müşterilerin pazarlama kampanyalarına nasıl tepki verdiğini ve işleriyle ilgilenip ilgilenmediklerini de izleyebilirler.

Özetle veri bilimi hedef kitlenizi ve onların davranışlarını analiz ederek bu bilgiler ışığında dijital pazarlama çözümleri üretmenize yardımcı olur. Ayrıca potansiyel müşterilerinizi de saptayarak onlarla iletişime geçmenize de olanak tanır. Böylece hem yeni müşteriler kazanabilirsiniz hem de var olan müşterilerinizin size olan sadakatini artırabilir.

ETİKETLER