Sözlük Veri Analizi

Veri analizi gizli kalıpları ve görünmeyen eğilimleri tespit etmek için gerçekleştirilir. Veriler üzerinden ilerlenerek çeşitli süreç tahminlerinde bulunulabilir. Şirketlerin hızlı bir biçimde faaliyet gösterebilmesi ve daha verimli hareket edebilmeleri için veri analizi oldukça önemlidir.

Veriler şirketlere müşterilerini daha iyi anlama, reklam kampanyalarını iyileştirme ve içerikleri kişiselleştirme gibi çeşitli imkanlar sunar. Verileri kullanmanın çok daha farklı avantajları vardır. Her bir avantajından yararlanabilmek için uygun veri analizi araçlarını kullanmak gerekir.

Veri analizi ne anlama gelir?​

Veri analizi içerdiği bilgileri toplayabilmek için çeşitli veri kümelerini inceleme sürecidir. Veri analizi tekniklerinde ham veriler ele alınır ve onlardan değerli olabilecek istatistikler çıkarılır. Çıkarılan bu istatistiklerle belirli kalıplar oluşturulur.

Dijitalleşmenin hakim olduğu hemen hemen her yerde makine öğrenimin, otomasyon ve diğer imkanlardan faydalanarak veri analizi çok daha kolay bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz. Veri bilimciler, veri analitiği tekniklerini kullanarak iş performanslarını iyileştirirler.

Şirketler veriler yardımıyla yeni bilgiler ortaya çıkarabilir. Veriler çok farklı kaynaklardan toplanabilirler. Bir şirket kendi müşterilerinden veri toplarsa birinci taraf veri, başka bir şirketten veri alırsa ikinci taraf veri ve bir pazardan veri alırsa üçüncü taraf veri kullanmış olur.

Veri analizi teknolojileri nelerdir?​

Veri analizi yeni bir yaklaşım değildir. Artan veri hacmine karşılık verebilmek için zamanla gelişmiş teknolojiler üretilmiştir. Derin veri analizleriyle daha hızlı ve daha isabetli sonuçlar elde edilebilir hale gelmiştir. Veri analizinde kullanılan yöntemler ve teknolojiler dört ana başlıkta ele alınabilir:

• Makine öğrenimi: Yapay zeka görevleri tamamlamak için insan zekasını taklit eder. Yapay zeka sistemleriyle geliştirilen makine öğrenimi teknolojisi verileri kendi kendine işler ve öğrenebilir. Makine öğreniminde verilerin analiz yoluyla sonuçların tahmin edilebilmesi mümkündür.
• Veri yönetimi: Verileri analiz etmeden önce sistemlerinize ulaşan ve sistemlerinizden çıkan verileri kontrol etmeniz gerekir. Verilerinizi düzenli tutmak için çeşitli prosedürler oluşturmalısınız. Bir veri yönetimi programı oluşturmak oldukça iyi bir fikirdir.
• Veri madenciliği: Veri madenciliği, veri noktalarıyla bağlantılı olan ilişkileri keşfetmek için büyük miktarda veriyi işleme sürecidir. Büyük veri kümelerini gözden geçirmelisiniz. Veri madenciliği önceki dönemlere göre oldukça hızlı işleyen bir süreçtir.
• Tahmine dayalı veriler: Tahmine dayalı veri teknolojileri, gelecekteki sonuçlara yönelik tahminler geliştirmek için verilerin kullanılmasını sağlar. Bu yöntemde daha çok istatistiksel algoritmalardan ve makine öğreniminden yararlanılır.

Veri analizi neden önemlidir?​

Veriler şirketlere çok fazla değer katarlar. Bu değeri yakalayabilmek için analitik bileşenlere ihtiyaç vardır. Veri analizi teknikleri şirketlere performanslarını iyileştirme konusunda yardımcı olabilir. Kampanyalar optimize edilebilir ve bütçeler çok daha iyi bir şekilde kullanılabilir.

1. Karar verme becerisini geliştirir​

Şirketler belirli süreçlerde kararlar alabilmek için veri analizini kullanırlar. Elde edilen veriler sayesinde daha iyi sonuçlar elde edebilirler. Pazarlama kampanyalarını planlama, oluşturulacak içerikleri seçme ve ürün geliştirme dahil pek çok konuda veri analizlerinden yararlanılabilir.

Veriler sayesinde müşterileriniz hakkında çok daha fazla bilgiye ulaşabilirsiniz. Müşterilerinizin ihtiyaçlarını daha iyi bir şekilde karşılayabilirsiniz. Ayrıca, modern veri analizi tekniklerini kullanarak sürekli yeni veriler toplamayı ve onları analiz etmeyi sürdürebilirsiniz.

2. Daha etkili pazarlama imkanı sunar​

Hedef kitlenizi daha iyi anladığınız zaman onlara etkili bir şekilde pazarlama yapabilirsiniz. Veri analizi sayesinde kampanyalarınızın nasıl performans gösterdiğini yakından takip edebilirsiniz. Böylece en iyi sonuçlara ulaşabilmek için daha fazla imkanınız olur.

Gelişmiş kampanya analiz araçlarıyla verileri ele alarak kampanyalarınızın dönüşüm oranlarını yükseltebilirsiniz. Otomasyonlar yoluyla hedefleme ölçütlerini ayarlayabilirsiniz. Farklı mesajlaşma türleri ve reklam ögeleri kullanarak hangilerinin işe yaradıklarını test edebilirsiniz.

3. Müşteri desteğini güçlendirir​

Veri analizi müşterilerinizle ilişkilerinizi güçlendirir. Onlar hakkında daha fazla bilgiye sahip olarak müşteri hizmetleri ihtiyaçlarını karşılayabilirsiniz. Kişiselleştirmeler yoluyla müşteri ilişkilerini olabildiğince güçlendirebilmeniz mümkündür.

Veriler müşterilerinin iletişim tercihlerini, ilgi alanlarını ve sorunlarını anlamanızı sağlar. Veriler sayesinde müşteri hizmetleri çalışmalarınız, pazarlama çalışmalarınız ve satış çalışmalarınız aynı doğrultuda ilerletilebilir. Size bu fırsatı sunabilecek daha farklı kaynaklar yoktur.

4. İşlem verimliliğini yükseltir​

Veri analizler faaliyetlerinizde takip ettiğiniz süreçleri düzenlemenize yardımcı olur. Pek çok açıdan harcamalarınızdan tasarruf edebilir ve şirketinizi daha kazançlı bir organizasyona dönüştürebilirsiniz. Bütçenizi daha uygun kanallarda kullanabilirsiniz.

Müşterilerinizin neler istediğini anladığınızda daha uygun kampanyalar oluşturursunuz. İçerik stratejilerinizden daha iyi sonuçlar elde edersiniz. Veri analizleri maliyetlerinizi düşürmenin en etkili yolu olduğu kadar dönüşümlerinizi yükseltmek için en ideal yollardan birisidir.

Veri analizi süreci nasıl ilerler?​

Veriler her yerde bulabilmek mümkündür. Veri analizleri her türlü şirket tarafından kullanılabilir. Genel olarak veri analizi daha hızlı ve daha bilinçli kararlar verebilmek için kullanılır. Şirket maliyetlerini azaltmak ve faaliyet süreçlerini optimize etmek için gereklidir.

• Problemi anlama: Problemi anlama ilk adımdır. Hedefleri tanımlamak ve kazançlı bir çözüm planlamak için ilk adımdır. Şirketler genellikle ürün iadelerini tahmin etme, ürün tavsiyeleri verme ve ürün siparişlerini optimize etme gibi sorunlarla karşılaşırlar.
• Veri toplama: Şirketinizin karşılaştığı sorunları ele almak için son dönemlere ait şirket verilerini ve müşteri verilerini incelemelisiniz. Veriler bir ürünün toplam satış miktarından elde edilen kazanca kadar her şey olabilirler. Mevcut veriler geleceğe yönelik tahminler sunarlar.
• Veri temizleme: Topladığınız tüm veriler genellikle düzensiz ve dağınık olurlar. Eksik değerlerle karşılaşabilme olasılığınız vardır. Verileri analize uygun hale getirmek için istenmeyen verilerden ve fazlalıklardan kurtulmanız gerekir.
• Veri analizi: Doğru verileri topladıktan sonra en önemli adım veri analizi gerçekleştirmektir. Verileri analiz etmek için görselleştirme gibi yöntemlerden yararlanabilirsiniz. Çeşitli veri madenciliği tekniklerine dayalı olarak tahminler oluşturmaya çalışabilirsiniz.

Veri analizi gerçekleştirebilmek için en doğru yöntemleri ve en doğru araçları kullanmanız gerekir. Veri analizinde gerekli olan beceriler şirketinizin ihtiyaçlarına göre değişiklik gösterebilir. Temel veri analizi süreçlerini takip ettiğiniz sürece veri analizi başarılı bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz.

Kaynak

• https://www.oracle.com/business-analytics/data-analytics/
• https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-analytics

Genişletmek için tıkla ...