Analitik Nedir?

Analitik tanımlandı

Analitik, verilerdeki önemli örüntüleri keşfetme, yorumlama ve iletme sürecidir. Oldukça basit olarak analitikler, aksi takdirde algılayamayacağımız içgörü ve anlamlı verileri görmemize yardımcı olur. İş analitiği, organizasyonların satışları artırmasına, maliyetleri düşürmesine ve diğer iş iyileştirmeleri yapmasına yardımcı olacak daha bilgiye dayalı kararlar almak için verilerden elde edilen içgörüleri kullanmaya odaklanır.

İş analitiği

İş analitiği günümüzde her yerde görülür çünkü her şirket daha iyi performans göstermek ister ve daha iyi kararlar almak için verileri analiz eder. Kurumlar, daha fazla insan için daha derin içgörüleri daha hızlı elde etmek amacıyla daha fazla veri kullanmak ve bunları daha az maliyetle gerçekleştirmek istiyor. Bu hedeflere ulaşmak için, tüm analitik sürecini beklediğiniz güvenlik, esneklik ve güvenilirlikle destekleyen güçlü bir bulut analitik (PDF)platformuna ihtiyacınız vardır. Bu platform, kullanıcılarınıza yönetişimden ödün vermeden self servis analiz yapma olanağı tanımanıza yardımcı olmalıdır. Ve yönetimi kolay olmalıdır.

Peki kurumsal düzeyde bir sistemin avantajlarını kurumsal düzeyde maliyetler ve altyapı olmaksızın nasıl elde edebilirsiniz?

İş analitiği sayesinde kişiselleştirme, makine öğrenimi ve derin etki alanı bilgisinden yararlanan şirketler uygulama yazılımlarından, veri ambarlarından ve veri göllerinden ilgili, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edebilir. İş analitiği, eylem çağrısı içeren eksiksiz bir süreç olmalıdır. İçgörüler elde edildikten sonra, bir işletme süreçlerini yeniden değerlendirebilir, yeniden uygulayabilir ve yeniden yapılandırabilir. Eyleme geçmek her şeyin özüdür.

Analitiğin temelleri

Veriler kendi başlarına anlamsızdır. Her taşın altına bakabilir ve olası her dersi alabiliriz ama eyleme geçmezsek, yönümüzü yeniden belirlemezsek, düzenleme yapmazsak tüm çalışmalarımız boşa gider. Elimizdeki tüm teknolojilerden yararlanmazsak, yatırımlarımızdan sağlayabileceğimiz maddi karşılığın tamamını edinemeyiz. Bugün dünyamızda, verilerimizle etkili bir şekilde konuşabiliyoruz; verilerimiz soruları yanıtlıyor, bizim için sonuçları tahmin ediyor ve yeni kalıplar öğreniyorlar. Verilerinizin potansiyeli budur.

Analitiğin iş değeri

• Yeni bir çalışma yolu

  İş yapmanın doğası değişiyor ve bu değişimle rekabet etmek için yeni bir yöntem ortaya çıkıyor. Günümüzdeki teknoloji meraklısı iş gücünün taleplerine ayak uydurmak için, değer yaratmanızı ve hızla harekete geçmenizi sağlayacak bir yönteme sahip olmalısınız. Veri kalitesi ve güvenliği açısından en yüksek standartları korurken kullanıcılarınıza hız ve kolaylık sunun. BT'nin büyük rol oynadığı merkezi bir analitik platformu, iş analitiği stratejinizin temel parçası olmalıdır. Hem iş hem de BT ekiplerinin öncülük ettiği girişimlerin birleşimi, harika bir inovasyon alanıdır.

• Yeni fırsatları gün yüzüne çıkarın

  Analitik teknolojisindeki gelişmeler, verilerinizden gelir elde etmeniz için yeni fırsatlar sunuyor. Modern analitik tahmine dayalı, kendi kendine öğrenebilen ve gizli veri modellerini ortaya çıkarmanıza yardımcı olmak üzere uyarlanabilir niteliktedir. Anlık olarak milyonlarca veri satırını ve sütununu anlamanıza yardımcı olan nefes kesici görselleştirmeleri de içeren sezgisel çözümlerdir. Modern iş analitiği mobildir ve onunla çalışmak kolaydır. Üstelik çok az eğitimle ya da hiç eğitim gerekmeden doğru zamanda doğru verilere bağlanmanızı sağlar.

• Verilerinizi görselleştirin

  Veri sinyallerini rakiplerinizden önce görmek istersiniz. Analitik, iş koşullarınızın yüksek çözünürlüklü bir görselini sunar. Kişisel, kurumsal ve büyük verileri bir araya getirerek verilerinizin değerini hızla anlayabilir, veri öykünüzü iş arkadaşlarınızla paylaşabilir ve bunların tümünü dakikalar içinde gerçekleştirebilirsiniz.

Analitik trendleri

Sürekli gelişen analitik sektöründe temel bir dönüşüm gerçekleşiyor. BT'nin iş analitiği girişimlerinin öncüsü olduğu dönem geride kalırken kararların iş ve BT ekipleri arasında ortaklaşa alınması artık normal kabul ediliyor. Analitiğin bugün çoğu kurum için stratejik hale geldiğine kuşku yok. Bu nedenle hem yeni tüketiciler hem de yeni beklentilerden oluşan yeni bir dalga ortaya çıktı.

Kararların artık gerçek zamanlı olarak alınması ve geniş bir kitleyle paylaşılması gerekiyor. İş gücü değişiyor ve bu değişimle birlikte yeni çalışma yolları geliyor. Eğitim kılavuzlarının ofislerde sıkça görüldüğü günler geride kaldı. Günümüzdeki iş gücü, sezgisel arayüzlerle çalışmaya hızla başlamak istiyor. Ama iş bununla da kalmıyor. Hız ve basitlik temel önemde olmakla birlikte, iş liderleri veri kalitesi ve güvenliği konusunda hala yüksek beklentilere sahip. BT'nin büyük rol oynadığı merkezi bir analitik platformu, her analitik stratejisinin hala temel bir parçası olmalıdır. Hem iş hem de BT ekiplerinin öncülük ettiği girişimlerin birleşimi, harika bir inovasyon alanıdır.

Analitiği buluta yerleştirmenin basit bir dağıtım kararından çok daha fazlası olduğuna inanıyoruz. Bu uygulama kişiler, yerler, veriler ve sistemler arasındaki bariyerleri ortadan kaldırarak insanların ve süreçlerin bilgiler, teknoloji ve birbirleriyle etkileşim kurma yollarını kökünden değiştiriyor.

Geçmiş: Analitik tarihçesi

İstatistikleri karşılaştırmak ve verileri analiz etmek yazılı tarihten öncesine dayanır; ancak analitiğin bugün bildiğimiz sürece dönüşmesini sağlayan bazı önemli kilometre taşları vardır.

1785 yılında William Playfair, temel (ve yaygın olarak kullanılan) veri görselleştirme özelliklerinden biri olan sütunlu grafik kavramını buldu. Birkaç düzine veri noktasını göstermek için sütunlu grafikleri icat ettiği söylenir.

1812'de harita yapımcısı Charles Joseph Minard, Napolyon'un ordusunun Moskova seferinde yaşadığı kayıpları grafikle ortaya koydu. Polonya-Rusya sınırından başlayarak, kayıpların soğuk kışa ve ordunun tedarik hatlarından uzak kaldığı süreye nasıl bağlı olduğunu gösteren kalın ve ince çizgilere sahip doğrusal bir harita oluşturdu.

1890'da Herman Hollerith, delikli kartlara veri kaydeden bir "tablolama makinesi" icat etti. Bu, verilerin daha hızlı analiz edilmesini sağlayarak, ABD Nüfus Sayım İdaresi'nin sayma sürecini yedi yıldan 18 aya kadar indirdi. Günümüzde hala geçerli olan, veri toplama ve analiz yollarını sürekli geliştirme yönündeki iş gereksinimi böylece ortaya çıktı.

Şimdi: Analitiğin bugünü

1970'lerde ve 1980'lerde, verileri talep üzerine analiz için sergileyecek ilişkisel veritabanı (RDB) ve Standard Query Language (SQL) yazılımlarının oluşturulduğuna tanık olduk.

1980'lerin sonlarında William H. Inmon, bilginin hızlı ve tekrarlanan şekilde erişilebileceği "veri ambarı" kavramını önerdi. Ayrıca, Gartner Analizcisi Howard Dresner, iş süreçlerini daha iyi anlamak amacıyla sektörün verilerin analiz edilmesini öne çıkardığı yöntemin temelini oluşturan "iş zekası," terimini buldu.

1990'larda, veri madenciliği kavramı, işletmelerin son derece büyük veri kümelerindeki kalıpları analiz etmelerini ve keşfetmelerini sağladı. Veri analistleri ve veri bilimcileri; makine öğrenimi algoritmalarını geliştirmek, büyük veri kümeleriyle çalışmak ve karmaşık veri görselleştirmeleri oluşturmak için R ve Python gibi programlama dillerine akın ettiler.

2000'li yıllarda web arama alanındaki yenilikler bilginin keşfedilmesine, hazırlanmasına ve sunulmasına yardımcı olan MapReduce, Apache Hadoop ve Apache Cassandra'nın geliştirilmesine olanak tanıdı.

Gelecek: Yeni nesil analitik

İşletmeler sadece veri görünürlüğü kazanmaktan daha fazla içgörü edinmek zorunda kaldıkları bir sürece geçerken araçlar ve becerileri gelişti.

İlk analitik araç setleri iş zekası yazılımlarından elde edilmiş semantik modellerine dayanmaktaydı. Bunlar güçlü yönetişim, veri analizi ve departmanlar arasında uyum sağlama konusunda yardımcı oldu. Bir dezavantajı, raporların hep zamanında oluşturulamamasıydı. İşletmenin karar vericileri bazen sonuçların yaptıkları sorgularla aynı doğrultuda olup olmadığından emin olamıyordu. Teknik açıdan bakıldığında, bu modeller öncelikle şirket içinde kullanılır, bu da maliyetleri düşürür. Ayrıca veriler sık sık silolarda kapalı kalır.

Ardından, self servis araçların evrimi analitiği daha geniş bir kitleye ulaştırdı. Bunlar özel beceriler gerektirmedikleri için analitik kullanımını hızlandırdılar. Bu masaüstü iş analitiği araçları son birkaç yılda özellikle bulutta popülerlik kazandı. İş kullanıcıları çok çeşitli veri varlıklarını keşfetmenin heyecanını yaşıyor. Kullanım kolaylığı çekici olmakla birlikte, verilerin harmanlanması ve "gerçeğin tek bir versiyonunun" oluşturulması giderek daha karmaşık hale geliyor. Masaüstü analitik daha büyük gruplara her zaman ölçeklendirilemez. Tutarsız tanımlara da yol açabilirler.

Son zamanlarda, analitik araçları veri bulmayı, veri temizlemeyi ve veri yayınlamayı otomatik olarak yükseltip otomatikleştiren araçlar sayesinde işletmelerde daha geniş bir içgörü dönüşümüne olanak tanıyor. İş kullanıcıları, bağlama sahip herhangi bir cihazla iş birliği yapabilir, bilgileri gerçek zamanlı olarak kullanabilir ve sonuç elde edebilir.

Günümüzde işin çoğunu hala insanlar yapıyor, ancak otomasyon giderek daha fazla destek buluyor. Mevcut kaynaklardan gelen veriler kolayca birleştirilebilir. Tüketici sorguları yürüterek çalışır. Ardından verilerin görsel temsilleriyle etkileşim kurarak içgörü kazanır. Gelecekteki trendleri veya sonuçları tahmin etmek için modeller oluşturur. Bunların hepsi insanlar tarafından çok ayrıntılı düzeyde yönetiliyor ve kontrol ediliyor. Veri toplama, veri bulma ve makine öğreniminin dahil edilmesi, son kullanıcıya daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir zaman dilimi içinde daha fazla seçenek sunmaktadır.

İş analitiğinin benimsenmesi

Analitik hayatımızın her yönüne etki ediyor. Neyi sorduğunuzun önemi yok. Çalışanların veya finans ya da müşterilerin neleri sevip sevmediği ve bunun davranışları nasıl etkilediği gibi konuların hepsi için analitik size yanıtlar üretir ve bilinçli kararlar almanıza yardımcı olur.