Veri bilimi alanı geçmişten günümüze hem içerik hem de kullanım alanı açısından oldukça farklılaştı. Yapay zeka, makine öğrenimi gibi alanların gelişmesiyle veri bilimi iş dünyasında da kendisine yeni bir alan yarattı. Şirketler veri bilimi alanında sunulan müşteri içgörüleri, veri görselleştirme, açıklayıcı ve tahmin edici modeller gibi analitik çözümlerden faydalanarak iş süreçlerinin etkinliğini ve verimliliğini artırabiliyor. GTech olarak bu yazımızda veri bilimi kavramını ayrıntılarıyla ele alarak iş dünyasındaki uygulamalarına ve karşılaşılan zorluklara yer verdik.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, çeşitli yöntemler ile elde edilen verileri analiz ederek anlamlı kılmak için istatistik, yapay zeka, bilimsel yöntemler, veri analizi ve daha pek çok noktanın bir araya geldiği disiplinlerarası bir alandır. Bu alanda yetkinliklere sahip kişiler veri bilimci olarak adlandırılır. Bu kişiler çeşitli kaynaklardan toplanan verileri analiz etmek ve bunlardan eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmek için çeşitli becerileri bir araya getirirler. Veri bilimi, verileri analiz sürecine hazırlayan temizleme, toplama, çözümleme gibi çeşitli işlemlemeleri de kapsıyor.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?

Veri biliminden faydalanmak ve daha etkin sonuçlar alabilmek için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi alanla ilgili süreçlere hakim olmak aynı şekilde büyük önem taşıyor. Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi kavramı her ne kadar belirli kaynaklarda birbirinin yerine kullanılsa da aralarında belirli farklar bulunuyor. Bu farklar şu şekilde özetlenebilir:

  • Yapay Zeka: Bir bilgisayarın insan davranışlarını bir şekilde taklit etmesini sağlaması anlamına geliyor.
  • Veri Bilimi: Yapay zeka bir üst kavram olarak veri bilimini içine alır. Veri bilimi istatistik, veri analizi ve bilimsel yöntemlerin ilgili alanlarını ifade eder. Bu kavram verilerden anlam çıkarmak ve içgörü elde etmek için kullanılır.
  • Makine Öğrenimi: Veri bilimi gibi yapay zekanın bir alt kümesi olarak görülüyor. Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden anlam çıkartmasını, anlamasını ve yapay zekaya yönelik uygulama yazılımları sunmayı sağlayan yöntemlerden oluşur.

Veri Biliminin Geçmişi

Veri bilimi yeni bir kavram olarak kullanılmıyor. Ancak anlamı ve çağrışımları zaman içerisinde farklılık gösterdi. Bu kavram ilk olarak 1960’larda istatistik sözcüğü için bir alternatif olarak kullanılmaya başlandı. 1990’ların sonlarında ise bilgisayar bilimi uzmanları bu kavramı resmileştirdi. Bu kavrama yönelik verilen tanım ise verilerin düzenlenmesi, toplanması ve analiz edilmesi olarak üç farklı yönü bulunan ayrı bir alan olarak tanımlandı. Veri bilimi kavramının akademi dışında kullanımı ise 2000’lerin başı ile gerçekleşmeye başladı.

Veri Biliminin Geleceği

Veri bilimi yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki gelişmeler veri işlemleme süreçlerini çok daha hızlı ve verimli bir hale dönüştürdü. İş dünyasının talebi ve ihtiyaçları doğrultusunda veri bilimi alanı kendi içerisinde özel eğitimleri, sertifikaları ve iş alanlarını barındıran bir ekosistem oluşturdu. Veri biliminin geleceğine yönelik öngörüler alanın kaçınılmaz bir şekilde büyüyeceğine ek olarak beceri kümesi yetkinliğine ve bu alandaki uzmanlıklara yoğun bir şekilde talep olacağı yönündedir.

Veri Biliminin İş Dünyasındaki Uygulamaları

Şirketler sundukları ürün ve hizmetleri geliştirerek verileri rekabet avantajına dönüştürmek için veri biliminden faydalanırlar. İş dünyasında kullanılan veri bilimine ait uygulamalar şu şekilde özetlenebilir:

  • Çeşitli kaynaklardan toplanan verileri analiz ederek müşteri kaybının önüne geçilmesi sağlanır. Bu veriler sayesinde pazarlama ekibi müşteri memnuniyetini artırmak için daha hızlı harekete geçebiliyor.
  • Lojistik süreçlerinin teslimat sürelerini iyileştirmek, verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için hava koşulu, trafik durumu ve benzeri etkenler analiz edilebiliyor.
  • İş süreçlerinde kullanılan araçların, makinelerin ve benzeri ekipmanların ne zaman bozulacağı, bakım veya tamire ihtiyaç duyacağına yönelik öngörülerde bulunulur. Böylece, tedarik zinciri daha etkin bir şekilde optimize edilebiliyor.
  • Finans hizmeti veren kuruluşlarda servislerdeki anormal veya kuşku uyandıran eylemleri tespit ederek dolandırıcılığın önüne geçilebiliyor.
  • Müşterilerin geçmiş satın alımları veya talepleriyle ilişkili veriler analiz edilerek bu doğrultuda müşteriler için öneriler oluşturularak satışların artmasına katkı sağlanabiliyor.

Veri Bilimi Teknikleri Nelerdir?

Veri bilimi uzmanları verilerin analiz edilme sürecini izlemek için belirli bir bilgi işlem sistemi oluşturur. Bu süreçte oluşturulan ve kullanılan veri bilimi teknikleri şu şekilde sıralanabilir:

> Sınıflandırma

Sınıflandırma tekniği verilerin belirli grup veya kategorilere ayrılmasıdır. Bilgisayarlar verileri belirleyerek sınıflandırmak üzere eğitilir. Bu teknik ile şirketlerin sunduğu ürün ve hizmetler müşteri talebi, popülerlik, maliyet gibi faktörler doğrultusunda sınıflandırılabiliyor. Müşteri görüşleri ve sosyal medya yorumları olumlu, olumsuz ya da nötr olarak sınıflandırılabiliyor. Bunlara ek olarak yatırımlar, sigorta veya kredi başvuruları risk oranlarına göre kategorize edilebiliyor.

> Regresyon

Regresyon tekniği ile ilişkisiz görünen iki veri arasındaki anlamlı ilişki ortaya konulabiliyor. Bu iki veri arasındaki bağlantı bir matematik formülü sayesinde modellenerek bir grafik veya eğriler ile ortaya konulabiliyor. Bununla birlikte, verilerden birinin değeri bilindiğinde diğer veri noktasını tahmin etmek için de regresyon tekniği kullanılıyor. İşletmeler tarafından bu tekniğin kullanımına müşteri memnuniyeti ve çalışan sayısı arasındaki ilişkinin tespiti örnek olarak gösterilebilir.

> Kümeleme

Kümeleme tekniği düzenleri veya anormallikleri bulmak için birbiriyle yakından ilişkili verileri gruplandırma yöntemi olarak tanımlanıyor. Kümeleme tekniği sınıflandırma tekniğinden farklı olarak verileri yalnızca sabit kategorilere bağlı olarak sınıflandırmamasıdır. Bu teknik ile verilerin en olası ilişkileri göz önünde bulundurularak bir sınıflandırma yapılır. Kümeleme tekniği ile yeni düzen ve ilişkiler keşfedilebiliyor. İşletmeler tarafından bu tekniğin kullanımına daha iyi bir müşteri hizmeti sunmak için benzer davranış ve tutumları sergileyen müşterilerin sınıflandırılması örnek gösterilebilir.

Veri Bilimi Projelerini Uygulamanın Zorlukları

Veri biliminin işletmelere sunduğu fırsatlar ve bu fırsatlara bağlı olarak şirketlerin bu alana yaptığı yatırımlara rağmen pek çok şirket sahip olduğu verilerin sunduğu değerin tamamından etkin bir şekilde yararlanamıyor. Bu noktada, uygun yetkinliklere sahip kişileri bünyelerine katan ve veri bilimi programlarını oluşturmaya çalışan şirketler iş süreçleriyle uyumsuz araçlara başvurarak verimsiz iş akışlarıyla karşılaştı. Bu durum temelde şu zorlukları beraberinde getiriyor:

  • Verimsizlik: Özellikle şirket bünyesindeki veri uzmanları verileri analiz etmek için gereken kaynakları uzun süre boyunca beklemek zorunda kalabiliyor. Uzmanların eriştiği verileri farklı veya muhtemelen uyumsuz araçlar ile analiz etmesi de beklenen verimin alınamamasına neden olabiliyor.
  • Uygunluk Sorunu: Uygulama yazılımı geliştiricileri aldığı makine öğrenimi modelleri veri bilimi uygulama yazılımlarına yerleştirilmek için hazır olmayabiliyor. Ölçeklendirilebilirlik ve tüm senaryolara uygunluk çözümleri tamamen uygulama yazılımı geliştiricisine bırakılabiliyor.
  • Zaman Kaybı: Açık kaynak araçların artması ile BT tarafından desteklenmesi gereken araç listesi her geçen gün artıyor. Farklı birimlerdeki veri uzmanları farklı araçlardan faydalanabiliyor. Bu durum, BT ekibinin ortamları devamlı olarak yeniden oluşturmasını ve güncellemesini gerektirebiliyor.

Veri bilimi alanında şirketlerin farklı süreçleri için faydalanabilecekleri çeşitli çözümler bulunuyor. Bu çözümler müşteri memnuniyetini, üretimi, lojistik faaliyetleri gibi süreçleri kapsayabiliyor. Ancak yukarıda da anlatıldığı üzere bu alanda yaşanan zorluklar şirketlerin veri bilimi alanından etkin bir şekilde yararlanamamasına neden oluyor. Bu nedenle şirketlerin bu alanda profesyonel bir hizmet alması büyük önem taşıyor. GTech Veri Bilimi Ekibi, şirket ihtiyaç ve talepleri doğrultusunda yeni nesil teknolojiler ile analitik hizmetler sunuyor. GTech Veri Bilimi Hizmetleri ile ilgili daha ayrıntılı bilgi için uzman ekibimiz ile iletişime geçebilirsiniz.