Veri Madenciliği Nedir?

Geçen ayki Büyük Veri (Big Data) yazımızda, internet sonrası dönemde insanlık olarak inanılmaz büyüklükte veri ürettiğimizden bahsetmiştik. Büyük veriyi analiz etmek için kullanılan en yaygın yöntemlerden birinin de veri madenciliği olduğunu belirtmiştik. Büyük verinin bir fonksiyonu olarak doğmuş olan veri madenciliği günümüz rekabet ortamında olmazsa olmaz bir stratejik araçtır. GTech’in bu yazısında veri madenciliğinden ve sektörlerdeki yaygın kullanım alanlarından bahsedeceğiz. Veri madenciliğinin ortaya çıkma ve gereklilik haline gelme nedenlerini irdeleyeceğiz.

 

Data Mining, İngilizce’den dilimize direkt çeviri olarak geçmiş ve “veri madenciliği” ifadesi oldukça kabul görmüştür. Veri madenciliği, büyük veri setlerinin nicel ve matematiksel yöntemlerle işlenerek istenilen ilişkiye, şablona veya karara ulaşılması yolundaki süreçlerin toplamına verilen isimdir. İnternet ve bilgi çağında ne kadar çok bilgi üretiliyor ise, maalesef buna paralel olarak üretilen bilgi de bir o kadar kirlidir. Veri madenciliği, büyük veriden çıkarılan bilginin sınıflandırılması ve değerlendirilmesi için verinin temizlenmesi, bütünleştirilmesi, seçilmesi ve dönüştürülmesi adımlarını içerir. Bu aşamaların ardından, veriler analiz edilmek ve çıkarım yapılmak için veri tabanlarına iletilir, daha sonra iş zekâsı çözümleri ile görselleştirilir ve sunuma uygun hale getirilir. Bu süreçler boyunca, kümeleme, özetleme, değişikliklerin analizi, sapma tespiti gibi teknik yaklaşımlar kullanılır. Bu sayede veriler arasındaki ilişkiler saptanır. Desenler ve değişimler anlamlandırılır. Düzensizlikler varsa görülebilir. Verilere kural ve istatistikle yaklaşım yapılabilmesini sağlayacak berraklık kazandırılır. İstatistiksel yöntemler, genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve karar ağaçları gibi metotlar veri madenciliği için sık kullanılan yöntemlerdir.

Veri Madenciliği Neden Gereklilik Haline Geldi?

Günümüzde bilgi miktarı çok fazla olduğundan geleneksel teknikler ham verileri işlemek için yetersiz kalıyor. Aynı şekilde, çok fazla veri içerisindeki güvenilir veri miktarı da azaldığından, geleneksel yöntemlerle karar almak git gide daha zor bir hale geldi. Buna karşın teknolojinin etkin, ucuz ve ulaşılabilir hale gelmesi, bilimsel hesap ve modellemelerin gelişmesi veri madenciliğinin vazgeçilmez bir araç olarak konumlanmasına sebep oldu. Hızla artan bulut depolamaları, e-ticaret sitelerindeki her alışveriş, sosyal medya üzerindeki her trend, online bankacılık ile yapılan her işlem, kısacası dijital dünyada var olan her insan ve bıraktığı dijital ayak izi, işletmeler için fırsata dönmeyi bekleyen bir veri haline geldi. Rekabet avantajı yakalamak isteyen ve müşteri memnuniyetine önem veren işletmeler ise bu verileri oldukça önemsiyor.

Veri Madenciliğini Hangi Sektörler Nasıl Kullanıyor?

Özellikle son 10 yılda bilgisayarların işleme gücü ve hızının artmasıyla manuel yöntemler yerini kolay ve otomatikleştirilmiş data analizine bıraktı. Bugün veri madenciliği, çeşitli endüstriler ve disiplinlerdeki analitik çabalarının merkezinde yer alır.

Telekomünikasyon ve Medya

Rekabetin sıkı olduğu kalabalık bir pazarda, yanıtlar genellikle tüketici verilerindedir. Telekom, medya ve teknoloji şirketleri, müşteri davranışlarını tahmin etmelerine ve iyi hedeflenmiş kampanyalar sunmalarına yardımcı olacak müşteri veri yığınlarını anlamlandırmak için ileri analitik modelleri kullanabilir.

Bankacılık

Otomatik algoritmalar bankaların, müşteri davranışlarının yanında finansal sistemin kalbindeki milyarlarca işlemi de anlamlandırmalarını sağlar. Veri madenciliği, bankaların piyasa risklerini daha iyi görmelerine, dolandırıcılığı daha hızlı tespit etmelerine, yasal uyum yükümlülüklerini yönetmelerine ve pazarlama yatırımlarından optimum getiri elde etmelerine yardımcı olur. Farklı göstergeler arasındaki korelasyonların bulunmasına, harcama trendlerine göre müşterilerin sınıflandırılabilmesine olanak sağlar.

Sigortacılık

Veri madenciliği sayesinde sigorta şirketleri, dolandırıcılık, uyumluluk, risk yönetimi ve müşteri kaybıyla ilgili karmaşık sorunları çözebilir. Şirketler, ürünleri iş kollarında daha etkili bir şekilde fiyatlandırmak ve mevcut müşteri portföylerine rekabetçi ürünler sunmanın yeni yollarını bulmak için veri madenciliği tekniklerinden yararlanır.

Perakendecilik

Büyük müşteri veri tabanları, ilişkilerin gelişmesine, pazarlama kampanyalarının optimize edilmesine ve satışların tahmin edilmesine yardımcı olabilecek gizli ipuçlarını barındırır. Daha doğru veri modelleri sayesinde, satış yapan firmalar doğru hedefe yönelik kampanyalar sunabilir ve müşteri üzerinde en büyük etkiyi yaratan teklifi bulabilir.

Üretim

Üretim planlarını talep tahminleriyle uyumlu hale getirme, sorunların önceden tespiti ve kalite güvence konularında önem arz eder. Üreticiler veri madenciliği çözümleri sayesinde, bakım gerektirecek unsurları önceden bilebilir ve kesintisiz çalışma süresini en üst düzeyde tutabilirler.

GTech, Bankacılık, Perakendecilik, Sigortacılık, Kiralama, Üretim, Enerji, Kamu gibi pek çok sektör için hazır ve referans verilebilir veri ambarı modelleri ile müşterilerine hizmet sunmaktadır. GTech, kurumların verilerini analiz ederek stratejik kararlar almalarına olanak sağlayacak Veri Ambarı ve İş Zekası çözümlerinin uygulanması ve veri odaklı modern karar destek sistemlerinin hayata geçirilmesinde uçtan uca hizmet vermektedir. Yeni nesil platformlar üzerinde yapılan iş analitiği ile stratejinizi veriniz belirlesin! Demo talebi ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.