Günümüzde sağlık, perakende, üretim ve teknoloji gibi her sektör veri ekseninde şekillenirken kurumların bağımsız bir şekilde veri odaklı kararlar almasını sağlayan çok önemli bir strateji olarak self servis analitik kavramı gelişmiştir. Self-servis analitiğe dönük paradigma değişimi, verilerin katlanarak büyümesiyle eşleşen bir hızda artan içgörü ihtiyacından doğmaktadır. Özünde self servis analitik, iş profesyonellerine karmaşık analitikleri IT veya veri bilimi ekiplerine bağımlı olmadan bağımsız bir şekilde yürütme becerisi kazandırmaktadır. Kullanıcılar verilerini sıralama, filtreleme, analiz etme ve görselleştirme sürecini basitleştiren sezgisel yazılımlardan yararlanır. Temelde, self-servis analitik verileri demokratikleştirerek herkesin elindeki bilgilerden içgörü ve değer çıkarmasına olanak tanır. Gerçek hayattan alınan klasik bir örnek, bir bölge satış müdürünün satış verilerini farklı ürünler, bölgeler ve zaman dilimleri arasında segmentlere ayırarak bir sonraki çeyreğin hedefleri için strateji oluşturmak üzere bir self-servis analitik aracı kullanması olarak verilebilir.

Self servis analitik kavramı ilk bakışta kulağa kolay gibi görünse de, büyük verinin de dahil olduğu çok sayıda unsuru içerebilen geniş ve çok yönlü bir kavramdır. Büyük veri analitiğinin bir alt kümesi olan stream analytics, büyük veri akışlarının gerçek zamanlı olarak işlenmesini ve analiz edilmesini içerir. Bir kuruluş, bu akışları çözümlemek için self-servis analitik araçlarını kullanabilir ve büyük veri analitiğini teknik olmayan kullanıcılar için de daha erişilebilir hale getirebilir.

‍

Büyük Veri Self Servis Analitiğe Nasıl Destek Olabilir?

Self servis analitiği ve büyük veri aynı madalyonun iki yüzüdür ve her ikisi de her gün yarattığımız dijital ayak izinden beslenir. Büyük veri, geleneksel veritabanı ve yazılım teknikleri kullanılarak işlenemeyecek kadar karmaşık olan devasa hacimlerdeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi ifade eder. Örneğin, çok uluslu bir şirket, müşteri etkileşimlerinden şirket içi süreçlere kadar her gün terabaytlarca veri üretir. Geleneksel analitik yöntemler bu bilgi yığınını analiz etmede yetersiz kalacak ve çok uzun bir süre gerektirecektir.

Büyük veri alanında self-servis analitik, kullanıcıların bu büyük miktardaki verileri kapsamlı teknik bilgi sahibi olmaksızın hızlı bir şekilde analiz etmesine olanak tanır. Bir dijital pazarlama yöneticisi, çeşitli dijital pazarlama kanallarından topladığı büyük veri akışlarını analiz etmek için bir self-servis analitik platformu kullanabilir. Analiz, tüketici davranışlarındaki kalıpları ortaya çıkararak pazarlama stratejilerinde daha tutarlı düzenlemeler yapmasını sağlayabilir. Bu, verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelen bir akış analitiği biçimidir. Özünde büyük veri, analiz için ham veri sağlayarak self servis analitiğini beslerken, self servis analitik araçları da bu verileri anlamak ve görselleştirmek için gerekli olanakları sağlar.

Self Servis İş Zekası Nedir?

Self servis İş Zekası (BI), iş kullanıcılarının istatistiksel analiz, BI veya veri madenciliği konusunda bir geçmişe sahip olmasalar bile kurumsal verilere erişmelerini ve bu verilerle çalışmalarını sağlayan bir veri analitiği yaklaşımıdır. Temelde self-servis analitiğinin iş alanındaki bir uzantısıdır.

Örneğin, hangi yemeklerin en çok hangi saatlerde satıldığını belirlemek isteyen küçük bir restoran sahibini düşünün. Bir self servis iş zekası aracı, bu restoranın herhangi bir teknik bilgiye sahip olmadan satış verilerini analiz etmesine, örüntüleri belirlemesine ve içgörüler elde etmesine yardımcı olabilir. Daha sonra bu içgörüleri menülerini ve çalışma saatlerini ayarlamak için kullanabilir ve böylece kârlarını en üst düzeye çıkarabilirler. Self-servis BI araçları sezgisel kullanıcı arayüzlerine sahiptir ve sürükle-bırak gibi özellikler sunarak karmaşık veri analizi görevini teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için ulaşılabilir ve verimli hale getirir.

Self Servis Analitiğin Avantajları

Self-servis analitiğin avantajları oldukça çok yönlüdür. Kullanıcıların verileri bağımsız olarak analiz etmesine olanak tanıyarak IT veya veri bilimi ekiplerine olan bağımlılığı en aza indirir, daha hızlı içgörü sağlar ve daha tutarlı kararlar alınmasına yardımcı olur. Gerçek zamanlı stream analytics ile işletmeler değişen piyasa koşullarına hızla adapte olabilir ve veri destekli kararlar alabilir. Örneğin, bir e-ticaret platformu satış verilerini gerçek zamanlı olarak izlemek ve analiz etmek için self-servis analitiği kullanabilir ve böylece bir kampanya sırasında pazarlama stratejilerini anlık olarak düzenleyebilir.

Ayrıca, self-servis analitik bir kuruluş içinde veri odaklı bir kültürü teşvik eder. Herkesin verilere ve bunları analiz edecek araçlara erişimi olduğunda, çalışanların karar alma süreçlerinde verileri kullanma olasılığı da artar. Verilerin bu şekilde demokratikleştirilmesi yalnızca şeffaflığı ve işbirliğini teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda her çalışanı şirketin veri odaklı hedeflerine katkıda bulunma konusunda cesaretlendirir.

Özetle, self-servis analitik, günümüzün veri yönünden zengin koşullarında giderek daha önemli bir araç haline gelmekte, büyük verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmekte ve kuruluşlarda daha veri odaklı bir kültürü teşvik etmektedir.

‍