Cep telefonları, sosyal medya uygulamaları, e-ticaret siteleri ve internet aramaları dahil olmak üzere pek çok farklı kanal ve platformlardan sürekli olarak veri çekilmekte. Mevcut veri miktarındaki devasa artış ise tüm sektörlerde daha iyi operasyonel araçların oluşturulması amacıyla büyük verilere dayalı yeni bir çalışma modelinin oluşmasına zemin hazırlamış durumda. Bu, kısaca veri bilimi (Data Science) olarak adlandırılabilir.
Son yıllarda teknoloji ve veri toplama tekniklerindeki gelişmeler sayesinde verilere sürekli olarak erişebilme kabiliyeti mümkün hale geldi. Bugün elde edilen veriler aracılığı ile kişilerin satın alma kalıpları kolayca izlenebilir ve toplanan bilgilere dayanarak çeşitli öngörüler gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte sürekli artan veriler kümesinin yapılandırılması ve etkili karar verme süreçlerinin oluşturulması için verilerin ayrıştırılması gerekir. Tüm ilgili süreç de veri bilimi disiplininden yararlanmayı gerektirir. Peki, veri bilimi nedir ve veri biliminde kullanılan teknikler nelerdir? Bu yazımızda veri bilimi hakkında merak edilen detayları öğrenebilirsiniz.
Veri bilimi (Data Science), ham verileri işletmeler için anlamlı ve eyleme dönüştürülebilir içgörülere çeviren multidisipliner bir alandır. Bu disiplin matematik, istatistik, bilgisayar bilimleri, makine öğrenimi ve alan uzmanlığını birleştirerek karmaşık iş problemlerine çözüm üretir.
Gartner'in 2025 raporuna göre, veri ve analitiğin (D&A) "az sayıda uzmanın alanından evrensel kullanıma" geçtiği bir dönemdeyiz. Artık sadece veri bilimciler değil, tüm iş birimlerinin veri odaklı kararlar alması bekleniyor. IDC verilerine göre, küresel veri hacmi 2025 yılında 175 zettabyta ulaşacak ve bu dev veri akışından değer çıkarabilmek kritik hale gelecek.
Veri bilimi süreci sistematik bir yaklaşım gerektirir. OSEMN metodolojisi olarak bilinen bu süreç beş temel aşamadan oluşur:
Verileri Edinme (Obtain): İç veritabanları, dış kaynaklar, API'ler ve sensörler aracılığıyla ham verinin toplanması aşamasıdır. Modern işletmelerde IoT cihazları, web günlükleri ve müşteri etkileşim platformları ana veri kaynakları arasında yer alır.
Veri Temizleme (Scrub): Ham verilerin analiz için uygun hale getirilmesi sürecidir. Eksik değerlerin tamamlanması, aykırı değerlerin belirlenmesi ve veri tutarlılığının sağlanması bu aşamada gerçekleşir.
Veri Keşfi (Explore): Veri setinin genel özelliklerinin anlaşılması ve modelleme stratejilerinin belirlenmesi için yapılan ön analizdir. Görselleştirme araçları bu aşamada kritik rol oynar.
Modelleme (Model): Makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel tekniklerin uygulandığı aşamadır. Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme teknikleri burada devreye girer.
Yorumlama (Interpret): Analiz sonuçlarının iş değerine dönüştürüldüğü son aşamadır. Teknik bulgular, paydaşların anlayabileceği raporlar ve öneriler haline getirilir.
Veri bilimi üç temel teknik üzerinde yükselir:
Sınıflandırma Teknikleri: Verilerin önceden tanımlanmış kategorilere ayrılması işlemidir. E-ticaret platformlarında müşteri segmentasyonu, finansal kurumlarda kredi risk değerlendirmesi ve sağlık sektöründe hastalık teşhisi bu tekniğin kullanım alanlarıdır.
Regresyon Analizi: Birbiriyle ilişkili görünmeyen iki değişken arasındaki matematiksel bağıntının keşfedilmesidir. Emlak fiyat tahmini, satış projeksiyon analizi ve pazarlama bütçe optimizasyonu için yaygın olarak kullanılır.
Kümeleme Yöntemleri: Verilerdeki gizli kalıpları ortaya çıkarmak için benzer özellikteki veri noktalarının gruplandırılmasıdır. Müşteri davranış analizi, pazar segmentasyonu ve anomali tespitinde etkili sonuçlar verir.
Veri biliminin işletmeler üzerindeki etkisi somut verilerle destekleniyor. IDC araştırmasına göre, veri odaklı organizasyonlar müşteri edinimde 23 kat, müşteri elde tutmada ise 6 kat daha başarılı performans sergiliyor.
Operasyonel Verimlilik: Lojistik ve nakliye sektöründe veri bilimi uygulamaları ile %10-20 arası maliyet tasarrufu sağlanabilmektedir. Tahmine dayalı bakım programları, ekipman arızalarını minimize ederken operasyonel sürekliliği garanti altına alır.
Müşteri Deneyimi Optimizasyonu: Perakende sektöründe, müşteri davranış analizleri kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunma imkanı tanır. Bu yaklaşım müşteri memnuniyetini artırırken satış dönüşüm oranlarını yükseltir.
Risk Yönetimi: Bankacılık sektöründe makine öğrenimi algoritmaları, dolandırıcılık tespitinde %74 oranında kullanılmaktadır. Bu sistemler gerçek zamanlı risk değerlendirmesi yaparak mali kayıpları önler.
Veri bilimi ve veri analizi sıklıkla karıştırılan kavramlar olsa da aralarında önemli farklar bulunur. Veri analizi mevcut verileri yorumlayarak geçmiş performansı anlamaya odaklanırken, veri bilimi gelecek projeksiyonları yapmak ve öngörüsel modeller geliştirmek için kapsamlı teknolojiler kullanır.
Veri analistleri düzenli raporlar hazırlayarak işletmelerin güncel durumunu değerlendirir. Veri bilimciler ise algoritma geliştirme, makine öğrenimi modeli oluşturma ve tahmine dayalı analizler yapma yeteneklerine sahiptir. Bu ayrım, işletmelerin hangi pozisyonlarda hangi uzmanlık alanlarına ihtiyaç duyduğunu belirlemede kritik önem taşır.
Gartner'in 2025 trendlerine göre, veri bilimi alanında üç ana teknolojik devrim yaşanmaktadır:
Yapay Zeka Entegrasyonu: Otomatik makine öğrenimi (AutoML) platformları, teknik uzmanlık gerektirmeden gelişmiş analizler yapma imkanı sunuyor. %37 oranında artan AI benimsenme oranı, bu teknolojinin yaygınlaşacağını gösteriyor.
Edge AI ve IoT: 2025 yılında derin öğrenme analizlerinin %55'inden fazlasının veri kaynağında gerçekleştirileceği öngörülüyor. Bu yaklaşım gerçek zamanlı karar verme süreçlerini hızlandırır.
Sentetik Veri Üretimi: Veri gizliliği kaygılarının arttığı dönemde, yapay veri setleri model eğitimi için güvenli alternatifler sunuyor. Bu teknoloji özellikle hassas sektörlerde yaygın kullanım alanı buluyor.
Veri bilimi uygulamalarında karşılaşılan temel zorluklar şunlardır:
Veri Kalitesi Sorunları: Farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi ve standartlaştırılması zaman alıcı süreçler gerektirir. Eksik, tutarsız veya hatalı veriler analiz kalitesini olumsuz etkiler.
İş Gereksinimleri Tanımlama: Teknik ekiplerle iş birimları arasındaki iletişim eksikliği, yanlış problem tanımlamalarına yol açabilir. Bu durum kaynak israfına ve başarısız projelere neden olur.
Model Önyargıları: Eğitim verilerindeki demografik dengesizlikler, AI modellerinde önyargılı sonuçlara yol açabilir. Bu risk özellikle insan kaynakları ve finansal hizmetler gibi kritik alanlarda dikkat gerektirir.
Gartner'in 2025 öngörülerine göre, iş kararlarının %50'si AI ajanları tarafından desteklenecek veya otomatikleştirilecek. Bu dönüşüm veri bilimi alanında yeni roller ve beceri setleri ortaya çıkarıyor.
Ajansal AI (Agentic AI): Otonom AI sistemleri, kullanıcı hedeflerini analiz ederek bağımsız eylem planları geliştirebilecek. Bu teknoloji özellikle operasyonel süreçlerde devrim niteliğinde değişimler yaratacak.
Karar Merkezli Yaklaşım: Geleneksel veri odaklı stratejilerden karar odaklı modellere geçiş hızlanıyor. Karar zekası platformları, analitik ve otomasyon teknolojilerini birleştirerek daha hızlı ve doğru iş kararları almaya olanak tanıyor.
Demokratikleşme: Veri bilimi araçlarının daha kullanıcı dostu hale gelmesi, teknik olmayan personelin de gelişmiş analizler yapabilmesini sağlıyor. Bu trend, veri bilimini uzmanların tekelinden çıkararak organizasyonun geneline yayıyor.
Veri bilimi işletmeler için hassas bir şekilde yönetilmesi gereken süreçlerdendir. Her kurum verilerinin güvenliği ve verimli kullanımı adına bu alanda çeşitli profesyonellere ihtiyaç duyar. Veri bilimi yönetiminde şirket içindeki sorumlu kişiler aşağıdaki gibi sıralanabilir:
İşletme yöneticileri, şirket içinde veri bilimi eğitimlerini denetlemekten sorumlu kişilerdir. İşletme sahiplerinin birincil sorumlulukları, olası sorunları tanımlamak ve bu konuda analitik bir yöntem oluşturmak için veri bilimi ekibiyle iş birliği yapmaktır. İşletme yöneticileri tarafından görevlendirilen profesyonel veri bilimcisi pazarlama, finans veya satış departmanlarını denetleyebilir ve departmandan sorumlu bir yöneticilere rapor verebilir. İşletme yöneticisi ise tüm bu süreçleri yönetme ve elde edilen verileri şirket yararına kullanma sorumluluğuna sahiptir.
Veri biliminde işletme yöneticilerinin bir alt pozisyonunda BT yöneticileri yer alır. Bilgi teknolojileri yöneticisi, veri bilimi faaliyetlerini üst seviyeye taşımak için gerekli altyapı ve mimariyi geliştirmekten sorumlu olan kişidir. BT yöneticisi, veri bilimi ekiplerini sürekli olarak denetleyerek verimli bir şekilde çalıştıklarından emin olur, gerekirse veri bilimi için ekiplere kaynak sağlar. Ayrıca BT uzmanları, veri bilimi ekipleri için güvenli ortamlar oluşturmaktan da sorumludur.
Veri bilimi yöneticileri ise hiyerarşinin en altında bulunur. Veri biliminde görevli yöneticiler, öncelikle tüm veri bilimi ekip üyelerinin çalışma prosedürlerini izler ve denetler. Ayrıca bu kişiler veri bilimi ekibinin günlük etkinliklerini yönetmekten sorumludur. Veri bilimi yöneticileri şirket için gerekli proje planlama ve denetleme aşamalarını iş gücü büyümesi ile entegre eden ekip kurucularıdır.
Siz de şirketinizin dijital dönüşüm yolculuğunda verinin gücünden yararlanabilirsiniz. Komtaş, sunduğu dijital çözümlerle her zaman yanınızda.
Veri bilimi artık lüks değil, rekabet avantajı sağlamak isteyen her işletme için zorunluluk haline gelmiştir. IDC verilerine göre, 2025 yılında küresel büyük veri ve analitik pazarının değerinin 270 milyar dolara ulaşması beklenmektedir. Bu büyüme, sektör genelinde artan veri bilimi yatırımlarının göstergesidir.
Başarılı veri bilimi uygulamaları için işletmelerin teknoloji yatırımları kadar insan kaynağı geliştirme ve organizasyonel dönüşüm süreçlerine de odaklanması gerekmektedir. Geleceğin kazananları, veri bilimini stratejik bir araç olarak kullanan ve kararlarını veri temelli içgörüler üzerine inşa eden organizasyonlar olacaktır.
Kaynakçalar:
Zaman serisi tahmini (Time Series Forecasting), kronolojik sırayla kaydedilmiş veri noktalarını analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin etme sürecidir. Bu analitik yaklaşım, geçmişte gözlemlenen kalıpları, trendleri ve döngüsel hareketleri kullanarak ileriye dönük öngörüler geliştirir.
Aktif Veri Ambarı(ADW), Aktif İşletme İstihbaratı iş stratejisini destekleyen ürünler, özellikler, hizmetler ve iş ortaklıklarının bir kombinasyonudur.
Sentetik veri üretimi (Synthetic Data Generation), gerçek verilerin istatistiksel özelliklerini ve desenlerini taklit eden, ancak tamamen yapay olarak oluşturulan veri kümelerinin üretilmesi sürecidir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
