Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği, verilerin incelenmesi ve anlamlı bilgiler çıkarılması sürecidir. Bu süreç, verilerin düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması ile işletmelerin karar alma süreçlerini destekler.
Veri Analitiğinin Temel Aşamaları:
- Veri Toplama:
-
- Tanım: Analiz için gerekli verilerin toplanması sürecidir.
- Özellikler: Farklı veri kaynaklarından veri toplama, veri entegrasyonu.
- Araçlar: Veri toplama araçları, API’ler, web kazıyıcıları.
- Veri Temizleme:
-
- Tanım: Toplanan verilerin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için temizlenmesi işlemi.
- Özellikler: Eksik verilerin tamamlanması, hatalı verilerin düzeltilmesi.
- Araçlar: Veri temizleme yazılımları, ETL araçları.
- Veri Dönüştürme:
-
- Tanım: Verilerin analiz için uygun formata dönüştürülmesi işlemi.
- Özellikler: Veri normalizasyonu, veri entegrasyonu.
- Araçlar: Veri dönüştürme yazılımları, ETL araçları.
- Veri Analizi:
-
- Tanım: Verilerin çeşitli teknikler kullanılarak analiz edilmesi süreci.
- Özellikler: İstatistiksel analiz, veri madenciliği, trend analizi.
- Araçlar: İstatistiksel yazılımlar, veri madenciliği araçları, analitik platformlar.
- Sonuçların Yorumlanması:
-
- Tanım: Analiz sonuçlarının yorumlanarak anlamlı bilgilerin elde edilmesi.
- Özellikler: Raporlama, görselleştirme, sonuçların işletme stratejilerine uyarlanması.
- Araçlar: Raporlama araçları, veri görselleştirme yazılımları.
Veri Analitiği Türleri:
- Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics):
-
- Tanım: Geçmiş verileri inceleyerek olayları ve eğilimleri anlamaya yönelik analiz.
- Özellikler: Geçmiş performansın değerlendirilmesi, raporlama.
- Araçlar: Raporlama araçları, temel istatistiksel analiz.
- Tanımlayıcı Analitik (Diagnostic Analytics):
-
- Tanım: Olayların nedenlerini anlamak için yapılan analiz.
- Özellikler: Sebep-sonuç ilişkilerinin incelenmesi, kök neden analizi.
- Araçlar: Veri madenciliği, neden-sonuç analizi araçları.
- Tahminsel Analitik (Predictive Analytics):
-
- Tanım: Gelecekteki olayları tahmin etmek için yapılan analiz.
- Özellikler: İstatistiksel modeller, makine öğrenimi.
- Araçlar: Makine öğrenimi yazılımları, tahminsel analiz araçları.
- Preskriptif Analitik (Prescriptive Analytics):
-
- Tanım: Karar verme süreçlerini optimize etmek için önerilerde bulunma.
- Özellikler: Karar destek sistemleri, optimizasyon.
- Araçlar: Karar destek yazılımları, optimizasyon araçları.
Veri Analitiğinin Önemi:
- Karar Destek: Veriye dayalı kararlar alınmasını sağlar.
- Performans İzleme: İşletme performansını izlemeye yardımcı olur.
- Trendler ve Eğilimler: İşletme trendlerini ve eğilimlerini belirler.
- Stratejik Planlama: Stratejik kararların alınmasına destek olur.
Veri analitiği, işletmelerin veri tabanlı içgörüler elde etmelerini ve stratejik kararlar almalarını sağlayarak rekabet avantajı yaratır.
no Ana Süreç Alt Süreç Ana Grup (yoksa Alt Süreç Yazılacak) Alt Grup (yoksa Ana Grup Yazılacak) Alan Başlığı (Türkçe) Alan Başlığı (İngilizce) Açıklamalar (Türkçe) Formül (TÜRKÇE) 1167 terim perakende terimler VERİ ANALİTİĞİ PLATFORMLARI ? Veri Analitiği İçin Kullanılan Platformlar (Data Analytics Platforms) Veri analitiği platformları, verilerin analiz edilmesi için kullanılan yazılım ve araçları ifade eder.