Veriye Dayalı Karar Verme ve Veri Analitiği Nasıl İyileştirilir?

Geçtiğimiz on yıl tamamen seri üretim, tüketim ve veri analizi tarafından yönlendirildi. İşletmeler artık verimli kararlar vermek ve ilerlemeyi kolaylaştırmak için veri analitiğini kullanarak veriye dayalı karar vermeyi kurumsal stratejilerinin temel bir parçası olarak kullanıyor. Halihazırda veri analitiğine ve büyük verilere yatırım yapmayan bir işletme bulmakta zorlanacaksınız.

Aslında, şirketlerin %97'sinden fazlası büyük veri projelerine yatırım yapıyor ve bunların %79'u diğer veri odaklı şirketlerin kendilerinden daha iyi performans göstereceğinden endişe duyduklarını belirtiyor. İş zekasında verilerin analizi ve bu işin başarısı, verileri kullanan şirketlerin daha etkili, amaca yönelik ve kesin kararlar alabilmesiyle yakından bağlantılıdır.

Yine de, veri analitiği birçok farklı biçimde gelir. Başlangıçta akla gelenler tamamen sayısal olsa da işletmelerin erişebildiği tek akış nicel veriler değildir. Çoğu zaman, bir şirket aldığı veri kaynaklarının sayısını genişleterek genel pazar, rakipleri ve şirket içi trendler hakkında daha kapsamlı bir anlayış geliştirebilir.

Bu makalede, veri odaklı karar verme stratejilerini tam olarak nasıl iyileştirebileceğimizi keşfederek veri analitiği dünyasına dalacağız. Her potansiyel veri analitiği akışını keşfederek, verileri etkili, doğrudan ve oldukça üretken bir şekilde nasıl çalıştıracağımızı ayrıntılarıyla anlatacağız. Hemen dalalım.

İşletmelerin Kullanabileceği Veri Analitiği Türleri

Bir kuruluş genelinde veri analitiği, insanların günlük olarak temas kurdukları süreçler hakkında daha fazla bilgi edinmelerine olanak tanır. Fikirlere veya içgüdüsel duygulara dayalı kararlar almak yerine, veri analitiğinin entegrasyonu, doğru kararları belirlemek ve bunları uygulamak için kanıta dayalı bir yöntem sağlar.

2023'te dünyanın dört bir yanındaki işletmeler, süreçlerini kolaylaştırmak ve günlük operasyonlarının her öğesini optimize etmek için veri analitiğini kullanıyor. Pazarlama ve satış departmanlarından İK ve daha fazlasına kadar her yerde veri analitiği bulacaksınız. Özellikle işletmelerin kullanımına sunulan çok sayıda veri demokratikleştirme aracıyla, çalışanların ihtiyaç duydukları bilgilere hızla erişebilecekleri merkezi bir veritabanı oluşturmak artık her zamankinden daha kolay.

Veri analitiğinin ne kadar yaygın kullanıldığı nedeniyle, işletmelerin odaklanmayı seçebilecekleri bir dizi farklı analitik alanı vardır. Bir işletmenin doğasına, rekabet ettikleri pazarlara ve müşterilerine bağlı olarak kullandıkları belirli analitik okulları değişebilir. İşletmelerin kullandığı dört temel veri analitiği sistemi vardır:

• Tanımlayıcı Analizler.
• Sosyal Medya Analizi.
• Metin Analizi.
• Tahmine Dayalı Analitik.

Bunları daha da parçalayalım.

İlgili: Başarılı Bir Pazarlama Kampanyası Başlatmak için Sosyal Veri Analitiği Nasıl Kullanılır?

1. Tanımlayıcı Analitik

Tanımlayıcı analitik, görünmeyen eğilimleri, içgörüleri ve olayları ortaya çıkarmak için belirli bir süre boyunca verileri analiz etme sürecidir. İşletmelerin çoğu, satış kayıtlarını, site ziyaretçilerini, e-Ticaret verilerini ve daha fazlasını kapsayan önceki verilerden oluşan bir hazineye sahip olacak. Veri analitiği, bu verileri uzun süreler boyunca toplayarak ondan anlam çıkarabilir.

Tanımlayıcı analitik, özellikle bir işletmede meydana gelen belirli eğilimlerin arkasındaki faktörleri çözmek için kullanışlıdır. Örneğin, bir e-ticaret mağazası satışlarının son üç ayda aniden arttığını fark ederse, bu artışın ne zaman başladığını belirlemek için tanımlayıcı analitiği kullanabilir.

E-Ticaret işletmesi, belirli bir tarihe odaklanarak, satışlardaki artışı yeni web sitesi tasarımlarını yayınladıkları günle uyumlu hale getirebilir. Geçmiş trendler, işletmelerin bu "Neden" sorularını yanıtlamalarına ve geleceğe daha iyi hazırlanmalarına olanak tanır. Bir firmanın yaz aylarında satışlarının arttığını fark etmesi durumunda, o aylara ait mevcut stoklarını önceden artırması, yoğun dönemlerde operasyonların sorunsuz geçmesini kolaylaştıracaktır.

Bu analitik biçimi, esas olarak uygulamasının ne kadar geniş olması nedeniyle en yaygın kullanılanlardan biridir.

2. Sosyal Medya Analitiği

Veri analistlerinin kullanabileceği araçlar geliştikçe, yeni analitik alanları daha kullanılabilir hale geldi. Sosyal medya analitiği, bu yeniliğin bir ürünüdür ve dünyanın dört bir yanındaki işletmeler artık çok büyük miktarda yazılı veriden anlam çıkarmak için Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanmaktadır.

Sosyal medya analitiği, tweet'ler, Facebook'taki gönderiler ve diğer sosyal siteler tarafından oluşturulan büyük miktardaki verileri hızla işlemek için NLP ve yapay zekanın bir karışımını kullanır. Sosyal medyanın ne kadar popüler hale geldiği göz önüne alındığında, burası bir şirketin kamuoyu algısı hakkında daha fazla bilgi edinmek için harika bir yer. Sosyal medya analiz araçları, bir markadan bahseden binlerce gönderiyi analiz ederek, tüketici davranışını izleyebilir ve zaman içinde marka duyarlılığının grafiğini çıkarabilir.

Bir şirket yeni bir ürün piyasaya sürdüğünde, markasını değiştirdiğinde veya sadece halkın onları nasıl algıladığına dair farkındalığını artırmak istediğinde, sosyal medyanın yoğun dünyasını değiştirmek mükemmel bir stratejidir.

3. Metin Analitiği

Metin analitiği, sosyal medya analitiği ile aynı temel teknolojilerin çoğunu kullanır. Ancak, müşteri incelemeleri, destek, bilet, e-postalar ve diğer metin verileri gibi metin girişlerine odaklanırlar. Tıpkı sosyal medyadaki NLP'de olduğu gibi, analistler bu metinsel öğelerden veri alabilir ve ardından altta yatan herhangi bir eğilim olup olmadığını belirlemek için bunlar üzerinde bir analiz yapabilir.

İşletmeler, tüketici davranışlarını ve geri bildirimlerini anlamak için en iyi şekilde metinsel analitiği kullanabilir. Örneğin, bir şirket Müşterinin Sesi (VOC) programı yürütüyorsa ve geri bildirim topluyorsa, metin analitiği, müşterilerin bir işletme hakkında neyin iyileştirilmesini istediğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Dil işleme araçları daha etkili hale geldikçe, metin analitiği hızla müşteri başarısı, izleme ve destek dünyasında hayati bir araç haline geliyor. İşletmeler, metinsel analitiği kullanmaya başlayarak, daha sonra kullanıma sunabilecekleri çok büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi sindirebilir.

4. Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitik, geçmiş verileri alır ve geçmiş olaylara dayalı bir dizi olası gelecek sonucu tahmin etmek için kullanır. Bir şirket, son beş yılda Aralık ayında satışlarında bir artış gördüyse, tahmine dayalı analitik, Aralık ayındaki bir artışın muhtemelen tekrar gerçekleşeceğini öne sürer.

Tahmine dayalı analitik, yalnızca satışlardaki artışları ve düşüşleri tahmin etmenin ötesinde, son derece hassas bir alan haline gelebilir. Örneğin sigorta sağlayıcılar, yeni bir müşteri edinmenin göreli riskini hesaplamak için müşteri verilerini, talep geçmişini, konumu, yaşı, cinsiyeti ve diğer demografik ve psikografik faktörleri kullanacaklardır.

Şirketler, bir müşterinin sigortasını talep etme olasılığını tahmin ederek, kendi çıkarlarını korumak için fiyatlandırma stratejilerini optimize edebilir. Tahmine dayalı analitiğin ikincil bir alanı olan normatif analitik, bunun ötesindeki bir adımdır ve şirketler tahmine dayalı analitiğin sonuçlarına göre harekete geçer.

Geçmiş performans gelecekteki sonuçları kesin olarak garanti etmese de geçmiş veriler, işletmelerin süreçlerini optimize etmek için kullanabilecekleri yararlı bir bakış açısı sağlar.

Veriye Dayalı Karar Vermenin Verimliliği Nasıl Artırılır?

Veri analitiği bir boşlukta var olmaz. Yukarıdaki yöntemlerin her biri diğerleriyle ilişkili olarak kullanılabilir. Genellikle, bir şirket ne kadar çok bilgiye sahip olursa, geleceğin karşı karşıya getirebileceği herhangi bir şeyle yüzleşmek için o kadar donanımlı olacaktır.

Bunu göz önünde bulundurarak, şirketlerin karar verme için verileri işleme, işleme ve kullanma verimliliğini artırmak için yapabilecekleri birkaç şey vardır:

1. Temel Altyapıyı Kolaylaştırın

Veri analitiği söz konusu olduğunda kalite önemli olsa da, miktar da önemlidir. Analitikten mümkün olan en iyi sonuçları almak için işletmelerin mümkün olduğunca çok kaynağa sahip olduklarından emin olmaları gerekir. Tüm bu verileri depolamak ve sorgulamak için işletmelerin iyi temel veri araçlarına sahip olduklarından emin olmaları gerekir. Örneğin, Apache Pinot ile Druid'i karşılaştırırken, verileri hızlı bir şekilde yönetmek ve işlemek için özel bir analitik veritabanı daha uygundur. Veri analitiğinizin olabildiğince iyi performans göstermesi için işletmenizin, temel altyapınızın aradığınız amaca hizmet ettiğinden emin olması gerekir.

2. Veri Odaklı Bir Kültür Oluşturun

İşletmeniz mümkün olan tüm verileri, araçları ve görselleştirme yapılarını sağlasa bile, çalışanlarınız verilerin gücünü anlamıyorsa veri odaklı olmayacaktır. Karar verme sürecinde veri kullanımının önemini ortaya koyarak veri odaklı bir kültür oluşturmak, veri odaklı olmanın en önemli adımlarından biridir. Tüm çalışanlarınız veri analitiğini nasıl ve neden kullanmaları gerektiğini anladığında, birdenbire tüm kararların mantık, mantık ve kesin analizler temelinden geldiğini göreceksiniz.

3. Verileri Merkezileştirin

Veriye dayalı bir kültür oluşturmak, veriye dayalı kararların önemini artırmanın güçlü bir yolu olsa da, veri merkezileştirme olmadan bu neredeyse imkansızdır. İlk önceliklerinizden biri verileri merkezileştirmek ve veri silolarını kaldırmak olmalıdır. Veriler, işletmenizin departmanları, ekipleri ve sektörleri arasında serbestçe aktığında, herkes tamamen veri odaklı olmak için ihtiyaç duyduğu bilgiye erişebilecektir.

Veri analitiği, işletmeler için inanılmaz derecede güçlü bir varlıktır, ancak yalnızca bir şirket onu doğru bir şekilde entegre ettiğinde dönüştürücü değişiklik yaratır. İşletmeler, altyapıya, şirket kültürüne ve veri yönetimi uygulamalarına odaklanarak bu veri odaklı karar alma çağına adım atmaya hazır olacak.

Ayrıca bakınız: Veri Toplamanın Amacı ve Yöntemleri – Hadi Bulalım!

Son düşünceler

Veriye dayalı karar verme, yalnızca bir iş trendi değildir. Aksine, modern ticaretin merkezi bir direğidir ve dünya çapında ilerlemeyi yönlendirir. Şirketler, veri analitiği stratejilerini günlük operasyonlara dahil ederek, süreçleri, yönetimi ve kararları şirketin çıkarları doğrultusunda hızla optimize ederek geleceğin getireceği şeylere daha hazırlıklı olabilir.

Verileri karar verme süreçlerine dahil etmekten mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için işletmeler, büyük ölçekli veri analizlerini işlemek için uygun donanıma sahip olduklarından emin olmalıdır. Verileri düzgün bir şekilde toplamak, dönüştürmek, depolamak ve analiz etmek için temel altyapıyı geliştirmeye odaklanmak, gelecekte fayda sağlayacaktır.