Her Sektör İçin Gerekli Olan Veri Bilimi Nedir?

Hemen hemen her sektörde şirketler internet, endüstriyel makine sensörleri, dijitalleştirilmiş işlem verileri ve sayısız diğer kaynaklar sayesinde şimdi her zamankinden daha fazla veri üretmektedir. Bu durum, yeni rekabet avantajları yaratmak için bu büyük miktardaki veriden nasıl yararlanılacağını anlamaya yönelik çabalara yol açmıştır. Veri bilimi tam olarak burada devreye girmektedir.

İlginizi çekebilir: Siber Güvenlik Hakkında Bilinmesi Gereken 7 Şey

Veri Bilimi Nasıl Ortaya Çıkmıştır?

Bugün bildiğimiz şekliyle veri bilimi, son yirmi yılda büyük verideki bu patlamaya bir yanıt olarak ortaya çıkmıştır. Veri bilimi, özellikle işletmeler ve diğer büyük kuruluşlar tarafından oluşturulan ham veri kümelerinden değer elde etmeye yönelik çok disiplinli bir yaklaşımdır. Veri biliminin amacı yalnızca verileri anlamak değil, aynı zamanda verilerin yakaladığı süreçleri ve prosedürleri optimize etmek, geçmişte neler olduğunu net ve ayrıntılı bir şekilde anlamak için bu verileri kullanmak, değişikliklerin proaktif olarak yapılabilmesi için belirli sonuçları tahmin etmek ve nihayetinde ekiplerin net bir yatırım getirisi sergilerken veriye dayalı kararları uygulamasına ve hatta otomatikleştirmesine olanak tanımaktadır.

Veri bilimi disiplinler arası bir alandır. Gürültülü, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak için bilimsel yöntemler kullanılmaktadır. Elde edilen bu öngörüler algoritma ve sistemler sayesinde eyleme dönüştürülebilir ve çeşitli alanlarda uygulanabilir. Veri bilimi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve büyük veri ile ilgilidir.

Veri bilimi; istatistik, veri analizi, bilişim ve bunlarla ilgili yöntemleri birleştirmeye yönelik bir kavramdır. Bunu gerçek olayları anlamak ve analiz etmek için yapmaktadır. Matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi ve alan bilgisi bağlamında birçok alandan alınan teknikleri ve teorileri kullanır. Ancak veri bilimi, bilgisayar bilimi ve bilgi biliminden farklıdır. Veri bilimi için bilimin dördüncü paradigması olduğu ortaya atılmıştır. Bu, bilgi teknolojisinin etkisiyle her şeyin değiştiği anlamına gelmektedir. Özellikleri ise ampirik, teorik, hesaplamalı ve veri odaklı olarak tanımlanabilir.

Veri Bilimi Neden Bu Kadar Önemli?

Veriler doğru şekilde kavramsallaştırılması zor bir ölçekte oluşturulmakta ve saklanmaktadır. Araştırmacılar 2025 yılına kadar toplam küresel veri hacminin şaşırtıcı bir şekilde 175 zettabayta veya 175.000 eksabayta ulaşacağını tahmin etmektedir. Tüm bu verilerin dünya hakkında bilinmesi gereken her şeyi tanımlayabilmesi ve açıklayabilmesi gerektiği düşünülmektedir. Burada önemli olan verilerin tek başına anlamsız olduğudur. Ancak değerli bilgilere dönüştüklerinde bir şey ifade etmektedirler.  Bu nedenle veri bilimi, özellikle veri açısından zengin ancak bilgi açısından fakir işletmeler için bu kadar önemli bir alan haline gelmiştir.

Veri biliminin işletmeye özel avantajlarından bazıları şunlardır:

  • Sistem Optimizasyonu: Tedarik zinciri yönetimini, enerji kullanımını veya makine bakımını iyileştirme; Girdileri veya çıktıları en üst düzeye çıkarmak veya en aza indirmek.
  • Riski ve Sahtekarlığı Azaltma: Kredi riskini değerlendirme ve finansal hizmetler için sahtekarlığı akla getirebilecek olağandışı hesap hareketlerini belirleme.
  • Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimleri: Müşteri verilerine dayalı olarak özelleştirilmiş mesajlaşma ve açılış sayfaları oluşturma.
  • Pazar Araştırması: Hangi ürünlerin ne zaman ve nerede en çok sattığını belirleyerek geliştirmeye, pazarlamaya ve teslimata yardımcı olma.
  • Kalite Kontrolü: Kaliteyi sağlamak ve sorunları erkenden belirlemek için verileri, görüntüleri, sesi ve videoyu analiz etme.
  • Yönetimin Desteklenmesi: Operasyonları optimize edin, daha akıllı ve daha hızlı karar almayı kolaylaştırın ve iş sonuçlarını destekleme.

Veri Bilimi Uzmanlığı

Veri bilimi için yapılan çalışmalar, bu alanda bir geçmişe sahip olmadan verileri anlamak ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için erişilebilir veri bilimi araçlarını kullanan veri bilimcileri veya etki alanı uzmanları tarafından desteklenmektedir. Veri bilimi işini kimin yaptığına bakılmaksızın, veri bilimcisinin en temel işlevi, kuruluşların veri sorunlarını çözmelerine yardımcı olmaktır. Bu problem çözme süreci genellikle makine öğrenimi ve yapay zeka gibi araçların yanı sıra bilgisayar bilimi, istatistik ve iş zekası öğelerini içermektedir.

Veri bilimcileri farklı akademik disiplinlerden ve iş geçmişlerinden gelmekte ve farklı organizasyonlarda oldukça farklı roller oynamaktadırlar. Veri bilimi tekniklerinin çoğu, özellikle analitik bilgisine sahip olanlar başta olmak üzere mevcut çalışanlara öğretilebilmektedir. Veri bilimcilerinin, harekete geçmeyi teşvik edecek ve karar vermeyi güçlendirecek şekilde görselleştirmeleri, raporları ve sunumları kullanarak önemli kurumsal paydaşlara veri içgörülerini aktarması gerekir. Bu nedenle, iknadan hikaye anlatımına ve tasarıma kadar her şey anlamına gelen iletişim yetkinliği, bu özellikler iş tanımında görünse de görünmese de veri biliminin çok önemli bir parçasıdır. Veri bilimcilerin gerçekten değer kattığı yer, uygulamaları alan uzmanlığıyla birleştirerek veri sorgulama ve modellerinin hepsinin işlevsel uygulamalar üretmesidir. Bu, birkaç temel eylemle gerçekleştirilmektedir:

  • Veri toplama
  • Veri modelleme
  • Veri analizi
  • Veri problem çözme
  • Veri Toplama

Veri analizi, endüstriyel makine sensörlerinden, sosyal medya gönderilerinden, satış noktası işlemlerinden veya başka herhangi bir kaynaktan veri toplamaya yönelik sistematik bir süreç olan veri toplama ile başlamaktadır. Veriler yapılandırılmış (biçimlendirilmiş ve aranabilir anlamında), yapılandırılmamış (anlamı ham biçimde ve aranamaz) veya bunların arasında bir yerde olabilmektedir.

Bir veri bilimcisinin ilk rolü, belirli soruları yanıtlamak veya veri sorunlarını çözmek için ne tür verilerin gerekli olduğunu değerlendirmek ve ardından bunları toplamak için bir şema tasarlamaktır. Veriler toplandıktan sonra temizlenmektedir. Yapılandırılmış veriler dahi analiz için gereken tam formda nadiren bulunmaktadır. Ham verileri istenen formatta temizleme, yapılandırma ve zenginleştirme süreci, veri tartışması olarak bilinir ve veri toplamanın bir uzantısı olarak düşünülmektedir.

Veri Modelleme

Veri modelleme, kurumsal verilerin nasıl ve nerede üretildiğini, bu verilerin saklanma koşullarını değerlendirmeyi içermektedir. Bu süreç bazen oldukça teorik olabilmektedir. Örneğin, bir sistem içindeki farklı ‘varlıkların’ (insanlar, nesneler veya kavramlar gibi) birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösteren varlık-ilişki diyagramları kullanılabilir.

Verilerin özellikle iş zekası için kullanılan bir kaynak olarak yönetilmesi için veri modelleme teknikleri ve metodolojileri gereklidir. Bu adımın gerçekten başlayabilmesi için belirli bir düzeyde veri toplama ve analiz gereklidir, ancak veri bilimcileri tarafından oluşturulan çalışma modeli, sonraki toplama ve işlemeyi yönlendirmek ve nihayetinde sistematize etmek için bir çerçeve görevi görebilir.

Veri Analizi

Veri analizi, önemli içgörüleri ortaya çıkarmak için verilerin değerlendirilmesidir. Analiz, hem sayı kırma sürecinin kendisini hem de bilgilerin başkalarına iletilme şeklini yakalayabilmektedir. İş kullanıcıları için tanıdık raporlar oluşturması ya da belirli ilişkileri görselleştirmesi bu duruma engel değildir.. Veri bilimcisi, veri kümelerinin ve temel değişkenlerin kuruluş ve alt satırı için ne anlama geldiğini anlaması gerektiğinden, veri analizi son derece bağlamsaldır.

Veri Problem Çözme

İşletmeler, veri bilimcileri sayıları sıkıştırmak veya algoritmalar oluşturmak için değil, değer üretmek için işe almaktadırlar. Değer yaratmanın ilk adımı, eldeki görevi doğru bir şekilde çerçevelemektir. Bu genellikle belirsiz talepleri (gelecekte hangi tür kredilerin temerrüde düşeceğini tahmin etmek gibi) daha somut ve iyi tanımlanmış bir şeye (risk altındaki ayrı kredileri doğru bir şekilde sınıflandırmak gibi) dönüştürmek anlamına gelmektedir. Veri bilimcileri, kilit paydaşlarla bir araya gelip, iş hedefleri ve diğer ilgili ayrıntılar konusunda hızlandırıldıklarında sorunları daha etkili bir şekilde çözebilmektedirler. Bunu sağlayan ise bu sorunlara öncelik tanıyarak onları bir bağlam çerçevesinde ele almaktır.