data101

8. Veri Analitiği

8.1. Veri Analitiğine Giriş

Veri Analitiği Nedir? Veri analitiği, ham veriyi işleyerek, analiz ederek ve yorumlayarak anlamlı bilgiler elde etme sürecidir. Bu bilgiler, işletmelerin stratejik kararlar almasına, süreçlerini optimize etmesine ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olur.

Veri Analitiğinin Önemi:

• Karar Verme: Veriye dayalı kararlar almak, öngörüler sağlamak.
• Verimlilik: Operasyonel süreçleri optimize etmek.
• Rekabet Avantajı: Pazar trendlerini ve müşteri davranışlarını anlamak.
• Risk Yönetimi: Potansiyel riskleri önceden tespit etmek ve yönetmek.

8.2. Veri Analitiği Türleri

Veri analitiği, farklı amaçlar ve yöntemlerle sınıflandırılır. Temel olarak dört ana türü vardır:

8.2.1. Tanımlayıcı Analitik

Tanım: Geçmişteki verileri analiz ederek “ne oldu?” sorusunu cevaplar. Bu tür analiz, mevcut durumu anlamak ve geçmiş performansı değerlendirmek için kullanılır.

Kullanım Alanları:

• Satış raporları
• Performans göstergeleri
• Trend analizleri

Örnek:

Bir şirketin son çeyrek satışlarını inceleyerek hangi ürünlerin daha çok satıldığını belirlemek.

8.2.2. Teşhis Edici Analitik

Tanım: “Neden oldu?” sorusunu cevaplamak için tanımlayıcı analitikten elde edilen verileri derinlemesine inceler. Aykırı değerleri, korelasyonları ve neden-sonuç ilişkilerini araştırır.

Kullanım Alanları:

• Hata analizi
• Performans düşüşlerinin nedenlerini belirleme
• Müşteri kaybı analizi

Örnek: Satışlarda ani bir düşüş yaşandığında, bunun hangi faktörlerden kaynaklandığını belirlemek için veri analizleri yapmak.

8.2.3. Öngörücü Analitik

Tanım: “Gelecekte ne olabilir?” sorusunu cevaplamak için istatistiksel modeller ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanır. Gelecekteki olayları ve trendleri tahmin etmeye odaklanır.

Kullanım Alanları:

• Satış tahminleri
• Müşteri davranış tahminleri
• Risk değerlendirmesi

Örnek: Bir mağazanın gelecekteki aylık satışlarını tahmin etmek için geçmiş satış verilerini kullanmak.

8.2.4. Reçeteci Analitik

Tanım: “Ne yapmalıyız?” sorusunu cevaplamak için öngörücü analitikten elde edilen sonuçları kullanır. Optimum sonuçlar için önerilerde bulunur ve otomatik karar verme süreçlerini destekler.

Kullanım Alanları:

• Kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları
• Ürün öneri sistemleri
• Kaynak optimizasyonu

Örnek: Bir e-ticaret sitesinin müşterilere bireysel alışveriş alışkanlıklarına göre ürün önerilerinde bulunması.

8.3. Veri Analitiği Araçları ve Teknolojileri

Veri analitiği süreçlerinde kullanılan çeşitli araçlar ve teknolojiler vardır. Bu araçlar, verinin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi aşamalarında kullanılır.

8.3.1. Veri Toplama ve Depolama Araçları

• Google BigQuery: Tamamen yönetilen, sunucusuz bir veri ambarı.
• Amazon Redshift: Ölçeklenebilir ve hızlı bir veri ambarı hizmeti.
• Microsoft Azure Synapse Analytics: Entegre analiz hizmeti.
• Apache Hadoop: Dağıtık depolama ve işleme platformu.
• Apache Spark: Hızlı ve genel amaçlı küme bilişim sistemi.

8.3.2. Veri İşleme ve Temizleme Araçları

• Python (Pandas, NumPy): Veri manipülasyonu ve analizi için güçlü kütüphaneler.
• R: İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme için popüler bir dil.
• SQL: Veri tabanlarından veri sorgulama ve yönetme dili.
• Apache Airflow: Veri iş akışlarını yönetmek için açık kaynaklı bir platform.
• Talend: Veri entegrasyonu ve ETL süreçleri için araç.

8.3.3. Veri Analizi ve Modelleme Araçları

• Scikit-learn: Python için makine öğrenmesi kütüphanesi.
• TensorFlow & Keras: Derin öğrenme modelleri oluşturmak için.
• SAS: İstatistiksel analiz ve veri madenciliği yazılımı.
• RapidMiner: Veri hazırlama, makine öğrenmesi ve modelleme platformu.
• Tableau, Power BI, Looker: Veri görselleştirme ve iş zekası araçları.

8.3.4. Veri Görselleştirme Araçları

• Tableau: Kullanıcı dostu arayüzü ile güçlü görselleştirmeler oluşturma.
• Power BI: Microsoft ekosistemi ile entegrasyon sağlayan iş zekası aracı.
• Google Looker Studio: Web tabanlı, etkileşimli raporlar ve panolar oluşturma.
• D3.js: Web için dinamik, etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için JavaScript kütüphanesi.
• Matplotlib & Seaborn (Python): İstatistiksel grafikler ve görselleştirmeler oluşturma.

8.4. Veri Analitiği Uygulamaları ve Örnek Vakalar

Veri analitiği, farklı sektörlerde çeşitli uygulamalara sahiptir. Aşağıda, veri analitiğinin farklı alanlardaki uygulamalarına dair örnek vakalar bulunmaktadır.

8.4.1. Finans Sektörü

• Risk Yönetimi: Kredibilite değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti.
• Portföy Yönetimi: Yatırım stratejileri geliştirme.
• Müşteri Segmentasyonu: Hedefli pazarlama kampanyaları oluşturma.

8.4.2. Sağlık Sektörü

• Hastalık Tahmini: Bireylerin hastalık riskini tahmin etme.
• İlaç Keşfi: Yeni ilaç bileşenlerini belirleme.
• Hasta Verileri Analizi: Tedavi etkinliklerini değerlendirme.

8.4.3. Perakende Sektörü

• Stok Yönetimi: Talep tahminleri yaparak envanter seviyelerini optimize etme.
• Müşteri Davranış Analizi: Satış trendlerini ve müşteri tercihlerini anlama.
• Pazarlama Optimizasyonu: Kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturma.

8.4.4. Üretim Sektörü

• Kalite Kontrol: Üretim süreçlerinde hataları tespit etme.
• Bakım Tahmini: Ekipman arızalarını önceden tahmin etme.
• Süreç Optimizasyonu: Üretim süreçlerini verimli hale getirme.

8.4.5. Telekomünikasyon Sektörü

• Abone Kayıplarını Önleme: Müşteri sadakatini artırmak için tahmin modelleri oluşturma.
• Ağ Optimizasyonu: Veri trafiğini yönetme ve ağ performansını artırma.
• Müşteri Hizmetleri: Chatbot ve otomatik yanıt sistemleri geliştirme.

---

9. İş Zekası (BI)

9.1. İş Zekasının Tanımı ve Önemi

İş Zekası (BI), işletmelerin verilerini toplayarak, analiz ederek ve anlamlı bilgiye dönüştürerek stratejik kararlar almasını sağlayan süreç, teknoloji ve araçların bütünüdür. BI, veriyi işlemekten ziyade, bu veriden değerli içgörüler elde etmeye odaklanır.

İş Zekasının Önemi:

• Veriye Dayalı Karar Alma: Yönetim, kararlarını geçmiş veriler ve analizlerle destekler.
• Performans İzleme: İşletmenin çeşitli performans göstergelerini sürekli olarak takip eder.
• Trend ve Öngörü Analizi: Pazar trendlerini ve gelecekteki olasılıkları tahmin eder.
• Rekabet Avantajı: Rakiplerden önce veri odaklı stratejiler geliştirerek pazar payını artırır.

9.2. BI Sistemlerinin Bileşenleri

BI sistemleri, verinin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve raporlanmasını sağlayan çeşitli bileşenlerden oluşur. Bu bileşenler, işletmenin veriye dayalı kararlar almasını mümkün kılar.

9.2.1. Veri Kaynakları

• İç Veri Kaynakları: ERP sistemleri, CRM sistemleri, finansal veriler, operasyonel veriler.
• Dış Veri Kaynakları: Sosyal medya verileri, pazar araştırmaları, kamuya açık veriler.

9.2.2. Veri Entegrasyonu ve ETL Süreçleri

• ETL (Extract, Transform, Load): Veriyi farklı kaynaklardan çekme, temizleme ve dönüştürme süreci.
• Veri Ambarları (Data Warehouses): Temizlenmiş ve entegre edilmiş verilerin depolandığı merkezi depolar.

9.2.3. Veri Ambarı ve Veri Modelleme

• Veri Ambarı Mimarisi: Yıldız şeması, kar tanesi şeması.
• Veri Modelleri: Boyut tabloları, gerçek tablolar (fact tables).

9.2.4. Analiz ve Raporlama Araçları

• BI Araçları: Tableau, Power BI, Looker Studio.
• Raporlama: Statik ve dinamik raporlar oluşturma.
• Görselleştirme: Grafikler, tablolar, dashboard’lar.

9.2.5. Kullanıcı Arayüzü ve Erişim

• Kullanıcı Rolleri: Yönetim, analistler, operasyon ekipleri.
• Erişim Kontrolleri: Verilerin güvenli bir şekilde paylaşılması ve erişim izinlerinin yönetilmesi.

9.3. İş Zekası Araçları ve Platformları

İş Zekası alanında kullanılan çeşitli araçlar ve platformlar bulunmaktadır. Bu araçlar, verinin toplanması, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi süreçlerini kolaylaştırır.

9.3.1. Google Looker Studio

• Tanım: Google’ın sunduğu web tabanlı bir BI ve veri görselleştirme aracıdır.
• Özellikler:
  • Çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilme.
  • Etkileşimli raporlar ve panolar oluşturabilme.
  • Gerçek zamanlı veri güncellemeleri.
• Avantajları:
  • Google ekosistemi ile entegrasyon.
  • Kullanıcı dostu arayüz.
  • Esnek veri modelleme.

9.3.2. Tableau

• Tanım: Güçlü veri görselleştirme ve iş zekası araçlarından biridir.
• Özellikler:
  • Gelişmiş görselleştirme seçenekleri.
  • Sürükle-bırak arayüzü.
  • Gerçek zamanlı veri analizi.
• Avantajları:
  • Kullanıcı dostu ve esnek.
  • Büyük veri setlerini hızlıca işleyebilme.
  • Çeşitli veri kaynaklarına entegrasyon.

9.3.3. Power BI

• Tanım: Microsoft tarafından sunulan, geniş veri kaynakları desteği ve kullanıcı dostu arayüzü ile öne çıkan bir BI aracıdır.
• Özellikler:
  • Geniş veri kaynakları entegrasyonu.
  • DAX dili ile gelişmiş hesaplamalar yapabilme.
  • Office 365 ve Azure ile entegrasyon.
• Avantajları:
  • Uygun maliyetli ve esnek.
  • Güçlü raporlama ve görselleştirme yetenekleri.
  • Kolay paylaşım ve iş birliği olanakları.

9.3.4. Diğer BI Araçları

• QlikView/Qlik Sense: Veri keşfi ve görselleştirme için güçlü araçlar.
• SAP BusinessObjects: Kurumsal düzeyde iş zekası çözümleri.
• IBM Cognos: Güçlü raporlama ve analitik araçları.

9.4. Kurumsal Karar Verme Sürecinde BI’nin Rolü

BI’nin Rolü:

• Veri Odaklı Stratejik Kararlar: Yönetim, veri analitiği ve BI araçları sayesinde stratejik kararlarını veriye dayalı olarak alır.
• Hızlı ve Doğru Karar Alma: Gerçek zamanlı veriler ve anlık raporlar sayesinde hızlı ve doğru kararlar alınmasını sağlar.
• İş Süreçlerinin İyileştirilmesi: Operasyonel verilerin analizi ile iş süreçlerindeki verimsizlikler belirlenir ve iyileştirilir.
• Performans İzleme: KPI’ların sürekli olarak takip edilmesi ve performans değerlendirmeleri yapılması.
• Müşteri ve Pazar Analizi: Müşteri davranışlarının ve pazar trendlerinin analiz edilmesi ile pazarlama ve satış stratejilerinin optimize edilmesi.

BI ile Karar Verme Süreci:

1. Veri Toplama: Farklı kaynaklardan verilerin toplanması.
2. Veri Entegrasyonu: Verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve entegre edilmesi.
3. Veri Analizi: Analitik araçlar kullanılarak verilerin incelenmesi ve anlamlı içgörüler elde edilmesi.
4. Raporlama ve Görselleştirme: Analiz sonuçlarının raporlar ve görselleştirmeler aracılığıyla sunulması.
5. Karar Alma: Elde edilen içgörüler doğrultusunda stratejik kararların alınması.
6. İzleme ve Geri Bildirim: Alınan kararların etkilerinin izlenmesi ve süreçlerin sürekli olarak iyileştirilmesi.

---

10. BI’da Veri Görselleştirme ve Raporlama

10.1. Veri Görselleştirmenin Önemi

Veri Görselleştirme Nedir? Veri görselleştirme, verilerin grafikler, tablolar ve diğer görsel araçlar kullanılarak temsil edilmesidir. Bu sayede veriler, daha anlaşılır ve yorumlanabilir hale gelir.

Veri Görselleştirmenin Önemi:

• Anlaşılabilirlik: Karmaşık verileri basitleştirerek herkesin kolayca anlamasını sağlar.
• İçgörü Elde Etme: Verilerdeki trendleri, desenleri ve ilişkileri daha hızlı fark etmeyi mümkün kılar.
• İletişim: Verilerin görsel olarak sunulması, paydaşlarla etkili iletişim kurmayı sağlar.
• Karar Alma: Görselleştirilmiş veriler, daha hızlı ve doğru kararlar alınmasını destekler.

10.2. Dashboard Tasarımı ve Uygulamaları

Dashboard Nedir? Dashboard, işletmenin performans göstergelerini ve kritik verilerini tek bir ekranda toplayan görsel bir araçtır. Kullanıcıların hızlıca bilgi edinmesini ve analiz yapmasını sağlar.

Dashboard Tasarımı İlkeleri:

• Basitlik: Karmaşıklıktan kaçının, sadece gerekli verileri gösterin.
• Tutarlılık: Renkler, yazı tipleri ve grafik türlerinde tutarlılık sağlayın.
• Etkileşimlilik: Kullanıcıların veriyi filtrelemesine, dilimlemesine ve detaylandırmasına olanak tanıyın.
• Anlamlılık: Grafikleri ve göstergeleri iş hedeflerine uygun şekilde seçin.

Dashboard Uygulama Adımları:

1. Hedef Belirleme: Dashboard’un amacını ve hedef kitlesini belirleyin.
2. Veri Kaynaklarını Belirleme: Kullanılacak veri kaynaklarını ve bu verilerin nasıl entegre edileceğini planlayın.
3. Görselleştirme Türlerini Seçme: İhtiyaca uygun grafik ve görsel türlerini seçin (çubuk grafiği, pasta grafiği, çizgi grafiği vb.).
4. Düzenleme ve Tasarım: Grafiklerin yerleşimini ve düzenini planlayın.
5. Etkileşim Eklemek: Filtreler, dilimler ve drill-down özellikleri ekleyerek interaktif bir deneyim oluşturun.
6. Test ve Geri Bildirim: Dashboard’u test edin ve kullanıcı geri bildirimlerine göre iyileştirmeler yapın.

   10.3. Etkileşimli Raporlama Teknikleri

   Etkileşimli Raporlama Nedir? Etkileşimli raporlama, kullanıcıların rapor üzerinde çeşitli filtreler ve seçenekler kullanarak veriyi keşfetmelerini sağlayan bir raporlama yöntemidir. Bu sayede kullanıcılar, kendi ihtiyaçlarına göre veriyi inceleyebilir ve özelleştirilmiş analizler yapabilirler.

Etkileşimli Raporlama Teknikleri:

• Filtreler ve Dilimler: Kullanıcıların belirli kriterlere göre veriyi filtrelemesine olanak tanır.
• Drill-Down ve Drill-Through: Kullanıcıların daha detaylı bilgi almak için veriyi derinlemesine incelemesini sağlar.
• Parametreler: Kullanıcıların rapor içinde dinamik olarak değişiklik yapmasını sağlar.
• Hover Efektleri: Grafikler üzerinde gezinirken ek bilgiler gösterir.
• Dinamik Veriler: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile raporun sürekli güncel kalmasını sağlar.

10.4. BI’da En İyi Uygulamalar ve Zorluklar

BI’da En İyi Uygulamalar:

• Veri Kalitesini Sağlama: Analizlerin doğruluğu için verinin temiz, tutarlı ve doğru olması gerekir.
• Kullanıcı Odaklı Tasarım: Dashboard ve raporların kullanıcıların ihtiyaçlarına uygun şekilde tasarlanması.
• Güncel ve Gerçek Zamanlı Veri Kullanımı: Verilerin güncel ve gerçek zamanlı olması, karar alma süreçlerini hızlandırır.
• Sürekli Eğitim ve Destek: Kullanıcıların BI araçlarını etkin bir şekilde kullanabilmeleri için sürekli eğitim ve destek sağlanması.
• Güvenlik ve Erişim Kontrolleri: Verilerin güvenliğini sağlamak ve sadece yetkili kişilerin verilere erişebilmesini sağlamak.

BI’da Karşılaşılan Zorluklar:

• Veri Entegrasyonu: Farklı veri kaynaklarını entegre etmek zor olabilir.
• Veri Güvenliği: Veri güvenliği ve gizliliği sağlamak önemli bir zorluktur.
• Kullanıcı Adaptasyonu: Kullanıcıların BI araçlarını benimsemesi ve etkin kullanımı.
• Veri Kalitesi: Eksik, hatalı veya tutarsız veriler analizlerin doğruluğunu etkileyebilir.
• Maliyet: Güçlü BI araçlarının ve altyapısının maliyeti yüksek olabilir.