Veri Bilimi ve İşletmelerin Büyümesine Nasıl Yardımcı Olur?

“2003 yılına kadar medeniyetin doğuşu arasında 5 Exabyte bilgi yaratıldı, ancak şimdi her 2 günde bir bu kadar bilgi üretiliyor . ” -Eric Schmidt, Google'ın eski CEO'su.

Kuruluşlar bu bilgileri bilgi araştırmacıları aracılığıyla, yani modeller, korelasyonlar, pazar eğilimleri ve müşteri tercihleri ​​gibi bilgileri ortaya çıkararak geniş veri tabanlarından kuruluşlar için büyüme fırsatlarını keşfeden veri uzmanları aracılığıyla kullanıyor.

Dalgıç endüstrilerindeki alanlar, ortaya çıkardığı iş içgörüleri için veri bilimini övüyor. Çevrimiçi verilerin kullanımı arttı ve yemek siparişinden alışverişe, iş ve müşteri ayrıntılarına kadar tüm temel alıştırmalarımızın web üzerinde tamamlandığı bir aşamayı tetikledi. Veri Bilimi, kuruluşların pazarı ve rekabeti anlama gibi önemli iş verilerini ortaya çıkarmasını ve doğru yola sokmasını sağlayan alandır.

Bunu şöyle düşünün: İlk kez bir Netflix kullanıcısısınız ve başarıyla oturum açtıktan sonra size önerilen filmler, TV şovları, belgeseller vb. bir liste sunulur. Netflix ne izlemek istediğinizi nereden biliyor? Veri biliminin resme girdiği yer burasıdır. Öyleyse, temelleri ele aldıktan sonra buna dalalım.

Veri Bilimi – ne hakkında?

Veri Bilimi, aşamalı olarak ileriye dönük bir metodolojidir. Geçmiş veya mevcut bilgileri analiz etmeye odaklanan bir keşif yoludur. Bu analiz, eğitimli seçimler yapma yaklaşımıyla gelecekteki sonuçları öngörmesini sağlamıştır. Veri Bilimi, bilginin “ne”, “nasıl” ve “neden” ile ilgili açık uçlu sorgulamaları ele alır. İstatistik, görselleştirme, derin öğrenme ve makine öğrenimini içeren bir süreçtir.

Veri Bilimi, verilerin nereden toplandığının, neyi gösterdiğinin ve nasıl değerli bir şeye dönüştürülebileceğinin anlaşılmasıdır. Bir işletme için büyük yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri yığınlarından kalıpları tanımlar. Bilgileri verilerden ayırmak için mantıksal stratejiler, prosedürler, hesaplamalar ve çerçeveler kullanır. Gerçek seçimler yapmak için bu verileri kullanmak, herhangi bir işletme için çok önemli bir uygulamadır.

Kaynak

Veri biliminin yaşam döngüsüne bir göz atalım:

1. Verilerin elde edilmesi ve anlaşılması

Bir projeye başlamadan önce, temel gereksinimlerini, önceliklerini ve bütçesini anlamak çok önemlidir. Proje için gerekli kaynaklar, teknoloji ve veriler dahil olmak üzere diğer özelliklerin de dikkate alınması gerekir.

2. Verilerin işlenmesi

Veriler asla temiz değildir. Bu nedenle, verileri elde ettikten sonraki adım, yararlı ve hayati bilgileri ondan çıkarmaktır. Bunu şu şekilde yapabilirsiniz:

• • • Veri temizleme: Eksik veri kalitesini tamamlayarak ve gürültülü verileri çıkararak çelişen bilgileri gözden geçirme.
    • Veri dönüştürme: ETL yöntemi (Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme yöntemi) aracılığıyla verilerin standartlaştırılmasını, dönüştürülmesini ve birleştirilmesini içerir.
    • Veri azaltma: Aykırı değerleri kaldırarak ancak sonucu tutarlı tutarak veri boyutunu azaltmak için farklı metodolojiler kullanmak.
    • Veri entegrasyonu: Verilerdeki çakışmaları gidermek ve fazlalıklarla ilgilenmek.

3. Modelleme ve planlama

Verilerin anlaşılması ve temizlenmesinden sonra, boyutlar modelleme için gerekli özelliklere indirgenerek özgün veriler seçilir. Ardından, seçilen verilerin değişkenleri arasındaki ilişkiyi belirlemeniz ve algoritma için bir temel oluşturmanız gerekir.

4. Verilerin yorumlanması

Verileri modelledikten sonra, önemli içgörüler elde etmek için bu verileri kullanmanın yollarını keşfeden veri bilimcileri tarafından yorumlanır. Tahmine dayalı ve kuralcı analiz yoluyla bulgular, eyleme geçirilebilir içgörüler göstermek ve ardından nihai raporları, kodları ve brifingleri sunmak için iş odaklı tutulur. Bu, nasıl tekrarlayabileceğimizi veya olumlu bir yanıt alabileceğimizi ve olumsuz bir yanıttan nasıl kurtulabileceğimizi keşfederek fayda sağlar.

5. Sonuçların İletilmesi

Bulgularınız daha az teknik bilgiye sahip kişilere sunulacağından, buradaki tek gereksinim teknik beceriler değildir. Verileriniz, izleyicinin tamamen anlayabileceği şekilde sunulmalıdır.

6. Karar Verme

Bu aşamada, iş kararları en son bulgulara ve daha fazla bilgiye ihtiyaç olup olmadığına göre verilir.

Veri Bilimi işletmenizin büyümesine nasıl yardımcı olabilir?

Veriler, sayılar, olgular, istatistikler ve çoklu algoritmalarla desteklenen kararlar veren sistematik bir bilimsel yaklaşım, makul ve mantıklı çözümler sağlayabilir. Veri bilimi, herhangi bir iş modeli için faydalı olan stratejik bir süreçtir. Sadece karar verme sürecinde yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda daha verimli hale getirir.

Birkaç yıl önce, bir pazarlama iletişimi şirketi olan RR Donnelly, tüketicilere ve işletmelere basılı materyalleri göndermek için bir lojistik bölümü açtı. Genel operasyon hemen hemen uyumluydu, ancak hava durumu, coğrafya, sürücüler ve siyasi iklimler gibi değişkenler hizmetlere ekstra maliyet getiriyordu. RR Donnelly'nin bulduğu çözüm, makine öğrenimi ve analitikten elde edildi. Bu konsept, bir haftalık dönem için taşıma oranlarının tahmin edilmesine yardımcı oldu ve %99 doğruluk sağladı. CIO Ken O'Brien, “Proje kendini bir yıldan kısa bir sürede amorti etti ve navlunlarla ilgili işlerde hala büyüme görüyoruz” diyor.

Kaynak: - Google Görseli

İşte işinizi büyütmek için veri bilimini kullanmanın 7 yolu:

1. Geçmiş verileri kullanma

Geçmiş veriler, doğru müşterilerle bağlantı kurmanızı garanti edebilir. Müşterilerinizin geçmiş davranışlarını inceleyebilir ve gelecekteki eylemlerini anlamak için tahmine dayalı modeller üretebilirsiniz.

Daha iyi kararlar ve eylemler uygulamak için geçmiş verileri kullanabilirsiniz. Geçmişte atılan adımları inceleyerek birimin aldığı kararın sonucunu anlayabilir ve tahmin edebilirsiniz. Benzer şekilde, müşterilerinize en iyi hangi web yapısının hizmet ettiğini bulmak ve ayrıca belirli müşterilere reçete edebileceğiniz öğeleri belirlemek için geçmiş verilerinizi kullanabilirsiniz.

2. Yeni açıklıklar oluşturmak

Veri bilimciler, kuruluşun mevcut sistem ve süreçlerini analiz ederken, daha önemli ve sistematik bir süreç geliştirmenin yollarını ararlar. Verilerden halihazırda yoksun bırakılan değeri iyileştirmeye yönelik ek yöntemler ve algoritmalar hazırlarlar. Bu, ilerlemeyi sağlayabilir ve yeni ürün/hizmet iyileştirmesine izin verebilir ve kuruluşunuz için yeni fırsatlar keşfetmenize yardımcı olabilir.

3. Algılanabilir kanıtlarla daha iyi liderlik

Bir veri bilimcisi, personelin analitik becerilerini en üst düzeye çıkararak yönetime yardımcı olur. Verileri toplar ve çalışanlara sağlar, işletmelerin keskin ve keskin bir ekip oluşturmasını sağlar. Çalışanlar gerektiğinde verileri kullanabilir ve kazandıkları deneyimle daha fazla dönüşüm sağlayabilir. Bu, kuruluşların nicel argümanlarla doğrulanan sonuçlara ulaşmasına yardımcı olabilir, böylece ideal ve daha tutarlı sonuçlar elde etme fırsatını artırır.

4. Hedef pazarınızı dikkatli bir şekilde tanımlayın

Her kuruluş, hedef kitleleri hakkında bilgi edinmelerine ve davranışlarını anlamalarına yardımcı olabilecek müşteri verileri toplar. Bu, müşterinin aradığı temel ihtiyaçları ve değişiklikleri anlamanıza ve iş büyümenizi hedef kitlenizin rahatlığına göre değiştirmenize olanak tanır.

Kuruluşlar, işletmeleri için çalışan farklı kombinasyonları bulmak için müşteri veri kümeleriyle bağlantılı olarak diğer veri kümelerini kullanabilir. Örneğin: hangi yaş grubunun belirli bir ürüne ilgi duyduğunu ve ardından o yaş grubunu hedefleyen promosyonlar ve teklifler yayınladığını.

5. Ürününüzü daha alakalı hale getirmek

Daha önce tartışıldığı gibi, geçmiş verilerle veri bilimi , ürünlerinizi rakipleriyle karşılaştırmanıza yardımcı olabilir. Bu şekilde onlardan bir adım önde kalabilir ve hedef kitlenizin ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilirsiniz. Analitikle birleştirilen veriler, işletmelerin rekabetçi kalmasına ve pazar eğilimlerini ve değişimini anlamasına yardımcı olur. Bu, kuruluşların talep başlamadan veya artmadan ürünleri teslim etmesine yardımcı olur.

6. Doğru yeteneği işe almak

Veri bilimi, işletmelerin okulu bırakması muhtemel adayları belirlemesine olanak tanır; bu, yeni bir çalışan yetiştirme maliyetinden tasarruf sağlayabilir. Sosyal medya, iş arama siteleri ve kurumsal veritabanlarında toplanan tüm verilerle işletmeler, en uygun adayı aramak için veri bilimi stratejilerini kullanabilir. Bu, şirketlerin yalnızca akademik alanda üstün olan birini işe almak yerine ofis kültürlerine uygun bir aday seçmelerine yardımcı olabilir. Bu şekilde çalışmak, şirketlerin doğru adayı seçmesine yardımcı olabilir.

7. Veriye Dayalı bir sistem oluşturmaya yardımcı olur

Veri biliminin devreye girmesiyle, iyi bilgilendirilmiş kararlar almaya yardımcı olduğu için üst düzey ticari riskler almanın yerini aldı. Veri odaklı bir ortam oluşturmak, şirketin daha sistematik bir şekilde ilerlemesine yardımcı olur. Ayrıca, mantıklı ve bilinçli bir karar verme süreci formüle etmelerine de yardımcı olur.

Veri stratejilerini gerçekten takip etmek yalnızca veri bilimi ekibinin değil, bir bütün olarak organizasyonun da işidir. Personel, hizmet yeteneklerini anladıktan sonra, veri sistemlerinin ve veriye dayalı içgörülerin etkin kullanımıyla iş zorluklarına odaklanabilir.

Çözüm

Veri bilimi prosedürlerini tüm işinizde yürütmek, liderliğin, işe alımın, hazırlığın, reklamın iyileştirilmesine ve geliştirilmesine yardımcı olur ve bu sadece başlangıçtır. Veri sorgulama, kuruluşunuzun gelişimini sağlayan iyi eğitimli seçeneklere karar verilmesini sağlayabilir. Veri biliminden yararlanma ve uygulamanızın arkasındaki kanıtı bulma çabasını bir kenara bırakmak, her işletmenin çoğunlukla önemli görmesi gereken bir araçtır.