Ekibinizin Veri Biliminden Yararlanmaya Başlamasının Dört Yolu

Veri odaklı olma gibi zorlu bir hedefe ulaşma isteğiyle hareket eden kuruluşlar, büyük bir çabayla veri biriktiriyor, altyapı kuruyor ve son derece yetenekli uzmanları bünyelerine katıyor. Verinin, sayısız sorunun sihirli çözümü olarak lanse edildiği düşünülürse, bu kuruluşlar doğru yönde ilerliyor.

Ancak doğru araçlara ve yeteneklere sahip olmak, bir şirketi kendiliğinden veri odaklı yapmaz. Veri odaklı olmanın önündeki en büyük engel, herkesin veri bilimini iş sorunlarını çözmenin bir yöntemi olarak gördüğü bir veri kültürü inşa etmektir. Gerçekten de veri odaklı olmayı hedefleyen her organizasyonun, şirket genelinde veri yetkinliğini geliştirerek ve herkesin kendi rolünde başarı için gereken veri görevlerini yerine getirebilmesini sağlayacak becerilerle donatarak önce bir veri kültürünü beslemesi gerekir. Zihniyetteki bu temel değişim, veri odaklı olma hedefi açısından ciddi bir zorluk teşkil eder. Nitekim, 2018 Gartner Chief Data Officer Anketi", CDO’ların %35’inin, düşük veri yetkinliğini veriden ölçekli değer elde etmenin önündeki en büyük engel olarak gördüğünü ortaya koyuyor.

Veri odaklı olmak ve veri biliminden ölçekli şekilde yararlanmanın faydaları sayıca çok ve iyi belgelenmiştir. Aşağıda, kuruluşların verilerinden değer elde etmeye hızla başlamak için benimseyebileceği dört veri bilimi alanının, somut kullanım örnekleriyle birlikte bir özeti yer alıyor.

1. Karmaşık içgörüleri veri görselleştirmeyle hızlı ve öz biçimde iletmek

Etkileşimli veri panoları, paydaşların güncel bilgilere kolayca erişmesini sağladığı için giderek daha yaygın hale geldi.

Panolar son derece çok yönlüdür. Bir şirketin uzun vadeli kuzey yıldızı metrikleri için bir teleskop ya da kısa vadeli operasyonel ayrıntılarına odaklanan bir mikroskop olabilirler. Her iki durumda da kuruluşların veri odaklı karar alma süreçlerini ölçeklendirmelerine imkân tanırlar. Bugün, Tableau ve Power BI gibi kodsuz iş zekâsı araçları, güçlü panolar oluşturmak için sezgisel sürükle-bırak arayüzleri sunuyor. Öte yandan, Python’un plotly’si ve R’ın Shiny’si gibi popüler programlama dillerine dayanan açık kaynak paketler, yüksek düzeyde özelleştirilebilir etkileşimli görselleştirmeler oluştururken kuruluşlara düşük giriş bariyeri sağlar.

2. Geçmiş verileri analiz ederek daha iyi kararlar almak

Veri odaklı bir şirket, geçmiş performansını tanımlar, özetler ve anlar; bu bilgiyi, işe yarayanı güçlendirmeye ve yaramayanı düzeltmeye yönelik kararları yönlendirmek için kullanır. Deloitte’un bir anketi, şirketlerin yaklaşık yarısının analitikten elde edilen en önemli faydanın daha iyi veri odaklı karar alma olduğunu belirttiğini ortaya koydu. Ayrıca şirketlerin %62’si, verinin iş stratejisini yönlendirmek için önemli olduğunu söyledi. Açıkça görülüyor ki, veri kurumsal araç kutusunda giderek daha vazgeçilmez bir enstrüman haline geliyor.

Veri odaklı karar alma, bir kuruluşun rakiplerine karşı rekabet avantajını koruyup artırabilir. Örneğin, sepet analizi, fiziksel perakendecilerin mağaza alanlarını daha iyi optimize etmelerine ve müşterileri için daha iyi alışveriş deneyimleri oluşturmalarına yardımcı olabilir. Pazarlamacılar, e-posta pazarlama kampanyalarının başarısını değerlendirmek için geçmiş tıklama oranlarını analiz edebilir. Finans analistleri, bütçe planlamasını optimize etmek için geçmiş verilerine zaman serisi analizi uygulayabilir.

Bu tür geçmiş veri analizleri, veri boyutu küçükken Microsoft Excel ve Google E-Tablolar gibi hesap tablosu araçlarında verimli bir şekilde yapılabilir. Veri büyüdükçe analitik, R ve Python gibi açık kaynak programlama dilleriyle en etkili şekilde gerçekleştirilebilir.

3. Mevcut alan uzmanlığını istatistiksel düşünmeyle tamamlamak

İstatistik, büyük miktarda veriyi özlü biçimde özetlemek için kullanılabilir. İstatistiğin temelinde, ortalamaları (aritmetik ortalama, tepe değer ve medyan gibi) ve ortalamadan sapmaları (standart sapma ve varyans gibi) temsil eden özet istatistikler yer alır. Bu özet istatistikler, kutu grafiği gibi araçların ve iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ölçen korelasyon katsayısı gibi metriklerin yapı taşlarıdır. Örneğin, perakendeciler çapraz satış kampanyalarını optimize etmek için ürünlerin birlikte satın alınması arasındaki korelasyonu hesaplayabilir. Pazar araştırmacıları, yeni bir ürün özelliğini piyasaya sürmeden veya bir ürünün fiyatını değiştirmeden önce müşteri tercihlerinin ideal bileşimini belirlemek için birleşik analizden yararlanabilir.

Kontrollü deneyler, şirketlerin bir değişimin etkisini izole etmelerine, iki metrik arasında net bir neden-sonuç ilişkisi kurmalarına ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilir. Temeli istatistiğe dayanan kontrollü deneyler, konu uzmanlarının sezgilerini doğrulamak veya reddetmek için nispeten basit ama titiz bir yöntem sunar. Kontrollü bir deneye basit bir örnek, e-posta konu satırlarında A/B testi yapmak ve tıklama oranı en yüksek olanı seçmektir. AirBnB’de, yalnızca bir deney açıkça maksimum fiyat filtresindeki bir değişikliğin dönüşüm oranını artırdığını gösterdiğinde söz konusu değişiklik tüm kullanıcılara uygulanmıştır. Shutterstock’ta ise, arama sayfasındaki görsellerden filigranları kaldırma fikri, deneyler böyle bir değişikliğin dönüşüm oranını düşürdüğüne dair güçlü kanıt sunduğunda reddedilmiştir.

4. Makine öğrenimiyle tahminler yapmak ve yeni bilgiler keşfetmek

Şirketler, makine öğrenimi ile geçmiş verileri kullanarak geleceğe yönelik tahminlerde bulunabilir. Örneğin, etiketli verilerle algoritmaları veriyi sınıflandırmaya veya sonuçları tahmin etmeye öğreten bir teknik olan gözetimli öğrenimden yararlanarak, herhangi bir kuruluş geçmiş faaliyetlere dayanarak hangi müşterilerin terk etme olasılığının en yüksek olduğunu öngörebilir. Bir aracı kurum, finansal modellemede gelecekteki fiyatları tahmin etmek için bir hissenin geçmiş fiyatlarını kullanabilir.

Gözetimli öğrenimin aksine, gözetimsiz öğrenim, bir şirketin ham bir veri kümesi hakkında çok az bilgisi olduğunda dahi verisini keşfetmek için kullanabileceği bir tekniktir—ne aradığını bilmese bile. Kümeleme, veriyi önceden belirlenmemiş kategorilere ayıran gözetimsiz bir öğrenme algoritmasına örnektir. Örneğin, müşterilerine ilişkin değerli verileri bulunan ancak henüz bu müşterileri nasıl segmente edeceğini bulamamış bir telekom şirketi, belirgin özelliklere sahip müşteri kümelerini belirlemek için gözetimsiz öğrenimi kullanabilir.

Gözetimsiz öğrenim ayrıca ilişkilendirmeleri bulmada üstündür. E-ticarette, ‘X ürününü sevenler Y ürününü de seviyor’ biçimindeki ürün önerileri, çoğu zaman bu tür gizli bağlantıları ortaya çıkaran gözetimsiz öğrenim tekniklerinin bir sonucudur. Bu tür ürün önerileri, etkili bir çapraz satış stratejisinin belkemiğini oluşturabilir.

Veri Odaklı Bir Organizasyon İnşa Etmek

Açıktır ki, veri odaklı olmaya yönelik adımlar atmak, bir organizasyon için birçok potansiyel faydanın kapısını aralar. Fonksiyonel ekiplerin birlikte uygulamaya başlayabileceği pek çok kolay ve hızlı veri kullanım alanı vardır; yeter ki başlamaları için gerekli becerilere sahip olsunlar. Bu nedenle DataCamp for Business, çalışanlarını veri becerileri konusunda geliştirmesi ve yeniden yetkinleştirmesi gereken şirketler için etkileşimli bir öğrenme platformu sunar. Veri okuryazarlığından veri bilimine, veri mühendisliğinden makine öğrenimine uzanan konularıyla, 1.600’ün üzerinde şirket, yeteneklerini geliştirmek için DataCamp for Business’a güveniyor.