İş Zekası Analistleri Kod Yazmayı Öğrenmeli mi?

Her gün akıl almaz miktarda veri üretiyoruz. Statista'ya göre, dünya genelinde üretilen toplam veri miktarı 2020'de 64,2 zettabayta (bir zettabayt = bir milyar terabayt) ulaştı ve önümüzdeki beş yılda 180 zettabayttan fazlaya çıkması öngörülüyor. 

Bu veri hacimlerindeki patlamayla birlikte, veri bilimi ve iş zekası, kuruluşların bu verileri anlamlandırmasına yardımcı olmada kilit roller oynuyor. 

Veri bilimcisinin araç kutusu ağırlıklı olarak Python, R, komut satırı araçları ve benzeri kodlama tabanlı araçlara dayanırken—iş zekası analistleri Tableau veya Power BI gibi gelişmiş GUI tabanlı araçlardan yararlanır. 

Bu bağlamda, iş zekası analistleri herhangi bir kuruluşun içgörü katmanını güçlendirmede önemli bir rol oynar. Bu nedenle iş zekası rollerine olan talep artmaktadır. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir iş zekası analistinin ortalama yıllık maaşı yıllık 84.019 $'dır. 

Düşük kodlu araçlar geliştikçe ve iş zekası işlevleri kuruluşlara değer katmaya devam ettikçe, BI analistlerinin kariyerlerinde ilerlemeleri için kodlama beceri seti ne kadar önemli? Bu yazıda tam olarak bu sorunun yanıtını arıyoruz. 

Modern analist rolünün evrimini, kodlama gerektiren görev türlerini ve kod yazmayı öğrenmenin değerini özetlemeden kısa bir yanıt vermek zor. Hadi başlayalım!

İş Zekasının Tarihi

“İş zekası” terimi ilk kez 1865'te yazar Richard Millar Devens tarafından, bir finansçının, bilgi toplayıp bunlara göre hareket ederek rakiplerini nasıl geride bıraktığını anlatmak için Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes eserinde kullanıldı. 

Ancak modern iş zekasının temeli, IBM'in 1956'da icat ettiği sabit disk sürücüsünün geliştirilmesine kadar atılmadı. Bu, kullanıcıların o dönemde muazzam sayılan 5 MB veriyi depolamasına olanak tanıdı. 

İki yıl sonra, IBM araştırmacısı Hans Peter Luhn, işletmelerin daha iyi kararlar almak için büyük miktarda veriyi ele alma ve kullanma konusunda karşılaştıkları zorluklara değinerek İş Zekasının ilkelerini tanıtan A Business Intelligence System başlıklı bir dergi makalesi yayımladı. Bu nedenlerle Hans, iş zekasının babası olarak kabul edilir.

1960'lar ile 1970'ler arasında, ilk veri yönetim sistemleri ve karar destek sistemleri geliştirildi; bu da 1980'lerde günümüzde hâlâ kullanılan veri ambarının ortaya çıkmasına yol açtı. 

Veri ambarları, farklı kaynaklardaki verileri tek bir merkezi depoda toplayıp düzenleyen, böylece daha etkili ve derinlemesine analiz yapılmasını sağlayan sistemlerdir. 1990'ların sonlarına gelindiğinde, teknolojik yenilikler, kişisel bilgisayarların yükselişi ve internetin doğuşuyla modern BI sistemlerinin öncüleri gerçeğe dönüştü. 

Modern BI Analistinin Yükselişi

Son yirmi yılda, iş zekası analistinin rolü büyük ölçüde evrildi. Büyük verinin yükselişi ve sürekli artan veri hacimleri, analistlerin şirketlerinin verilerini anlamlandırmasına yardımcı olacak sofistike BI platform ve araçlarına yönelik talebi artırdı. 

90'ların sonları ve 2000'lerin başlarında analistler, kuruluşlarının verilerini analiz edip görselleştirmek için Excel, SQL veya ilkel BI araçları gibi araçları kullanıyordu. Ancak, Power BI, Tableau ve Qlik gibi araçların çıkmasıyla, günümüz analistlerinden günlük görevlerinde çeşitli araçlara hâkim olmaları bekleniyor. 

Belirli araçlardaki teknik uzmanlığın ötesinde, modern analistlerin geniş düşünebilen uzmanlar olması beklenir. Bu; güçlü proje yönetimi becerilerine, alan bilgisine, hikâye anlatıcılığına ve iletişim becerilerine sahip olmayı ifade eder ve günümüz analisti için bunlar asgari gerekliliklerdir.  

Bu doğrultuda, başta sorduğumuz ana soruya dönmenin zamanı geldi: İş Zekası Analistleri kod yazmayı öğrenmeli mi? Yanıt evet! 

Birçok İş Zekası rolü kodlama becerisi gerektirmeyebilir; ancak programlama öğrenmek, analistlerin kuruluşlara sağladıkları değeri hızlandırmalarını ve iş ararken kalabalık arasından sıyrılmalarını sağlar. Aşağıda, İş Zekası Analistlerinin kod yazmayı öğrenmesi için beş temel nedeni bulacaksınız. 

İş Zekası Analistleri İçin Kod Yazmayı Öğrenmenin Değeri

1. Gelişmiş Problem Çözme Becerileri

Bir A/B testinin kilit metrikler üzerindeki etkisini anlamak, paydaşlar için panolar oluşturmak ve veri içgörülerine dayalı öneriler sunmak gibi görevlerle, İş Zekası Analistleri her gün sorun çözer. Programlama öğrenmek bu becerileri hızlandırabilir; zira programlama, teknik sorunlara farklı bir mercekten bakma olanağı sunar. 

Programlama ile gelişmiş problem çözme becerileri arasındaki ilişki geniş ölçüde incelenmiştir; çünkü programlama, uygulayıcıları olası sorunlara yönelik geniş bir çözüm yelpazesi hakkında düşünmeye alıştırır. 

2. Diğer Veri Ekibi Üyeleriyle Daha İyi Çalışma

İş Zekası Analistleri genellikle daha geniş analitik veya veri ekipleri içinde yer alır. Bu da veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleri gibi kodlama odaklı uygulayıcılarla işbirliği yapacakları anlamına gelir. İş zekası analistleri için kod yazmayı öğrenmenin önemli bir sonucu, ekip arkadaşlarına karşı daha iyi empati kurmak ve daha iyi işbirliği yapmaktır. 

Kod yazmayı öğrenmek, iş zekası analistlerinin diğer ekip üyelerinden daha doğru taleplerde bulunmasına, ekip arkadaşlarının zamanı sınırlı olduğunda kodlama becerisi gerektiren geçici çözümler üretmesine ve ekip arkadaşlarının iş akışlarını daha iyi anlamasına yardımcı olur. Daha iyi ekip uyumu, yalnızca daha geniş organizasyon için daha iyi sonuçlar doğurur. 

3. Daha Karmaşık Veri Görselleştirmeleri ve İş Akışları Oluşturma

Tableau ve Power BI gibi İş Zekası araçlarına hâkim olmak, modern iş analistleri için asgari gerekliliktir. Ancak, kod yazmayı öğrenmek bir İş Zekası Analistinin iş akışını çeşitli şekillerde hızlandırabilir. 

Öncelikle, Tableau ve Power BI, R ve Python ile entegrasyonlar sunar. Bu, analistlerin favori iş zekası araçlarında betikler kullanarak iş akışlarını otomatikleştirmelerine olanak tanır. Bunun önemli bir örneği, yaygın olarak kullanılan bir veri kümesi üzerinde bir veri işleme adımını otomatikleştirmek için Power BI'da Python çalıştırmaktır. 

Ayrıca, R ve Python gibi programlama dilleri, BI araçlarında mümkün olmayan daha karmaşık veri analizleri ve görselleştirmeler oluşturmanıza imkân tanır. Örneğin, R'nin ggplot2 ve Python'un Matplotlib paketleriyle son derece özelleştirilmiş görselleştirmeler ve raporlar tasarlanabilir. 

4. Açık Kaynak Topluluğunun Parçası Olma

Programlama dillerinin benzersiz bir yönü, en iyi uygulayıcılar ve araştırmacıların kullandığı araçların neredeyse tamamının açık kaynak olmasıdır. Bu, herkesin her zaman en güçlü ve sofistike araçları ücretsiz olarak, sıfır giriş engeliyle indirebileceği anlamına gelir. 

Dahası, bu durum, uygulayıcıların bu araçların yaratıcılarıyla doğrudan etkileşime geçerek kaynak koda iyileştirme önerileri sunabilmelerine de olanak tanır. Bir açık kaynak topluluğuna ait olmak, analistlerin kariyerlerini, bilgilerini ve itibarlarını zenginleştirmelerine yardımcı olabilir. Bu da uzun vadede daha iyi kariyer fırsatları ve veri dünyasında daha güçlü bağlantılar anlamına gelir. 

5. Kariyer Büyüme Fırsatları

Programlama öğrenmenin büyük bir avantajı, kariyer fırsatlarını genişletme ve hatta diğer kariyer yollarına geçme olanağıdır. İş zekası; veri analisti, ürün analisti, BI geliştiricisi ve iş zekası mimarı gibi pek çok farklı kariyer yolunu barındıran geniş bir alandır. Kodlama gerektiren işler yüksek talep görür, iyi maaşlar sunar ve Glassdoor istatistiklerine göre yüksek tatmin sağlar. 

Bu tür rollere örnek olarak, İş Zekası rolüne yakın olmakla birlikte daha yüksek düzeyde programlama ve istatistik bilgisi gerektiren veri analisti pozisyonları verilebilir. Amerika Birleşik Devletleri'nde Veri Analistlerinin Medyan Maaşı yıllık yaklaşık 94.687 $'dır ve 391.000 $'a kadar çıkabilir. 

Ayrıca, veri mühendisleri ve veri bilimcilerine yönelik büyük bir talep görmeye devam ediyoruz. Veri mühendisleri, veri bilimcilerinin içgörüler çıkarmak ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için yararlanacağı büyük miktarda veriyi bir araya getirmede kritik bir role sahiptir. Veri mühendisleri ve veri bilimcileri için medyan maaşlar sırasıyla yıllık 112.493 $ ve 117.212 $'dır.

Analist Rolünün Geleceği

İş zekası gelişmeye devam ettikçe, günümüzün iş zekası analisti de evrilmek zorunda kalacak. Kodlama becerileri edinmek; daha iyi problem çözme, ekip arkadaşlarıyla daha iyi işbirliği, verimli ve karmaşık iş akışları, kariyer büyüme fırsatları ve daha fazlasını mümkün kılabilir. 

Bu yazı sizi programlama öğrenmeye başlamaya teşvik ettiyse, aşağıdaki kaynaklara göz atmayı unutmayın.