Veri Madenciliği
Dijital ortamda toplanan veriler tek başına anlam ifade etmezler. Bu veriler bir amaca yönelik işlendiği zaman anlamlı hale gelmektedir. Ham veriyi bilgiye ve anlamlı hale dönüştürmeye veri madenciliği denir.
Teknolojinin hızla gelişmesi ve ilerlemesi, işletmelerin daha fazla veri odaklı hale gelmesine neden olmaktadır. Bu durum veri tabanlarında olağanüstü bir artışa yol açar. İşletmeler tarafında, toplanan verilerden nasıl faydalanılacağı ve verilerin nasıl anlamlı hale getirileceği sorunu oluşmaktadır.Dijital iş çağında, en büyük stratejik avantaj verileri mümkün olan her açıdan dilimlemek, parçalara ayırmak ve analiz etmekten gelir. İşletmelerin, en alakalı ve yararlı verileri toplamak için tüm bu verileri elemesi gerekir. Bu ihtiyaç, başarıyı gerçekleştirmek ve rekabeti sürdürmek için kritik bir öneme sahiptir.
Veri madenciliği bir veri analizi yöntemidir. Gizli kalmış anlamlı ilişkileri, kalıpları, düzensizlikleri ve eğilimleri tespit eder. Bunun için büyük miktarda ham veriyi tarama ve analiz etme sürecini içerir. İlgili uygulamalara katılarak, gizli kalmış verileri anlamlı hale getirir ve sonuçları tahmin eder. Bu anlamlı ilişkileri ortaya çıkararak; kazançlarını artırır ve maliyetleri düşürür. Bunun yanı sıra iyi müşteri ilişkileri kurmak ve etkili pazarlama stratejileri geliştirmek için de faydalıdır. Riskleri azaltmak ve daha fazlasını yapmak için de kullanabilirler. Sonuç olarak, veri madenciliği, her yönden daha iyi kararlar alınmasına yardımcı olur.
Veri madenciliği yöntemi veri toplama, veri ambarlama ve bilgisayara işlemeye dayanır. İstatistik, makine öğrenimi ve yapay zekâ dahil olmak üzere çok çeşitli teknik ve teknolojilerden yararlanır.
Veri Madenciliği Neden Önemlidir?
Günümüzde büyük miktarda verinin avantajlarından yararlanmak işletmelerin araştırma ve iş geliştirme çalışmaları için çok önemlidir. Aşağıda veri madenciliğinin bazı faydalarından bahsedilmiştir.
Planlama, Tahmin ve Karar Verme: Geçmiş işlemler, rakip istihbaratı ve diğer ayrıntılarla ilgili büyük miktarda bilgiye göz atmak önemlidir. Bu aşama; gelecek sezonlar için bir iş planına oluşturmanıza yarar. Ayrıca gelir hedeflerini tahmin etmenize de yardımcı olacaktır.
Güvenlik ve Diğer Risk Faktörlerinin Azaltılması: Veri madenciliği, bir organizasyonun çeşitli noktalarındaki ortak riskleri ortaya çıkaracaktır. Bu aşamada yazılımın nasıl kullanıldığı önemli bir parametredir. Politikaların ne kadar iyi takip edildiğini incelemek de doğru bir risk hesaplaması sağlar.
Yeni Müşteriler Bulmak: Veri madenciliği ayrıca potansiyel gelir akışlarını göstebilir. Yeni ürünler için fikirlerde önemli bir ilham kaynağıdır. Ayrıca potansiyel müşterilere ulaşmak için farklı pazar fırsatlarını ortaya çıkaracaktır.
Mevcut Müşterileri Elde Tutmak: Bir kuruluşun (ve rakiplerin) müşterilerini nasıl ilgilendirdiği hakkında bilgi toplamak için verileri kullanmak elde tutma ve memnuniyeti önemli ölçüde artıracaktır.
Araştırmalar bilgi teknolojileri ve iş liderlerinin %90’ından fazlasının daha fazla veri analitiği kullanmak istediğini gösteriyor. Öncelikle stratejik karar vermeyi iyileştirmek, güvenlik risklerini veya güvenlik açığını en aza indirmek ve kaynak planlaması ve tahminlerini geliştirmekle ilgilenmektedirler.
