Veri, işletmelerin yeni yakıtı haline geliyor çünkü önemli içgörüler elde etmelerine ve büyümelerine yardımcı oluyor. Ancak analitik ile analiz arasında büyük bir fark vardır ve bunun ne olduğunu bilmek önemlidir. Ancak, bu kelimeler sıklıkla birbirlerinin yerine kullanılsa da, farklı anlamlara gelirler ve farklı değerlere sahiptirler. Veri Analitiği ile Veri Analizini tartışalım.
İnsanlar sıklıkla veri analizi ile veri analitiğini birbirine karıştırıyor. Bu yanlış anlamayı açıklığa kavuşturmak için her iki terime, nasıl farklılaştıklarına ve nasıl kullanıldıklarına bakacağız.
Veri analitiği nedir?
“Veri analitiği” terimi, veriyle ilgili çok çeşitli faaliyet ve kavramları ifade eder. Kurumsal sorun çözme ve karar verme bağlamında ham veri değerlendirmelerini ve algıları inceleyerek temel gerçekleri ve rakamları belirli eylemlere dönüştürme sürecidir. Amaç, işletmelerin daha iyi kararlar almasına ve daha büyük başarılar elde etmesine yardımcı olmaktır.
Veri analitiği, işletmelerin ve insanların kavramları için somut çözümler belirlemek üzere verileri kullanmaları için mükemmel bir yoldur. Etkili bir yaklaşım, şirketinizin nereye gidebileceğine dair daha kapsamlı bir strateji sağlayabilir. Aşağıda veri analitiğinin size yardımcı olabileceği yollardan bazıları yer almaktadır:
- Eğilimleri ve kalıpları belirlemek.
- Yeni fırsatlar aramak için.
- Olası riskleri ve faydaları belirlemek.
- Bir eylem stratejisi oluşturmak.
Veri analizi nedir?
İlgili bilgileri keşfetmek için verilerin temizlenmesi, manipüle edilmesi, modellenmesi ve sorgulanması süreci veri analizi olarak bilinir. Veri analizi, veri analitiğinin hayati bir parçasıdır. Bilgi sağlayarak çözümleri belirlememize yardımcı olur.
Veri analizi söz konusu olduğunda benimseyebileceğimiz çeşitli yaklaşımlar vardır. Bunlar, neyi başarmak istediğinize bağlı olarak kullanabileceğiniz yaklaşımlardan bazılarıdır.
- A/B testi: Bir test grubunun diğeriyle karşılaştırılması.
- Veri füzyonu, entegrasyonu: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek ve birleştirerek doğruluğu geliştirir.
- Veri madenciliği: Bu, büyük veri kümelerindeki kalıpları tanımlar ve analiz için bunları çıkarır.
- Makine öğrenimi: Burada, analitik model geliştirme sürecini otomatikleştirmek için bilgisayar algoritmaları kullanılır.
- Doğal dil işleme (NLP) insan dillerini incelemek için bilgisayar algoritmalarını kullanır.
Veri analitiği ile veri analizi arasındaki temel farklar
Veri analitiği ve veri analizi sıklıkla eşanlamlı olarak kullanılmaktadır. Veri analitiği, veri yönetiminin tamamını ve kullanılan yöntem ve araçları içeren bir alan için kullanılan genel bir terimdir. Öte yandan, veri analizi, belirli bir veri setini bileşen parçalarına ayırma ve her birini ayrı ayrı analiz etmenin yanı sıra parçaların birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu analiz etme sürecidir. Şimdi farklılıklarına ve benzerliklerine bir göz atalım.
| Veri Analitiği | Veri Analizi |
| Veri analitiği, işletmelerde veriye dayalı kararlar almak için kullanılan geleneksel veya genel bir analitik türüdür. | Veri analizi, işletmelerde verileri değerlendirmek ve içgörü kazanmak için kullanılan özel bir analitik türüdür. |
| Bir veya daha fazla kullanıcısı vardır ve genellikle veri toplama ve incelemeden oluşur. | Verilerin tanımlanması, incelenmesi, temizlenmesi ve yararlı bir sonuç elde etmek için değiştirilmesini içeriyordu. |
| Veri toplama ve iş verilerinin incelenmesi gibi çok sayıda aşamadan oluşur. | Burada verilerin işlenebilmesi için, ham verilerin önce anlamlı bir şekilde tanımlanması, ardından da veri temizleme ve dönüştürme yoluyla bu verilerden ilgili bilgilerin elde edilmesi gerekir. |
| Tableau, Python, Excel, Google Analytics ve diğerleri gibi çeşitli teknolojileri kullanarak verileri işler. | SPARK, Google Fusion tabloları, Node XL, Excel gibi birçok aracı kullanarak verileri analiz eder. |
| Bu durum, betimleyici bir analize elverişli değildir. | Bu, betimsel analize tabi tutulabilir. |
| Bunun kullanımı ile anonim ilişkiler keşfedilebilir. | Bu, bilinmeyen ilişkileri bulmak için kullanılamaz. |
| Çıkarımsal analiz burada yer almamaktadır. | Çıkarımsal analiz burada desteklenmektedir. |
Veri analizine karşı veri analitiği örneği
İlkeleri netleştirmeye yardımcı olması için gerçek hayattan bir örneğe bakalım. Verilen örnek, fikirleri anlamanıza yardımcı olacaktır.
Çoğumuz borsa hakkında en azından biraz bilgi sahibiyiz. Yeni bir acemi olduğunuzu ve ticaretinize kârla başlamak istediğinizi hayal edin. Şimdi, ilk eylem planınızı açıklayın.
- Yeni bir tüccar olarak, piyasada neler olup bittiğine dair bir fikir edinmek için muhtemelen hisse senedi piyasası ve trend kayıtlarını araştırmışsınızdır. Bu teknik veri analizini içerir.
- Hisse senedi modeline ilişkin yeni bulduğunuz anlayışın bir sonucu olarak, artık hisse senedinin gelecekteki piyasa fiyatını tahmin edebilir ve bir miktar hisse satın alabilirsiniz. Bu, veri analitiği sürecine bir örnek teşkil etmektedir.
Hangisi daha iyi bir seçenek?
Analitik uzmanının tahminlerde ve çıkarımlarda bulunmak için kullandığı araştırma ve süreçler, meslekten olmayan bir kişinin anlaması için zordur. Gerekli uzmanlığa sahip olmayan biri, daha iyi ve istenen bir sonuç elde etmek için veri kümesinden yenilerini oluşturmak gibi işlem sonrası süreçleri anlamakta zorlanabilir.
Öte yandan, veri analizinin gelişmiş grafiksel ve görsel temsilleri mümkündür ve okuma yazma bilmeyen kişilerin bile veri kümesinin içeriğini daha hızlı ve kolay bir şekilde kavramasına olanak tanır.
Veri analitiği ve veri analizi üzerine sonuç
Veri, işletmeler için yeni yakıt kaynağı haline geliyor. Bunu doğru şekilde kullanarak toplam satışlarınızı ve net gelirinizi hızla artırabilirsiniz. Özellikle günümüzün kıyasıya rekabet ortamında büyümeyi hızlandırmak için veri analizi ve veri analitiği arasındaki farkı anlamanız gerekir. Analitik, daha iyi kararlar almak için önceki verilerin incelenmesidir. Verilerin yorumlanmasına veri analizi yardımcı olur. Bu noktaya kadar yaşananları anlamamızı sağlayan önemli tarihsel bilgiler sunmaktadır.
QuestionPro her konu ve sektör için çözümler sunar, bu da onu sadece anket yazılımından çok daha fazlası yapar. Ayrıca, InsightsHub araştırma kütüphanemiz gibi veri yönetim platformlarımız da var.
Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, verileri daha iyi yönetmek, içgörü elde etmek için gereken süreyi kısaltmak ve maliyetleri düşürüp yatırım getirisini artırırken geçmiş verilerin kullanımını geliştirmek için InsightsHub gibi bilgi yönetimi araçlarını ve sistemlerini kullanıyor.
