Verilerin benzeri görülmemiş bir hızda üretildiği bir dünyada, işletmelerin bu ham bilgileri değerli içgörülere ve eyleme dönüştürülebilir zekaya dönüştürmenin bir yoluna ihtiyacı var. Veri bilimi tam da burada devreye giriyor. İstatistiksel analiz, makine öğrenimi ve bilgisayar biliminin güçlü birleşimiyle veri bilimi Yapay Zeka da dahil olmak üzere her büyüklükteki çalışma alanı ve firma için kritik bir araç haline geldi. Biz Türk SEM olarak Veri Bilimini kullanmaya başlayalı oldukça uzun bir zaman geçti. 2018 yılında SEO çalışmalarında matematik bilimi konulu yazımızda o dönemki istatistik bilimi üzerine neler yaptığımızı anlatmıştık.
Veri bilimi ile reklam danışmanlığı yaptığımız firmalara geleneksel reklamla ilgili tavsiyelerde bulunduğumuzu bile belirtmiştik.
Veri Bilimi İngilizcesi : Data Science
Data Science Nedir?
Data Science, Türkçesi Veri Bilimi anlamı taşımaktadır ve büyük verilerin analiz edilerek öngüler oluşturmamızı sağlayan bir bilim dalıdır.
Veri bilimi becerisinde ustalaşmak için her gün araştırmalar yapmanız, kendinizi en son gelişmeler ve yazılımlarla güncel tutmanız gerekir.
Bu blogda veri biliminin birçok faydasını ve dünya genelinde işletmeleri ve endüstrileri nasıl dönüştürdüğünü keşfedeceğiz. Hadi okumaya devam edelim.
Veri Biliminin Temelleri
Veri bilimi; verilerden bilgi ve içgörü elde etmek amacıyla verilerin incelenmesidir. Bilgisayar bilimi, matematik verileri ve istatistik yaklaşımlarını kullanarak firma veya insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Çeşitli araç ve yaklaşımlar uygulayan veri bilimcileri, kalıpları bulmak ve tahminlerde bulunmak için büyük veri kümelerini işler ve analiz eder.
Bir örnek verecek olursak; bir veri bilimcisi, kullanıcıların bir web sitesinde ürün sayfasında nasıl etkileşime girdiğini belirlemek için verileri inceleyebilir ve ardından bu bilgiyi kullanıcı deneyimini iyileştirmek için kullanılması için yazılım ekibine bildirebilir. Günümüzde pek çok işletme daha doğru kararlar almak ve rekabette rakiplerinin önünde olmak için veri bilimini kullanıyor.
Veri Bilimi konusunu Güçlü SEO Metodolojisinin temel yaklaşımlarından olan Gestalt yaklaşımını anlatmadan önce tamamlayıcı içeriği olarak kaleme aldık. SEO çalışmalarında kullandığımız Gestalt yaklaşımını anlatırken bol bol Veri Bilimi konusuna atıf yapacağız.
Veri Bilimcisinin Rolü
Sorunları çözmek ve görüş oluşturmak için verilerle çalışmak veri bilimcinin iş tanımıdır. Muazzam veri kümelerini analiz etmek, işlemek ve bunlardan neden sonuç ilişkisi kurarak kullanılabilir bilgi çıkarmak için çeşitli teknikler kullanırlar. Bir veri bilimci daha iyi kararlar almak için kullanılabilecek veriye dayalı içgörüler sağlayıp işletmeler ve kuruluşlar için büyüme yol haritası belirleyebilir.
Örneğin; hasta sonuçlarını iyileştirmek için kullanılabilecek eğilimleri ve kalıpları bulmak için hasta veri analizini kullanan bir veri bilimcisi bir sağlık kuruluşunda çalışarak işletmesi için çeşitli kullanılabilir öngüler oluşturabilir. Bu örneğe ek olarak yeni ürün ve hizmetler sunabilmek ve tüketici davranışlarını daha iyi anlamak için verileri analiz ederek perakende bir firmaya fayda sağlayabilir.
Veri Biliminin Faydaları
Veri biliminin pek çok faydası var ve hızla her büyüklükteki işletme için önemli bir araç haline geliyor.
- Geliştirilmiş Karar Verme – Sorunları çözmek ve bakış açılarını iyileştirmek için verileri kullanmak veri bilimciler tarafından firmaların daha sağlıklı karar almasını sağlanmasında kritik bir rol oynar. Devasa veri kümelerini analiz etmek, işlemek ve anlamlı veriler elde etmek için çeşitli metodolojiler ve araçlar kullanmaktalar. Veri bilimcilerin çalışmaları şirketlerin ve kuruluşların akıllıca kararlar almasına olanak tanıyan veriye dayalı içgörüler sunar. Türk SEM veri bilimcisi örneğin SEO çalışmalarında daha başarılı olmak için kalıplar çıkartabilir.
- Verimliliği Arttırmak – Veri biliminin kullanılmasıyla iş operasyonları daha verimli hale getirilebilir ve maliyetler azaltılabilir. Şunu unutmamak lazım Veri Bilimcisi sadece büyük işletmeler değil tüm işletmeler için önemli faysalar sağlayabilir. İşletmeler verileri analiz ederek verimsizlikleri ve potansiyel iyileştirme alanlarını tespit edebilmektedir. Daha sonra bilgi kullanılarak giderleri azaltırken verimliliği artıracak şekilde değişiklikler yapılabilir. Örneğin bir şirket, tedarik zincirini analiz etmek ve gecikmelere neden olan darboğazları tespit etmek için veri bilimini kullanabilir.
- Gelişmiş Müşteri Deneyimi – Müşteri tercihlerini ve davranışlarını keşfetmek genel olarak veri analizi yoluyla gerçekleştirilebilir. Kullanıcının ihtiyaçlarını karşılayan ürün ve hizmetler oluşturmak için bu bilgiler kullanılarak firmalar müşteri deneyimi iyileştirilebilir. Bir işletme veri bilimini kullanarak örneğin müşterinin daha önceden satın aldığı ürünleri analiz ederek müşteriye özelleştirilmiş ürün önerilerinde bulunabilir.
- Rekabet Avantajı – Veri bilimi, firmalar için daha iyi kararlar alma ve yeni fırsatları keşfetme konusunda güçlendirerek rekabet avantajı sağlamaktadır. İşletmeler müşterilerine ilişkin öngörüler elde etmek için verilerden yararlanarak rekabetçi kalabilirler. Örneğin bir mağaza, satış verilerini incelemek ve yeni trendleri tespit etmek için veri bilimini kullanabilir. Bu bilgiye dayanarak perakende firması yeni ürünler oluşturarak moda konusunda rakiplerinden önde yer alabilir.
Moda bir sarmaldır. Hangi üründen sonra hangi ürünün inovasyona uğramış hali geleceği belirlidir. 2-3 yıl sonra trendi takip etmek bir adım önde olmayı sağlayabilir. Reklam çalışmalarını yönettiğimiz Vera Gelinlik, 3 yıl sonranın modası üzerine tahmini bir veri analizi vardır. - Tahmine Dayalı Analitik – Veri bilimi, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları yordamak yani tahmin etmek için kullanılabilir. İşletmeler, büyük veri kümelerini analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını son dönemlerde oldukça fazla kullanmaya başladı. Örneğin bir sağlık uzmanı veya işletmesi belirli bir hastalığa yakalanma riski en yüksek olan bireyleri belirlemek için bu öngörücü analiz sayesinde önleyici bakım sağlayabileceği kişileri bulabilir.
- Kişiselleştirilmiş Pazarlama ve Müşteri Segmentasyonu – Kuruluşlar veri bilimini kullanarak tüketici tabanlarını çeşitli özelliklere göre bölümlere ayırabilir ve kişiselleştirilmiş pazarlama araçlarına dönüştürebilirler. İşletmeler tüketici verilerini ve davranışlarını analiz ederek müşteri katılımını ve dönüşüm oranlarını artıran özel ve alakalı dijital pazarlama türevlerini kullanabilirler. Bu onların bireysel tercihleri ve ihtiyaçları daha iyi anlamalarını sağlar. Örneğin; Godaddy firması müşterilerinin domainlerinin toplam değerini ve sektörel dağılımını görerek müşterilerin alım gücü hakkında bir varsayıma ulaşabilir. Bu şekilde gelecekteki açık artırmalarda hangisini satın alabileceğini tahmin ederek Email Marketing yapabilir.
- Daha İyi Sağlık Sonuçları – Sağlık sektörü veri bilimi sayesinde bir dönüşüme uğrayacak ilk sektörlerden birisidir. Veri bilimcileri; hasta verilerini, tıbbi kayıtları ve klinik çalışmaları analiz ederek tanı hassasiyetini artırmak, tedavi stratejilerini optimize etmek ve hasta bakım sürecini iyileştirmek için öngörüler elde edebilir ve sonuçta daha iyi sağlık sonuçları elde edebilir. Ek olarak veri bilimi kullanılarak genetik, yaşam tarzı ve önceki tedavi sonuçları gibi hastanın benzersiz özelliklerini analiz ederek tedavi programlarının ona özel optimizasyonuna olanak sağlar.
- Verimli Kaynak Ayırımı – Kaynakların kullanımı, talep eğilimleri ve tedarik zinciri dinamikleri hakkındaki verileri kullanan veri bilimi, kuruluşların kaynak tahsisini en verimli düzeye çıkarmalarına yardımcı olur. Sonuç olarak; envanter, personel ve ekipman gibi kaynaklar uygun şekilde tahsis edilirken firmanın genel verimliligi artar.
- Devamlı Gelişim – Sürekli gelişim kültürüne sahip kuruluşlar veri biliminden yararlanırlar. Kuruluşlar verileri analiz ederek genel performansı değerlendirebilir, ilerlemeyi izleyebilir ve gelecekteki gelişim alanlarını belirleyebilir.
- Yenilik ve Yeni Fırsatlar – Son olarak veri bilimi, şirketlerin yenilik yapmasına ve yeni fırsatları tespit etmesine yardımcı olacaktır. Veri bilimi inovasyonun arkasındaki itici güç haline konumunda ve şirketlerin yeni bakış açıları oluşturmasına olanak tanıyor. Ek olarak veri bilimi, rekabet verilerini, pazar dinamiklerini ve tüketici davranışlarını inceleyerek yeni iş fırsatları bulabilir. Veri bilimi çercevesinde bulunan inovasyon, yalnızca ürün yaratmanın ötesinde bir nokta olduğunu Turksem olarak rahatlıkla belirtebiliriz. İnovasyon konusuna ek olarak, işletmelerin verimsizlikleri, darboğazları ve otomasyon veya optimizasyon potansiyelini ortaya çıkartmak için veri analizini kullanılmakta ve uygulanmaktadır.
Veri Bilimcisi Nasıl Olunur?
Veri Bilimcisi olmak için İstanbul Üniversitesi Veri Bilimi Sertifika programına katılabilirsiniz. Bu sertifika programıyla beraber işlenişi ve kullanacağını araçları öğrenmiş olursunuz. Bu programa kayıt olmayı planlıyorsanız Matematik bilimini çok seviyor olmanız gerektiğini unutmayın.
Veriler arasındaki örüntüyü görmek sadece matematik değil uzamsal zeka gerektirdiğini de bilmeniz gerekir. Google Akademik üzerinden son yayınlanan yazıları okumak ufkunuzu açabilir ve Veri Bilimcilerine göre 1 adım önde bulunabilirsiniz.
Veri Bilimcisi olarak çalışacağınız firmanın sektörü ile ilgili sektörel deneyiminizin olması da çalışmalarınızda başarı için önemli avantajlar sağlayabilir. Örneğin turizm acentası veri bilimcisi, eticaret portalı veri bilimcisi gibi niş uzmanlık alanına sahip olabilirsiniz.
Tüm içeriğimiz neredeyse bu kadar. Bizlere aklınızda takılan sorular varsa lütfen sorunuz. Ben bir Veri Bilimcisi olmasam da uzun mu uzun bir süredir SEO ve Proje Geliştirme çalışmalarında çeşitli büyük verileri analiz ediyorum. Yorum kısmından aklınıza takılan soruları sorabilirsiniz. Elimden geldiğince yardımcı olmaya çalışacağım.
