+90 332 350 70 81

Sosyal Medyada Biz}

İş Analitiği

İş Analitiği

İş analitiği (BA), bir kuruluşun verilerinin istatistiksel analize vurgu yaparak yinelemeli , metodik olarak araştırılmasıdır. İş analitiği, veriye dayalı karar vermeyi kullanan şirketler tarafından kullanılır.

Veriye dayalı şirketler, verilerini kurumsal bir varlık olarak görür ve aktif olarak onu rekabet avantajına dönüştürmenin yollarını arar. Başarılı iş analitiği, veri kalitesine , teknolojileri ve işi anlayan yetenekli analistlere ve iş kararlarını bilgilendiren içgörüler elde etmek için verileri kullanmaya yönelik kurumsal bir bağlılığa bağlıdır.

İş analitiği nasıl çalışır?

Analizin iş hedefi belirlendikten sonra, bir analiz metodolojisi seçilir ve analizi desteklemek için iş verileri elde edilir. Veri toplama, genellikle birden fazla iş sisteminden ve veri kaynağından çıkarmayı, ardından verilerin temizlenmesini ve veri ambarı veya data mart gibi tek bir havuza entegre edilmesini içerir.

İlk analiz tipik olarak daha küçük bir veri seti üzerinde gerçekleştirilir. Analitik araçlar, istatistiksel işlevlere sahip elektronik tablolardan karmaşık veri madenciliği ve tahmine dayalı modelleme uygulamalarına kadar çeşitlilik gösterir . Ham verilerdeki örüntüler ve ilişkiler ortaya çıktıkça yeni sorular sorulur ve analitik süreç iş hedefine ulaşılana kadar yinelenir.

Tahmine dayalı modellerin dağıtımı, tipik olarak bir veritabanında bulunan veri kayıtlarının puanlanmasını içerir. Ardından puanlar, uygulamalarda ve iş süreçlerinde gerçek zamanlı kararları optimize etmek için kullanılır. BA ayrıca öngörülemeyen olaylara yanıt olarak taktiksel karar vermeyi de destekler. Ve çoğu durumda, karar verme, gerçek zamanlı yanıtları desteklemek için yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilir.

İş analitiği türleri

Belirli iş analitiği türleri şunları içerir:

  • Bir işletmenin mevcut durumunu anlamak için temel performans göstergelerini ( KPI’lar ) izleyen açıklayıcı analitik,
  • Gelecekteki sonuçların olasılığını değerlendirmek için eğilim verilerini analiz eden tahmine dayalı analitik,
  • Gelecekte benzer durumların nasıl ele alınacağına ilişkin öneriler oluşturmak için geçmiş performansı kullanan kuralcı analitik.

İş analitiği ve iş zekası

Terimleri ise iş zekası ve iş analitiği genellikle birbirlerinin yerine kullanılır, bazı temel farklılıklar vardır.

Şirketler genellikle iş analitiğini uygulamadan önce iş zekası (BI) ile başlar. BI, şu ana kadar neyin işe yaradığını ve neyin iyileştirilmesi gerektiğini anlamak için iş operasyonlarını analiz etmeye yardımcı olur. BI, tanımlayıcı analitik kullanır.

Buna karşılık, iş analitiği daha çok tahmine dayalı analitiklere ve karar vericiler için eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmaya odaklanır. BA, yalnızca geçmiş veri noktalarını özetlemek yerine, eğilimleri tahmin etmeyi de amaçlar. İş zekası kullanılarak toplanan veriler, iş analitiğinin temelini oluşturur; Bu verilerden şirketler, iş analitiğini kullanarak daha fazla analiz yapmak için belirli alanları seçebilir.

İş analitiği ve veri analitiği

Veri analitiği, içerdikleri bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için basitçe veri kümelerinin analizidir. Veri analitiğinin iş hedefleri veya içgörüler doğrultusunda kullanılması gerekmez. İş analitiğinden daha genel bir terimdir. Veri analitiğinin tanımı, iş analitiğini içerir – iş analitiği, bir tür veri analitiğidir. İş analitiği, iş içgörülerinin peşinde veri analitiği araçlarının kullanılmasıdır.

Ancak, genel bir terim olduğu için veri analitiği, iş analitiği ile birbirinin yerine kullanılabilir.

İş analitiği ve veri bilimi

İş analitiğinin daha gelişmiş alanları veri bilimine benzemeye başlayabilir , ancak bu iki terim arasında da bir ayrım vardır. Veri kümelerine gelişmiş istatistiksel algoritmalar uygulandığında bile, bu mutlaka veri biliminin dahil olduğu anlamına gelmez. Bunun nedeni, gerçek veri biliminin daha fazla özel kodlamayı ve açık uçlu soruların yanıtlarını keşfetmeyi içermesidir.

Çoğu iş analistinin yaptığı gibi, veri bilimcileri genellikle belirli bir soruyu çözmek için yola çıkmazlar. Bunun yerine, gelişmiş istatistiksel yöntemler kullanarak verileri keşfedecek ve verilerdeki özelliklerin analizlerine rehberlik etmesine izin vereceklerdir.

İş analitiği örnekleri ve araçları

Bu gelişmiş veri analitiği işlevlerini otomatik olarak gerçekleştirebilen ve veri biliminde gerekli olan çok az özel analitik beceri veya derin programlama dilleri bilgisi gerektiren bir dizi iş analitiği aracı vardır.

Bu araçlar, işletmelerin modern kurumsal bulut uygulamalarının ürettiği devasa miktardaki verileri düzenlemesine ve kullanmasına yardımcı olur. Bu uygulamalar, tedarik zinciri yönetimi (SCM), kurumsal kaynak planlaması (ERP) ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) araçlarını içerebilir.

Aşağıda bazı popüler iş analizi araçları verilmiştir:

  • Veri görselleştirme ve otomatik veri ilişkilendirme özelliklerine sahip Qlik.
  • Sezgisel kullanıcı arayüzü ve veri görselleştirme özellikleri nedeniyle özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için popüler olan Splunk.
  • Dinamik metin analizi özellikleri ve veri ambarı ile tanınan Sisense
  • Yüksek performanslı veri boru hattı ve makine öğrenimi ile tanınan KNIME
  • Otomatik trend tahmini ve kullanıcı dostu, sürükle ve bırak arayüz özellikleri nedeniyle popüler olan Dundas BI.
  • Daha gelişmiş BA araçlarından biri olarak kabul edilen ve güçlü otomatik istatistiksel ve yapılandırılmamış metin analizi sunan TIBCO Spotfire.
  • Gelişmiş yapılandırılmamış metin analizi ve doğal dil işleme (NLP) yetenekleriyle de büyük beğeni toplayan Tableau Büyük Veri Analitiği .

Örnek bir kullanım örneği, DataKitchen gibi bir DataOps analitik platformu kullanarak çeşitli kurumsal uygulamalardan verileri toplamak ve ardından bu verileri dahili olarak çalışanlara sunmak için Tableau’yu kullanmak olabilir. Örneğin veriler, hangi müşterilerin şirketin sunduğu hizmete aboneliklerini iptal etme olasılığının yüksek olduğunu belirtmek için kullanılabilir. BA araçları tarafından sunulan içgörüler, çalışanların iptal riski altındaki müşterileri belirlemesine ve onları abone tutmak için önlemler almasına olanak tanır.

Bir iş analitiği aracı seçerken , kuruluşlar veri çekecekleri kaynakları, analiz edecekleri verilerin doğasını ve kullanılabilirliğini göz önünde bulundurmalıdır. İyi bir iş analitiği aracı, sıradan iş kullanıcıları için yeterince kolay olacaktır, ancak aynı zamanda daha ileri düzey kullanıcıların onun özelliklerinden faydalanmalarını sağlar.

02 Temmuz 2021
11 kez görüntülendi

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZIN