İlk 8 Veri Analitiği Trendi: İçgörüleri Eyleme Dönüştürmek

Yıl sona ererken, dünyaca ünlü danışmanlık firmaları ve teknoloji meraklıları, 2022'yi geleceğin veri analitiği trendlerini ele alarak tamamlıyor. Gartner veri ve analitik trendleri örneğini izleyerek, size eyleme dönüştürülebilir bazı veri analitiği içgörüleri sağlamak istiyoruz. Ancak, diğer incelemelerden farklı olarak, bazı abartılı vaatler yerine kısa vadeli perspektifte ve şimdi mevcut olan veri analitiği sektörü trendlerine odaklanmaya karar verdik.

Veri analitiği, işletmelere değerli iş içgörüleri edinme ve bunlar üzerinde tam anlamıyla harekete geçme fırsatı sunarak iş zekası danışmanlığını her zamanki kadar önemli hale getiriyor. Teknoloji gelişmeye devam ediyor ve verilerden yeni ve yenilikçi yollarla yararlanan şirketlere sunulan fırsatlar da gelişiyor. Büyük veri analitiğindeki en yeni gelecek trendlerinden haberdar olmak, bu fırsatlardan etkin bir şekilde yararlanmak için çok önemlidir.

Bu makalede, veri analitiğindeki çeşitli trendlerin bir bütün olarak iş ortamını nasıl etkileyeceğine bakacağız ve kuruluşların rekabet avantajı elde etmek için veri analitiği trendlerini nasıl takip edebileceklerini anlayacağız.

Şirketinize değer katan veri analitiği trendleri

Kuruluşların birbirleriyle nasıl rekabet ettiğini şekillendirecek en önemli 8 veri analitiği trendini burada bulabilirsiniz.

1. Daha fazla kullanıcıya veriye dayalı içgörüler oluşturma olanağı vermek

Kuruluşların veri sistemleri genellikle yukarıdan aşağıya standartlara göre düzenlenir ve veri erişimi ve iş zekası araçlarından yararlanma söz konusu olduğunda C-suite'i ve kuruluşun ana karar vericilerini etkin bir şekilde destekler.

Ancak, veri analitiği hizmetlerinden yararlanmak artık birkaç seçkin kişinin ilgi alanı değildir. Kuruluşlar, verilerinin potansiyelinden yararlanmaya çalıştıkça, günlük olarak kanıta dayalı kararlar verebilmek için daha fazla kullanıcıya ihtiyaç olduğunu fark etmeye başlıyorlar.

Örnek olarak elektronik imalat sanayini ele alalım. Yeni bir ürün tasarlamak, büyük ölçüde belirli malzemelerin mevcudiyetine ve özelliklerine bağlıyken, imalat firmalarındaki birçok mühendis, bu tür verilere erişme araçlarından ve hatta daha da önemlisi, bunları anlamlandıracak araçlardan yoksundur. Veri erişimine daha demokratik bir yaklaşımla mühendisler, tedarik ve satın alma verilerini hızlı bir şekilde analiz ederek karar vermeyi optimize etmek ve hızlandırmak için self servis analitik araçlarını kullanacak.

Daha fazla kullanıcıya verilere erişim izni vermek, veri analitiğindeki mevcut eğilimlerin yalnızca bir parçasıdır. İçgörüleri açık ve öz bir şekilde sunmak, verileri demokratikleştirmek kadar önemlidir. Bilgiyi anında eyleme geçirilebilir kılan, ilgi çekici ve anlaşılır veri görselleştirmesidir. Eldeki veri görselleştirme araçlarıyla, teknik altyapıları ne olursa olsun tüm kullanıcılar karmaşık veri kümelerini anlayabilir ve verilere dayalı kararları güvenle verebilir.

2. Açık kaynak çözümlerinin daha da geliştirilmesi

Veri analitiğinde ortaya çıkan bir trend olarak açık kaynaklı yazılımların kaçınılmaz şekilde çoğalmasının nedenleri, ticari anlamda hemen anlaşılmayabilir. Yine de artan şekilde benimsenmesi, hem kullanıcılara hem de sağlayıcılara ve bir bütün olarak veri analitiği alanına fayda sağlamaya devam ediyor. Çok basit bir ifadeyle, açık kaynaklı veri analitiği çözümlerini ne kadar çok kişi kullanırsa, bu araçlar o kadar değerli hale gelir.

Örneğin, merak ve keşif güdüsünü paylaşan sonsuz sayıda veri bilimciye erişimi yaygınlaştırarak, R ve Python veri analitiğindeki en son trendlerin zirvesinde kalıyor. Evrensel bir dil gibi, açık kaynak da yeniliği ve işbirliğini teşvik eder ve kolektif zekayı etkinleştirir.

Daha uygulamalı bir anlamda, açık kaynaklı BI yazılımının popülaritesi artmaya devam edecek çünkü kaliteden ödün vermeden son derece özelleştirilebilir analitik çözümler oluşturmanın belirgin şekilde daha az maliyetli bir yolunu sunuyor. Açık kaynaklı BI araçları, şirketlerin satıcı bağlılığı ve lisanslama ücretlerinden kaçınmasına, birlikte çalışabilirliği artırmasına ve verilerle hızla verimli hale gelmesine olanak tanır.

3. Veri işleme ve analiz algoritmalarını iyileştirme

Önemsiz gibi görünse de, en son veri analitiği trendleri, veri analitiği modellerini daha kesin hale getirmeyi hedefliyor. Modern makine öğrenimi modelleri, titiz bir eğitimden ve çok sayıda veri temizlemeden geçerek daha önce hiç görülmemiş tahmin doğruluğuna ulaşabilir.

Ancak yapay zeka ve veri analitiğini uygulamaya gelince, şimdilik doğru bir tahmin sistemi ile zaman içinde doğru kalabilen bir tahmin sistemi arasında çok önemli bir fark vardır.

Müşteri beklentileri, iş eğilimleri ve pazar koşullarının sürekli bir değişim halinde olduğu göz önüne alındığında, bir kez eğitilmiş bir AI modelinin tahmin doğruluğu kaçınılmaz olarak zamanla azalır. AI modellerinin sürekli değişen iş ortamının zirvesinde kalmasının tek yolu, hiç bitmeyen bir yeni veri akışından sürekli olarak öğrenmektir.

Önümüzdeki yıllarda yapay zeka sistemlerinin evrimini deneyimleyeceğiz. Yeni koşullara uyum sağlamak için insanlara güvenmek yerine, kendi kendini idame ettiren yapay zeka sistemleri, öğrenme yöntemlerini gerçek dünyadaki değişikliklere göre özerk bir şekilde ayarlayacaktır. Daha da önemlisi, uyarlanabilir yapay zeka, hiper kişiselleştirmeye ulaşmada da etkilidir.

4. Veri analitiği çözümlerinin iş akışına sorunsuz entegrasyonu

Farklı sektörlerden kuruluşlar, yerleşik analitiğin daha bilgiye dayalı karar verme ve daha iyi iş sonuçları elde etme konusundaki değerinin farkındadır. Gömülü analitik çözümleri, işletmelerin veri analizini doğrudan mevcut uygulamalara entegre etmesine olanak tanıyarak karar alma hızını, doğruluğunu ve çevikliğini önemli ölçüde artırabilen birleşik bir kullanıcı deneyimi yaratır.

Doğrudan uygulama içinden veri analitiğine erişim, kullanıcıların sonraki kararlarını verirken verilere güvenmelerini sağlar. Örneğin, yerleşik analitik sayesinde, lise öğretmenleri her öğrencinin güçlü yanlarını ve önceki öğretim yöntemlerinin belirli bir öğrenci grubu üzerinde ne kadar etkili olduğunu görebilir ve öğrencilerin benzersiz niteliklerini göz önünde bulundurarak ders planlarını ayarlayabilir. Bu veri gamını ayrı bir sistemde araştırmak elverişsizdir ve çok zaman alır, bu da genellikle kullanıcıları veri analitiği uygulamaktan caydırır.

Tam ihtiyaç anında verilere anında erişim sağlayarak, kullanıcılar kritik kararları daha hızlı alacak, hatayı azaltacak ve günlük görevleri yerine getirirken verilere güvenmeye daha fazla teşvik edilecekler. Bu veri analitiği pazar trendi, verileri hızlı bir şekilde toplaması, bağlam içinde analiz etmesi ve gerçek zamanlı içgörülere dayalı kararlar alması gereken veri odaklı kuruluşlar için özellikle değerlidir.

5. Büyük veri analitiği sistemlerinin daha sezgisel işlevselliği

Bulut bilişimdeki hızlı gelişmeler ve katlanarak artan veri hacimleri nedeniyle, büyük verilerin analizi hem daha önemli hem de ekonomik olarak uygulanabilir hale geldi. Büyük veri genellikle yalnızca veri bilimcilerin erişebileceği son derece karmaşık bir sanat olarak algılanmıştır ve önümüzdeki yıllarda bu durum değişecektir.

Mevcut büyük veri analitiği trendleri, büyük veri analitiği sistemlerinin arayüzünü teknik altyapısı olmayan kişiler için daha sezgisel ve kolay hale getirmeye dayanmaktadır. Bu, modern bir iş ortamında çok önemli olan verileri analiz etme ile içgörü elde etme arasındaki zamanı kısaltacaktır. Şu anda, büyük veri analitiği çözümleri sağlayan şirketler, daha geniş bir kullanıcı yelpazesinin ihtiyaçlarını karşılamak için arayüzlerini yeniden tasarlıyor.

Örneğin, geçmişte, Qlik View'da güçlü bir ETL sistemi kurmak, kullanıcıların sağlam komut dosyası oluşturma becerilerine sahip olmasını gerektiriyordu. Qlik Sense'in kullanıma sunulmasıyla birlikte, sezgisel görsel arayüz sayesinde her beceri seviyesinden kullanıcı için bir ETL sistemi oluşturmak mümkün hale geldi.

6. Köklere dönüş: küçük ve geniş veri

Büyük verilerin iş ortamı üzerindeki etkisi fazla tahmin edilemez. Örneğin, dijital bir finansal değişim için, milyonlarca müşteri veri akışını gerçek zamanlı olarak izlemek ve modellerini anlamak, rekabet avantajının temel bir kaynağıdır. Bununla birlikte, büyük veri etrafındaki yutturmaca treni gücünü kaybederken şirketler, iş açısından kritik kararlar almak için herkesin bu kadar büyük ölçekte verileri analiz etmesi gerekmediğini fark etmeye başladı.

Büyük veri, kuruluşların genellikle kendi sektörlerinin genel eğilimlerini yansıtan geniş kapsamlı eğilimleri anlamalarına olanak tanır. Hacimli ve değişkendir ve analiz edilecek belirli bir istatistiksel modelleme teknikleri yığını gerektirir. Öte yandan, küçük ve geniş veriler, daha spesifik ve kısa vadeli iş sorunlarını çözmek için yararlı olan küçük bireysel veri kümelerinden içgörüler elde etmede daha kullanışlıdır.

Küçük veriler genellikle tek bir kuruluş içinde bulunur ve insanların kavraması ve görselleştirmesi daha kolaydır. Önümüzdeki yıllarda, daha fazla kuruluşun, bilinçli kararlar almalarına yardımcı olacak daha küçük, bağlamsallaştırılmış veri kümelerine odaklanmasını bekliyoruz.

7. Daha kolay veri tüketimi

Büyük verilerin katlanarak büyümesi, şirketleri veri yönetişimi yaklaşımlarını yeniden düşünmeye de teşvik ediyor. Geleneksel veri yönetimi yöntemleri, veri akışlarının düzenleme akışlarının kalıtsal karmaşıklıklarını işlemek için artık yeterli değildir. Güncelliğini yitirmiş veri yönetişimi uygulamalarının kullanılması, veri silolarına, tehlikeye atılmış veri güvenliğine neden olur ve genel olarak karar vermeyi yavaşlatır.

Veri yapısı, kuruluşların verilerinin kapsamlı bir görünümünü oluşturmasının ve bunları kuruluş genelinde daha erişilebilir, güvenilir ve güvenli hale getirmesinin bir yoludur. Örneğin, iyi düşünülmüş veri dokusu mimarileri, yalnızca veri sanallaştırma için gereken meta verileri tedarik ederek kuruluş genelinde veri hareketini kolaylaştırır. İkincisi, taşımaya veya çoğaltmaya gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak verilere erişim sağladığından, bir noktada kapsamlı bir ETL işleminin yerine geçebilir.

Veri yapısı, farklı türde dağıtılmış veri kaynaklarını birbirine bağlar ve ilgili tüm verilere erişilebilen tek, birleşik bir arabirim oluşturmaya olanak tanır. Kullanıcılara, değerli içgörüleri birleştirme ve bir araya getirme sürecini basitleştirerek, tüm veri yığınlarına ilişkin eksiksiz görünürlük sağlar.

8. Daha yüksek hızlarda ve hacimlerde veri işleme

Uç bilişim, kuruluşlara daha fazla çeviklik ve esneklik sunan önemli bir veri analitiği trendi olarak ortaya çıktı. Edge bilgi işlem, işleme ve bilgi işlem gücünü veri toplama noktasına yaklaştırarak daha hızlı veri analizine olanak tanır ve ölçeklenebilirliği geliştirirken gecikmeyi azaltır.

Uç bilgi işlem, özellikle gerçek zamanlı IoT uygulamalarıyla uğraşırken kullanışlıdır; burada analitik, uzak bir sunucu yerine cihazın kendisinde gerçekleştirilir. Bu nedenle uç bilgi işlem, kuruluşların bant genişliği maliyetlerini azaltmalarına ve veri analizi süreçleri için güvenliği artırmalarına olanak tanır.

Ek olarak uç bilgi işlem, veri işlemeyi ve analitiği uç düğümlere yönlendirerek kuruluşların birden fazla cihaz veya platformda dağıtılmış uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırır. İleriye dönük olarak, daha fazla kuruluş bu teknolojiden yararlanmaya çalıştıkça, uç tabanlı analitik ve işlemeye daha fazla odaklanılmasını bekliyoruz.

Mevcut ihtiyaçlarınız için büyük veri analitiğinde gelecekteki trendlerden nasıl yararlanabilirsiniz?

Veri analitiği giderek daha karmaşık hale geldikçe, veri analitiğindeki mevcut trendleri anlamak ve takip etmek, işletmeler için faydalarını ortaya çıkarmak için çok önemlidir. Bununla birlikte, bu eğilimlere göre hareket etmek, engin teknik uzmanlık, stratejik planlama ve veri yönetiminin inceliklerine dair derin bir anlayış gerektirir.

*instinctools olarak, veri analitiğinin gücünden yeni ve yenilikçi yollarla yararlanarak müşterilerimizin işlerini geleceğe hazır hale getirmelerine yardımcı olmaya kendimizi adadık. Danışmanlarımız, güçlü bir analitik mimarisinin nasıl tasarlanacağına ilişkin kaynaklar, içgörüler ve stratejilerle hemen başlamanıza yardımcı olabilir.

Daha hızlı yenilik yapmak ve değişiklikleri verimli bir şekilde ele almak için veri analitiğindeki trendleri benimseyin

Veri analitiğindeki değişimi benimsemek, şirketlerin giderek daha değişken hale gelen iş ortamında rekabetçi kalabilmeleri için yeni fırsatlar sunuyor. Daha büyük resme bakarsak, veri analitiğinin gelecekteki eğilimlerinin genel vektörü, içgörüleri eyleme dönüştürmek için gereken süreyi kısaltmak etrafında döner. Veriye dayalı içgörüler oluşturmak artık herkes tarafından erişilebilir. Rekabette öne geçmek için, içgörüleri doğru zamanda doğru kullanıcı için anında eyleme geçirilebilir hale getirmek çok önemlidir.

Makale ilk olarak burada yayınlandı.