Günümüzde şirketlerin ileriye yönelik sağlıklı kararlar verebilmesi ve analitik rekabette öne geçebilmesi için iş zekası çözümleri oldukça önemli ve popüler bir yere sahip. Verilerin derin keşfi, akıllı teknolojiler ile birlikte şirketleri hızlıca bir sonraki seviyeye çıkarırken geleceklerini de sağlam olarak şekillendirmesine yardımcı oluyor.
Ham verilerin analizi yapılarak anlamlı veriye dönüştürme süreci veri analitiği olarak adlandırılıyor. Son dönemde büyük verinin anlamlandırılması, işletme kaynaklarının daha doğru kullanılması, rekabet yönetimi, verimliliğin arttırılması ve geleceğe yönelik planlamaların yapılması için büyük bir önem taşıyor. Veri analitiği içerisinde önemli bir noktada yer alan yapay zekanın ise büyük verilerden beslenmesi gerekiyor. Yapay zeka yöntemi olan derin öğrenme ise günümüzde analitik çözümler içerisinde önemli bir yere sahip.
COVID-19, veri analitiğini zirveye taşıdı
Günümüzde veri ve analitik yaklaşımın yapay zeka ile birleşmesi, ilgili merciler için öngörü oluşturmaya, belirsizlikler karşısında hazır oluşa destek vermeye ve acil durumlarda zamanında aksiyon almaya imkan veriyor. Örneğin veri analitiği, Covid-19’un yayılma hızının tahmin edilmesi açısından önemli bir rol oynuyor. Sağlık sektörü salgın sürecinde, virüsü ve yayılımını daha iyi anlamak için büyük veri ve veri analitiğini yoğun bir şekilde kullanmaya başladı. Büyük veri analizi ile milyarlarca veriden yararlanılarak virüs ve yayılma eğilimlerini izlemenin mümkün olduğu görüldü. Normal şartlar altında değerlendirilmesi mümkün olmayan veriler arasında veri analitiği çözümleri sayesinde veriler arası bağlantılar kurulması sağlandı. Böylece hastaneler ve sağlık sistemleri, elde edilen veriler üzerinden hastalıkların yayılımı, riskli bölgeler, teşhisi, takibi ve potansiyel etkisi hakkında fikir edinmek için bu verilerden yararlandı.
Covid-19 salgınının ardından toparlanma ve eski normale dönme sürecinin odağında da teknoloji yer alacak.
Geleceğin veri analitiği trendleri
Gartner ‘2020 Yılında Öne Çıkan 10 Veri Analitiği Trendi‘ adlı çalışmasında, Covid-19 salgını sonrası dönemde veri yönetiminde kurumlar için öne çıkacak olan ana noktaları şu şekilde özetlemiş durumda:
-Daha akıllı, hızlı ve sorumlu-şeffaf yapay zeka
Günümüzde destekli öğrenme ve dağıtılmış öğrenme kurumların talep ettiği, karmaşık sistemleri daha esnek ve adapte edilebilir hale getirdi. Önde gelen üreticiler yakın bir süre zarfında yeni çip setleri ile daha hızlı yapay zeka hizmeti sunacağını açıkladı. Örneğin, Intel son birkaç yıldır insan beynini taklit eden nöromorfik çipler üzerinde çalışıyor.
Sorumlu-şeffaf yapay zeka ise yapay zeka modellemesi sonucunda anlamsız ve sapma yapan sonuç elde edilmesi durumunda, insanın müdahale etmesi içim modellemenin şeffaf ve açıklanabilir şekilde ortaya konmasının önemini ifade ediyor.
-Anlık analizlerin önemi artıyor
Kurumlarda artık iş raporlarının aylık, haftalık hatta günlük olarak alınması trendi terk ediliyor. Rekabetin son derece yoğun yaşandığı iş dünyasında geleceği hemen tahmin etmek önem kazanıyor. Bu nedenle kurumlar satış, ürün, üretim, çağrı, teslimat, kazanç vb. verilere anlık olarak ulaşmak istiyor. İş analitiğinin, karar vericilere anlık analizleri sunacağı, doğal dil işleme gibi metotlar ile artırılmış analitik işlemleri bir tık ile sunacak uygulamaların öne çıktığını söyleyebiliriz.
-Karar zekası
Karar zekası, veri analistlerinin farklı iş alanlarındaki disiplinleri ((sosyal bilimler, yönetim bilimleri, mühendislik) bir araya getirerek oluşturduğu stratejik veri çerçevesi olarak ifade edilebilir. Bu yaklaşımda, karar verme yönetimi, modellemesi ve desteği yer alıyor ve bir çerçeve oluşturuluyor. Çerçeve içerisinde veri mimarisi, modelleme, stratejik hedeflerler ile uyum, izleme gibi konular yer alıyor.
-X analitiği
X Analitiği ifadesi Gartner tarafından geliştirmiş kapsayıcı bir ifade. Yazılı, sesli ve görsel dağılmış ve/veya düzenli farklı verileri kapsıyor. Bulut bilişim içerisinde yer alacak müşteri, tedarikçi, ürün, vb verilerin hızla analiz edilmesi buna bir örnek. Yakın gelecekte veri ve analitik liderlerinin, yapay zekanın da içinde olduğu X analitiği ve grafik analitiği çalışmalarının birleştiği bir yaklaşım ile kurumlara destek katacağı öngörülüyor.
-Artırılmış veri yönetimi
Artırılmış veri yönetimi, makine öğrenme (ML) ve yapay zeka tekniklerinin, operasyonel süreçleri ve verimliliği artırmayı amaçlayan bir yaklaşım. Bu yaklaşım ile dinamik bir sistem oluşturularak büyük veri setlerinin hızla analiz edilerek, verimlilik ve performans düşüklüklerine, suistimal ihtimallerine, güvenlik açıklıklarına anında müdahale edilmesine imkan veren bir yapı kurgulanıyor.
-Veriler artık bulutta
2022 yılına gelindiğinde, açık bulut hizmetlerinin (Google drive gibi) veri ve veri analitiği için gerekli olan verinin yüzde 90’ını karşılayacağı öngörülüyor. Veri analitiği liderlerinin doğru çıktı için doğru hizmet kullanımına dikkat etmesi yararlı olacaktır. Ayrıca, buluttan veri elde edilmesi durumları için fazladan bürokratik, veri yönetişim kuralları geliştirilebilir. Veri yönetişimi konusunda kontrol noktalarının sıklığı, ele alınması gereken bir konu.
-Veri ve analitiğin birleşmesi
Veri ve analitik yetkinlikler geçmişte birbirinden bağımsız konular olarak ele alınmış ve değerlendirilmişti. Ancak tedarikçilerin müşterilere sunduğu baştan sona iş akış hizmetleri, artırılmış analitiği mümkün kılarken iki konunun iç içe geçmesine imkan verdi. Gelecekte veri ve analitiğin bir arada sunulduğu sistemler sadece teknolojik ve süreç yetkinliklerinin artırılmasına imkan vermenin yanı sıra insan kaynakları ve süreçleri de etkileyecek, onlara destek verecektir.
-Veri pazarları ve veri değişim yerleri
2020 yılında büyük şirketlerin yüzde 25’i sahip oldukları müşteri, satıcı gibi verileri yasal ortamlarda satarken, 2022 yılında bu oranın yüzde 35’e yükselmesi bekleniyor. Böyle bir artış ihtimaline bağlı olarak, veriyi satan ve talep eden unsurların bir araya geldiği platformların, sitelerin kurulacağı öngörülüyor.
-Veri analitiğinde blok zinciri
Veri analitiğinde, blok zinciri teknolojisi iki unsur için önemli. İlki, geçmişte yapılan işlem kayıtları ve geliştirilmiş varlıkların kayıtlarının oluşturulması noktası. İkincisi ise farklı paydaşların biraraya karmaşık ağlarda şeffaflık sağlayacak olması. Veri analitiği liderlerinin veri yönetim altyapıları ile blok zinciri teknolojilerini harmanlayabilecek/geçiş yapabilecek stratejileri geliştirmeleri gerekiyor.
-Verinin temelleri ile analitik değerlerin ilişkisi
Gartner’a göre verilerin grafik analitiği ile analiz edilmesinin önemi artacak. Salgın sürecinde, Çin’in Wuhan eyaletinde uyguladığı sistem buna canlı bir örnek. Birçok farklı kanaldan üretilen bilgiler yüz tanıma, telefonların GPS özellikleri bir arada kullanılarak, Covid-19 bulaşma ihtimali haritaları oluşturuldu. Bunun sonucunda da karantina altına alma kararları verildi.