İş analitiği nedir,ne iş yapar ve işletmelerin kullandığı iş analitiği araçları sizler için listeledik.
İş Analitiği Nedir?
İş Analitiği (Business Analytics), bir organizasyonun verilerini toplama, analiz etme sürecidir. Analizler ile iş süreçlerini geliştirmek, stratejik kararlar almak ve veri odaklı bir yaklaşımı sağlar. İş analitiği, büyük miktardaki verileri anlamlı bilgilere dönüştürme sürecini içerir ve bu bilgilerin işletme hedeflerini desteklemesini sağlar. İşletmelerde iş analitiği görevini üstlenen kişiye iş analisti denir.
İş Analitiği Ne İş Yapar?
İş analitiği, organizasyonların veri odaklı bir yaklaşım benimsemelerini sağlar. Verileri toplama, analiz etme ve bu analizlerden elde edilen bilgileri kullanma sürecidir. İş analitiğinin temel işlevleri ;
Performans İzleme ve Ölçüm: İş analitiği, organizasyonların performanslarını izler ve ölçmelerine yardımcı olur. Ölçülebilir veriler ile, işletmeler hedeflerinin durumunu değerlendirirler.
Veri Keşfi ve Sorun Tanımlama: İş analitiği, verileri analiz ederek sorunları ve fırsatları tanımlar. Veri keşfi, beklenmeyen örüntüleri ve ilişkileri keşfetmeye yönelik analizleri içerir.
Tahmin ve Trend Analizi: İş analitiği, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanılır. Talep tahmini, envanter yönetimi ve gelir tahminleri için öngörü sağlar.
Müşteri Analitiği: İş analitiği, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak için kullanılır. Pazarlama stratejilerini optimize etmek ve müşteri memnuniyetini artırmak kullanılır.
Finansal Analiz: Finansal verileri analiz ederek maliyetleri kontrol etme, gelir artırma ve karlılığı optimize etme süreçlerine katkı sağlar.
Operasyonel İyileştirme: İş analitiği, işletme süreçlerini optimize etmek için kullanılır. Bu, verimliliği artırmak, işçilik maliyetlerini azaltmak ve kaynakları daha etkili bir şekilde kullanmak anlamına gelir.
Karar Destek Sistemleri: İş analitiği, organizasyonların stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Veriler, uzun vadeli stratejilerin geliştirilmesi ve uygulanmasına rehberlik eder.
Risk Yönetimi: İş analitiği, organizasyonların riskleri belirlemesine ve bu risklere önlemler geliştirmesine sağlar. Özellikle finans, sigorta ve sağlık gibi sektörlerde risk yönetimi önemlidir.
Pazar Analizi: İş analitiği, pazar koşullarını ve rekabeti anlamak için kullanılır. Bu, pazarlama stratejilerini ayarlamak ve rekabet avantajı elde etmek için önemlidir.
İş analitiği, verilerin işletmelerin hedeflerine nasıl hizmet edebileceğini anlamak için kullanılır. Karar verme süreçlerini daha bilinçli ve veri odaklı hale getirir. Bu nedenle, birçok organizasyon iş analitiği uygulamalarına yatırım yaparak rekabet avantajı elde etmeye çalışır.
İş Analitiği Araçları
İş Analitiği projelerinde kullanılan bir dizi araç ve yazılım bulunmaktadır. Bu araçlar, veri toplama, analiz, görselleştirme ve sonuçları paylaşma gibi farklı aşamalarda kullanılırlar. En çok kullanılan iş analitiği araçları şunlar;
Veri Toplama ve Saklama Araçları
- SQL Veritabanları: Verileri saklamak ve işlemek için kullanılır. Örnek olarak Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL vb.
- NoSQL Veritabanları: Yapılandırılmamış veya büyük verileri saklamak için kullanılır. Örnek olarak MongoDB, Cassandra, Redis vb.
- Veri Ambarları: Büyük veri depolama ve işlemeye yönelik araçlar. Örnek olarak Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake vb.
Veri Analiz Araçları
- Microsoft Excel: Temel veri analizi, tablo oluşturma ve veri görselleştirme için yaygın olarak kullanılır.
- R: İstatistiksel analizler, veri madenciliği ve veri görselleştirmesi için açık kaynaklı bir programlama dili ve çevresidir.
- Python: Geniş bir veri analizi ve makine öğrenimi kütüphaneleri ile birlikte kullanılabilir.
- IBM SPSS: İstatistiksel analiz ve tahmin yapmak için kullanılır.
- SAS: İş analitiği ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan bir yazılım.
- Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için güçlü bir araç.
- Power BI: Microsoft’un iş zekası platformu, veri görselleştirme ve rapor oluşturma için kullanılır.
- QlikView/Qlik Sense: Veri analitiği ve iş zekası uygulamaları oluşturmak için kullanılır.
Veri Görselleştirme Araçları
- Tableau
- Power BI
- QlikView/Qlik Sense
- D3.js: Özelleştirilebilir ve etkileyici veri görselleştirmeleri oluşturmak için kullanılır.
Büyük Veri Araçları
- Hadoop: Büyük veri işleme ve depolama platformu.
- Spark: Hadoop üzerinde çalışabilen, büyük veri analizi ve işlemesi için kullanılır.
- Apache Kafka: Veri akışlarını işlemek, analiz etmek ve yönetmek için kullanılır.
- Apache Flink: Gerçek zamanlı büyük veri analizi ve işlemesi için kullanılır.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Araçları
- TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesi.
- Keras: Yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları oluşturmak için yüksek seviyeli bir API.
- Scikit-Learn: Python için makine öğrenimi kütüphanesi.
- PyTorch: Açık kaynaklı bir yapay zeka çerçevesi.
Bu liste, iş analitiği projelerinde yaygın olarak kullanılan bazı araçları içermektedir. Hangi aracın seçileceği, projenin gereksinimlerine, veri türüne ve analiz amacına bağlı olarak değişebilir. İş analitiği projelerinde genellikle birden fazla araç bir arada kullanılır.
İş Analitiği ve İş Zekasının Farkları
İş Analitiği ve İş Zekasının temel farklarını karşılaştıran bir tablo:
| Özellik | İş Analitiği | İş Zekası |
|---|---|---|
| Amaç | Gelecekteki eğilimleri tahmin etmek, stratejik kararlar almak, sorunları çözmek | Geçmiş ve mevcut verileri raporlamak, anlamak, izlemek |
| Veri Kapsamı | Gelecekteki tahminler ve öngörüler, kökeni bilinmeyen veriler | Geçmiş ve mevcut veriler, genellikle yapılandırılmış veriler |
| Analiz Yaklaşımı | Öngörücü ve keşifsel analizler, büyük veri, makine öğrenimi | Raporlama, sorgulama, görselleştirme, temel veri analizi |
| Zaman Çerçevesi | Gelecek odaklı, uzun vadeli stratejik kararlar için kullanılır | Geçmiş ve mevcut durum analizi, anlık kararlar için kullanılır |
| Karar Verme | Stratejik ve taktik kararlar, karmaşık sorunları çözme | Anlık operasyonel kararlar, performans izleme |
| Veri Kaynakları | Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük veri kaynakları | Genellikle yapılandırılmış veriler, veri ambarları |
| İlerlemiş Analitik Teknikler | Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, karmaşıklık analizi | Temel istatistik, veri görselleştirme, temel sorgulama |
| Kullanım Alanları | Stratejik planlama, müşteri deneyimi iyileştirmeleri, ürün geliştirme | Performans izleme, raporlama, finansal analiz |
| Hız ve Erişim | Genellikle daha fazla işlem süresi gerektirir, daha karmaşıktır | Anlık veya hızlı erişim, daha hızlı sonuçlar |
| Örnek Kullanım Alanları | Talep tahmini, pazarlama analitiği, üretim verimliliği, risk yönetimi | Satış raporları, gelir izleme, envanter yönetimi |
Bu tablo, İş Analitiği ve İş Zekası arasındaki temel farkları göstermektedir. İş Analitiği daha öngörücü ve stratejik odaklıdır. İş Zekası mevcut ve geçmiş verilere dayalı operasyonel kararları destekler. Organizasyonların ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlı olarak, her iki yaklaşımın da önemli bir rolü vardır ve bazen birlikte kullanılırlar.
İş Analitiği ile Veri Analitiği Arasındaki Farklar
İş Analitiği (Business Analytics) ile Veri Analitiği (Data Analytics) arasındaki farkları daha net bir şekilde göstermek için aşağıdaki tabloyu kullanabilirsiniz:
| Özellikler | İş Analitiği | Veri Analitiği |
|---|---|---|
| Amaç | İş süreçlerini optimize etmek, stratejik kararlar almak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek | Veri setlerini incelemek, anlamak, sorunları tespit etmek, raporlamak |
| Analiz Odak Noktası | İş ve işletme odaklıdır. | Veri odaklıdır. |
| Zaman Çerçevesi | Genellikle uzun vadeli stratejik kararlar için kullanılır. | Genellikle daha kısa vadeli ve operasyonel kararlar için kullanılır. |
| Analiz Teknikleri | İleri analitik teknikler kullanılır, örneğin, veri madenciliği, makine öğrenimi, karmaşıklık analizi. | Temel ve ayrıntılı veri analizi yöntemleri kullanılır, örneğin, veri görselleştirme, istatistiksel analizler. |
| Karar Verme | Stratejik kararlar, iş süreçlerini optimize etme. | Operasyonel ve taktik kararlar, veri kalitesi kontrolü. |
| Kullanım Alanları | Stratejik planlama, müşteri deneyimi iyileştirme, ürün geliştirme, talep tahmini, risk yönetimi. | Veri kalitesi kontrolü, pazar analizi, müşteri segmentasyonu, raporlama. |
| Örnek Uygulamalar | Müşteri davranış analizi, finansal tahminler, envanter yönetimi. | Veri temizleme, pazar araştırmaları, kampanya etkililiği analizi. |
| Veri Kaynakları | Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük veri kaynakları. | Genellikle yapılandırılmış veriler ve raporlar. |
| Hız ve Erişim | Genellikle daha fazla işlem süresi gerektirebilir. | Daha hızlı sonuçlar için kullanılır. |
Bu tablo, İş Analitiği ve Veri Analitiği arasındaki temel farkları daha açık bir şekilde göstermektedir. İş Analitiği, daha stratejik ve geleceğe yönelik kararlar almak ve iş süreçlerini iyileştirmek için kullanılırken, Veri Analitiği daha genellikle mevcut verilerin daha ayrıntılı analizine ve raporlamaya odaklanır.
