03 Eylül 2020, 12:28 tarihinde eklendi

Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği Nedir?

Firmalar ellerindeki büyük veriyi kontrol altına almak ve bu verileri değerlendirmek isterler. Veri madenciliği ile birlikte büyük veriler yararlanılabilecek bir bilgiye dönüştürülür. İşlenmeyen büyük verilerin faydası olmadığı gibi depolama maliyetine de neden olmaktadır.

Veri Madenciliği Nedir?

Milyonlarca/milyarlarca verinin ihtiyaca göre değerlendirilmesi ve bilgiye dönüştürülmesi için yapılan çalışmalar bütününe veri madenciliği denir. Madencilikteki temel amaç, kirli/gereksiz veriden arındırılmış ihtiyaç duyulan değerli bilgiyi bazı yöntem ve işlemler sonrasında ortaya çıkarmaktır. Aynı zamanda madencilik sonrasında elde edilen bu bilgi ile tahminlemeler yapmaktır.

Neden Veri Madenciliği Yapılıyor?

Veri madenciliği neden bir gereklilik haline geldiğini maddeler halinde sıraladık;

  • Veri yığınlarının büyümesi
  • Geleneksel çözümlerin yetersiz kalması
  • Verilerin kolay sınıflandırılıp, gruplandırılması
  • Veri madenciliğinin bilimsel çalışmaları kolaylaştırması
  • Uydu sistemlerinin geliştirilmesi
  • Gen teknolojisinin ilerlemesi
  • İnternet ortamından sağlanan verinin, büyük veri haline gelmesi
  • İş verimliliğinin arttırılması ve müşteri memnuniyetinin sağlanması
  • Maliyetlerin azaltılma isteği

Veri Madenciliği Popüler Kullanım Alanları

Veri madenciliği için sayılabilecek kullanım alanları oldukça fazla. Hepsi birbirinden alakasız alanlar olduğu için yalnızca popüler olanları sıraladık. Aslında bu alanların sıralanması pek bir şey ifade etmemekte. Büyük veri neredeyse, veri madenciliği orada olabilir.

  • Veri tabanı analizi
  • Pazar araştırması
  • Risk analizi
  • İş sürecinde doğru kararlar alabilme

Veri madenciliği ile müşteri profilleri daha iyi analiz edilebilir. Bu sayede müşteri memnuniyetinin artması için gereklilikler yerine getirilebilir.

Pazarlamada müşteri memnuniyetini arttırarak müşteriyi elde tutmak ve yapılan analizler sonucunda yeni müşteri kazanmak için veri madenciliğinden yararlanılabilir.

Veri madenciliği ile risk analizi yapılabilir. Risk analizine örnek olarak kalite kontrol ve rekabet analizi gösterilebilir.

Tüm iş sürecinde doğru kararlar alabilmek için veri madenciliği yapılması bir adım öne geçmek demektir. Veri madenciliği olmadan da elbette doğru karar alınabilir. Ancak ilişkilendirilmiş anlamlı veriler ile doğru karar alma süreci kısalmakta, daha verimli hale gelmektedir.

İnsanlığın en büyük veri yığınlarını bir arada bulundurduğu çağlardan birindeyiz. Buna bilgi çağı da denmektedir. Oluşan bu büyük veri dağları atıl bir şekilde bırakılmayıp, uygun yöntem ve işlemlerle değerlendirilmelidir.

Veri Madenciliği Süreci

Verinin büyüklüğüne ve yapılan işlemlere göre veri madenciliği süreci farklılık gösterebilir. Ancak genel olarak aşağıdaki adımlar izlenmektedir.

  • Veri Temizleme
  • Veri Bütünleştirme
  • Veri Seçme
  • Veri Dönüşümü
  • Veri Madenciliği
  • Örüntü Değerlendirme
  • Bilgi Sunumu

Genellikle R ve Python dilleri ile veri madenciliği yapılmaktadır. Veri madenciliği yüksek maliyetlidir ve uzman desteği gerektirir. Ayrıca sadece yazılım bilgisi ile madencilik yapılamaz. Matematik ve istatistik gibi bir çok alanda yeterli seviyede bilgiye sahip olmak gerekir.

Veri madenciliği elinde büyük veri bulunduran tüm şirketler için değerlendirilmesi gereken bir alan. Bilgisayar donanımlarının yüksek kapasiteli hale gelmesi ve algoritmaların gelişmesi ile birlikte süreç daha verimli hale gelmektedir. Doğru kullanıldığı ve doğru amaca hizmet ettiği sürece iş dünyası ve hayatın diğer alanlarında faydalı olmaya devam edebilir. Fakat verilerin toplanması ve işlenmesi kullanıcılar tarafından olumsuz karşılanabilmektedir. Eğer kullanıcı verilerinden faydalanılacaksa mutlaka kullanıcı izni alınmalıdır.

BİR CEVAP YAZ

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Doldurulması zorunlu alanlar işaretlendi *