Analitik uzmanlıktan yararlanma

Veri Akıcılığı

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Veriyi keşfetme ve betimlemenin ötesinde

• Temel keşif analizi veya veriyi betimleme ötesine geçmek
• Karmaşık analitik yöntemler şunları içerir:
  • Büyük veri setlerinin analizi
  • KPI panoları oluşturma
  • Tahminleyici modeller geliştirme

Tekniklerin farkında olmak

• Veri okuryazarı bireylerin ileri analitik yöntemlerin inceliklerine hâkim olması gerekmez
• Ancak bu yöntemlerin varlığını bilmeli ve potansiyelini anlamalıdır
• Ve veri uzmanlarıyla işbirliği yapmalıdır
• Bu, daha etkili analitik çözümler uygulamaya yardım eder

İleri analitik için kullanım senaryı belirleme

• Veri okuryazarı bireyler ileri analitik için iş kullanım senaryoları belirleyebilir
• Örneğin:
  • Bir pazarlama yöneticisi, elde tutma stratejilerini hedeflemek için müşteri kaybını tahmin etmenin potansiyelini görür

Veri uzmanlarıyla işbirliği

• Veri uzmanlarıyla işbirliği başarı için kritiktir
• İş birimleri alan bilgisi sağlar
• Veri uzmanları teknik bilgi getirir
• Bu işbirliği, iş içgörüleri ve teknik uzmanlık birleşerek karmaşık sorunları çözmeyi sağlar

Sınırlamaları anlamak

• İleri analitik yöntemlerin etkinliği, girdi verisinin kalitesine bağlıdır
  • Eksik değerleri ele almak ve aykırı değerleri yönetmek şarttır
• Gerekir:
  • Uzman beceriler
  • Hesaplama kaynakları
  • Zaman

Örnek: doğruluk ve zaman kısıtlarını dengelemek

• Bir perakende mağazasında operasyon yöneticisi, bilinçli yeniden stoklama kararları için talep tahmini ister
• Karmaşık bir model daha yüksek doğruluk sağlayabilir ancak çok zaman ve kaynak gerektirebilir
• Doğruluk ile zaman kısıtlarını dengelemek için daha basit bir yaklaşım kullanılır

Haydi pratik yapalım!

Veri Akıcılığı