Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, verilerden değer elde etmek üzere bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Veri uzmanları web, akıllı telefonlar, müşteriler, sensörler ve diğer kaynaklardan toplanan verileri analiz etmek üzere istatistik, bilgisayar bilimi ve iş bilgisi dahil olmak üzere bir dizi beceriyi bir araya getirir.

Veri bilimi, işletmelerin daha iyi kararlar almak ve daha inovatif ürünler ve servisler oluşturmak üzere kullanabileceği öngörüleri üretir ve trendleri ortaya çıkarır. Veri, inovasyonun temel taşıdır. Ancak değeri, veri uzmanlarının verilerden elde edeceği bilgilerden ve bu temelde gerçekleştireceği eylemlerden gelir.

 

Veri Uzmanlarına Yönelik Araçlar

Veri uzmanları pek çok araç türünden yararlanır ancak en yaygın olarak tamamen aynı ortamda kod yazma ve çalıştırmaya, verileri görselleştirmeye ve sonuçları görmeye yönelik web uygulama yazılımları olan açık kaynak defterlerini tercih ederler. Jupyter, RStudio ve Zepplin en popüler defterler arasında yer alır. Defterler analiz yapmak için çok kullanışlıdır ancak veri uzmanlarının bir ekip olarak çalışmasının gerektirdiği durumlarda çeşitli sınırlamaları söz konusudur. Bu sorunu çözmek üzere veri bilimi platformları ortaya çıktı.

Veri Bilimi ve Veri Büyümesi

Veri Bilimi ve Veri Büyümesi

Modern teknoloji gittikçe daha fazla miktarda bilginin oluşturulabilmesini ve depolanabilmesini sağladığından mevcut veri hacminde büyük bir artış görüldü. Dünyadaki verilerin yüzde 90'ının son iki yılda oluşturulduğu tahmin ediliyor. Örneğin, Facebook kullanıcıları her saat 10 milyon fotoğraf yüklüyor. Dünya genelinde bağlantı halindeki cihazların sayısının, Internet of Things (IoT), 2025'e dek 75 milyardan fazla büyümesi öngörülüyor.

Bu teknolojilerin topladığı ve depoladığı verilerin zenginliği, dünya genelinde organizasyonların ve toplumların dönüşüme yönelik avantajlardan yararlanmasını sağlayabilir. Ancak bu yalnızca bu verileri yorumlamamız sayesinde mümkündür. Veri bilimi bu noktada devreye girer.

Veri ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu bilgi görselini keşfedin.

Veri Uzmanının Ortaya Çıkışı

Veri Uzmanının Ortaya Çıkışı

Veri bilimi bir uzmanlık olarak henüz gençlik döneminde. İstatistiksel analiz ve veri madenciliği alanlarından ortaya çıktı. İlk kez 2002 yılında International Council for Science tarafından Data Science Journal yayınlandı: Bilim ve Teknoloji Verileri Komitesi. 2008 yılına gelindiğinde veri uzmanı unvanı ortaya çıktı ve kısa süre içinde alanda büyük ilerlemeler kaydedildi. Gittikçe daha fazla sayıda kolej ve üniversitede veri bilimi dereceleri sunulmaya başlansa da o zamandan bu yana yeterince veri uzmanı bulunamıyor.

Veri uzmanlarının görevleri arasında verileri analiz etmek için strateji geliştirme; verileri analiz için hazırlama; verileri keşfetme, analiz etme ve görselleştirme; Python ve R gibi programlama dillerini kullanarak verilerle birlikte modeller oluşturma ve modelleri uygulama yazılımlarına dağıtma sayılabilir.

Veri uzmanları tek başına çalışmaz. Hatta en etkili veri bilimi, ekipler halinde yapılır. Bu ekip veri uzmanına ek olarak, sorunu tanımlayan bir iş analistinden, verileri ve nasıl erişileceğini hazırlayan bir veri mühendisinden, altta yatan süreçlere ve altyapıya ilişkin gözetim faaliyetlerini yürüten bir BT mimarından ve modelleri veya analiz çıktılarını uygulama yazılımlarına ve ürünlere dağıtan bir uygulama yazılımı geliştiricisinden oluşur.

Veri Bilimi Nasıl İş Dönüşümü Sağlıyor?

Organizasyonlar, ürünleri ve servisleri geliştirerek verileri rekabet avantajına dönüştürmek üzere veri bilimi ekiplerinden yararlanır. Örneğin, şirketler pazarlama departmanının geri kazanabilmesi için şirketi bırakması en olası müşterileri belirlemek üzere çağrı merkezlerinden toplanan verileri analiz eder. Lojistik şirketleri teslimat hızlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için trafik modellerini, hava koşullarını ve diğer faktörleri analiz eder. Sağlık şirketleri, doktorların hastalıkları daha erken teşhis etmesine ve daha etkili şekilde tedavi etmesine yardımcı olmak üzere tıbbi test verilerini ve bildirilen semptomları analiz eder.

Pek çok şirket veri bilimine öncelik veriyor ve buna yatırımlar yapıyor. Gartner'ın kısa süre önce 3.000'den fazla CIO ile birlikte gerçekleştirdiği bir ankete göre katılımcılar, analitik ve iş zekasını organizasyonları için en çok farklılık yaratan teknoloji olarak nitelendirdi. Ankete katılan CIO'lar bu teknolojileri şirketleri açısından en stratejik teknolojiler olarak görüyor ve böylece pek çok yeni yatırımı cezbediyor.

Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

Verileri analiz etme ve bu temelde hareket etme süreci doğrusal değil, yinelenen bir süreçtir. Ancak bir veri modelleme projesi için tipik olarak iş akışı şu şekildedir:

  • Planlama: Bir projeyi ve potansiyel çıktılarını tanımlayın
  • Hazırlama: Veri uzmanlarının doğru araçlara, doğru verilere ve bilgi işlem gücü gibi diğer kaynaklara erişmesini sağlayarak çalışma ortamını oluşturun
  • Sindirme: Verileri çalışma ortamına yükleyin
  • Keşfetme: Verileri analiz edin, keşfedin ve görselleştirin
  • Modelleme: Gerektiği şekilde çalışmaları için modelleri oluşturun, eğitin ve doğrulayın
  • Dağıtma: Modelleri kullanıma dağıtma

Veri Bilimi Sürecini Kim Yönetiyor?

Veri Bilimi Sürecini Kim Yönetiyor?

Veri bilimi süreci tipik olarak üç tür yönetici tarafından yönetilir:

  • İş yöneticileri: Bu yöneticiler, sorunu tanımlamak ve analiz stratejisi geliştirmek üzere veri bilimi ekibi ile birlikte çalışır. Pazarlama, finans veya satış gibi bir iş kolunun yöneticisi olabilirler ve bu yöneticilere rapor veren bir veri bilimi ekibi bulunur. Projelerin teslim edilmesini sağlamak üzere veri bilimi ve BT yöneticisi ile yakın bir çalışma yürütür.
  • BT yöneticileri: Üst düzey BT yöneticileri, veri bilimi operasyonlarını destekleyerek altyapı planlamasından ve mimarisinden sorumludur. Veri bilimi ekiplerinin verimli ve güvenli şekilde çalışmasını sağlamak üzere sürekli olarak operasyonları ve kaynak kullanımını izler. Aynı zamanda veri bilimi ekipleri için ortamların oluşturulmasından ve güncellenmesinden sorumlu olabilir.
  • Veri bilimi yöneticileri: Bu yöneticiler, veri bilimi ekibini ve günlük faaliyetlerini gözetir. Ekip gelişimini proje planlama ve izleme ile dengeleyebilecek ekip kuruculardır.

Veri Bilimini Uygulamanın Zorlukları

Veri biliminin sunduğu vaatler ve veri bilimi ekiplerine yapılan büyük yatırımların aksine pek çok şirket verilerinin tüm değerinden yararlanamıyor. Bazı şirketler yetenekleri işe alma ve veri bilimi programları oluşturma konusunda yarışırken birlikte iyi çalışmayan çeşitli araçları ve süreçleri kullanan farklı çalışanlarla yetersiz ekip iş akışları yaşadı. Yöneticiler, daha disiplinli merkezi bir yönetim olmadan yatırımlarından tam bir dönüş alamayabilir. Bu kaos ortamı beraberinde pek çok zorluğu getirir.

Veri uzmanları verimli çalışamıyor. Veri uzmanları, verilere erişim iznini BT yöneticisinin vermesi gerektiğinden genellikle verileri ve bu verileri analiz etmek için gereken kaynakları uzun süre beklemek zorunda kalıyor. Veri bilimi ekibi verilere eriştikten sonra farklı ve muhtemelen uyumsuz araçları kullanarak verileri analiz edebiliyor. Örneğin, bir uzman R dilini kullanarak model geliştirebilir ancak kullanılacağı uygulama yazılımı farklı bir dilde yazılmış olabilir. Bu nedenle modelleri kullanışlı uygulama yazılımlarına dağıtmak haftalar, hatta aylar sürebilir.

Uygulama yazılımı geliştiricileri kullanılabilir makine öğrenimine erişemiyor. Bazı durumlarda geliştiricilerin aldığı makine öğrenimi modellerinin yeniden kodlanması gerekiyor veya uygulama yazılımlarında dağıtıma hazır olmayabiliyor. Erişim noktaları sabit olabileceğinden modeller tüm senaryolarda dağıtılamıyor ve ölçeklenebilirlik uygulama yazılımı geliştiricisine bırakılıyor.

BT yöneticileri desteğe çok fazla zaman harcıyor. Açık kaynak araçların çoğalması nedeniyle BT'nin desteklemesi gereken araçlar listesi gittikçe daha da büyüyor. Örneğin, pazarlama bölümündeki bir veri uzmanı, finans bölümündeki bir veri uzmanından farklı araçlar kullanabilir. Ekipler de farklı iş akışlarıyla çalışabilir. Dolayısıyla, BT'nin sürekli olarak ortamları yeniden oluşturması ve güncellemesi gerekir.

İş yöneticileri, veri biliminden fazla kopuk. Veri bilimi iş akışları her zaman iş kararlarını alma süreçlerine ve sistemlerine entegre edilmez ve bu durum, iş yöneticilerinin veri uzmanlarıyla bilgiye dayalı bir iş birliği kurmasını zorlaştırır. Daha iyi entegrasyon olmadan, iş yöneticileri neden prototipten üretime kadarki sürecin uzun sürdüğünü anlamakta güçlük çekiyor ve çok yavaş olarak gördükleri projelere yatırım yapılmasını destekleme olasılıkları daha düşük oluyor.

Veri Bilimi Platformu Ortaya Çıkıyor

Veri Bilimi Platformu Ortaya Çıkıyor

Şirketler entegre platform olmadan veri bilimi çalışmalarının yetersiz, güvensiz ve ölçeklendirilmesi zor olduğunu fark etti. Bu bilinç, veri bilimi platformlarının ortaya çıkmasını sağladı. Bu platformlar, tüm veri bilimi çalışmalarının merkezinde yer alan yazılım merkezleridir. İyi bir platform, veri bilimini uygulamadaki zorlukların büyük bir kısmını hafifletir ve işletmelerin verilerini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde öngörülere dönüştürmelerine yardımcı olur.

Veri uzmanları, merkezileştirilmiş bir platform sayesinde bir sürüm kontrol sistemi ile senkronize edilmiş tüm çalışmalarıyla birlikte en sevdikleri açık kaynak araçlarını kullanarak iş birliğine dayalı bir ortamda çalışabilirler.

Kendi kendine yeterliliği destekleyen bir veri bilimi platformu ile etki yaratın.

Veri Bilimi Platformunun Avantajları

Veri Bilimi Platformunun Avantajları

Veri bilimi platformu, ekiplerin kodu, sonuçları ve raporları paylaşmasına olanak sağlayarak artıkları azaltır ve inovasyonu destekler. Yönetimi basitleştirerek ve açık kaynak araçlarını, çerçevelerini ve altyapısını kullanarak iş akışındaki darboğazları ortadan kaldırır.

Örneğin, bir veri bilimi platformu veri uzmanlarının modelleri API'ler olarak dağıtmasına olanak sağlayarak farklı uygulama yazılımlarına kolaylıkla entegre etmelerini kolaylaştırabilir. Veri uzmanları BT'yi beklemek zorunda kalmadan araçlara, verilere ve altyapıya erişebilir.

Pazarda veri bilimi platformlarına büyük bir rağbet gösteriliyor. Hatta, geçtiğimiz yıllara göre yüzde 39'dan yüksek bir birleşik yıllık oranla platform pazarının büyümesi ve 2025 yılına dej 385 milyar ABD $ düzeyine ulaşması bekleniyor.

Veri bilimi platformlarının özelliklerini keşfetmeye hazırsanız göz önünde bulundurmanız gereken bazı temel özellikler şu şekildedir:

  • İş birliğine teşvik eden bir proje tabanlı kullanıcı arayüzü seçin. . Platform, çalışanları tasarımdan son geliştirmeye kadar bir model üzerinde birlikte çalışmak üzere güçlendirmelidir. Her ekip üyesinin veri ve kaynaklara self servis erişim sağlamasına olanak tanımalıdır.
  • Entegrasyon ve esnekliği önceliklendirin. Platformun en yeni açık kaynak araçlarına yönelik destek sunmasını; GitHub, GitLab ve Bitbucket gibi yaygın sürüm kontrol sağlayıcılarını içermesini ve diğer kaynaklar ile sıkı bir entegrasyon içermesini sağlayın.
  • Kurumsal sınıf özellikleri dahil edin. Ekibiniz büyüdükçe platformun işletmenizle ölçeklenebilmesini sağlayın. Platform yüksek düzeyde kullanılabilir olmalı, sağlam erişim kontrolleri içermeli ve çok sayıda eşzamanlı kullanıcıyı desteklemelidir.
  • Veri bilimini daha self servis hale getirin. BT ve mühendisliğin yükünü alan ve veri uzmanlarının ortamları anında hızlandırmasını, tüm çalışmalarını takip etmesini ve kolaylıkla modelleri üretime dağıtmasını kolaylaştırın.

Şirketler Veri Bilimi Yeteneğini Bulmakta Zorlanıyor

Rekabet avantajı elde etmek üzere veri biliminden yararlanmak istediklerinde şirketlerin karşılaştığı en büyük engel, yetenekleri bulma ve işe alma aşamasında ortaya çıkıyor. Kısa süre önce McKinsey & Company tarafından gerçekleştirilen bir ankette, bölgeler ve sektörler genelindeki yöneticilerin yarısı, diğer beceri türlerine kıyasla analitik yetenekleri bulma konusunda çok daha fazla zorluk yaşadığını belirtti. Ankete katılanların yüzde 40'ına göre bu yeteneklerin şirket bünyesinde tutulması da bir sorun yaratıyor.

McKinsey anketine göre, veri uzmanlarına ek olarak diğer analitik kategorilerinde de eksiklikler söz konusu. Özellikle, iş sorunları ve uygun veri bilimi uygulamaları arasında çeviri yapabilen becerikli çalışanlar ve veri görselleştirme alanında becerikli olan çalışanlar açısından eksiklikler bulunuyor.

Indeed.com, Glassdoor ve Bloomberg veri bilimi yetenekleri konusunda önemli bir talep olduğunu kanıtlıyor:

  • Indeed.com'da veri uzmanları için iş ilanlarında Ocak 2015 – Ocak 2018 döneminde yüzde 75 artış görüldü. Bloomberg'e göre ise veri uzmanı rolleri için iş aramalarında yüzde 65 artış görüldü.
  • Glassdoor, 2018 yılında veri uzmanı talebinin arza göre yüzde 50 arttığını tahmin ediyor.
  • Glassdoor, Amerika'da üst üste üçüncü yılda da veri uzmanlığını en üst sırada listeliyor.

Yapay Zeka Öğrenme Kitaplığı

Yapay Zeka Nedir?
Yapay Zeka Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Yapay Zeka (AI) teknoloji ve makinelerin insan görevlerini öğrenmek, geliştirmek ve yürütmek üzere verileri işlemesini sağlar.

Makine Öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinin
Makine Öğrenimi Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğrenimi, karar almayı otomatikleştirip hızlandırmak ve değer elde etme süresini kısaltmak amacıyla verilerden öğrenen sistemler oluşturmaya odaklanır.

Haberler ve Görüşler
Haberler ve Görüşler

Makine öğrenimi, yapay zeka ve veri bilimi, ilgili sektörlerin gidişatını değiştirmek için işletmelerin karmaşık sorunlara yaklaşımlarını değiştiriyor. Sektörün ve meslektaşlarınızın bu teknolojilere karşı yaklaşımını anlamak için son makaleleri okuyun.