Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
  • Yeni bir arama başlatın.
Popüler Sorular

İş analitiği nedir?

Tanımlanmış iş analitiği

Veri analitiği ve geleneksel analitik arasındaki farkla başlayalım. Terimler genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak bir ayrım vardır. Geleneksel veri analitiği, içgörüler ve tahminler elde etmek için çok büyük miktarlarda toplanan verileri analiz etme sürecini ifade eder. İş veri analitiği (bazen iş analitiği olarak adlandırılır) bu fikri alır, ancak bunu genellikle önceden oluşturulmuş iş içeriği ve analiz sürecini hızlandıran araçlarla iş içgörüsü bağlamına yerleştirir.

İş analitiği özellikle şu anlama gelir:

  • Geçmiş iş verilerini alma ve işleme
  • Eğilimleri, kalıpları ve temel nedenleri belirlemek için bu verileri analiz etme
  • Bu içgörüleri baz alarak veriye dayalı iş kararları verme

Başka bir deyişle, veri analizi, modern analitik sürecinin daha genel bir açıklamasıdır. İş analitiği, daha dar bir odak anlamına gelir ve genel veri hacmi arttıkça dünya çapındaki kurumlar için işlevsel olarak daha yaygın ve daha önemli hale gelmiştir.

Kurumlar, bulut analitiği araçlarını kullanarak, bir departmanın sayılarının diğerlerini nasıl etkileyebileceğini gösteren birleşik bir görünüm için farklı departmanlardan (satış, pazarlama, İK ve finans) verileri birleştirebilir. Dahası, görselleştirme, tahmine dayalı içgörüler ve senaryo modelleme gibi araçlar, kurumun tamamında her türden benzersiz içgörü sağlar.


İş analitiği araçlarını kullanma

İş verileri analitiği, içgörü sağlamak için birlikte çalışan birçok bağımsız bileşene sahiptir. İş analitiği araçları, verileri analiz etme ve raporlar ve görselleştirme yoluyla içgörü oluşturma unsurlarını ele alırken, süreç aslında bu verileri getirmek için gerekli altyapıyla başlar. İş analitiği süreci için standart bir iş akışı aşağıdaki gibidir:

Veri toplama: Veriler nereden gelirse gelsin, ister IoT cihazları, uygulama yazılımları, elektronik tablolar ister sosyal medya olsun, tüm bu verilerin erişim için havuzda toplanması ve merkezileştirilmesi gerekir. Bir bulut veritabanı toplama sürecini önemli ölçüde kolaylaştırır.

Veri madenciliği: Veriler geldiğinde ve depolandığında (genellikle bir veri gölü), sıralanmalı ve işlenmelidir. Makine öğrenimi algoritmaları, belirli kaynaklardan alınan veriler için meta veriler oluşturmak gibi kalıpları ve tekrarlanabilir eylemleri tanıyarak bunu hızlandırabilir ve veri bilimcilerinin manuel lojistik görevler yerine içgörüler elde etmeye daha fazla odaklanmasına olanak tanır.

Açıklayıcı analitik: Ne oluyor ve neden oluyor? Açıklayıcı veri analitiği, verilerin arkasındaki hikayeyi daha iyi anlamak için bu soruları yanıtlar.

Tahmine dayalı analitik: Yeterli veriyle (ve tanımlayıcı analitiğin yeterince işlenmesiyle) iş analitiği araçları, trendlere ve tarihsel bağlama dayalı tahmine dayalı modeller oluşturmaya başlayabilir. Bu modeller böylece iş ve organizasyonel seçimlerle ilgili gelecekteki kararları bilgilendirmek için kullanılabilir.

Görselleştirme ve raporlama: Görselleştirme ve raporlama araçları, sayıların ve modellerin parçalanmasına yardımcı olabilir; böylece insan gözü sunulanları kolayca kavrayabilir. Bu sadece sunumları kolaylaştırmakla kalmaz, bu tür araçlar deneyimli veri bilimcilerinden iş kullanıcılarına kadar herkesin yeni içgörüleri hızla keşfetmesine yardımcı olabilir.

İş analitiği araçlarını kullanma

İş analitiği ile iş zekası karşılaştırması

Görünüşe göre, iş analitiği ile iş zekası arasında çok fazla fark görünmeyebilir. İkisi arasında bir miktar örtüşme mevcut, ancak iş analitiğine karşı iş zekasına bakıldığında hala biraz açıklama gerektiren bir boşluk var.

Elbette, terimler son derece bağlantılı, ancak iş zekası geçmişte ne olduğunu ve şu anda ne olduğunu anlamak için geçmiş ve güncel verileri kullanır. Öte yandan, iş analitiği, iş zekası temeli üzerine inşa edilir ve gelecekte neler olabileceğine dair eğitimli tahminler yapmaya çalışır. İş analitiği, gelecekteki sonuçların olasılığı hakkında veriye dayalı tahminlerde bulunmak için makine öğrenimi, veri görselleştirme ve doğal dil sorgusu gibi yeni nesil teknolojiyi kullanır.

İş analitiğinin avantajları

İş analitiğinin avantajları, kurumunuzun her köşesini etkiler. Departmanlardaki veriler tek bir kaynakta birleştirildiğinde, uçtan uca süreçteki herkesi senkronize eder. Bu, veri veya iletişimde boşluk kalmamasını sağlayarak aşağıdaki gibi avantajların kilidini açar:

Veriye dayalı kararlar: İş analitiği ile zor kararlar daha akıllı hale gelir ve bu, verilerle yedeklendikleri anlamına gelir. Temel nedenleri ölçmek ve eğilimleri açıkça belirlemek, ister İK bütçeleri, pazarlama kampanyaları, üretim ve tedarik zinciri ihtiyaçları ister satış sosyal yardım programları olsun, bir kuruluşun geleceğine bakmanın daha akıllıca bir yolunu oluşturur.

Kolay görselleştirme: İş analitiği yazılımı, hantal miktarda veriyi alabilir ve bunları basit ama etkili görselleştirmelere dönüştürebilir. Bu iki şeyi başarır. Birincisi, içgörüleri sadece birkaç tıklama ile iş kullanıcıları için çok daha erişilebilir hale getirir. İkincisi, verileri görsel bir formatta yerleştirerek, verileri farklı bir formatta görüntüleyerek yeni fikirler ortaya çıkarılabilir.

Durum senaryosunu modellemek: Tahmine dayalı analitik, kullanıcıların gelecekteki sonuçları etkileyecek eğilimleri ve kalıpları aramaları için modeller oluşturur. Bu daha önce deneyimli veri bilimcilerin etki alanıydı, ancak makine öğrenimi tarafından desteklenen iş analitiği yazılımıyla bu modeller platform içinde oluşturulabilir. Bu, işletme kullanıcılarına, karmaşık algoritmalar oluşturmaya gerek kalmadan biraz farklı değişkenlerle durum senaryoları oluşturarak modeli hızlı bir şekilde değiştirme yeteneği sağlar.

Artırılmış: Yukarıdaki tüm noktalar, iş verileri analitiğinin kullanıcı odaklı içgörüleri hızlandırdığı yolları ele almaktadır. Ancak iş analitiği yazılımı, makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından desteklendiğinde, artırılmış analitiğin gücünün kilidi açılır. Artırılmış analitik, süreçleri otomatikleştirmek ve insan önyargısı olmadan içgörüler oluşturmak için toplu miktarda veriyi kendi kendine öğrenme, uyarlama ve işleme becerisini kullanır.

İş analitiği kullanım örnekleri

Gittikçe daha fazla pazarlama departmanı kararlarının ve bütçelerinin işletmeyi genel olarak nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. İş analitiği yazılımıyla, görev veya departman ne olursa olsun stratejik kararları yönlendirmek için verileri kullanmak mümkündür:

Pazarlama: Başarı ve etkiyi belirlemek için analitik
Hangi müşterilerin bir e-posta kampanyasına yanıt verme olasılığı daha yüksektir? Son kampanyanın yatırım getirisi neydi? Gittikçe daha fazla pazarlama departmanı programlarının işletmeyi genel olarak nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. Yapay zeka ve makine öğreniminden güç alan analizlerle, stratejik pazarlama kararlarına yön vermek için verileri kullanmak mümkündür. Daha fazla bilgi edinin

İnsan Kaynakları: Yetenek içgörülerini bulmak ve paylaşmak için analitik
Çalışanların kariyerleri ile ilgili kararlarını gerçekte ne yönlendiriyor? Gittikçe daha fazla İK lideri programlarının işlerini büyük ölçekte nasıl etkilediğini daha iyi anlamaya çalışıyor. Doğru analitik becerileriyle, İK liderleri sonuçları ölçebilir ve tahmin edebilir, işe alım kanallarını anlayabilir ve çalışan kararlarını toplu olarak gözden geçirebilir. Daha fazla bilgi edinin

Satış: Satışlarınızı optimize etmek için analitik
Bir müşteriyi satışa dönüştüren kritik an nedir? Derinlemesine analitik, satın alma kararına yol açan tüm farklı değişkenleri alarak, satış döngüsünün ayrıntılarını ortaya koyabilir. Fiyat, bulunabilirlik, coğrafya, sezon ve diğer faktörler müşteri yolculuğunda dönüm noktası olabilir ve analitik, bu önemli anı çözmenin aracıdır. Daha fazla bilgi edinin

Finans: Tahmine dayalı kurumsal bütçeleri güçlendirmek için analitik
Kar marjlarınızı nasıl artırabilirsiniz? Finans, İK veya satış gibi her departmanla çalışır. Özellikle finans departmanları giderek daha büyük miktarda veriyle karşı karşıya kalırken inovasyon her zaman önemlidir. Analitik sayesinde tahmine dayalı modelleme, ayrıntılı analiz ve makine öğreniminden elde edilen içgörülerle finans operasyonunuzu geleceğe taşımak mümkündür. Daha fazla bilgi edinin

İşletme veri analitiği başarı öyküleri

Her büyüklükte ve sektörden şirket, iş analitiğini kullanarak faaliyetlerini, karar alma süreçlerini ve tahminlerini dönüştürebilir. Aşağıda, sektör lideri iş analitiği bulut çözümlerimizin işletmelerin karlarını iyileştirmelerine nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç hikaye yer almaktadır.

Örneğin Western Digital; ERP, EPM ve SCM dahil olmak üzere görev açısından kritik iş uygulama yazılımlarında verilere 25 kat daha hızlı erişebilir ve bu sayede işletmelerinin, nokta sistemlerini veri analizi için entegre etme yöntemi yerine stratejik içgörüler, inovasyon ve iyileştirilmiş müşteri deneyimine odaklanmasını sağlar.

Adventist Health: Adventist Health, kurumsal veri yönetimi ve planlamasının yanı sıra Oracle Cloud EPM, ERP, HCM ve Analytics'i içeren birleşik bir bulut dağıtmaya yönelik bütünsel yazılım yaklaşımıyla desteklenen bir strateji olan tüm kişilere sağlık hizmeti sunmayı amaçlamaktadır.


İşletmeniz için analitik araçları ve çözümleri—Başlarken

Cloud Free Tier ile yeni kullanıcılar, nesne depolama ve veri çıkışı gibi bir dizi özellik içeren iki Oracle Autonomous Database'e Daima Ücretsiz erişim elde etmektedir. Ek olarak, yeni kullanıcılar Oracle Analytics ve diğer güçlü iş hizmetlerini denemek için ücretsiz krediler edinir.

Oracle Analytics Cloud ile işletmeniz için daha hızlı ve daha güvenli kararlar alın.