Veri Madenciliği Nedir?

Basitçe veri madenciliği, ham büyük veri kümesinden kullanılabilir verilerin ayıklanma sürecidir. Büyük Verinin içindeki veri desenlerinin tespiti için bir veya daha fazla yazılım kullanılarak analiz edilmesini gerektirir. Veri madenciliği, bilimsel araştırmalarda olduğu kadar, finans, sağlık, satış ve pazarlama gibi birçok alanda da başarılı uygulamalara sahiptir. Veri madenciliği uygulamaları ile işletmeler müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve yeni iş stratejileri geliştirebilirler. Elde ettikleri kaynaklardan optimal bir şekilde yararlanabilirler. İşletmeler eğilimler doğrultusunda hedeflerini doğru bir şekilde belirleyip daha iyi kararlar alabilirler.

Veri madenciliği, verinin işlenmesinin yanında doğru ve etkili veri toplama ve depolamayı da gerektirir. Veri madenciliğinde, karmaşık matematiksel algoritmalar kullanılarak gelecekteki olayların olasılıkları değerlendirilmeye çalışılır. Veri madenciliği ayrıca “Verilerde Bilgi Keşfi (VBK)” olarak da bilinir.

Veri madenciliğinin temel özellikleri:

• Trend ve davranış analizine dayalı olarak otomatik desen tahminleri.
• Muhtemel sonuçlara dayalı tahmin.
• Karar odaklı bilgilerin oluşturulması.
• Analiz için büyük veri setlerine ve veritabanlarına odaklanma
• Daha önceden bilinmeyen gerçekleri bulmaya ve görsel olarak sunmaya dayalı kümeleme.

Gerekli Teknolojik Altyapı:

1. Veritabanı boyutu: Daha güçlü bir sistem kurmak ve daha doğru sonuçlar çıkarabilmek için daha fazla verinin işlenmesi ve korunması gerekir.
2. Karmaşık sorgulama: Çok sayıda ve karmaşıklıkta sorgunun işlenebilmesi için güçlü sistemlere ihtiyaç vardır.

Veri madenciliği tekniklerinden, matematik, sibernetik, genetik ve pazarlama gibi birçok alanda yararlanılmaktadır.

Veri madenciliği ile bir işletme, müşterilerinin satın alma geçmişine dayalı olarak promosyon ve ürün hedeflerini belirleyebilir.  Yorumlardaki demografik verileri inceleyerek belirli müşteri grubu için özel ürünler ve promosyonlar geliştirebilir.

Veri Madenciliğinin Tarihi ve Gelişimi

Veri madenciliğinin temeli birbiri ile yakından ilişkili  üç bilimsel disiplinden oluşur: istatistik, yapay zeka ve yapay öğrenme. Veri madenciliği teknolojisi, büyük veri ve uygun maliyetli bilgi işlem gücünün sınırsız potansiyeline ayak uydurmak için gelişmeye devam etmektedir.

Son on yıldaki teknoloji dünyasındaki gelişmeler ve bilgisayarların işleme gücü ve hızındaki iyileşmeler sayesinde daha önceden manuel, sıkıcı ve zaman alıcı olan uygulamaların ötesine geçilerek hızlı, kolay ve otomatik veri analizine geçildi. Veri kümeleri ne kadar kompleks toplanırsa, ilgili öngörülerin ortaya çıkarılma potansiyeli o kadar yüksek olur. İşletmeler, bankalar, üreticiler, telekomünikasyon sağlayıcıları, sigortacılar ve birçok farklı sektör, fiyat optimizasyonu, promosyon ve demografiden ekonomi, risk, rekabet ve sosyal medyanın kendi iş modellerini, kazançlarını, operasyonlarını ve müşteri ilişkilerini nasıl etkileyeceğine kadar her şeyin birbiri ile olan ilişkilerini keşfetmek için veri madenciliğini kullanıyorlar.

Peki veri madenciliği neden önemlidir? Günümüzde üretilen veri hacmi iki yılda bir ikiye katlanıyor. Sadece yapılandırılmamış verilerin hacmi dijital evrenin yüzde 90'ını oluşturmaktadır. Ancak unutulmamalıdır ki daha fazla bilgi mutlaka daha fazla anlamlı bilgi demek değildir.

Veri madenciliği ile verilerinizdeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü tespit edersiniz, verilerinizdeki birbiri ile ilişkili bilgileri anlar ve doğru kararlar vermek için kullanırsınız, doğru kararlar verme hızınızı artırırsınız.

Veri madenciliği analitiğin temel taşıdır, milyonlarca hatta milyarlarca kayıt arasından anlamlı ilişkileri ortaya çıkarmak için modeller geliştirmenize yardımcı olur.

Veri Madenciliğinin Kullanıldığı Bazı Alanlar

Veri madenciliği, birçok sektör ve disiplinde analitik çözümlerin merkezinde yer alır.

Haberleşme:

Rekabetin sıkı olduğu pazarlarda cevaplar genellikle tüketici verilerindedir. Telekomünikasyon şirketleri, müşterilerden elde edilen verilerini anlamak için analitik modelleri kullanırlar; bu sayede müşteri davranışlarını tahmin etmeye ve yüksek hedefli ve alakalı kampanyalar sunmaya çalışırlar.

Sigorta:

Sigorta şirketleri, analitik veri modellerini kullanarak, sahtekarlık, uyumluluk, risk yönetimi ve müşteri yıpranması gibi kompleks problemlere çözümler üretirler. Şirketler, daha iyi ürün fiyat politikası üretebilmek, mevcut müşterilerine rekabetçi ürünler sunmak için veri madenciliğini kullanırlar.

Eğitim:

Eğitimciler, sınıfa ayak basmadan önce, öğrencilerin ilerlemelerine ilişkin birleştirilmiş veriler ışığında, öğrencilerin performansını tahmin edebilir ve onları hedeften uzaklaştırmayacak müdahale stratejileri geliştirebilir. Veri madenciliği, eğitimcilerin, öğrenci verilerindeki ilişkileri tespit ederek, öğrencilerin olası başarı düzeylerini tahmin etmesine ve dikkat gösterilmesi gereken öğrencilerin saptamasına yardımcı olur.

Üretim:

Üretimde problemlerin erken teşhisi, kalite güvencesi, marka değerine yatırım kadar talep tahminleri ile üretim planlarının uyumlu olması da önemlidir. Veri madenciliği sayesinde üreticiler, üretim makinelerinin yıpranma ve bakım sürelerini tahmin edebilir, bu sayede de çalışma süresini en üst düzeye çıkarabilir ve üretim hattını aktif ve istenen seviyede tutabilir.

Bankacılık:

Otomatik algoritmalar, bankaların, finansal sistemin merkezinde olan müşteri hareketleri kadar müşteri tabanını anlamalarına da yardımcı olur. Veri madenciliği sayesinde, finansal hizmet sunan şirketler, piyasa risklerini daha iyi algılar, olası sahtekarlıkları daha hızlı tespit eder, yasal yükümlülükleri kolay takip eder ve yatırımdan en iyi geliri elde etmek için yeteri öngörüye sahip olur.

İşletmeler:

Müşterilerinizden elde ettiğiniz verilerin doğru analizi, yeni satış ve pazarlama stratejileri belirlemenize, müşteri davranışlarındaki ilişkileri anlamanıza ve satışları tahmin etmenize yardımcı olur. Doğru veri modellemeler ile özel müşteri gruplarınıza hedef odaklı kampanyalar oluşturabilir, müşterilerinize sonuç odaklı teklifler sunabilirsiniz.