Veri analitiği, düzenli olarak geliştirilen yeni teknolojiler ve tekniklerle sürekli gelişen bir alandır. Bu güncellemelere ayak uydurmak, bilinçli kararlar almak için ihtiyaç duydukları araçlara sahip olduklarından emin olmak için işletmeler ve bireyler için çok önemlidir. Bu blog makalesi, endüstriyi dönüştüren araç ve teknikleri keşfederek veri analitiği teknolojisindeki en son gelişmeleri ele alıyor. İster tecrübeli bir veri analisti olun, ister yeni başlıyor olun, alandaki en son gelişmelere yönelik bu kapsamlı bakışın avantajlarından yararlanmak isteyeceksiniz.
Veri hacmi büyümeye devam ettikçe, veri analitiği alanı son yıllarda muazzam ilerlemeler kaydetti. Bu makale, makine öğrenimi, yapay zeka, büyük veri platformları, bulut bilgi işlem ve veri görselleştirme gibi temel alanlara odaklanarak veri analitiği teknolojisindeki en son gelişmeleri inceleyecektir.
Veri analitiğinde makine öğrenimi
Makine öğrenimi , bilgisayarların performanslarını deneyime dayalı olarak otomatik olarak geliştirmelerine olanak tanıyan algoritmalar geliştirmekle ilgilenen yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, büyük veri kümelerini analiz etmek ve bunlara dayalı tahminler yapmak için kullanıldığı veri analitiği alanında giderek daha popüler hale geldi. İki ana makine öğrenimi türü vardır: denetimli ve denetimsiz öğrenme.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme
Denetimli öğrenme algoritmaları, sonuçların zaten bilindiği etiketli veriler üzerinde eğitilir. Bu algoritmalar, verileri farklı kategorilerde sınıflandırmak, geçmiş gözlemlere dayalı tahminler yapmak veya verilerdeki kalıpları belirlemek için kullanılabilir. Öte yandan, denetimsiz öğrenme algoritmalarının etiketlenmiş verilere erişimi yoktur. Bu algoritmalar, sonuçlar hakkında önceden bilgi sahibi olmadan verilerdeki kalıpları veya yapıları tanımlamak için kullanılır.
Doğal dil işleme
NLP (Doğal Dil İşleme), bilgisayarların insan dilini nasıl anlayıp işleyebileceğine odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır. NLP algoritmaları, müşteri incelemeleri, sosyal medya gönderileri veya haber makaleleri gibi metin verilerinden içgörüler çıkarmak için veri analitiğinde kullanılır.
Bilgisayar görüşü
Bilgisayar görüşü, bilgisayarlara dijital görüntüleri ve videoları anlamayı ve yorumlamayı öğreten bir bilgisayar bilimi alanıdır. Veri analitiğinde, uydu görüntüleri, tıbbi görüntüler veya güvenlik kamerası görüntüleri gibi görsel verilerden içgörü elde etmek için bilgisayarla görme algoritmaları kullanılır.
Veri analitiğinde yapay zeka
AI , konuşma ve görüntüleri tanıma, karar verme ve dilleri çevirme gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemleri oluşturmayı içerir. Yapay Zeka, görevleri otomatikleştirmek ve büyük veri kümelerine dayalı tahminler yapmak için veri analitiği alanında giderek daha fazla kullanılıyor.
Tahmine dayalı analitik
Tahmine dayalı analitik, kalıpları belirlemek ve gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler yapmak için geçmiş verileri, makine öğrenimi algoritmalarını ve istatistiksel modelleri kullanır. Tahmine dayalı analitik, veri analitiğinde önemli bir araç haline geliyor ve kuruluşların veriye dayalı kararlar almasına ve rekabette öne geçmesine olanak tanıyor.
Nöral ağlar
Sinir ağları, insan beyninin yapısından sonra modellenen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Sinir ağları, özellikle görüntü ve konuşma tanıma alanlarında, büyük veri kümelerini analiz etmek ve bunlara dayalı tahminler yapmak için veri analitiğinde kullanılır.
derin öğrenme
Derin öğrenme, verilerden özellikleri otomatik olarak öğrenebilen algoritmalar geliştirmeye odaklanan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Derin öğrenme algoritmaları, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı analitik gibi görevler için veri analitiğinde kullanılır.
No-code
No-code platformlar, veri analizi ve yapay zeka entegrasyonu sürecini basitleştirmenin bir yolu olarak ortaya çıktı. No-code platformlar, kullanıcıların herhangi bir kod yazmadan karmaşık veri analitiği ardışık düzenleri ve modelleri oluşturmasına olanak tanıyarak, teknik olmayan kullanıcıların veri analizlerinde yapay zekadan yararlanmalarını kolaylaştırır.
Veri analitiğine ek olarak, gibi no-code platform AppMaster , bir sistem veya uygulama oluşturmak için bir müşteriden teknik gereksinimlerin toplanmasına yardımcı olur. Çok fazla ek yazılım kullanmanıza gerek yoktur. Basit bloklar kullanarak veri modelleri ve iş mantığı oluşturursunuz ve AppMaster otomatik olarak yapay zekaya dayalı olarak kaynak kodunu oluşturun, uygulamayı test edin ve bunun için belgeler yazın.
Veri analitiği için büyük veri platformları
Büyük veri, kuruluşların ve bireylerin oluşturduğu büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için özel platformlara ihtiyaç vardır.
Hadoop
Hadoop bir büyük veri kümelerinin birden çok bilgisayar arasında dağıtılmış olarak işlenmesine izin veren açık kaynaklı yazılım çerçevesi. Hadoop, büyük verileri işlemek ve depolamak için veri analitiğinde kullanılır ve büyük veri işleme için standart olarak kabul edilir.
Spark
Spark, büyük ölçekli veri işleme ve analizini gerçek zamanlı olarak işlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri işleme çerçevesidir. Spark, birlikte çalışmak üzere tasarlanmıştır Hadoop ve makine öğrenimi, veri akışı analizi ve grafik işleme gibi görevler için kullanılır.
NoSQL veritabanları
NoSQL veritabanları, geleneksel kuralları takip etmeyen bir veritabanı türüdür. ilişkisel veritabanı modeli. NoSQL veritabanları, büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri işlemek için tasarlanmıştır ve genellikle büyük verileri depolamak ve işlemek için veri analitiğinde kullanılır.
Veri analitiği için bulut bilgi işlem
Bulut bilgi işlem , kuruluşların sunucular, depolama ve uygulamalar gibi paylaşılan kaynaklara talep üzerine erişmesine olanak tanıyan, internet üzerinden hizmet sunmaya yönelik bir modeldir. Veri analitiği alanında, büyük veri kümelerini depolamak, işlemek ve analiz etmek için bulut bilişim kullanılır.
Bulut tabanlı veri depolama
Bulut tabanlı veri depolama, internet üzerinden sağlanan ve kuruluşların verilerini yerel sunucular yerine bulutta depolamasına olanak tanıyan bir depolama hizmeti türüdür. Bu tür bir depolama, genellikle büyük veri kümelerini depolamak ve bunlara her yerden erişilebilmesini sağlamak için veri analitiğinde kullanılır.
Bulut tabanlı veri işleme
Bulut tabanlı veri işleme, internet üzerinden sağlanan ve kuruluşların verilerini yerel sunucular yerine bulutta işlemesine olanak tanıyan bir bilgi işlem hizmetidir. Bu tür işleme, genellikle büyük veri kümelerini işlemek ve gerçek zamanlı olarak içgörüler elde etmek için veri analitiğinde kullanılır.
Bulut tabanlı veri analizi
Bulut tabanlı veri analizi, internet üzerinden sağlanan ve kuruluşların verilerini yerel sunucular yerine bulutta analiz etmelerine olanak sağlayan bir analiz hizmeti türüdür. Bu tür analizler genellikle veri analitiğinde büyük veri kümelerinden içgörüler çıkarmak ve veriye dayalı kararlar almak için kullanılır.
Veri analitiğinde veri görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri çizelgeler, grafikler veya haritalar gibi grafik bir biçimde temsil etme işlemidir. Veri analitiğinde, veri görselleştirmesi, verilerdeki içgörüleri ve kalıpları iletmek için kullanılır ve bu da kuruluşların veriye dayalı kararlar almasını kolaylaştırır.
Etkileşimli panolar
Etkileşimli panolar, kuruluşların verilerini gerçek zamanlı olarak keşfetmelerine olanak tanıyan bir tür veri görselleştirme aracıdır. Etkileşimli panolar, satış performansı, web sitesi trafiği veya müşteri davranışı gibi temel ölçümleri izlemek için genellikle veri analizinde kullanılır.
İş zekası araçları
İş zekası araçları, satış verileri, pazarlama verileri veya finansal veriler gibi verilerden içgörü elde etmek için kullanılan bir yazılım türüdür. İş zekası araçları, karar vermeyi ve strateji geliştirmeyi desteklemek için genellikle veri analitiğinde kullanılır.
Coğrafi Bilgi Sistemleri
Coğrafi Bilgi Sistemleri ( GIS), daha iyi analiz ve anlayış için konum tabanlı verileri haritalar üzerinde görüntüleyen veri görselleştirme araçlarıdır. GIS teknolojisi, uydu görüntüleri ve jeo-uzamsal bilgiler dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarını entegre eder ve verileri görüntülemek ve analiz etmek için özel yazılımlar kullanır. GIS, işletmeler, hükümetler ve kuruluşlar tarafından konum tabanlı verilere dayalı bilinçli kararlar almak ve karmaşık sosyal, çevresel ve ekonomik sorunları ele almak için kullanılır. Teknoloji, çok büyük miktarda veriyi işler ve geleneksel veri analizi yöntemleri kullanılarak tanımlanması zor olan ilişkileri ve kalıpları tespit eder.
Sonuç olarak, veri analitiği teknolojisindeki gelişmeler, işletmelerin çalışma ve karar alma şekillerinde devrim yarattı. Sürekli artan miktarda mevcut veri ve yeni araç ve tekniklerin geliştirilmesi, kuruluşların verilerinden değerli içgörüler elde etmeleri için yeni fırsatlar yarattı. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, veri analitiğinin geleceğinin parlak olduğu ve bunu benimseyen işletmelerin rekabette önde olmak ve hedeflerine ulaşmak için iyi bir konumda olacağı açıktır. İster müşteri deneyimlerini iyileştirin, ister yeniliği teşvik edin, ister veriye dayalı kararlar alın, veri analitiğinin potansiyel faydaları sonsuzdur.
SSS
Veri Analitiği Teknolojisi nedir?
Veri Analitiği Teknolojisi, içgörüler elde etmek ve karar vermeyi yönlendirmek için verileri toplar, depolar, işler ve analiz eder. Bu teknoloji, büyük miktarda veriden değerli bilgileri çıkarmak için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır.
Farklı Veri Analitiği türleri nelerdir?
Farklı Veri Analitiği türleri şunları içerir:
- Tanımlayıcı Analitik
- Teşhis Analitiği
- Tahmine Dayalı Analitik
- Kuralcı Analitik
Veri Analitiği Teknolojisinde kullanılan ana araçlar nelerdir?
Veri Analitiği Teknolojisinde kullanılan ana araçlar şunları içerir:
- Veri Görselleştirme araçları
- İstatistiksel Analiz araçları
- Veri Madenciliği araçları
- Büyük Veri Analitiği araçları
- Makine Öğrenimi araçları
Veri Analitiği alanında bir kariyer için hangi beceriler gereklidir?
Veri Analitiğinde bir kariyer için gerekli beceriler aşağıdakileri içerir:
- Güçlü matematiksel ve istatistiksel beceriler
- gibi programlama dillerinde yeterlilik Python , R ve SQL
- Veri analizi araçları ve teknikleri hakkında bilgi sahibi
- Veri görselleştirme araçları konusunda deneyim
- Paydaşlara görüş ve bulgular sunmak için iyi iletişim becerileri
Veri Analitiği Teknolojisi kuruluşlara nasıl fayda sağlar?
Veri Analitiği Teknolojisi, kuruluşlara şu şekilde fayda sağlar:
- Müşteri davranışları ve tercihleri hakkında içgörü sağlamak
- operasyonel verimliliği artırmak
- Maliyetleri azaltmak ve geliri artırmak
- Veri odaklı kararlar alma
- Dolandırıcılığı tespit etmek ve uyumluluğu sağlamak
Veri Analitiği ve İş Zekası arasındaki fark nedir?
Veri Analitiği, içgörüler elde etmek ve karar almayı desteklemek için verileri analiz etme sürecidir. İş Zekası (BI), ham verileri iş kararlarını bildiren eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştüren bir dizi teknoloji, süreç ve uygulamadır. BI, Data Analytics'i kapsar ancak raporlama, veri ambarı ve performans yönetimi gibi diğer süreçleri de içerir.
