Veri (data) açısından zengin çağımızda, işimizin dijital iç görülerinden gerçek anlamı nasıl analiz edip çıkaracağımızı anlamak, yani veri analizi, günümüzün en önemli yetkinliklerinden biri haline geldi. Her gün oluşturduğumuz 2,5 milyon terabaytlık devasa veri hacmine rağmen, aslında yalnızca %0,5'i analiz ediliyor. Parmaklarımızın ucundaki dijital bilgi miktarı göz önüne alındığında, bu çok fazla görünmese de yüzde yarım hala büyük miktarda veriyi temsil ediyor.
Veri analizi, bu kadar çok verinin az zaman içinde nasıl toplanacağını, düzenleneceğini ve anlamlandırılacağını çözmeye yarar. Bu yazıda veri analizi neden önemlidir ve veri analiz yöntemleri nelerdir sorularına yanıt arayacağız.
Veri Analizi Neden Önemlidir?
Veri analiz yöntemleri hakkındaki ayrıntılara girmeden önce, sayıları analiz etmenin şirketlere kazandırdığı avantajlardan bahsedelim.
Bilgilendirilmiş karar vermeye yarar
Yönetim açısından, basit sezgilere değil gerçeklere dayalı kararlar vermenize yardımcı olduğu için veri analizi yapmak iyi bir yöntemdir. Örneğin, sermayenizi nereye yatıracağınızı anlayabilir, büyüme fırsatlarını tespit edebilir, gelirlerinizi tahmin edebilir veya olağandışı durumları sorun haline gelmeden çözebilirsiniz. Bu şekilde, organizasyonunuzdaki tüm alanlardan ilgili iç görüleri (insight) çıkarabilir, dashboard’lar ve sunumlar yardımıyla bilgileri farklı paydaşlara profesyonel ve etkileşimli bir şekilde sunabilirsiniz. Proludus’un Veri Görselleştirme ve Dashboard Tasarımı eğitimleri bu noktadaki yetkinliklerinizin gelişimi için iyi bir fırsattır.
Maliyetleri azaltmayı sağlar
Veri analizinin diğer bir faydası da maliyetleri azaltmaktır. Tahmine dayalı analitik gibi gelişmiş teknolojilerin yardımıyla işletmeler, süreçlerini iyileştirme fırsatlarını, eğilimleri ve kalıpları tespit edebilir ve stratejilerini buna göre planlayabilir. Böylece veri analizi odağında yapılan çalışmalar zamanla paradan ve kaynaklardan tasarruf etmenize yardımcı olacaktır. Sadece bu değil, satış ve talep gibi farklı senaryoları da modelleyerek üretim ve arzı da tahmin edebilirsiniz.
Müşterileri daha iyi hedeflemenizi sağlar
Müşteriler, herhangi bir işte tartışmasız en önemli unsurdur. Müşterilerinizle ilgili tüm yönlerden 360 derece bir vizyon elde etmek için analitiği kullanarak, sizinle iletişim kurmak için hangi kanalları kullandıklarını, demografik özelliklerini, ilgi alanlarını, alışkanlıklarını, satın alma davranışlarını ve daha fazlasını anlayabilirsiniz. Uzun vadede veri analiz yöntemleri, pazarlama stratejilerinize başarı getirecek, yeni potansiyel müşteriler belirlemenizi sağlayacak ve yanlış kişileri hedefleyerek veya yanlış mesaj göndererek sizi kaynak israfı yapmaktan kurtaracaktır.
Veri Analiz Yöntemleri Nedir?
Veri analiz yöntemleri konusundan bahsettiğimizde, gerekli sonuçları çıkarmak için takip edilmesi gereken bir sıra vardır. Veri analiz yöntemleri 5 temel aşamadan oluşmaktadır.
Tanımlayın: Veri analizi konusunda en sık yapılan hata analize başlarken önce veriler ile yola çıkmaktır. Sayılarla çalışmaya başlamadan önce, ilk etapta neden ona ihtiyacınız olduğunu belirlemeniz gerekir. Tanımlama, cevaplamanız gereken soruları belirlediğiniz aşamadır. Örneğin “Müşterinin markamız hakkındaki algısı nedir?” veya “Potansiyel müşterilerimiz için ne tür bir ambalaj daha çekici?” gibi sorular sorarak başlayın. Sorular özetlendikten sonra bir sonraki adıma hazırsınız.
Toplayın: Adından da anlaşılacağı gibi, gerekli veri toplama nedir sorusunun cevabı bu aşamadadır Burada, hangi bilgi kaynaklarını kullanacağınızı ve bunları nasıl kullanacağınızı tanımlarsınız. Veri toplama, diğerleri arasında, iç veya dış kaynaklar, anketler, görüşmeler, anketler, odak grupları gibi farklı biçimlerde olabilir. Burada önemli bir not, veri toplama şeklinizin nicel ve nitel bir senaryoda farklı olacağıdır.
Temizleyin: Gerekli dataya sahip olduğunuzda, onu temizleyerek veri analizi sürecine hazır hale getirirsiniz. Topladığınız tüm veri yararlı olmayacaktır, farklı formatlarda büyük miktarda bilgi toplarken, kendinizi yinelenen veya kötü biçimlendirilmiş sayılar arasında bulmanız çok olasıdır. Bunu önlemek için, data ile çalışmaya başlamadan önce boşlukları, yinelenen kayıtları veya biçimlendirme hatalarını sildiğinizden emin olmanız gerekir. Bu şekilde, yanlış sayılarla analizinize zarar vermekten kaçınırsınız. İyi bir veri analizi için temiz ve sorunsuz bir data seti şarttır.
Analiz Edin: İstatistiksel veri analizi, regresyonlar, sinir ağları, metin bazlı veri analizi ve daha fazlası gibi çeşitli tekniklerin yardımıyla, ilgili sonuçları çıkarmak için veri analizi yapmaya başlayabilirsiniz. Bu aşamada, tanımlama aşamasında ilk aklınıza gelen soruları yanıtlamanıza yardımcı olabilecek eğilimleri, korelasyonları, varyasyonları ve kalıpları bulursunuz. Piyasadaki çeşitli teknolojiler, araştırmacılara ve ortalama iş kullanıcılarına datanın yönetimi konusunda yardımcı olur. Bazı teknolojiler ise iş zekası ve görselleştirme yazılımı, tahmine dayalı analitik ya da data madenciliği içerir.
Yorumlayın: Son olarak, veri analizinin en önemli adımı olan sonuçlarınızı yorumlamanın zamanı geldi. Bu aşama, araştırmacının bulgulara dayalı olarak aksiyon planları bulduğu yerdir. Örneğin, müşterilerinizin kırmızı mı yoksa yeşil mi, plastik ambalaj mı yoksa kağıt ambalaj mı tercih ettiğini burada anlayabilir ve gerçek iç görülere (insight) ulaşabilirsiniz.
Yorumlama aşaması ile tamamladığınız veri analiz yöntemleri sonucunda yaptığınız veri analizi artık şirket içi ve dışındaki kişiler ile paylaşılmaya hazır. Burada doğru bir iletişim kurarak çalışmanızı net bir şekilde göstermek için iyi bir sunum ya da rapor hazırlamanız gerekecektir. Bu noktada Proludus’un Sunum Tasarımı eğitimi bu konudaki yetkinliklerinizi geliştirmeniz için iyi bir kaynak olacaktır.