Veri Madenciliği (Data Mining) günümüzde dijital teknolojilerin kullanılması sayesinde bilgisayarlarla desteklenebilen işlemler arasında yer alır. Büyük veri kümelerinin keşfedilmesi ve işlenmesi için yapılması gereken işlemlerden biri veri madenciliğidir. Bilgisayar destekli bir uygulama olan veri madenciliği sayesinde verilerdeki gizli düzenler ve ilişkiler keşfedilir.
İşlenmemiş verilerin pratik bilgiler halinde bir araya getirilebilmesi için bir takım işlemler yapılması zorunludur. Bu bilgiler şirketlerin çalışmaları sırasında ihtiyaç duyulan verileri sunar. Şirketlerin problemlerinin çözülmesi, gelecekteki kar beklentilerinin analiz edilmesi ve kar marjında artış yakalanabilmesi için veri madenciliği gereklidir.
Veri madenciliği terimi, var olan büyük miktardaki verinin değerli bilgiye dönüştürülmesi için yapılması gerekenleri ifade eder. Verilerin öncelikle bir araya getirilmesi veri toplama işlemidir. Şirketlerin müşterilerinden aldıkları geri dönüşler, satın alma işlemleri, ödeme ve benzeri işlemleri çeşitli kaynaklardan toplanarak bir araya getirildiğinde veri toplama çalışması yapılmış olur.
Veri tabanında toplanan ve bir araya getirilen veriler veri ambarında yer alır. Toplanıp depolanan verilerin analiz edilmesi gerekir. Ham veri bir şey ifade etmeyeceğinden bu verilerin yazılım programları aracılığı ile ve bir dizi algoritma sayesinde anlamlı hale getirilmesi işe yarayabilmesi için gereklidir. Veri analitiğinin bir dalı olan veri madenciliği sayesinde verilerde yer alan ve önceden bilinmeyen kalıplar bir araya getirilir.
Veri madenciliğinin önemi işletmelerin faaliyetleri sırasında öne çıkar. İşletmelerin var olma süreçlerinde bir dizi çalışma ile desteklenmeye ihtiyacı vardır. Bu kapsamda da müşterilerinin güvenini artırmak, yeni kaynaklar yaratmak ve müşterilerinin geri dönüşünü sağlamak zorundadırlar.
Doğru bir veri madenciliği çalışması ile iş planlaması istenilen şekilde yapılabilir. Operasyon yönetiminin desteklenmesi süreçlerinde de elde edilecek veriler yol göstericidir. Müşteri davranışlarının nedenlerinin analiz edilmesi ve müşteri ilişkilerinin iyileştirilebilmesi için veri madenciliğine gerek duyulur.
Finansal hizmetlerin işleyişinde risk yönetiminin doğru yapılması gerekir. Müşterilerin neden kaybedildiği ticari faaliyetler sırasında bilinmelidir. Bu sayede işletme müşterileri ile arasındaki bağı güçlendirebilir.
Eğitim alanında öğrencilerin ilerlemesi izleneceği zaman veri madenciliğinden yararlanılır. Buna ilaveten öğrenci gereksinimleri ve desteklenmeleri yönünde neye ihtiyaçları olduğu anlaşılabilir. Üretim süreçleri için de veri madenciliğine gerek duyulur. Ürün kalitesinin yanı sıra tedarik zincirinin verimliliği de verilerden anlaşılabilir.
Perakende şirketlerini ilgilendiren bir dizi çalışma sırasında da veri madenciliğinden yararlanılır. Perakende şirketlerinin elinde olan müşterileri ile ilgili ham veriler kullanılarak pazarlama kampanyaları şekillendirilebileceği gibi satış tahminleri yapılarak öngörü oluşturulabilir.
Veri madenciliği yapılırken ön çalışma sırasında ele alınacak sorunlar belirlenir. Var olan çözümlerin iş üzerindeki etkileri tespit edildikten sonra da kaynaklar tespit edilir. Çeşitli kaynaklardan elde edilecek verilerin bir veri tanımlama raporu ile tanımlanması gerekir.
Verilerin türleri nelerdir? Sorusu cevaplandıktan sonra veri işlemek için gerekli olan donanım ve yazılımlar belirlenir.Temel istatistiksel teknikler aracılığı ile verilerin yönlendirilmesi ve değerlendirilmesi sürecin bir aşamasıdır.
Veri hazırlama çalışmaları sırasında ise veri madencileri verileri temizler. Verilerin entegrasyonu ve biçimlendirilmesinin ardından da hazırlanan veriler yazılım programları aracılığı ile modellenir.
Değerlendirme sürecinde elde edilen veriler iş analistleri ile paylaşılarak geri bildirimler alınır. Elde edilecek sonuçların ardından da dağıtım aşamasına geçilir. İş analistleri sonuçlara bağlı olarak yönetim raporlarını oluştururlarken iş süreçlerini iyileştirme sırasında bu bilgilerden yararlanılır.
Veri madenciliği türleri arasında çeşitli örnekler yer alır. Yapılacak veri madenciliğinin hangi amaca yönelik olduğu bu aşamada önemlidir. Farklı uzmanlıklar ve dallar veri madenciliğinde geçerlidir. Aşağıdaki örnekler veri madenciliği türlerini kapsar:
© 2024 Codit Teknoloji Tüm hakları saklıdır.