2021 yılını geride bırakırken, 2022 yılıyla yükselişe geçecek 5 veri bilimi trendini sizler için inceledik.
Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden birçok farklı alan ve amaca yönelik bilgi ve içgörüler yakalamak için çeşitli yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alan. Veriler, daha güçlü teknolojiyle de birleşince bilgi ve içgörülere daha fazla erişim, işletmelere daha yüksek performans, gelir artışı ve yeniliklere hızlı uyum gücü veriyor. Dolayısıyla makine öğrenimi ve yapay zekâ teknolojilerindeki gelişmelerin veri bilimine katkısı büyük oluyor. Bu gelişmeler, verilerin gerçek zamanlı eyleme dönüştürülebilir hale getirilmesini destekleyerek daha doğru kararlar ve hızlı çözümler anlamına geliyor. Geçmiş zamanlarda doğru veri analizi sistemine sahip olmak işletmeler için tamamlayıcı bir destek olarak görülürken günümüz koşullarında işletmelerin kritik bir süreci haline geldi.
Yazımızda, 2022 yılı itibarıyla bu alanda daha sık konuşacağımız trendleri ele alıyoruz.
1. Self Servis Analizin Yükselişi
Veriye dayalı karar verme süreçlerinde etkili kararların en kısa sürede alınmasının kilit bir öneme sahip olduğunuz biliyoruz. Bu noktada veri demokratikleşmesini* destekleyen self servis analiz sistemleri* devreye giriyor. Veri analisti olmayan iş profesyonellerinin de kendi ihtiyaçları doğrultusunda verilere erişmesini ve kendi analizlerini yürütmesini sağlayan self servis analiz sistemlerinin, 2022 yılıyla birlikte kurumlarca daha çok benimseneceği öngörülüyor. İş kullanıcılarının verilere güvenli erişimini ve verilerden içgörü toplamasını sağlayacak olan self servis analiz sistemlerinin yaygınlaşması, kurumlar için daha fazla verimlilik, düşük maliyet ve nihayetinde daha doğru kararları da beraberinde getiriyor.
2. Veriye Dayalı Müşteri Deneyimi
Bu trend, işletmelerin onlarla paylaştığımız ölçüde verilerimizi nasıl aldığı, değerlendirdiği ve bize daha keyifli müşteri deneyimi sağlamak için nasıl yorumladığı ve çözüme dönüştürdüğüyle ilgili. Zamanımız kısıtlı ve kararlarımızı çok daha hızlı vermemiz gerekiyor. Bu noktada, örneğin e-ticaret sitelerinin bize kullanıcı dostu arayüzler sunması, ya da bizimle uyuşan önerileri karşımıza getirerek karar verme süreçlerimizi rahatlatması gerekiyor. Bu da yine bizlerden topladıkları kullanıcı hareketleri, aktiviteleri ve geri bildirimlerinin değerlendirilmesi ve çözüm için kullanılmasıyla mümkün oluyor.
3. Üretken Yapay Zekâ ve Sentetik Veriler
Veri analitiği süreçlerinde zorlayıcı unsurlardan birini gerçek verilerin kullanılmasıyla ilgili problemler oluşturuyor. Sistemi geliştirme, test etme gibi süreçlerde gerçek verilerin kullanılması endişe ve sorunlara sebep oluyor. Bu noktada birbiriyle ilişkili sentetik verilerin oluşturulmasına verilen önem gittikçe artıyor. 2022 yılı itibarıyla bu eğilimin birçok sektöre ve kullanım durumuna yayıldığının gözlemlenmesi öngörülüyor. Yapay zekâ alanındaki gelişmeler, birbiriyle mantıksal olarak ilişkili verilerin üretilmesi ve çoğaltılması konusundaki çalışmaları destekliyor.
4. Artırılmış Veri Yönetimi
Gartner’in 2020 yılı veri analitiği trendlerinde* öne çıkardığı bir trend olan artırılmış veri yönetimi (augmented data management) işlemleri optimize etmek ve iyileştirmek için makine öğrenimi ve yapay zekâ tekniklerini kullanıyor. Burada amaç, verilerin erişilebilirliğini daha hızlı ve verimli hale getirmek. Artırılmış veri yönetimi, veri keşfi, aykırı değer tespiti, eksik değerlerin ele alınması ve hata tespiti gibi birçok işlemi otomatikleştiriyor. Ayrıca veri kalitesini artırıyor, veriler arasındaki ilişkileri tespit ediyor, temizlik için alınması gereken en iyi eylemi öneriyor ve akıllı kararlar veriyor. Aktif meta verilerin mimarilerini basitleştirilmesi, birleştirmesi ve ayrıca yedekli veri yönetimi görevlerinde otomasyonu artırması için artırılmış veri yönetimi tekniklerinden faydalanılması gerekiyor.
Artırılmış veri yönetimi teknolojileri, gerçek sorgular, performans verileri ve şemalar dâhil olmak üzere büyük operasyonel veri örneklerini inceleyebilir. Bu amaçla geliştirilmiş bir sistem, mevcut kullanım ve iş verilerini kullanarak operasyonları ayarlayabilir ve yapılandırmayı, güvenliği ve performansı optimize edebilir.
5. Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)
Otomatik makine öğreniminin kısaltması olan AutoML, bahsettiğimiz verinin demokratikleşmesi kavramını destekleyen bir diğer trend. Burada amaç, zaman alan makine öğrenimi görevlerini otomatikleştirme işlemidir. Böylece çözmesi veya test etmesi gereken bir sorunu olan tüm iş kullanıcılarının makine öğreniminden basit ve kullanıcı dostu arayüzlerle faydalanması sağlanır. Özetle iş kullanıcısının verileri analiz etmek için makine öğrenimi ile tasarlanan sistemleri kullanmasını aslında otomatik makine öğrenimi uygulaması olarak tanımlayabiliriz.
Datateam olarak, veri bilimi ile ilgili tüm trendleri yakından takip ediyor, ürün ve hizmetlerimizde en güncel teknolojilerin imkânlarından faydalanıyoruz. Artık her kurumun mutlaka uyum sağlaması gereken veri odaklı karar verme süreçlerinde sizin için çözümlerimizi inceleyebilir, detaylı bilgi için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Kaynaklar: