Tekhnelogos YazılımGelişen teknoloji ve bu gelişmelere bağlı olarak değişen alışkanlıklar sonucu ortaya çıkan veri madenciliği hayatın neredeyse her alanında karşılaşılan bir terim olarak görülüyor.
Teknolojik gelişmeler öncesinde banka işlemleri, hastane randevuları ve alışveriş gibi işlerin hepsi fiziksel bir şekilde gerçekleşiyordu. Fakat günümüzde gelişen teknoloji sonucu bu işlemlerin hepsi internet üzerinden kolay bir şekilde tamamlanabiliyor. Tam olarak bu işlemlerin ardından ortaya çıkan veriler ve sonrasında yapılan veri madenciliği ise alışkanlıkları bambaşka bir noktaya götürüyor.
İnternet üzerinden yapılan her işlem sonucunda birtakım veriler meydana çıkıyor. Veri madenciliği ise bu verilerin “işe yarar” olanlarını ayıklayarak daha iyi bir hizmet kalitesi sunmayı amaçlıyor. Peki, veri madenciliği İngilizce adı ile data mining nedir?
Veri Madenciliği Nedir?
Günümüzde neredeyse her sektörde internet tabanlı yapılan işlemler bulunur. Yapılan bu işlemler sonucunda ise ortaya oldukça büyük boyutlarda bir veri meydana gelir. Oluşan verilere örnek vermek gerekirse; bir videoyu izleyen kullanıcının farklı bir videoyu izlemeden geçmesi, satın alma işlemi yaparken belirli bir banka hesabının belirli bir pazar yeri özelinde kullanılması ve farklı kullanıcıların aynı konumda aynı tarzda fotoğraflar paylaşması oluşan verilere örnek olarak gösterilebilir.
İngilizce adı ile data mining olarak tanınan veri madenciliği, yukarıda sayılan tüm verilerin toplanması sonrasında yapılan belli başlı işlemlere verilen isimdir. Her yapılan işlem sonrasında oluşan devasa boyuttaki verilerin kullanıcı özelinde ayrıştırılması ve sadece işe yarayacak olan verilerin elde edilmesi veri madenciliğinin tanımı olarak söylenebilir. Yüzlerce taşın arasından altın arayan madenciler tarafından yapılan işin, internet üzerinde benzer bir şekilde yapılması veri madenciliği nedir sorusunu da cevaplar niteliktedir.
Veri Madenciliği Ne İş Yapar?
İnternet üzerinden kullanıcıların yaptığı her işlem sonrasında biriken verileri toplayan ve bu verileri bir filtreden geçirerek analiz ederek sadece faydalı olanlarını ayıklayan sisteme veri madenciliği denmektedir. Data mining kullanıcılara hizmet veren sektörler açısından oldukça büyük bir önem arz eder. Çünkü bir kullanıcının ilgisini çekmek, günümüzde gelişen pazarlama stratejileri göz önüne alındığında her ne kadar basit gözükse de oldukça zordur. Bu noktada kullanıcı alışkanlıklarını iyi tanıyıp analiz ederek bu analizleri doğru yöntemlerle kullanmak, sektörde bulunan tüm markalar açısından hayati bir öneme sahiptir.
Hizmet sektörü içerisinde yer alan markaların ve diğer tüm kuruluşların veri madenciliği yaparak sadece kullanıcıların yaptığı işlemler sonucunda ortaya çıkan verileri doğru ve kullanıcıya yönelik bir biçimde işlemesi, veri madenciliğinin ne iş yaptığını da açıklar niteliktedir. Kısaca özetlemek gerekirse, kullanıcılar tarafından ortaya çıkan verilerin, işe yarar olan kısımlarını tekrar kullanıcıya sunmak, veri madenciliğinin tanımları arasında yer almaktadır.
Veri Madenciliği Süreçleri Nelerdir?
Hizmet sektörünün vazgeçilmez bir unsuru haline gelen veri madenciliğinin kendi ait belli başlı aşamaları bulunur. Bu aşamaların her bir noktasına dikkat ve özen gösterilerek gerçekleştirilmesi, hedef bilgiye ulaşma konusunda destek sağlar. Veri madenciliği süreçlerini sıralamak gerekirse;
- Veri Filtreleme: İlk aşama veri madenciliğini yapmak için kullanılacak verilerin belirlenmesi aşamasıdır.
- Veri Temizliği: Belirlenip toplanan veriler arasında gereksiz ve işe yaramaz olanların ayıklanması sürecidir.
- Veri Birleştirme: Farklı kaynaklar aracılığı ile toplanan fakat tür ve içerik olarak birbirine benzeyen veya ilişkili olan verilerin bir araya getirildiği aşamadır.
- Veri Seçme: Bir araya getirilen veriler arasında analiz yapmaya uygun olanların seçilme aşamasıdır.
- Veri Dönüştürme: Hali hazırda elde bulunan verilerin, madencilik işlemlerine uygun hale getirilmesi sürecidir.
- Madencilik Çalışması: Dönüştürülen veriler üzerinde hedeflenen amaca uygun bir şekilde veri madenciliği algoritmalarının uygulandığı adımdır.
- Yorumlama ve Doğrulama: Veri madenciliği uygulaması gerçekleştirildikten sonra, çıktıların yorumlandığı ve kontrol edilerek doğru olup olmadığının analizlerinin yapıldığı aşamadır.
Veri Madenciliği Türleri Nelerdir?
Veri madenciliği yöntemleri, belirlenen amaca göre farklılıklar gösterebilmektedir. Her ne kadar temel noktada süreçler birbirine benzer bir biçimde devam etse de hedefe göre yapılan veri madenciliği türlerinde de değişiklikler meydana gelir. Bu farklılıklar şu şekilde sıralanabilir:
Sınıflama: Veri madenciliği konusunda yaygın bir şekilde kullanılan yöntemlerden bir tanesi sınıflama yöntemidir. Bu yöntemde verilerin nitelikleri incelenerek daha önceden belirlenmiş olan sınıflara aktarımı gerçekleştirilir.
Birliktelik Kuralları: Bu yöntem, büyük boyutlardaki veri tabanlarında olan, aralarında bağlantı bulunan verileri ve bu verilerin arasındaki bağlantıyı belirlemeyi amaçlar.
Kümeleme: Bu yöntem, ilgili verilerin birbirleri ile ilişkileri baz alınarak alt sınıflara ayrılmasını amaçlar.
Tahminleme: Veri seti içerisinde yer almayan sayısal verilerin tahmin edilmesine dayanan bir yöntemdir.
Aykırılık Analizi: Veriler arasında aşırı sapma yaşamış olan verilerin ayıklanması yöntemine verilen isimdir. Kredi kartı vb. harcama kartlarında yapılan olağan dışı harcamaların belirlenmesinde sıkça kullanılır.
Veri Madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır?
Kullanıcıların internet üzerinde yaptıkları işlemler sonucunda ortaya çıkan verilerin işlenmesi veri madenciliği tanımı kapsamına girer. Bu nedenle veri madenciliği nerelerde kullanılır sorusunun cevabında da bir sınır bulunmaz. Kısaca, kullanıcının olduğu her alanda veri madenciliği de bulunur. Veri madenciliğinin en yaygın olarak kullanıldığı sektörler ise şu şekilde sıralanabilir;
Bankacılık:
- Kredi kartı kullanım alışkanlıklarına göre müşteri belirleme
- Kredi talepleri hakkında değerlendirmelerin yapılması
Pazarlama:
- Satın alma alışkanlıklarının belirlenmesi
- Satış tahminleri
- Pazar sepeti analizi
CRM:
- Müşteri sadakatinin artırılması
- Pazarlama kampanyalarından maksimum düzeyde yarar sağlanması
E-Ticaret:
- Olası siber saldırıların tespit edilmesi
- Web sitesinde yer alan kullanıcı davranışlarının belirlenmesi
Sigortacılık
- Sigorta risk gruplarının belirlenmesi
gibi alanlarda veri madenciliği yaygın bir şekilde kullanılır. Tüm bu işlemler kullanıcıların alışkanlıklarını doğru tahmin edebilme ve daha iyi hizmet sunma amacı ile yapılmaktadır. Ayrıca veri güvenliğini sağlamak ve internet üzerinde daha güvenli bir şekilde hareket edebilmek için oldukça büyük bir önem arz eder. Veri madenciliği konusunda öne çıkan ürünlerden bir tanesi olan mindweb ürünü, veri madenciliği ile alakalı önemli örneklerden bir tanesidir.
Veri Madenciliği Neden Önemlidir?
Veri madenciliğinin önemini anlamak için veri madenciliği örnekleri hakkında incelemeler yapmak yeterlidir. Uçsuz bucaksız internet dünyasının sayısız avantajı ve buna paralel olarak sayısız dezavantajı incelendiğinde veri madenciliği kullanıcılar için bir filtreleme görevi üstlenir. Bu sayede kullanıcılar istediği sonucu elde etme ve hedefine ulaşma konusunda daha hızlı ve verimli bir biçimde yol alır.
Kullanıcılar bazında oldukça büyük bir önemi olan veri madenciliğinin aynı zamanda markalar ve kuruluşlar açısından da önemi büyük. Teknoloji ile birlikte dijital ortamlara daha çok önem veren markaların sayısı gitgide artıyor ve buna paralel olarak verilerin analiz edilmesi ve kullanıcı hedefli projelerin değeri de daha net anlaşılıyor. Kullanıcı hedefli projelere örnek olarak nesnelerin interneti (IoT) teknolojisi ve veri madenciliği hizmetleri iki öncü örnek olarak gösteriliyor.
Veri Madenciliği Nasıl Olunur?
Başarılı bir veri madenciliği uzmanı olmak için İstatistik, Bilgisayar Bilimleri, Matematik ve Yönetim Bilişim Sistemleri bölümlerinde eğitim almak gereklidir. Ayrıca direkt olarak veri madenciliği eğitimi almak da uzmanlığa giden yollardan bir tanesi olarak sayılır.
Eğitim ve akademik gereklilikler bir yana, bir data mining uzmanı olmak için bu alana ilgi duymak ilk şartlardan birisidir. Ayrıca sayısal ağırlıklı bir sektör olduğundan dolayı, sayısal becerileri yüksek olan bireylerin de başarılı olma ihtimali daha yüksek olarak değerlendirilir. Tabii veri madenciliği uzmanı olduktan sonra iyi ve başarılı bir kariyer isteyenlerin ise çözüm odaklı, detaycı, dikkatli, araştırmacı ve raporlama, analiz becerilerine sahip olması gerekmektedir.
Tekhnelogos Yazılım
