Geçtiğimiz on yıl, iş dünyasında veriye dayalı dikkate değer bir dönüşüme tanık oldu. Öne çıkan tek bir ders varsa, o da büyük oyuncuların bile güvende olmadığı ve değişime uyum sağlamanın büyümenin tek yolu olduğudur. İlerlemek için veriye dayalı içgörüler gereklidir ve iş zekâsı (BI) tam da burada devreye girer.
Bu makalede iş zekâsının tam olarak ne olduğunu yanıtlayacak, kapsadığı farklı aşamaları ele alacak ve yapay zekâyı (AI) kullanarak süreci nasıl otomatikleştirebileceğinizi açıklayacağım.
İş Zekâsı (BI) Nedir?
Kısaca BI olarak adlandırılan iş zekâsı, iş bilgilerini analiz etmekle ilgilidir. BI'ın amacı, veriler aracılığıyla işletme faaliyetlerine ilişkin geçmişe, bugüne ve geleceğe yönelik görünümler sunmaktır.
En iyi iş zekâsı yazılımlarından bazılarına güç veren teknolojiler, yeni iş fırsatlarının geliştirilmesine yardımcı olabilecek büyük verileri ayrıştırıp yorumlamayı amaçlar. BI, işlevler ve seviyeler genelindeki yöneticilere ve iş kullanıcılarına temel bilgiler sağlayarak daha akıllıca çalışmalarını mümkün kılar. Kapsamlı bir iş zekâsı stratejisi aşağıdakiler gibi çeşitli faydalar sağlar:
- İşletme performansının daha doğru anlaşılması
- Karar vericiler arasında daha iyi iletişim
- İşletmeyle, finansla ve operasyonlarla ilgili sorunlara karşı erken uyarı
- Doğru kıyaslama ve rekabet analizi
- Nakit akışı, pazar ve talep eğilimlerinin daha iyi öngörülmesi
- Geliştirilmiş karar alma süreci
İş Zekâsının 5 Temel Aşaması
Çoğu BI platformu ve BI sistemi, verileri yönetmenin ve anlamlandırmanın bu beş temel aşamasını izler.
Veri Toplama
Bu aşama; elektronik tablolar, dosyalar, veri ambarları ve hatta bulut depolama platformları gibi çeşitli iç ve dış kaynaklardan ilgili verilerin toplanmasını içerir.
Çevrimiçi bir fırın örneğini ele alalım ve söz konusu fırın için bir e-posta pazarlama kampanyası yürüttüğünüzü varsayalım.
Kampanyanızın başarısını değerlendirmek ve gelecekteki kampanyaları iyileştirmek için e-posta pazarlama aracındaki performans verilerine ihtiyaç duyacak, web sitesi trafiğindeki değişikliklere bakacak ve hatta web siteniz için dönüşüm izlemeyi yükleyeceksiniz. Bir sonraki adım olarak, tercihleri ve satın alma davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için anketler ve geri bildirim formları aracılığıyla müşteri tabanınızla aktif biçimde etkileşime geçebilirsiniz.
Toplanan tüm bu veriler, marka sadakati oluşturmak veya gelir artışını teşvik etmek gibi bir iş hedefi belirlemek ve bu hedefe ulaşmanın yollarını saptamak için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri sağlayacaktır.
Have an account? Log In
Veri Hazırlama
Verileri topladıktan sonra atılacak bir sonraki adım, onları analiz için hazırlamaktır. Bu aşama, nihai veri kümesinin temiz ve doğru olmasını sağlamak için tutarsızlıkları, yinelenen verileri ve hataları eleme sürecini içerir. Yapılandırılmamış verilerle çalışırken, verileri analiz etmeden önce düzenlemek ve dönüştürmek iki temel adımdır.
Çevrimiçi fırınla ilgili önceki örneği temel alırsak, ilk veri toplama süreciniz performans ölçümlerinin yanı sıra reklamını yaptığınız kekler, kapkekler, hamur işleri, çörekler vb. farklı ürünlerden oluşan geniş bir envanteri de içerebilir; bu ürünlerin analiz için uygun şekilde kategorilere ayrılması gerekir. İçgörülerinizin doğru olmasını sağlamak açısından bu önemlidir.
Veri Analizi
Veri analizi, ham verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde ettiğiniz teknik süreçtir. Daha dar bir odağa sahip olan bu süreç; belirli iş sorunlarını çözmek, temel performans göstergelerini analiz etmek, gelecekteki eğilimleri öngörmek ve kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için veri madenciliği, algoritma geliştirme, modelleme ve simülasyonlar gibi teknikleri kullanır.
Çevrimiçi fırın açısından veri analizi, müşterilerinizin tercih ettiği tatlar, nelerin popüler olduğu, nelerin olmadığı, belirli bir mevsimin veya ayın satışlarınızı etkileyip etkilemediği ve daha fazlası hakkında içgörüler sağlayabilir. Bu içgörüler, müşteri deneyimini ve kârınızı iyileştirmek için pazarlama stratejinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.
Tüm bu süreçte biraz Sherlock havası vardır. Bir hikâye oluşturmak ve müşteri tabanınızın zihnini anlamak için anormallikleri, eğilimleri ve kalıpları arayan bir dedektif gibisinizdir.
Veri Görselleştirme
Veri görselleştirme, verileri anlamak ve temel içgörüleri belirlemek için tüm bilgileri grafikler, çizelgeler, haritalar ve görseller gibi çeşitli görsel formatlara dönüştürür. Yöneticilerin kalıpları ve ilişkileri anlamasına ve ham verilerin satır ve sütunlarında gözden kaçırabileceğiniz korelasyonları belirlemesine olanak tanır.
Veri görselleştirme yazılımı, karmaşık bilgileri aktarmak ve bir hikâye anlatmak için güçlü bir araçtır. İş dünyasında ve satış zekâsında, bir şirketin temel göstergeleri genelindeki KPI'larını izleyebilir ve bunları rakiplerle karşılaştırabilir. Ayrıca ilgili metriklere dayanarak bir pazarlama kampanyasının etkinliğini değerlendirebilir ve hedefe ulaşma yolunda ilerleyip ilerlemediğini belirleyebilir.
Karar Verme
BI'ın amacı, yöneticilere ve üst düzey yöneticilere eyleme geçirilebilir içgörüler sunarak süreçleri iyileştirmelerine ve daha iyi kararlar almalarına olanak tanımaktır. Bu kararlar, üretim miktarını belirlemek gibi temel operasyonlardan hangi ürünlerin satılacağını ve hangi pazarların hedefleneceğini belirlemek gibi daha geniş stratejik değerlendirmelere kadar uzanabilir.
İş zekâsı, tüm verilerinden değer elde etmek ve kaynaklarının dağıtımıyla ilgili veriye dayalı kararlar almak isteyen şirketler için kritik bir varlıktır.
BI'ı Yapay Zekâ ile Otomatikleştirmenin 5 Yolu
BI'da yapay zekâ kullanarak şirketiniz, büyük veri tabanlarından dakikalar içinde anlaşılması kolay bir formatta faydalı içgörüler elde edebilir. Yapay zekâ, problemi parçalara ayırmanıza ve daha fazla içgörü elde etmek için verileri keşfetme yolları önermenize yardımcı olur. Bir problemi parçalara ayırabilir ve içgörüleri eyleme geçirilebilir sonuçlara dönüştürerek çözebilir.
BI'ı Yapay Zekâ ile otomatikleştirmenin beş yolu aşağıda verilmiştir.
Veri Madenciliğini Otomatikleştirin
Veri madenciliği, ham verileri analiz için yapılandırılmış verilere dönüştürme sürecidir. Büyük veri kümelerinde gizli olan örüntüleri ve ilişkileri inceleyerek iş projeksiyonları ve operasyonel tahminler yapmak, yeni prosedürler önermek ve daha fazlası için modeller oluşturabilirsiniz.
Yapay zekâ, tekrarlayan manuel işleri ortadan kaldırarak veri madenciliği sürecini basitleştirir. Değerli bilgiler içerebilecek ilgili veri kümelerini belirler, örüntüleri veya eğilimleri vurgulamak için bilgileri çıkarır ve analiz eder. Bu analizi manuel olarak gerçekleştirmek zordur, ancak yapay zekâ ile dakikalar içinde yapılabilir.
Örneğin hava yolu şirketleri, web, sosyal medya ve çağrı merkezi etkileşimleriyle gerçekleştirilen seyahat aramalarından ve rezervasyonlarından elde edilen uçuş verilerine geniş ölçekte erişerek hizmetlerini ve tekliflerini iyileştirebilir. Müşteri davranışını anlamak ve kişiselleştirilmiş seyahat deneyimleri oluşturmak için bu içgörüleri kullanabilirler.
Pazarlamada veri madenciliği, kitle segmentasyonunu iyileştirmek amacıyla pazar araştırmalarında kullanılabilir. Yapay zekâ, davranışı tahmin etmek ve kampanyaları kişiselleştirerek sonuçları en üst düzeye çıkarmak için müşterilerin demografik özellikleri ve tercihleri gibi alanları ve bunların birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu analiz edebilir.
Veri İşlemeyi Otomatikleştirin
Veri işleme, ham verilerin çeşitli amaçlar için faydalı bilgilere dönüştürülmesidir. Bu süreç, farklı yöntem ve araçları kullanarak verilerin toplanmasını, düzenlenmesini, analiz edilmesini ve sunulmasını içerir.
Yapay zekâ, karmaşık ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, entegrasyon platformu hizmetleri aracılığıyla büyük veri kaynaklarından içgörüler çıkararak ve mevcut verilere dayalı yeni veriler veya tahminler üreterek veri işlemeyi iyileştirebilir.
Ayrıca yapay zekâ, metin verilerini analiz etmek için doğal dil işlemeyi (NLP), görüntüleri ve videoları tanımak için bilgisayarlı görü teknolojisini ve örüntüleri ve eğilimleri bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Yapay zekâ, veri temizleme, normalleştirme, özellik çıkarma ve dönüştürme gibi manuel ve zaman alan görevleri otomatikleştirerek veri işleme verimliliğini önemli ölçüde artırabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, verileri ön işleme tabi tutmak için verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri de öğrenebilir. Örneğin verilerdeki anormallikleri veya tutarsızlıkları tespit edebilir, eksik değerleri tahmin edebilir, aykırı değerleri tanıyıp kategorilere ayırabilir ve veri normalleştirme ve dönüştürme işlemlerini gerçekleştirebilir; böylece manuel müdahale ihtiyacını azaltabilir.
Gelişmiş Veri Analizi
Gelişmiş analitik, istatistiksel, hesaplamalı ve makine öğrenimi teknikleri de dâhil olmak üzere büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılan bir dizi teknik ve metodolojiyi ifade eder. Örüntüleri ortaya çıkararak, fırsatları veya sorunlu noktaları belirleyerek, tahminlerde bulunarak ve içgörüler üreterek bu teknikler daha iyi iş süreçlerinin yönlendirilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zekâ, insan analistlerin gözden kaçırabileceği veri içindeki korelasyonları veya karmaşık örüntüleri belirlemeye yardımcı olur. Bu, veri analizi sırasında insan hatası riskini azaltarak daha doğru içgörülere ve tahminlere yol açar. Ayrıca yapay zekâ algoritmaları, yeni verileri öğrenmek ve bunlara uyum sağlamak üzere sürekli olarak eğitilir; bu da zaman içinde doğruluğu artırır.
Gelişmiş veri analizini yapay zekâ ile otomatikleştirmek, gelecekteki sonuçlar hakkında gerçek zamanlı, eyleme geçirilebilir içgörüler ve tahminler sunabilen öngörücü modelleme gibi ek bir avantaj sağlar.
Bu içgörüleri kullanarak potansiyel riskleri belirleyebilir ve bunları önceden azaltarak olası kayıpları en aza indirebilirsiniz. Öngörücü modelleme, belirli bir grup veya davranış için kişiselleştirilmiş öneriler de sunabilir; bu da daha güçlü ve daha doğru tahminlere yol açar.
More Articles
Veri Görselleştirmeyi İyileştirin
Aberdeen Group tarafından hazırlanan bir rapora göre, şirketlerin %74'ü ekiplerinin ihtiyaçlarını karşılamak üzere iş akışlarını özelleştirmek için veri görselleştirme araçlarını kullanıyor. Şirketler doğru veri görselleştirme araçlarını kullandıklarında, kendilerine rekabet avantajı sağlayan önemli iş kararlarını alma olasılıkları da beş kat daha yüksek oluyor.
Pasta grafikler, histogramlar ve grafikler yararlı olsa da ısı haritaları ve ateş grafikleri gibi daha karmaşık görselleştirmeler iş verileri hakkında daha iyi bir bağlam sağlar. Yapay zekâ ve makine öğrenimi araçları, ayrıntılı veri görselleştirmenin mümkün kılınmasında önemli bir rol oynar.
Örneğin yapay zekâ, verileri bir biçimden diğerine dönüştürmek için algoritmaları kullanabilir; alan satış rakamlarını jeofiziksel görselleştirmelere dönüştürmek buna örnektir. Ya da zaman serisi verileriyle çalışırken sistem çizgi grafiklerini önerebilir. Yapay zekâ ayrıca rolleri, geçmiş etkileşimleri ve tercihleri temelinde bireysel kullanıcılar için iş zekâsı panolarını kişiselleştirebilir.
Tahmine Dayalı Analizlerden Yararlanın
Tahmine dayalı analiz, gelecekteki sonuçları ve eğilimleri öngörmek için verilerin, istatistiksel yöntemlerin ve makine öğreniminin kullanılması sürecidir. Makine öğrenimi modelleri, gelecekteki eğilimleri, satışları, müşteri davranışlarını ve daha fazlasını öngörmek için geçmiş verilerden öğrenebilir. Bu tahminler, ekibinizin olası iş zekâsı sorunlarını ele almasına veya fırsatlardan yararlanmasına yardımcı olabilir.
Örneğin yapay zekâ; etkileşimlerine, tercihlerine ve geri bildirimlerine dayanarak müşterilerin kaybı, elde tutulması, yaşam boyu değeri ve memnuniyeti gibi davranışlarını tahmin edebilir. Bu iş analitiği, pazarlama, satış ve hizmet stratejilerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
Başka bir örnekte yapay zekâ, geçmiş veriler, piyasa eğilimleri ve dış faktörlere dayanarak talebi, arzı ve fiyatlandırmayı tahmin edebilir. Bu, kârlılığı ve verimliliği artırırken envanterin, üretimin ve dağıtımın optimize edilmesini sağlayabilir. Ayrıca yapay zekâ; kalıplara, kurallara ve sinyallere dayanarak riskleri, dolandırıcılığı ve anormallikleri öngörebilir. Bu, kayıpları önleyebilir, varlıkları koruyabilir ve düzenlemelere uyumu sağlayabilir.
Yapay zekâ, simülasyonlara, veri modellerine ve optimizasyona dayanarak sonuçları, senaryoları ve eylemleri tahmin edebilir. Bu, hipotezleri test etmeye ve genişleme seçeneklerini değerlendirmeye yardımcı olabilir.
İş Zekâsını Otomatikleştirmeye Yönelik İpuçları & En İyi Uygulamalar
Yapay zekâyı iş zekâsı sistemleriyle entegre etmek, işletmenizin büyümesini belirlemek için doğru verilere ulaşmanıza yardımcı olabilir. Sürece başlarken bu ipuçlarını ve en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun.
- Yapay zekâ ve iş zekâsını entegre etmek için öncelikle hedeflerinizi ve başarıyı nasıl ölçeceğinizi ana hatlarıyla belirleyen bir plan oluşturun.
- Yapay zekâ ve iş zekâsı araçlarını ve platformlarını seçerken veri silolarını, çoğaltmayı ve tutarsızlığı önlemek için bunların uyumluluğunu, ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini kontrol edin.
- Seçtiğiniz sisteme yönelik belirli teknikleri öğrenmek için özel bir eğitim almayı düşünün. Bu eğitim genel bir iş zekâsı kursu veya Power BI kursu ya da Tableau kursu gibi daha uzmanlaşmış bir eğitim olabilir.
- Başarılı bir yapay zekâ ve iş zekâsı entegrasyonu için yeterli eğitim ve destek sağlayın. Ekibinizi çözümlerin yararları, özellikleri, işlevleri ve etik kullanımı konusunda bilgilendirin.
- Raporunuzun hedef kitlesini belirleyerek işletmenizi akıllı hâle getirin. Paydaşlarınızın ne öğrenmek istediğini bilin ve bu sorulara yanıt veren veri görselleştirme türlerini, pano türlerini ve rapor biçimlerini seçin.
- Başarı şansını en üst düzeye çıkarmak için kuruluş genelinde destek sağlayın.
Bu makaleyi beğendiyseniz, sektör liderlerinden uygulanabilir tavsiyeleri doğrudan gelen kutunuza almak için The CRO Club bültenine abone olmayı unutmayın.