Dijital dönüşümün hızlandığı günümüzde, veriden değer üretme ihtiyacı işletmeler için kritik öneme sahip. Bu noktada karşımıza sıkça karıştırılan iki temel disiplin çıkıyor: veri bilimi ve veri analitiği. Bu iki alan arasındaki farkları anlamak kariyerinizi planlarken veya işletmenizin veri stratejisini oluştururken doğru kararlar vermenizi sağlayacaktır. Bu yazıda, veri bilimi ve veri analitiğinin kapsamını, süreçlerini ve gerektirdiği becerileri detaylı olarak inceleyeceğiz.
Veri Bilimi Nedir?
Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri kullanarak geleceğe yönelik tahminler yapma, anlamlı desenler çıkarma ve karar verme süreçlerini optimize etme amacı taşıyan disiplinler arası bir alandır.
Veri bilimi, matematik, istatistik, programlama, domain uzmanlığı ve veri mühendisliği gibi farklı disiplinleri bir araya getirir. Temel amacı, karmaşık problemleri çözmek ve veriden değer yaratmaktır. Veri bilimciler genellikle “ne olacak?” ve “neden olacak?” sorularına cevap ararlar.
Gartner’a göre, veri bilimi “tahmine dayalı analizler, makine öğrenmesi algoritmaları ve istatistiksel modelleme kullanarak veri setlerindeki gizli değerleri ortaya çıkaran disiplindir.” Veri bilimi projelerinin çıktıları genellikle otomatikleştirilmiş sistemler, tahmin modelleri veya stratejik içgörüler şeklindedir.
Veri Bilimi Süreci
Veri bilimi projelerinde genellikle aşağıdaki adımlar izlenir:
- Problem Tanımlama: Çözülmesi gereken iş probleminin net olarak belirlenmesi. Bu aşama, projenin hedeflerini ve başarı ölçütlerini tanımlar.
- Veri Toplama: Problemi çözmek için gerekli verinin belirlenmesi ve toplanması. Bu veri, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir ve çeşitli kaynaklardan gelebilir.
- Veri Temizleme ve Hazırlama: Ham verinin analiz edilebilir hale getirilmesi. Bu adım, eksik verilerin doldurulmasını, aykırı değerlerin tespitini ve veri dönüşümlerini içerir.
- Keşifsel Veri Analizi: Verideki desenleri, ilişkileri ve eğilimleri anlamak için yapılan ön analiz çalışması.
- Model Geliştirme: Makine öğrenmesi algoritmalarının seçilmesi, eğitilmesi ve değerlendirilmesi. Bu adımda, veriye en uygun model seçilir.
- Model Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametre optimizasyonu, özellik mühendisliği gibi teknikler uygulanır.
- Sonuçların Yorumlanması: Modelin çıktılarının iş perspektifinden değerlendirilmesi ve anlamlı içgörülerin çıkarılması.
- Uygulama ve İzleme: Modelin üretim ortamına taşınması, performansının izlenmesi ve gerektiğinde güncellenmesi.
McKinsey’in araştırmasına göre, veri bilimi projelerinin başarılı olması için sürecin iteratif olması ve iş hedefleriyle sıkı bir şekilde ilişkilendirilmesi gerekir.
Veri Bilimcisi Becerileri ve Araçları
Etkili bir veri bilimcisi aşağıdaki becerilere ve araçlara hakim olmalıdır:
Teknik Beceriler:
- Programlama Dilleri: Python, R, Scala
- İstatistik ve Matematik: Regresyon analizi, olasılık teorisi, lineer cebir
- Makine Öğrenmesi: Denetimsiz ve denetimli öğrenme algoritmaları, derin öğrenme
- Büyük Veri Teknolojileri: Hadoop, Spark, Hive
- Veritabanı Sistemleri: SQL, NoSQL
- Veri Görselleştirme: Qlik, Matplotlib, ggplot2
İş/Yumuşak Beceriler:
- Analitik problem çözme
- İletişim ve sunum becerileri
- İş anlayışı ve domain bilgisi
- Proje yönetimi
- Merak ve sürekli öğrenme isteği
Yaygın Araçlar:
- Jupyter Notebook, RStudio
- TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Apache Hadoop, Spark
- PostgreSQL, MongoDB
- Qlik Sense
- Git, Docker
Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği, ham veriyi inceleyerek anlamlı desenleri keşfetme ve mevcut durumu anlama sürecidir. Veri analitiği, genellikle “ne oldu?” ve “neden oldu?” sorularına yanıt arar.
Veri analitiği, daha çok retrospektif bir bakış açısıyla, mevcut verileri kullanarak şirketin performansını değerlendirmeye, trendleri tespit etmeye ve operasyonel verimliliği artırmaya odaklanır. Veri analistleri, iş kararlarını destekleyen içgörüler sunarlar ve verileri anlaşılır raporlara dönüştürürler.
Forrester’a göre veri analitiği, “işletme kararlarını desteklemek için verilerin sistematik olarak incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellendirilmesi” olarak tanımlanır.
Veri Analitiği Süreci
Veri analitiği süreci genellikle şu adımları içerir:
- Soru Formülasyonu: İş sorusunun veya analiz ihtiyacının belirlenmesi. Bu adım, analizin odak noktasını belirler.
- Veri Toplama: İlgili veri kaynaklarının belirlenmesi ve verilerin elde edilmesi. Bu veri genellikle yapılandırılmış veri tabanlarından, Excel dosyalarından veya CSV dosyalarından gelir.
- Veri Temizleme: Eksik verilerin doldurulması, aykırı değerlerin tespit edilmesi ve verilerin tutarlı bir formata getirilmesi.
- Veri Analizi: Verinin keşfedilmesi, tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanması ve ilişkilerin incelenmesi. Bu adımda genellikle sorgulama, filtreleme ve pivotlama işlemleri yapılır.
- Veri Yorumlama: Analiz sonuçlarının anlamlandırılması ve işletme perspektifinden değerlendirilmesi.
- Sonuçların İletilmesi: Bulguların raporlanması, görselleştirilmesi ve ilgili paydaşlara sunulması.
Qlik’in yaklaşımına göre, etkili veri analitiği sürekli bir döngü halinde olmalı ve işletme kararlarını doğrudan etkilemelidir.
Modern Veri Analizinin Dört Temel Yönü
Günümüzde veri analitiği, işletmelere farklı bakış açıları kazandıran dört temel yöne ayrılır:
- Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics): “Ne oldu?” sorusuna yanıt verir. Geçmiş verileri kullanarak mevcut durumu anlamaya çalışır. Örneğin, satış raporları, web sitesi trafiği istatistikleri veya finansal performans göstergeleri.
- Teşhis Analizi (Diagnostic Analytics): “Neden oldu?” sorusuna odaklanır. Belirli bir olayın veya trendin nedenlerini derinlemesine inceler. Örneğin, satışlardaki düşüşün nedenlerini analiz etmek veya bir pazarlama kampanyasının başarısızlık sebeplerini anlamak.
- Tahmine Dayalı Analitik (Predictive Analytics): “Ne olacak?” sorusuna yanıt arar. Geçmiş verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmeye çalışır. Örneğin, gelecek dönem satış tahminleri, müşteri davranışı tahminleri veya risk değerlendirmeleri.
- Normatif Analitik (Prescriptive Analytics): “Ne yapmalıyız?” sorusuna odaklanır. En iyi sonucu elde etmek için atılması gereken adımları önerir. Örneğin, en iyi kaynak tahsisi stratejisi, optimum fiyatlandırma veya en etkili pazarlama kanalları.
Gartner’ın analitik değer zinciri modelinde bu dört analitik türü, basitten gelişmişe doğru bir hiyerarşi oluşturur. Veri analistleri genellikle tanımlayıcı ve teşhis analizine odaklanırken, veri bilimcileri tahmine dayalı ve normatif analizlere yönelir.
Veri Analisti Rolü ve Gerekli Beceriler
Veri analistleri, organizasyonlardaki farklı departmanların veri ile ilgili sorularını yanıtlayan ve karar alma süreçlerini destekleyen profesyonellerdir. Etkili bir veri analisti aşağıdaki becerilere sahip olmalıdır:
Teknik Beceriler:
- Veri Sorgulama: SQL, Excel, Access
- Veri Görselleştirme: Qlik, Excel grafikler
- Temel İstatistik: Ortalama, medyan, standart sapma, korelasyon
- Veri Manipülasyonu: Pivot tablolar, filtreleme, sıralama
- Temel Programlama: Python, R (temel seviyede)
İş/Yumuşak Beceriler:
- Analitik düşünme
- Etkili iletişim
- Problem çözme
- Detay odaklılık
- Veri hikayeleştirme yeteneği
Yaygın Araçlar:
- Microsoft Excel, Google Sheets
- SQL Server, MySQL, Oracle
- Qlik Sense
- SPSS, SAS
- Jira, Confluence
IDC’nin araştırmasına göre veri analistleri zamanlarının yaklaşık %80’ini veri hazırlama ve temizleme işlemleriyle, %20’sini ise analiz ve raporlama ile geçirmektedir.
Veri Bilimi vs Veri Analitiği: Temel Farklılıklar
Veri bilimi ve veri analitiği arasındaki temel farklılıkları şu şekilde özetleyebiliriz:
Amaç ve Odak Noktası:
- Veri Analitiği: Mevcut durumu anlamak, geçmiş performansı değerlendirmek ve operasyonel kararları desteklemek.
- Veri Bilimi: Gelecek tahminleri yapmak, örüntüleri keşfetmek ve stratejik kararları desteklemek.
Veri Türleri:
- Veri Analitiği: Genellikle yapılandırılmış veri ile çalışır (veritabanları, Excel dosyaları).
- Veri Bilimi: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri (metin, görüntü, ses) kullanır.
Metodoloji:
- Veri Analitiği: Tanımlayıcı ve teşhis edici analizlere odaklanır.
- Veri Bilimi: Tahmine dayalı ve normatif analizlere yoğunlaşır.
Beceri Seti:
- Veri Analitiği: Veri sorgulama, raporlama ve görselleştirme becerileri önemlidir.
- Veri Bilimi: İleri programlama, makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme becerileri gerektirir.
Çıktılar:
- Veri Analitiği: Raporlar, dashboard’lar, görselleştirmeler, içgörüler.
- Veri Bilimi: Tahmin modelleri, otomatikleştirilmiş sistemler, algoritmalar.
Zaman Ufku:
- Veri Analitiği: Genellikle geçmişe ve şimdiki zamana odaklıdır.
- Veri Bilimi: Geleceğe yönelik tahminler ve öngörüler oluşturur.
Kompleksite:
- Veri Analitiği: Daha yapılandırılmış ve tanımlanmış problemlerle ilgilenir.
- Veri Bilimi: Karmaşık, yapılandırılmamış ve belirsiz problemleri çözmeye çalışır.
Veri bilimi ve veri analitiği birbirini tamamlayan iki önemli disiplindir. İşletmeler, mevcut durumu anlamak için veri analitiğine, geleceği şekillendirmek için ise veri bilimine ihtiyaç duyar. Her iki alan da organizasyonların veri odaklı karar verme süreçlerinde kritik rol oynar.
Kariyerinizi planlarken veya işletmenizin veri stratejisini oluştururken, bu iki alanın farklılıklarını ve güçlü yönlerini göz önünde bulundurmanız, doğru kaynakları doğru alanlara yönlendirmenizi sağlayacaktır. Veri bilimi mi yoksa veri analitiği mi sizin için doğru seçim? Bu sorunun cevabı, ilgi alanlarınıza, becerilerinize ve kariyer hedeflerinize bağlı olarak değişecektir.
Veri stratejinizi geliştirmek, ekibinizdeki yetenek açığını kapatmak veya kariyerinizde bir sonraki adımı planlamak için bu iki disiplin arasındaki farklılıkları anlamanız önemlidir. Doğru yetenek ve araçlarla donatılmış bir veri ekibi, organizasyonunuzu dijital dönüşüm yolculuğunda başarıya ulaştıracaktır.
Kaynaklar
- Gartner, “Analytics Value Chain, 2023”
- McKinsey, “The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World”
- Qlik, “Data Science vs Data Analytics”