2021 yılında veri analitiğine yön verecek 10 trend

0

Herkes için analitik

Analitik platformlarının gelişmesiyle beraber veri analizi ve ileri analitik tekniklerini kullanmak için kod yazma ihtiyacının azaldığını görüyoruz. İleri analitik tekniklerinin yolculuğu, algoritmaları programlama zorunluluğuyla başladı. Bu yolculuk, kütüphaneleştirilen algoritmalarla devam etti ve sadece bu kütüphanelerdeki fonksiyonları kullanarak algoritmaları kendimizin yazma ihtiyacının ortadan kalktığı bir yolda ilerledi. Şu anda ise sadece grafik arayüzlerini kullanarak, tek satır kod yazmadan ileri analitik tekniklerini kullanmak mümkün. Gelecekte ise organizasyonlardaki herkesin, analitik yetkinliklerinden bağımsız olarak ileri analitik tekniklerini kullanıp iş akışlarına dahil ettiği bir gelecek bizi bekliyor.

Merkezileşme

Her geçen gün artan veri miktarı, üretilen analizler, kullanılan veri kaynakları, geliştirilen modeller ve otomatikleştirilen karar mekanizmaları tüm bu süreçlerin merkezileştirilmesi ihtiyacını doğuruyor. Merkezi bir veri, model ve karar yönetiminin organizasyonlar için zorunluluk haline geldiği bir döneme giriyoruz. Bu merkezileşmeyi sağlayamayan organizasyonların ise süreçlerinin aksadığını, projelerinin verimsizleştiğini ve veri analitiğinin sağlayacağı artı değerden faydalanamadığını görmekteyiz. Bizi bekleyen gelecekte merkezi yönetimin öneminin, tüm organizasyonlarda anlaşıldığı ve bu kültürün yerleştiği günler görmeyi bekliyoruz.


Örneklem veriden analiz, yerini büyük veri işlemeye bırakıyor

Çok yakın zamana kadar hem yeterli işlem gücüne sahip olmadığımız hem de çok büyük miktarlarda verileri işleyebilecek algoritmaların ve ekosistemlerin yetersizliği, bizleri örneklem veri setleri üzerinden analizler yapıp istatistiksel teknikler kullanarak sonuçlar ve tahminler üretmeye mecbur bırakıyordu. Bulut sistemlerinin, bilgisayar işlem gücünün ve veri işleme tekniklerinin gelişmesiyle bu zorunluluk ortadan kalkmaya başladı. Gelecek günlerde tüm veri seti üzerinden analizler üretip daha tutarlı ve daha derin sonuçlar çıkardığımız bir dünya bizleri bekliyor. Gelecek senelerde büyük ölçekli tahmine dayalı analitiğin ve otomatikleştirilmiş iş kararlarının hayatımızın bir parçası haline geldiğini göreceğiz.

Düzensiz verilerin işlenmesi

Her gün çok büyük miktarlarda veri üretiyoruz. Videolar, yazılar, sesler, resimler... Bu verinin çok büyük bir bölümü işlenmemiş bir halde hayatımızda yer alıyor. Düzensiz veri dediğimiz bu verilerin işlenmesiyle kurulan algoritmalar hayatımıza şimdiden yön vermeye başladı. Yapay zeka teknolojilerinin ilerlemesiyle beraber günümüzde bile birçok alanda bu tekniklerin karşımıza çıktığını görüyoruz.

Yapay zeka; yüz tanıma teknolojilerinden chat botlara; şarkıları tanımamızı sağlayan uygulamalardan tümörlerin erken tespit edilemesine kadar sayısız alanda hayatımızın bir parçası haline geldi. Sahte videolar ve konuşmalar (deep fake) üretebilen algoritmalar, fizik teorilerinin test edildiği simülasyonlar derken sınırlarını hayal gücümüzün çizdiği bir gelecek var önümüzde. Ve bu uygulamaların hepsi elimizdeki çok büyük miktardaki verinin çok küçük bir kısmı kullanılarak üretildi.

İlerleyen zamanda bu düzensiz verilerin daha büyük ölçeklerde daha farklı alanlarda ve daha büyük kitleler tarafından işlendiği bir dünyada yaşayacağız.

Otomatikleştirme

Sanayi devrimiyle beraber tekrar edilebilen görevlerin, makineler tarafından daha hızlı, daha verimli ve daha ucuza yapılabildiği bir çağ başladı. Bilgisayar sistemlerinin gelişmesiyle beraber fiziksel işlerin bir çoğunun dijital hale geldiği bir döneme girdik. Algoritmaların gelişmesiyle de bu dijitalleşmenin, otomatikleştirildiği bir dünyada bulduk kendimizi. Geçmişte insanların aldığı kararları, şu an makinelerin aldığını görebilirsiniz. Örneğin kredi başvurunuz eskiden bir insan tarafından değerlendirilirken şu anda algoritmalar tarafından değerlendiriliyor. Başka bir örnek ise havayolu bilet fiyatlarını insanlar değil makineler belirliyor. Bunlar gibi sayısız örnek hayatımızın bir parçası haline geldi. Bizi bekleyen günlerde karar mekanizmalarının, analitik model geliştirme işlemlerinin ve diğer tüm organizasyonel süreçlerin otomatikleştirildiği ve veriye dayalı bir hale geldiğini göreceğiz.

Hidden Insights: From automation to autonomous and intelligent decisioningKarar verebilen makineler ve etik

Yavaş yavaş makinelerin de artık kararlar verebildiği ve bu kararları eyleme dökebildiği bir dünyaya evriliyoruz. Otonom sürüş, yapay zeka kullanılarak yapılan hukuksal yargılamalar, kanser tespiti yapan makineler... Bu alanlar yaygınlaştıkça ve yapay zeka daha fazla alanda karar verme yetisine sahip oldukça alışageldiğimiz etik anlayışı da değişmeye başlayacak. Her ne kadar insanlardan daha tutarlı sonuçlar üretme kabiliyetine sahip olsalar da akla ilk gelen şu sorunun cevabını nasıl vereceğimizin henüz belli olduğunu düşünmüyorum: hatalı kanser tespiti yapan bir algoritma sonucu yanlış tedavi görüp hayatını kaybeden bir hastanın sorumluluğu kime ait olacak? Gelecekte bizi yeni bir düzen, yeni bir etik ve hukuk anlayışı hatta makinelerin etiği kavramının ortaya çıkacağı günler bekliyor.

Kişiselleştirilmiş servisler

Günümüzde işletmelerin, müşteri çekmek ve müşterilerini elde tutmak için daha tutarlı ve özelleştirilmiş hizmetler sunması gerekiyor. Sonuç olarak gerçek zamanlı içgörüler ve veriler, müşteri beklentilerini anlamak ve doğru zamanda doğru hizmeti sunmak için değerli bir varlık haline geldi. Ancak kullanıcıları ilgi alanlarına göre sınıflandırmak artık günümüz dünyası için yeterli değil. Özelleştirilmiş içerikler, müşteri yolculuğunun her seviyesinde alakalı ve gerçek kullanıcı etkileşimi yaratıyor. Yapay zeka da tam bu noktada ihtiyaç duyulan desteği sağlıyor.

Yapay zeka, müşterilerin davranışlarındaki kalıpları tanımlamak için birden çok kaynak tarafından toplanan büyük miktarda veriyi çok hızlı bir şekilde işlemede kullanılıyor. Müşterinin etkileşim geçmişini ve bu etkileşimlerin zamanla nasıl değiştiğini analiz ederek her müşteri için bir profil oluşturmak artık mümkün. Böylece müşterileri sınıflandırmanın ötesine geçerek her müşterinin ayrı ayrı değerlendirildiği bir kişiselliştirme yapılabiliyor. Yüksek düzeyde kişiselleştrilmiş içerikler, kullanıcı katılımını maksimum düzeye çıkarma imkanı sağlıyor.


Akıllı şehirler

İnsanlar dışında yaşadığı çevrede büyük değişiklikler yapabilen canlı sayısı çok az. Kunduzlar belki de bu konuda başarılı olan tek hayvan türü. İnşa ettikleri barajlarla yaşadıkları çevrenin ekosistemini hatta iklimini değiştirme kabiliyetine sahipler. Teknolojimiz ve yeteneklerimiz geliştikçe içinde yaşadığımız ortamı da bu yönde değiştiriyoruz. Artık şehirlerimizi de akıllı hale getirmeye başladık. Kameralardan otomatik suç tespiti, trafik optimizasyonu için akıllı navigasyon teknolojileri, otoparkların doluluk durumu ve optimizasyonu gibi projeler yakın zamanda hayatımıza girmeye başlayacak. Çin gibi yapay zeka teknolojilerinde lider ülkeler artık yüz tanıma teknolojileriyle ödeme sistemlerini entegre edip cüzdansız bir hayata geçiyorlar. Gelecekte çevremizdeki tüm sistemlerin ve alışık olduğumuz yöntemlerin değişmesinin kaçınılmaz bir hale gelecek.

Blok zinciri (Blockchain)

Hem blok zinciri hem de yapay zeka çok karmaşık tekniklere sahip. Bu iki teknolojinin ortak kullanımları, iş modellerini önemli ölçüde ilerletebilme ve iyileştirme potansiyeline sahip. Blok zincirinin değişmez verileri, kimlik doğrulama ve kimlik yönetimi için herhangi bir merkezi yönetime ihtiyaç duymaması sayesinde bu alanlarda devrim yaratma gücüne sahip. Yapay zeka, karmaşık ve otomatik “akıllı sözleşmelerin” yürütülmesini sağlayacak ve daha fazla blok zinciri kullanımının hayatımıza girmesini sağlayacak.

Akıllı asistanlar

Siri, Google Assistant gibi yapay zeka asistanları telefonlarımızda bize bazı konularda yardımcı oluyorlar. Amazon’un Alexa’sı alışveriş listemizi hazırlıyor, ajandamızı düzenliyor ve daha birçok özelliğe sahip. Müşteri hizmetlerine bağlanmadan chatbotlarla konuşup sorunlarımıza çözüm buluyoruz. Bu teknolojiler her geçen gün daha da gelişiyor, kabiliyetleri artıyor. İlerleyen süreçteçevremizde çok daha fazla alanda yardımımıza koşan botlar yer alacak.

Share

About Author

Kagan Sen

Sabancı Endüstri Mühendisliği’nden mezun olmadan önce bir sene Mercedes Benz Türk’te Otobüs Montajı departmanında görev yaptım. Sonrasında Analitik dünyası ilgimi çekti ve QNB’de Model Doğrulama Departmanı’nda Risk Yönetici yardımcısı olarak 1.5 sene çalıştım. Bu sürede Bankanın kullandığı tüm risk ve kredi modellerinin validasyonunu ve takibini gerçekleştirdim. SAS’ta çalışmaya başladıktan sonra 4 aylık bir Müşteri Danışmanlığı Akademisi’ne dahil oldum. Ağustos ayında akademiden mezun olduktan sonra makine öğrenimi, yapay zeka, veri kalitesi, veri hazırlama, text mining gibi ileri analitik alanında sertifikalar aldım. Şu anda Yapay Zeka Uzmanı sertifikası almak için çalışıyorum. (En) Before graduating from Sabanci University as an Industrial Engineer, I worked in the Bus Assembly department of Mercedes Benz Turk for a year. Later, the Analytics world drew my attention and I worked as an Assistant Risk Manager in the Model Validation Department at QNB for 1.5 years. During this period, I performed the validation and monitoring of all risk and credit scoring models used by the Bank. After I started working at SAS, I joined a 4-month Customer Advisory Academy. After graduating from the academy in August, I received certificates in advanced analytics and artificial intelligence such as machine learning, data quality, data preparation, text mining. I am currently working to get an Artificial Intelligence Expert certificate.

Leave A Reply

Back to Top