Veri madenciliği, sonuçları tahmin etmek için büyük veri kümeleri içindeki anormallikleri, modelleri ve korelasyonları bulma sürecidir. Çok çeşitli teknikler kullanarak bu bilgileri gelirleri artırmak, maliyetleri düşürmek, müşteri ilişkilerini iyileştirmek, riskleri azaltmak ve daha fazlası için kullanabilirsiniz.
Veri madenciliği, milyarlarca kayıtlı bağlantıyı ortaya çıkarabilecek modeller geliştirmenize yardımcı olan analitiğin temel taşıdır.
Gizli bağlantıları keşfetmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için verileri araştırma süreci uzun bir geçmişe sahiptir. Bazen “veri tabanlarında bilgi keşfi” olarak anılan “veri madenciliği” terimi 1990’lara kadar icat edilmedi. Ancak temeli, iç içe geçmiş üç bilimsel disiplinden oluşur: istatistik (veri ilişkilerinin sayısal çalışması), yapay zekâ (yazılım ve / veya makineler tarafından görüntülenen insan benzeri zekâ) ve makine öğrenimi (tahmin yapmak için verilerden öğrenebilen algoritmalar). Veri madenciliği teknolojisi, sınırsız büyük veri potansiyeline ve uygun fiyatlı bilgi işlem gücüne ayak uydurmak için gelişmeye devam ettikçe, eski olan yine yenidir.
Son on yılda, işlem gücü ve hızındaki gelişmeler, manuel, sıkıcı ve zaman alan uygulamaların ötesine geçerek hızlı, kolay ve otomatikleştirilmiş veri analizine geçmemizi sağladı. Toplanan veri kümeleri ne kadar karmaşıksa, ilgili ön görüleri ortaya çıkarma potansiyeli o kadar artar. Perakendeciler, bankalar, üreticiler, telekomünikasyon sağlayıcıları ve sigortacılar, fiyat optimizasyonu, promosyonlar ve demografiden ekonomi, risk, rekabet ve sosyal medyanın iş modellerini, gelirlerini, operasyonları ve müşteri ilişkilerini nasıl etkilediğine kadar her şey arasındaki ilişkileri keşfetmek için veri madenciliğini kullanıyor.
Peki veri madenciliği neden önemlidir? Üretilen veri hacmi iki yılda bir ikiye katlanıyor. Tek başına yapılandırılmamış veriler, dijital evrenin yüzde 90’ını oluşturur. Ancak daha fazla bilgi, daha fazla ulaşılabilen bilgi anlamına gelmez.
Veri madenciliği şunları yapmanızı sağlar:
- Verilerinizdeki tüm kaotik ve tekrarlayan gürültüyü gözden geçirir.
- Neyin alakalı olduğunu anlamlandırır ve ardından olası sonuçları değerlendirmek için bu bilgileri en iyi şekilde kullandırır.
- Bilgiye dayalı kararlar alma hızını artırır.
Kim kullanıyor?
Veri madenciliği, çeşitli endüstriler ve disiplinlerdeki analitik eforların merkezinde yer alır.
- Haberleşme
Rekabetin sıkı olduğu aşırı yüklü bir pazarda, yanıtlar genellikle tüketici verilerinizdedir. Multimedya ve telekomünikasyon şirketleri, müşteri davranışlarını tahmin etmelerine ve yüksek oranda hedeflenmiş ve alakalı kampanyalar sunmalarına yardımcı olarak, dağlarca müşteri verilerini anlamak için analitik modelleri kullanabilir.
- Eğitim
Öğrenci ilerlemesinin birleşik, veriye dayalı görünümleriyle, eğitimciler öğrenci performansını sınıfa ayak basmadan önce tahmin edebilir ve onları yollarında tutmak için müdahale stratejileri geliştirebilirler. Veri madenciliği, eğitimcilerin öğrenci verilerine erişmesine, başarı düzeylerini tahmin etmesine ve ekstra ilgiye ihtiyaç duyan öğrencileri veya öğrenci gruplarını belirlemelerine yardımcı olur.
- Bankacılık
Otomatik algoritmalar, bankaların müşteri tabanının yanı sıra finansal sistemin kalbindeki milyarlarca işlemi anlamalarına yardımcı olur. Veri madenciliği, finansal hizmet şirketlerinin piyasa risklerini daha iyi görmelerine, dolandırıcılığı daha hızlı tespit etmelerine, yasal uyum yükümlülüklerini yönetmelerine ve pazarlama yatırımlarından optimum getiri elde etmelerine yardımcı olur.
- Sigorta
Analitik bilgi birikimi ile sigorta şirketleri dolandırıcılık, uyumluluk, risk yönetimi ve müşteri kaybıyla ilgili karmaşık sorunları çözebilir. Şirketler, iş kollarında ürünleri daha etkili bir şekilde fiyatlandırmak ve mevcut müşteri tabanlarına rekabetçi ürünler sunmanın yeni yollarını bulmak için veri madenciliği tekniklerini kullandılar.
- İmalat
Sorunların erken tespiti, kalite güvencesi ve marka değerine yatırım gibi arz planlarını talep tahminleriyle uyumlu hale getirmek çok önemlidir. Üreticiler, üretim varlıklarının aşınmasını öngörebilir ve çalışma süresini en üst düzeye çıkaran ve üretim hattını programa uygun tutabilen bakımı önceden tahmin edebilir.
- Perakende
Büyük müşteri veri tabanları, ilişkileri geliştirmenize, pazarlama kampanyalarını optimize etmenize ve satışları tahmin etmenize yardımcı olabilecek gizli müşteri görüşlerini barındırır. Daha doğru veri modelleri sayesinde, perakende şirketleri daha müşteri hedefli kampanyalar sunabilir ve onlar üzerinde en büyük etkiyi yaratan teklifi bulabilir.
