Çukurova Marka Patent Kalite Yönetim ve Danışmanlık firması olarak bugün ki yazımızda sizlere son dönemlerde şirketler tarafından üzerinde sık sık konuşulmaya başlayan, aynı zaman da günden güne gelişen bilişim teknolojisinin de ana başlıklarından biri olan veri madenciliği kavramı hakkında bilgi vermeye çalışacağız. Keyifli ve bilgilendirici bir yazı olması dileğiyle...

Gelişen ve değişen çevre koşulları, sınırların kalkması ile küreselleşen dünya, farklı pazarlama ve ar-ge(araştırma geliştirme) yöntemleri “veri”nin değil “bilgi”nin önemini her geçen gün daha da artacak şekilde ortaya koymaktadır. İnternetin yaygınlaşması ve kolaylaşması ar-ge ekiplerinin “bilgi”ye erişmelerini zorlaştırmaktadır. İnternette arama motorları kullanılarak yapılan araştırmalar çoğu zaman istenilenden farklı bir şekilde sonuçlanmaktadır. Tıbbi bir araştırma sonucunda elde edilen verilerin yorumlanıp analiz edilmesiyle bilgiye ulaşılabilmektedir. Büyük bir perakendecinin, fatura bilgilerinden müşteri eğilimlerini belirleyip ona göre pazarlama taktikleri üretebilmesi, rakiplerinin önüne geçmesini sağlayacaktır. Verilen örneklere dikkat edilirse, “veri”nin “bilgi”ye dönüşme işleminin vurgulandığı görülecektir. Bilginin kimi yöntemler ile analiz edilmesi ve çıkan sonuçların bir uzman gözüyle yorumlanmasıyla geçmiş verilerden gelecek tahminleri yapma işlemi veri madenciliği(data mining) olarak belirtilebilir.

Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir. Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir. Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılması ile ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir. Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.

Tarihte veri madenciliğinin başlangıcı ise aslında 1950’li yıllarda bilgisayarın keşfi ile sayımların yapılması bu alanın başlangıç noktası olmuştur diyebiliriz. Veri madenciliğinin tarihsel gelişimine göz atacak olursak;

• 1950’lerde sayım için kullanılan ilk bilgisayarlar,
• 1960’larda Verilerin depolanması,veri tabanı ve perseptonlar
• 1970’lerde İlişkisel veri tabanı yönetim sistemlerinin yanı sıra basit kurallara dayanan uzman sistemler ve makine öğrenimi
• 1980’lerde Büyük miktarda veri içeren veri tabanı ve SQL sorgu dili
• 1990’larda Veri tabanlarında bilgi keşfi çalışma grubu ve sonuç bildirgesine ek olarak veri madenciliği için ilk yazılım
• 2000’ler Tüm alanlar için veri madenciliği uygulamaları.

Veri Madenciliği Nasıl Yapılır?

Veri madenciliği 5 temel sürecin uygulanması ile gerçekleştirilebilir:

1. Bilgi kaynağının tanımlanması
2. Analiz edilecek verilerin toplanması
3. İlişkili bilgilerin datadan çıkarılması
4. Çıkarılan bilgilerin temel değerlerinin tanımlanması
5. Yorumlama ve sonuçların raporlanması

Tüm bu aşamalarda veri madenciliği farklı disiplinlere gereksinim duyar. Son yıllarda özellikle iş çevresinde büyük atılımların yapılmasını sağlayan makine öğrenimi ve yapay zeka veri madenciliği için kritik öneme sahiptir. Bu kavramlara da ilerleyen zamanlardaki yazılarımızda değinebiliriz...

Veri madenciliği kapsamında yapay zeka alanına giren sinir ağları tekniği ve makine öğreniminin sunduğu tekniklerle avantajlar kullanılır. Tüm bu disiplinlerle veri madenciliği; dijital verileri sınıflamak, yorumlamak, satışlarını arttırmak ve müşterilerin ihtiyaçlarına tam zamanında eksiksiz yanıtlar verip varlığını güçlendirmek isteyen firmalar için büyük bir önem taşır.

Veri Madenciliği Uygulanmalarında Nasıl Bir Süreç İzlenmektedir?

Elde edilmek istenen verinin büyüklüğü ve buna bağlı olarak gerçekleşen işleme işleminin uzunluğuna göre farklı büyüklüklerde süreçler izlense de genel olarak Veri Madenciliği’nin ilerleme sistemini şu şekilde ifade edebiliriz:

• Veri yığınını elde etme ve güvenliğini sağlama
• Veri Temizleme (Smoothing)
• Veri Bütünleştirme (Damy-Optimization)
• Veri İndirgeme
• Veri Dönüştürme (Normalization)
• İlgili Veri Madenciliği Algoritmaları Uygulama (Kümeleme, Sınıflandırma, Karar Destek Ağaçları)
• Sonuçları ilgili yazılım dillerinde test ve eğitim aşamasına sokma (R, Python, Java - Makine öğrenmesine giriş)
• Sonuçların değerlendirilmesi ve sunulması

Veri Madenciliğinin Neden Önemlidir?

Veri madenciliği birçok farklı alanda kullanılabilen, ancak özellikle ticari faaliyet yürüten firmalar tarafından önceliklendirilen bir süreçtir. Şirketlere ve kurumlara istenen konuda tutarlı tahminler yapma ve sonuç odaklı hareket etme gücü veren veri madenciliği sayesinde; normal şartlarda bir insana mantıksız gelen milyonlarca veri anlaşılır kılınabilir. Dolayısıyla veri madenciliği sayesinde müşteri memnuniyeti arttırılabilir, ürünlerin satış analizleri yapılabilir, ürün satış stratejileri şekillendirilebilir, riskler tespit edilebilir, personel performanslarının ölçümleri yapılıp riskli grup tanımlanabilir, kampanyaların başarısı arttırılabilir, kredi puanları hesaplanıp finansal sahtekarlıklar engellenebilir.

Veri Madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır?

Veri madenciliği; birçok farklı sektörde birçok farklı alanda birçok farklı amaçla kullanılabilir. Herhangi bir sektör farkı veri madenciliği için önemli değildir, önemli olan ve sonuçların doğruluğunu arttıran temel unsur veri ambarı oluşturma sürecinde sorulması gereken soruların tespit edilebilmesidir.

Özellikle son 10 yılda piyasadaki hemen her alanda çeşitli şekillerde Veri Madenciliği yapılmaktadır. Madencilik; her türlü elektronik ortama dayalı işte, pazarlamacılıkta, bankacılık ve sigortacılıkta artık temel bir disiplin haline gelmiştir. Örneğin pazarlama alanında kullanılan Veri Madenciliği sistemi, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit ederek bunlara yönelik stratejiler izlemektedir. Müşterilerin yaş, eğitim, cinsiyet ve lokasyon gibi temel özelliklerinin incelenmesiyle ortaya çıkan satış tahminleri ve pazar sepeti analizleri, sektöre oldukça fayda sağlamaktadır.

Veri madenciliği farkı sektörlerdeki ticari işletmelerde de aşağıda belirttiğimiz şekillerde kullanım olanağına da sahip olmuştur:

Perakendecilik: Market içinde ürünlerin yerleştirilmesi ve çapraz satış yapılması

Bankacılık: Müşteri ilişkileri yönetimi, kampanya yönetimi, kredi puanının hesaplanması, kredi kartı sahtekarlığının saptanması.

Sigortacılık: Soruşturma gerektiren tazmin taleplerinin saptanması.

Telefonla pazarlama: Pazarlama amacıyla aranacak kişinin ilgi gösterebileceği ürünün saptanması.

İnsan Kaynakları Yönetimi: Firmadan ayrılma ihtimali olan personelin tespiti.

Veri Madenciliği Uygulamaları Sayesinde Firmanızın Kazanımları Neler Olabilir?

• Müşterilerin satın alma alışkanlıkları belirlenebilir.
• Sigorta dolandırıcılığı tespit edilip engellenebilir.
• Kara para akışı tespit edilebilir.
• İnternet işlemleri anlamlandırılabilir.
• Müşterilerin demografik özellikleri belirlenebilir.
• Müşteri ilişkileri yönetimi süreci geliştirilebilir.
• Müşteri sadakati sağlanabilir, müşteri portföyü genişletilebilir.
• Satış tahminleri yapılabilir.

Veri Madenciliği Yapabilmek İçin Hangi Becerilere Sahip Olmak Gerekir?

Milyonlarca hatta bazen milyarlarca farklı özelliğe sahip veri üzerinde çalışma yapmak, sabır ve dayanıklılık gerektirmektedir. Bilgisayar sistemlerinde sıklıkla karşılaşılan birbirinden bağımsız hatalara ve verilerde meydana gelen ani değişimlere karşı veriyi koruyabilmek çok fazla dikkat gerektirmektedir. İleri seviyede matematik, istatistik, lineer cebir, optimizasyon bilgisi, yöneylem modelleme teknikleri ve gelişmiş yazılım becerisine sahip olmak ise olmazsa olmazdır. Yazılım dillerinden Veri Madenciliği için en uygun olanlar R ve Python dilleridir. Bazı test aşamaları ve deneme işlemleri yapmak için ise Java dili kullanılabilir.

   Bu zamana dek yayınladığımız tüm yazılarımızda olduğu gibi bugün ki yazımızda da sizleri rakiplerinizin önüne geçirecek güncel teknik ve kavramların tarafınızdan bilinmesi ve uygulanması amacıyla bilgilendirmeye çalıştık. Bugün ki güncel konumuz "Veri Madenciliği " idi. Çukurova Marka Patent Kalite Yönetim ve Danışmanlık firması olarak 13 yıldan bu yana alanında uzman kadromuz ile birlikte sizlere sunduğumuz birçok hizmetimizin yanı sıra bünyemizde çalışan, alanlarında uzman iki endüstri mühendisimiz ile birlikte, şirketinizi iyileştirmeye yönelik tüm sorularınızı yanıtlamak ve diğer birçok konuda size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız. Eğer bu sorularınıza yanıt almak istiyorsanız; isterseniz telefonlarımızdan, web sitemizden, tarafımıza e mail atarak ulaşabileceğiniz gibi , dilerseniz ofislerimizi ziyaret ederek bize ulaşabilirsiniz. Sizinle tanışmaktan ve dilediğiniz konuda yardımcı olmaktan, neredeyse 10000’i aşan müşteri portföyümüze sizleri de eklemekten memnuniyet duyarız.

www.cukurovapatent.com / 444 8 148 / info@cukurovapatent.com

YAREN GÜNDOĞDU

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

INTORN INDUSTRIAL ENGINEER