Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir? Cloud Tabanlı Analizlerin Gücü

Büyük veri kümelerini sıralama süreci olan veri madenciliği, pek çok farklı aşamadan geçilerek ve çeşitli yöntemler kullanılarak yapılır. Tutarlı bir gelecek projeksiyonu yapabilmeyi mümkün kılan veri madenciliği nedir, nasıl yapılır, yöntemleri ve örnekleri nelerdir, bulut ortamındaki analizler ne kadar etkilidir, gibi soruların cevaplarını bu yazıda bulabilirsiniz. İşte, karşınızda "Veri madenciliği ne demek?" ve daha fazla sorunun cevabı!

Data mining İngilizce ifadesinin Türkçemize yerleşmiş hali olan veri madenciliği, iş süreçlerinde baş gösteren sorunların çözülmesine destek olabilecek kalıp ve ilişkilerin, veri analizi yoluyla elde edilmesidir. Bu yolda kullanılan yöntemler sayesinde gelecek trendleri tahmin edilip daha tutarlı kararlar alınmasının önü açılmış olur. Çoğu zaman KDD ile aynı anlamda kullanılan veri madenciliği, aslında KDD'nin bir alt kümesidir, demek mümkün. "Knowledge Discovery in Databases" ifadesinin baş harflerinden oluşan KDD ise veri tabanı içinde geçerli, kullanışlı ve anlaşılabilir örüntü ve ilişkileri keşfetme süreci olarak tanımlanmaktadır. Okumaya devam ederek veri madenciliği nasıl yapılır, sorusunun yanıtını da öğrenmeniz mümkün.

Veri bilimcilerin ile iş zekâsı ve analitiği uzmanlarının, makine öğrenimi ve istatistiksel analiz gibi yöntemlerle gerçekleştirdiği veri analizi aşamaları, dört temel başlıkta toplanabilir. Şöyle ki:

• Veri Toplama: Kurum içi sistemler, müşteri verileri, sensörler, sosyal medya, CRM yazılımları veya üçüncü parti veri kaynakları gibi alanlardan ham verinin toplanması aşamasıdır. Bu veriler yapısal, yarı yapısal veya yapısız olabilir. Amaç, analiz için gerekli tüm ham bilgiyi eksiksiz toplamaktır.
• Hazırlık: Toplanan verinin temizlenmesi, düzenlenmesi ve analiz için uygun hale getirilmesidir. Eksik veya hatalı veriler giderilir, gereksiz bilgiler ayıklanır, formatlar standartlaştırılır ve veri uygun bir yapıya dönüştürülür. Bu aşama veri madenciliği sürecinin en kritik adımlarından biridir; zira verinin kalitesi, sonuçların doğruluğunu doğrudan etkiler.
• Veri Madenciliği: Hazırlanan verinin makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel yöntemler ve modelleme teknikleriyle analiz edildiği aşamadır. Bu adımda verilerden anlamlı kalıplar, ilişkiler ve eğilimler ortaya çıkarılır. Burada kullanılan yöntemler, projenin amacına göre seçilir: örneğin tahminleme, sınıflandırma, kümeleme veya anormalliği tespit etme gibi.
• Analiz ve Yorumlama: Çıkarılan verilerin iş hedefleri doğrultusunda değerlendirilmesi ve anlamlandırılmasıdır. Analiz sonuçları raporlanır, görselleştirilir ve karar vericilere sunulur. Bu aşamada elde edilen bulgular genellikle stratejik kararlar, operasyonel iyileştirmeler veya yeni iş fırsatları üretmek için kullanılır.

En temelde altı farklı veri madenciliği tekniğinden bahsetmek mümkün. Okumaya devam ederek en yaygın veri madenciliği teknikleri hakkındaki detaylara ulaşabilirsiniz.

• Birliktelik Kuralı: Büyük veri setlerinde birlikte ortaya çıkan veri kümelerini bulmayı amaçlar. Örneğin bir e-ticaret sitesinde “X ürününü alan kullanıcılar genellikle Y ürününü de satın alır” gibi ilişki kurallarını ortaya çıkarır. Market sepeti analizi bu tekniğe klasik bir örnektir.
• Sınıflandırma: Verileri belirli kategorilere ayırmayı amaçlayan bir tekniktir. Makine öğrenimi algoritmaları (karar ağaçları, lojistik regresyon vb.) kullanılarak veri seti eğitilir ve yeni verilerin ait olduğu sınıf tahmin edilir. Örneğin e-postaları “spam” ve “spam değil” olarak sınıflandırmak gibi.
• Kümeleme: Benzer özelliklere sahip veri gruplarını otomatik olarak oluşturma yöntemidir. Sınıflandırmadan farkı, önceden tanımlı bir kategori olmamasıdır. Sistem benzerlik-mesafe ölçütlerine göre gruplar oluşturur. Örnek: müşteri segmentasyonu, kullanıcı davranış analizi.
• Regresyon: Değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleme ve geleceğe yönelik tahmin yapma tekniğidir. Özellikle sayısal değer tahminlerinde kullanılır; örneğin satış tahmini, fiyat tahmini veya gelir modelleme.
• Sıra ve Yol Analizi: Kullanıcıların izlediği yolu, davranış sıralamasını veya olay akışını inceleyen analiz türüdür. Web kullanıcılarının site içinde izlediği adımlar veya banka işlemleri gibi süreç analizleri örnektir. Bu teknik özellikle, “customer journey” denilen müşteri yolculuğu analizinde kullanılır.
• Sinir Ağları: İnsan beyninin çalışma yapısından ilham alan algoritmalarla yapılan veri analizi tekniğidir. Büyük veri setlerinde karmaşık ilişkileri tespit edebilir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, finansal tahminleme gibi alanlarda yaygın şekilde kullanılır.

Yeri gelmişken makine öğrenimi algoritmalarının, aşamalarının ve çalışma prensibinin detaylandırıldığı Makine Öğrenme Nedir? Bulut Teknolojileriyle Entegrasyonu başlıklı yazımızı da okuyabilirsiniz.

Veri madenciliği, birçok sektörde stratejik karar almadan müşteri analizine kadar geniş bir kullanım alanı sunar. Aşağıdaki veri madenciliği örnekleri, bu teknolojinin pratikte nasıl çalıştığını görmenize yardımcı olabilir.

• E-ticaret sitelerinin, kullanıcıların site içi hareketlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunduğunu biliyoruz. Örneğin sepete ekleme alışkanlıklarına göre ürün tavsiyeleri oluşturulabilir. Bu, veri madenciliğinin en yaygın örneklerinden biridir, demek mümkün.
• Bankalar kredi başvurularını değerlendirirken geçmiş işlem verilerini inceleyerek riskli profilleri belirler. Dolandırıcılık tespit sistemleri de bu analiz yöntemini kullanır.
• Sağlık sektöründe hasta kayıtları analiz edilerek belirli hastalıkların erken teşhisinde kullanılabilecek tahmin modelleri geliştirilir. Böylece tedavi süreci daha verimli planlanabilir.
• Markalar, müşterileri satın alma davranışlarına göre segmente ederek hedefe yönelik kampanyalar hazırlar. Bu yöntem reklam verimliliğini artırır.
• Perakende ve lojistik şirketleri talep tahminleri yaparak stok seviyelerini optimize eder. Böylece fazla stok maliyetleri azaltılır ve tedarik süreçleri hızlanır.
• Sosyal medyadaki kullanıcı etkileşimleri incelenerek trendler, ilgi alanları ve marka algısı ölçülür. Bu sayede dijital iletişim stratejileri daha doğru planlanır.

Veri madenciliği anlamının detaylandırıldığı bu yazıda, sürecin faydalarından da bahsetmek yerinde olacaktır. Veri madenciliği yapmanın küçük ya da büyük fark etmeksizin her işletme için çokça avantajı bulunur. Aşağıdaki listede data mining faydalarını görebilirsiniz.

• Daha Verimli Çalışma Süreci: Veri madenciliği, işletmelerin süreçlerinde tıkanan noktaları görmesine yardımcı olur. Böylece operasyonlar daha düzenli bir akışa kavuşur ve ekipler daha stratejik kararlar alabilir.
• Daha İyi Risk Yönetimi: Sistemler, geçmiş verilerden elde edilen bilgilerle olası riskleri önceden tahmin edebilir. Bu da finansal kayıpları azaltır, belirsizlikleri minimuma indirir ve daha güvenli iş adımları atılmasını sağlar.
• Daha İyi Gider Yönetimi: Veriler incelendiğinde gereksiz harcamalar, verimsiz kaynak kullanımı ve iyileştirilebilecek bütçe kalemleri net şekilde ortaya çıkar. Sonuç olarak işletme maliyetleri daha kontrollü ve optimize hale gelir.
• Daha İyi Tedarik Zinciri Yönetimi: Talepler, stok seviyeleri ve tedarik süreleri analiz edilerek lojistik süreçler çok daha etkili yönetilir. Böylece ürün akışı hızlanır, stok fazlası ya da eksikliği riski azalır.
• Daha İyi Müşteri Hizmetleri: Müşteri davranışlarının analiz edilmesi, ihtiyaçların daha doğru tespit edilmesini sağlar. Bu da kişiselleştirilmiş hizmet, daha hızlı çözüm ve müşteri memnuniyetinde artış anlamına gelir.
• Daha Etkili Pazarlama ve Satış Süreci: Veri analizi sayesinde hedef kitle daha net tanımlanır, kampanyalar doğru kişilere ulaşır ve müşteri dönüşüm oranları yükselir. Aynı zamanda satış tahminleri daha isabetli olur.

Bulut tabanlı sistemler, veri madenciliğini bambaşka bir seviyeye taşıyor. Neden mi? Çünkü bulut tabanlı çözümler sayesinde artık devasa veri kümelerini saklamak için fiziksel sunuculara ihtiyaç yok. Bulut ortamı; sınırsız depolama, yüksek işlem gücü ve esnek altyapı sunarak kurumların, veriyi çok daha hızlı analiz etmesini sağlıyor. Bu sayede müşteri davranışlarını tahmin etmekten tedarik zinciri optimizasyonuna pek çok senaryo, gerçek zamanlı olarak değerlendirilebiliyor. Ayrıca bulut tabanlı analizler ölçeklenebilir olduğu için işletmelerin, verileri büyüdükçe sistemlerini çok daha kolay bir şekilde genişletmesi de mümkün. Yani, hem güvenlik hem performans açısından avantaj sağlayan bu yaklaşım, veri madenciliği süreçlerini sadece hızlandırmakla kalmıyor, daha ulaşılabilir hale de getiriyor.