Veri Bilimi Nasıl Çalışır?
Kurumsal mimarilerde barındırılan devasa veri yığınlarından eyleme dönüştürülebilir (actionable) içgörüler çıkarmak amacıyla gerçekleştirilen analitik süreçlerin tamamı veri bilimi olarak adlandırılır. Veri bilimi ve analitiği ayesinde kurumlar; yapılandırılmış (structured) ve yapılandırılmamış (unstructured) verilerini derinlemesine işleyerek pazar trendlerini keşfedebilir, risk tahminlemeleri yapabilir ve veri odaklı stratejiler geliştirebilir. Veri bilimi nedir sorusunun yanıtını ayrıntılı olarak sizler için ele aldık!
Veri bilim süreçleri genellikle birkaç temel adımdan oluşur. İlk olarak Veri bilimciler; ilişkisel veri tabanları (RDBMS), IoT sensörleri, web servisleri veya kurumsal uygulamalar gibi heterojen kaynaklardan veri toplama (data ingestion) işlemlerini gerçekleştirir. Ardından, toplanan bu ham veri havuzu; eksik, hatalı veya tutarsız kayıtlardan arındırılarak veri temizleme (data cleansing) ve ön işleme (preprocessing) adımlarıyla analize hazır hale getirilir. Sonraki aşamada, gelişmiş istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak veri setleri üzerinde derinlemesine keşifsel analizler (EDA) yapılır ve kestirimci (predictive) modeller eğitilir. Son adımda ise elde edilen analitik sonuçlar İş Zekası (BI) araçlarıyla görselleştirilerek, yönetim kademelerinin stratejik kararlarını destekleyecek eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülür.
Veri Bilimci Nedir, Ne İş Yapar?
Veri bilimi üstüne çalışan kişiler veri bilimciler olarak adlandırılır. Peki veri bilimci ne iş yapar? Kurumsal BT altyapılarındaki veri mimarilerini yöneten ve anlamlandıran uzmanlara veri bilimci (Data Scientist) denir. Veri bilimci ne iş yapar sorusunun temel yanıtı; büyük ve karmaşık veri kümelerini işleyerek elde ettiği stratejik içgörüleri kurumların karar destek mekanizmalarına entegre etmesidir. Bu uzmanlar; ileri istatistik, veri madenciliği (data mining), programlama ve makine öğrenimi algoritmalarını harmanlayarak veri setlerindeki gizli örüntüleri (patterns) ve anormallikleri tespit eder. Veri bilimci nedir sorusunu operasyonel görev tanımlarıyla genişletmek gerekirse, bir veri bilimcinin kurumsal BT ekosistemindeki temel sorumlulukları şunlardır:
- Veri yaşam döngüsünün (Data Lifecycle) uçtan uca yönetimi ve süreç optimizasyonunun sağlanması.
- Dağıtık mimarilerdeki (Cloud, On-Premise, Edge) heterojen kaynaklardan veri çekme (data extraction) ve entegrasyon süreçlerinin yürütülmesi.
- Ham verilerin (raw data) algoritmik kalite standartlarına göre temizlenmesi, dönüştürülmesi ve standartlaştırılması (data wrangling).
- Gelişmiş istatistiksel analizlerin yapılması ve kurumsal iş yüklerine uygun veri modellerinin (data modeling) mimari olarak tasarlanması.
- İş süreçlerini otomatize edecek yapay zeka tabanlı kestirimci (predictive) ve sınıflandırma (classification) modellerinin geliştirilerek eğitilmesi.
- Karmaşık veri seti çıktılarının, veri görselleştirme ve İş Zekası (BI) dashboard'ları üzerinden interaktif raporlara dönüştürülmesi.
- Kurumsal iş birimlerine (Business Units) veri odaklı (data-driven) stratejik içgörüler sunarak büyüme ve verimlilik hedeflerine rehberlik edilmesi.
Veri Bilimciler Hangi Araçları Kullanır?
Veri bilimciler operasyonel süreçlerinde güçlü programlama dilleri ve veri işleme platformlarından yararlanır. Veri bilimi çalışmalarının temelini oluşturan en yaygın veri bilimi araçları arasında; Python, R ve SQL (Structured Query Language) öne çıkmaktadır. Veri bilimi çalışmalarının temelinde programlama dilleri yer aldığı için Python, R ve SQL olmazsa olmaz araçlar arasında yer alır. Python; zengin kütüphane desteğiyle a href="https://www.glasshouse.com.tr/blog/gelecek-teknolojileri/makine-ogrenme-nedir-bulut-teknolojileriyle-entegrasyonu" title="Makine Öğrenme Nedir?">makine öğrenmesi ve veri manipülasyonunda endüstri standardı iken, R dili daha çok karmaşık istatistiksel modellemelerde tercih edilir; SQL ise ilişkisel veri tabanlarından (RDBMS) yüksek performanslı veri sorgulama ve yönetimi için vazgeçilmezdir. Makine öğrenimi ve derin analiz süreçleri için genellikle güçlü Python kütüphaneleri entegre edilir; büyük ölçekli veri manipülasyonu için Pandas, yüksek performanslı sayısal hesaplamalar için NumPy ve algoritmik modelleme için Scikit-learn aktif olarak kullanılır. Elde edilen çıktıların kurumsal raporlaması ve görselleştirilmesi içinse Tableau, Power BI ve Matplotlib gibi endüstriyel İş Zekası (BI) platformları konumlandırılır.
Veri Bilimi Neden Önemlidir?
Günümüz dijital ekonomisinde veri, kurumlar için en değerli stratejik varlık (asset) haline gelmiştir. Veri bilimi; yapılandırılmamış büyük veri yığınlarını (Data Lakes) anlamlandırarak, kurumların veriye dayalı karar alma ve risk yönetimi süreçlerini doğrudan güçlendirir. Bu analitik evrim, veri bilimini salt bir IT fonksiyonu olmaktan çıkarıp pazarda rekabet avantajı sağlayan kurumsal bir stratejiye dönüştürmektedir. Dolayısıyla veri bilimi uzmanları bulut ve veri odaklı dijital dönüşüm (Digital Transformation) hedeflerini gerçekleştirmek isteyen modern BT organizasyonlarında kilit bir rol üstlenmektedir. Büyük veri nedir, ne işe yarar ve nasıl kullanılır? başlıklı içeriğimiz de ilginizi çekebilir!
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Veri bilimi ve yapay zekâ (AI), dijital verilerin işlenmesi ve anlamlandırılması bağlamında birbirleriyle yakından ilişkili ancak operasyonel kapsamları farklı olan iki makro disiplindir. Her iki teknoloji alanı da ham veriden (raw data) stratejik bilgi üretmeyi hedeflese de, mimari amaçları ve uygulama metodolojileri açısından yapısal farklılıklar barındırır. Veri bilimi, gelişmiş analitik yöntemlerle büyük veri kümelerini yorumlayarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmeye odaklanırken; yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin otonom öğrenme, bilişsel problem çözme ve insan benzeri karar verme yetenekleri kazanmasını amaçlayan daha geniş bir mühendislik ekosistemidir. Veri bilimi, yapay zekâ sistemlerini eğitecek kaliteli ve yapılandırılmış veri setlerinin (training data) hazırlanmasını sağlayarak AI ekosisteminin temel altyapısını oluşturur. Yapay zekâ algoritmalarının (örneğin Derin Öğrenme modellerinin) yüksek doğrulukla (accuracy) çalışabilmesi için devasa hacimli ve nitelikli verilere ihtiyaç duyulur; bu verilerin toplanması (ingestion), temizlenmesi (cleansing) ve algoritmik analize hazır hale getirilmesi tamamen veri bilimi yaşam döngüsüyle gerçekleştirilir. Dolayısıyla bu iki disiplin modern BT mimarilerinde birbirini entegre bir şekilde tamamlamaktadır. GlassHouse’un uzman ekibi tarafından sunulan veri tabanı hizmetlerini keşfetmek için hemen tıklayın!