Veri Analizi ve Raporlama Nedir? Nasıl Yapılır?

Veri analizi; veri tabanından elde edilen verilerin işlenmesi, düzenlenmesi, gereksiz bilgilerin temizlenmesi ve işlenebilir hale getirilmesi adımlarını içeren bir süreçtir. Çeşitli veri kümelerine sahip olan veri analizi, farklı veri kaynaklarından elde edilen bilgilerin entegre edilmesi ve analiz edilmesi yoluyla anlamlı bilgilerin çıkarılmasını amaçlar. Elde edilen değerli bilgiler, günümüz iş dünyasında etkili stratejilerin geliştirilmesi ve kritik kararların alınması için kullanılmaktadır. Bu sebepten birçok işletme, veri analizi ve raporlama faaliyetlerinden destek alarak iş süreçlerini optimize etmeyi tercih etmektedir.

İşletmelerde olduğu gibi farklı pek çok alanda sorunların bilimsel yöntemlerle çözülmesi amacıyla veri analizi programı kullanılır. İşlenmiş verilerin depolanması ve paylaşılması gibi süreçlerde, veri analizinin önemli bir etkisi vardır ve veri analizi programı bu süreçlerin kolaylaştırılmasına katkı sağlar. Modern düzeydeki veri analizleri sayesinde zamandan tasarruf edilebildiği gibi işletme verimliliğinin arttırılması da sağlanır. Üretim, finans ve sağlık gibi çeşitli sektörlerde, veri analizinin etkisi bir dizi değerlendirme sürecini kapsar. Donanım Teknoloji ayrıcalıklarıyla destek alınan modern veri analizi programları, veri analizi işlemlerinin dijital ortamda yapılmasını sağlar. Gerekli tüm işlemlerin hızlı şekilde tamamlanmasında rol oynarken geleneksel yöntemlerden olan manuel hesaplar geri planda kalır. İşletmeler pek çok alanda avantajlı konuma ulaştığı gibi maliyet açısından da tasarruf sağlar.

İşletmelerin büyük bir kısmı, iş akışlarına entegre edilen veri analizi süreçlerini gerekli araçlar kullanılarak gerçekleştirir. Veri analizi ve veri raporlama işlemlerinde ham verilerin içerisinden yararlı bilgiler çıkarılır. İşlem aşamalarında öncelikle amaçların belirlenmesi, veri analizi süreçlerine başlamadan önce ihtiyaçlar ve soruların net bir şekilde tanımlanmasını içerir. Analiz sonucunun başarısında amaca yönelik bir planlama yapılması önem arz eder. İkinci aşamada, veriler toplanır. Veri tabanlarında bulunan sayfalar, anketler ve şirket içi veriler, dağınık bir durumdan düzenli hale getirilir. Toplanan veriler, veri analizi için uygun bir yapıda düzenlenir. Verilerin işlenme sürecinde ise hata payını en aza indirmek amacıyla veri temizliği gerçekleştirilir.

Toplanan ve düzenlenen veriler hazır hale geldiğinde, modelleme aşamasına geçilir. Bu aşamada, veri analizi yöntemleri kullanılarak analiz işlemi gerçekleştirilir. Elde edilen sonuçlar, ihtiyaçlara uygun bir şekilde yorumlanır. Veri analizi ve raporlama uzmanlığı doğrultusunda oluşturulan sonuçlar, hedef kitleye, geri dönüşü olacak farklı formatlarla sunulurlar.

Self-servis görselleştirme ve analiz

Veri entegrasyonu ve verinin merkezi yönetimi

Güçlü analiz altyapısı

Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

İşletmeler için maliyet ve iş gücü açısından fayda sağlayan veri analizi, toplamda beş farklı yöntemden oluşur. Bu yöntemler, veri analizi faaliyetlerinin daha güçlü ve etkili bir hale gelmesini amaçlamaktadır. İşletmeler veri analizi yöntemleri arasından seçim yaparken analizden beklenmekte olan sonuca, veri kümesinin yoğunluğuna odaklanır. Bunları şu şekilde sıralamak mümkündür:

Metin Analizi (Test Analysis): Veri analizi çeşitleri arasında yer alan metin analizi, veri tabanları kullanılarak veri kümelerinde bulunan anlam ilişkilerini belirlemek amacıyla kullanılır. Bu yöntemin diğer bir adı da veri madenciliğidir. Bu süreç, ham verilerin işlenerek değerli bilgilere dönüştürülmesini hedefler.
İstatiksel Analiz (Statistical Analysis): Güncel veya geleceğe yönelik sorulara cevap ararken eski verileri inceleyen bir veri analizi yöntemidir. Bu yöntemin iki farklı çeşidi bulunmaktadır: Tanımsal analiz ve çıkarıma dayalı analiz.
Teşhis Analizi (Diagnostic Analysis): Sorunların nedenlerini, benzer sorunlardan elde edilen verilere dayanarak araştıran bir veri analizi yöntemi olarak tanımlanan bu süreç, verilerin içeriğini inceleyerek problemin çözüm sürecini hızlandırmayı amaçlar.
Öngürücü Analiz (Predictive Analysis): Gerçekleşme ihtimali olan olayların, eldeki verilerin analizi yapılarak tahmin edilmesi için kullanılan veri analizi yöntemidir. Elde edilen tahminlerin kullanım durumu, analiz detayları, veri grubunun doğruluğu ve beklenti dahilinde ortaya çıkabilecek sorunlarla ilişkilidir.
Kuralcı Analiz (Prescriptive Analysis): Var olan verilerin incelenmesi yoluyla, mevcut eylem planları arasından en etkili olanını seçmeyi sağlayan bir yöntemdir. Bu yöntem, hem tahminsel hem tanımlayıcı veri analitiğine dayanır. Bir işletmenin veri performansını artırmak amacıyla yaygın olarak kullanılır.

Veri Analizi Programları Ne İşe Yarar?

İşletmelerin sorularına cevap bulması, faaliyetlerinde daha iyi bir performans göstermelerinde veri analizinin önemli bir payı vardır. Çünkü finansal verilerden, müşteri davranışlarının anlamlandırılmasına kadar pek çok alanda veri analizi büyük bir önem arz eder. Veri analizini kullanmak; mevcutta ve ileride var olabilecek sorunların ortadan kaldırılmasına, risklerin en aza indirilmesine yardımcı olur. Farklı sektörlerde hizmet vermekte olan işletmelerin işlerini ileriye taşır.

Var olan tüm avantajları göz önüne alarak söylenebilir ki veri analizi işlemi; veri temizliği, veri dönüştürme ve modelleme süreçlerini içerir. Bu süreçler, yararlı bilgiler elde etmek amacıyla gerçekleştirilir. Günümüzde, farklı sektörlerden işletmelerin zayıf noktalarını belirleyerek güçlendirmelerine olanak tanır. Ayrıca, alınan tüm kararların verilere dayalı olmasında önemli bir etkisi bulunmaktadır. Gelişmeye odaklı olan şirketler, veri analizi yöntemleri aracılığıyla müşterilerini daha iyi anlama fırsatı bulurlar. Ayrıca, hazırlanan reklam kampanyalarının sonuçlarını profesyonel bir şekilde değerlendirerek ürün geliştirme ve satış aşamalarında başarı elde ederler. Veri analizi, pek çok alanda performans artışı ve karlılık sağlama gibi avantajlar sunar. Bu nedenle, küçümsenmemesi ve dikkate alınması gereken önemli bir unsurdur.