Gelişmiş analiz nedir?
Gelişmiş analiz, geleneksel iş zekasının ötesinde veri öngörüleri elde etmek için karmaşık makine öğrenimi ve görselleştirme tekniklerini kullanma sürecidir. Modern kuruluşlar yüksek hacimlerde veri toplar ve gizli modelleri ve eğilimleri keşfetmek için analiz eder. Bilgileri iş süreci verimliliğini ve müşteri memnuniyetini artırmak için kullanırlar. Gelişmiş analizde, bunu bir adım öteye taşıyabilir, verileri gelecekte ve gerçek zamanlı kararlar almak için kullanabilirsiniz. Gelişmiş analiz teknikleri, sosyal medya yorumları veya görüntüleri gibi yapılandırılmamış verilerden de anlam çıkarır. Kuruluşunuzun karmaşık sorunları daha verimli bir şekilde çözmesine yardımcı olabilirler. Bulut bilgi işlem ve veri depolama alanındaki gelişmeler, gelişmiş analizleri tüm kuruluşlar için daha uygun fiyatlı ve erişilebilir hâle getirmiştir.
Gelişmiş analizin kullanım örnekleri nelerdir?
Kuruluşunuz, geleneksel iş analizi ve raporlamasının ötesinde karmaşık zorlukları çözmek için gelişmiş analizi kullanabilir. Aşağıda sektörler genelinde birkaç örnek verilmiştir.
Sağlık hizmetleri
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri şirketleri, teşhis doğruluğunu artırırken bakım maliyetlerini düşürmek için klinik ve operasyonel verileri analiz eder. Örneğin, tıbbi görüntülerin gelişmiş analizi hassas teşhisi destekler. Benzer şekilde, hasta verileri ile genomik, transkriptomik ve diğer omik verileri uygulanabilir öngörülere dönüştürmek için gelişmiş analiz kullanırlar. Klinik deneyleri hızlandırır, araştırma ve inovasyonu geliştirir ve klinik multiomikleri basitleştirir.
Finans
Finansal hizmetler, dönüştürücü teknolojilerden elde edilen veriye dayalı öngörüleri kullanarak operasyonel süreçleri ve inovasyonu geliştirebilir. Örneğin, şu amaçlar için gelişmiş analizi kullanabilirler:
- Kritik bankacılık işlemlerini optimize etme
- Sermaye piyasalarında dönüşümü teşvik etme ve iş modellerini yeniden tasarlama
- Temel sistemleri modernize etme ve sigortacılıkta risk modellemesini geliştirme
Sektör; paydaşlar, çalışanlar, aracılar ve müşteriler için deneyimleri dönüştürmek üzere veri madenciliği yapabilir. Gelişmiş analiz, şirketlerin kârlılık ve müşteri memnuniyeti için daha iyi kararlar almasına yardımcı olur.
Üretim
İmalat endüstrisi, genel ekipman verimliliğini (OEE) artırmak için gelişmiş analiz kullanır. Teşhise ve tahmine dayalı analiz, ekipman bakımını ve izlemesini iyileştirir. Ek olarak, imalat sektörü aşağıdakileri yapabilir:
- Darboğazları belirleyerek ve onararak süreçleri iyileştirme
- Ekipmandaki gerçek zamanlı anormallikleri tespit etme
- Denetim, doğrulama ve diğer zaman alan üretim süreçlerini otomatikleştirme
Perakende
Perakende sektörü; akıllı mağazalar oluşturmak, dijital ticareti kolaylaştırmak ve akıllı bir tedarik zinciri için temel oluşturmak üzere gelişmiş analiz teknolojilerini kullanır. Müşteri etkileşimi ve davranışlarından birçok amaç için öngörüler elde edebilirler:
- Mağazacılık kararlarını iyileştirme ve etkili mağazacılık stratejileri geliştirme
- Ürün önerilerini kişiselleştirerek yaşam süresi müşteri değerini artırma
- Maliyetleri düşürmek ve marjları iyileştirmek için dahili iş operasyonlarını optimize etme
- Yenilik yapmak ve olumlu sonuçları hızlandırmak için verilere erişimi demokratikleştirme
Gelişmiş analiz türleri nelerdir?
Veri bilimindeki gelişmeler, analiz alanında birkaç farklı odak alanının geliştirilmesine yardımcı olmuştur.
Küme analizi
Küme analizi, veri noktalarını benzerliklere göre gruplar halinde düzenler. Veri noktaları arasındaki ilişki hakkında ilk varsayımları gerektirmez. Böylece verilerinizde yeni kalıplar ve ilişkilendirmeler bulabilirsiniz.
Örneğin, müşteri tabanlarında demografik veya psikografik kategoriler oluşturmak için küme analizini kullanabilirsiniz. Daha sonra bir nitelik ile diğeri arasındaki ilişkiyi grafiğe dökebilirsiniz. Müşterilerin belirli demografik özellikleri ile satın alma alışkanlıkları arasında bir ilişki olup olmadığını takip edebilirsiniz.
Kohort analizi
Küme analizi gibi kohort analizi de büyük veri kümelerini küçük segmentlere böler. Ancak, bir grubun zaman içindeki davranışını izler. Öte yandan küme analizi, zamansal yönü dikkate almadan veri kümesinde benzerlikler bulmaya odaklanır.
Kohort analizi genellikle kullanıcı davranışı ve elde tutma çalışmalarında kullanılır. Her kohortun farklı olaylara nasıl tepki verdiğini izlemek için kullanabilirsiniz. Bu gelişmiş analiz yöntemi; müşteri elde tutma, kullanıcı etkileşimi, ürün benimseme ve etkileşimi geliştirir.
Tahmine dayalı analiz
Geleneksel açıklayıcı analiz, eğilimleri ve kalıpları belirlemek için geçmiş verilere bakar. Tahmine dayalı modelleme, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Tahmine dayalı analizi esas olarak riskle ilgili alanlarda veya yeni fırsatlar bulmak istediğinizde kullanırsınız. Gelecekteki potansiyel senaryoları görerek güvenle daha iyi kararlar verebilirsiniz. Riskin azaltılmasına katkıda bulunur ve operasyonel verimliliği artırır.
Kuralcı analiz
Kuralcı analiz, istenen sonucu etkilemek için yapabileceğiniz eylemleri önerir. Sadece gelecekteki eğilimleri göstermenin ötesinde kuralcı analiz, tahmin edilen gelecek senaryosundan en iyi şekilde yararlanmak için farklı eylem yolları önerir. Örneğin, tahmine dayalı analizin size önümüzdeki çeyrekte hangi müşterilerin dalgalanma olasılığının daha yüksek olduğunu söylediği bir iş senaryosu hayal edin. Kuralcı analiz, risk altındaki her müşteri segmenti için özelleştirilmiş indirim teklifleri, sadakat programları veya kişiselleştirilmiş iletişim kampanyaları gibi özel elde tutma stratejileri önerir.
Gelişmiş analizde kullanılan teknolojiler nelerdir?
Gelişmiş analiz çözümleri çeşitli teknolojileri birleştirir.
Makine öğrenimi
Zaman serisi analizi, karar ağaçları ve regresyon gibi makine öğrenimi modelleri gelişmiş analizi destekler. Tahmine dayalı ve kuralcı gelişmiş analiz tekniklerinde, verileri anlamanız ve gözlemler yapmak için bu verilerden çıkarım yapmanız gerekir. Makine öğrenimi teknikleri, milyonlarca veri noktasını hızla işleyerek tahmine dayalı öneri ve izlemeye yardımcı olabilir. Gelişmiş analiz, gelecekteki tahminler için makine öğrenimini kullanır.
Makine öğrenimi (ML) hakkında bilgi edinin »
Yapay zeka
Gelişmiş analiz, insan zeka düzeyini simüle etmek için yapay zeka (AI) kullanır. Yapay zeka ile daha fazla veri işleyebilir, daha karmaşık modelleme üzerinde çalışabilir ve gittikçe soyutlaşan algoritmalar dahil edebilirsiniz.
Yapay zeka araçları, gelişmiş analizin çeşitli işlevleri yerine getirmesini sağlamak için birlikte çalışan bir dizi teknoloji içerir. Derin öğrenme teknikleri; görüntü, ses ve metin gibi çeşitli veri biçimlerini analiz etmek üzere birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanır. Örneğin doğal dil işleme (NLP), insan tarafından oluşturulan metinden bilgi ayıklar ve bilgisayarlı görü, görevleri gerçekleştirmek için görüntüleri ve videoları yorumlar.
Gelişmiş analiz için gerekli altyapı teknolojileri nelerdir?
Kuruluşunuzda başarılı bir gelişmiş analiz programı yürütmek için aşağıdaki öğelere ihtiyaç vardır.
Nesnelerin İnterneti
Gelişmiş analitik işleme için gerçek dünya verileri elde etmek üzere Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarına ihtiyacınız vardır. Akıllı sensörler, sürekli bilgiye erişmenizi sağlayan gerçek zamanlı veri akışları sağlar. Analiz sistemlerinizi besleyecek IoT cihazları olmadan, değerli öngörüleri ve faydalı karar verme bağlamını kaçırabilirsiniz.
Nesnelerin İnterneti (IoT) hakkında bilgi edinin »
Depolama
Gelişmiş analiz yazılımı, kesin ve kullanışlı öngörüler sağlamak için büyük veri kümeleri gerektirir. Büyük veri; kapasite, hata toleransı, erişilebilirlik ve otomatik yedekleme özelliklerine sahip depolama sistemleri gerektirir. Farklı kaynaklardan gelen verileri depolama sisteminize otomatik olarak entegre edebilmeniz gerekir. Ayrıca, makine öğrenimi ve diğer veri analiz yazılımları içeren yerleşik entegrasyonları da desteklemelidir.
Bilgi işlem
Gelişmiş analiz araçları, etkili bir şekilde çalışmak için yüksek veri işleme kapasitesine ihtiyaç duyar. Birden fazla sunucu düğümünün verileri aynı anda işleyebilmesi için dağıtılmış bilgi işlemi destekleyebilmeniz gerekir. Tahmine dayalı modelleriniz ve diğer makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarınız için de bilgi işlem özelliklerine ihtiyacınız vardır.
Dağıtılmış bilgi işlem hakkında bilgi edinin »
Görselleştirme
Gelişmiş analizlerinizin bulguları hakkında raporlar oluşturmak ve sunmak için veri görselleştirme araçlarına ihtiyacınız vardır. Net görselleştirme olmadan, oluşturulan öngörülere göre eyleme geçmek zordur. Gelişmiş analizle daha derin öngörüler keşfedebilirsiniz ancak bunları paylaşmak zor olabilir. Görselleştirme teknolojisi ile bu öngörüleri işletme kullanıcılarınız ve teknik bilgisi olmayan paydaşlarınızla paylaşabilirsiniz.
Görselleştirme hakkında bilgi edinin »
Güvenlik
Erişim denetimi, şifreleme ve yetkisiz erişime karşı koruma, analiz sürecinin tamamı boyunca hayati önem taşır. Çoğu analiz, başta finans veya sağlık hizmetleri olmak üzere hassas verileri ele aldığı için veri güvenliği temel öneme sahiptir. Aynı şekilde, uymanız gereken veri gizliliği düzenleme standartlarına sahip olabilirsiniz.
AWS, gelişmiş analiz gereksinimlerinize nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS), en geniş analiz hizmetleri yelpazesini sunar. Veriye dayalı karar verme sayesinde, her ölçekten işletmelerin işlerini yeniden keşfetmelerine yardımcı oluyoruz. AWS, veri taşımadan akış analizine kadar en iyi fiyat performansını, ölçeklenebilirliği ve en düşük maliyeti sunan, amaca özel tasarlanmış hizmetler sağlar. İhtiyaçlarınıza en uygun olanları seçmek için analiz hizmetlerini seçme kılavuzumuzu kullanabilirsiniz.
AWS ayrıca, gelişmiş analiz sürecinin her adımında yardımcı olan yüzlerce tam olarak yönetilen hizmete sahiptir. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:
- AWS IoT hizmetleri milyarlarca IoT cihazına bağlanabilir ve çeşitli iş yükleri için IoT sensörlerinden veri toplayabilir, depolayabilir ve analiz edebilir.
- AWS'deki makine öğrenimi çözümleri, kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetlerini etkinleştirerek gelişmiş analizde yenilik yapmanıza yardımcı olur. Verilerinizden daha derin öngörüler elde edebilir, maliyetleri düşürebilir ve sektör lideri veri altyapısına erişebilirsiniz.
Alternatif olarak, kuruluşlar AWS Pazar Yeri'nde önceden oluşturulmuş, kullanıma hazır çözümler de arayabilir.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de gelişmiş analizi kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
