Data Science – Veri Bilimi Gerçekten Nedir? Herkes İçin Süper Basit Bir Açıklama

Önemli seviyede iş analizi çıktılarına göre tasarlanarak firmaya özel yerleştirilmesi gereken en basit Kurumsal Kaynak Planlama yazılımları (ERP – Enterprise Resource Planning ) projelerinin ülkemizde son 10 yıl içerisinde % 75’in üzerinde başarısızlıkla sonuçlandığını belirtmekte fayda var.

Uzun zamandır bir çok firma sahibinden ya da üst düzey yöneticisinden yeni yazılımlar aldık ama kullanamadık ya da sistemi tıkadı eskiye döndük ve benzeri başarısızlık hikayesini alt detaylarına kadar dinleme fırsatı buldum.

Eğitim seviyesinin bir önemi olmadan, finansal anlamda yüksek başarılara imza atmış bir bireyseniz.

Sürdürülebilir ve sarsılmaz bir sistem ile kolaylıkla kar eden bir şirkete sahip olmak istiyorsanız.

Birinci kuralınız: Yeniden eğitim altına girmeye hazır bir bilince sahip olmalısınız.

Yani önyargılarını aşamayan, yeniden eğitilemeyen ve yüksek derecede başarılı olduğuna inanan yeniliklere kapalı bireylerin tam tersi zihne sahip bireylere ihtiyacımız var.

Big Data ilk olarak ABD’de uzun yıllar önce kurulan ECHELON adı verilen süper bilgisayarda toplanılan verilerin analiz edilmesi döneminde kullanılmaya başlanmıştır.

O kadar büyük, karmaşık bir ham veriyi analiz etmek için Google arama motoru, Facebook ( Gerçek Kimlik Tanıma Sistemi), Linkedin (Profesyonel Çalışma hayatı Kimlik Tanıma Sistemi), Shazam ( Ses Tanıma Sistemi ) benzeri uygulamalar geliştirilmiş. Askeri stratejilerdeki önceliklerin anahtar taramaları yapılmaya başlanmış, muhtemel askeri, siyasi ya da terör saldırılarının önceden tespit ederek gerçekleştirilmeden önce engellemek amaçlanmıştır.

Ardından ham veri üzerinde ekonomik analizler, siyasi analizler yapılmaya başlanmıştır.

Enflasyon ve fiyat hareketlerinden, Başkanlık seçimlerini yönlendirmeye kadar bu veriler kullanılmaya başlanmıştır.

Ardından son 10 yıl içerisinde ekonomik ve askeri güç anlamında önde olan ülkelerin neredeyse tamamı kendilerine ait birer süper bilgisayar ve ham veriyi analiz edecek yüzlerce uygulamayı konuşlandırmaya başlamışlardır.

Ticari anlamda Şirketler için Big Data Nedir? :

Satın alma ve lojistik organizasyonundan, yalın üretime ve kurumsal satıştan, kitlesel satış kanallarının yönetimine, Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM), Satış Sonrası Hizmetlere kadar yüzlerce başlık altındaki yüksek sayıda Ham veriyi ( Big Data ) nesnelerin interneti aracılığı ile kurulan otomasyon sistemleri, mini yazılım ve sensörler ile milyonlarca verinin toplanmasıdır.

Big Data, analiz edilerek damıtılmış bir şekilde bilgiye ( information) ve ardından anahtar performans göstergelerine, takip edilmesi gereken altın standartlar listesine ya da Anadolu tabiri ile irfana ( Knowledge) dönüştürecek uygulamaların tasarlanması ve kurulması işini yapanlara da VERİ BİLİMCİLERİ diyoruz.

( Önemli Not Sanayi 4.0 uyumlu işletmeler kurmak, excel ya da query tablolarında bilgileri toplayarak analizler hazırlamak değildir. Ya da müşterilerinizi, lojstik altyapınızı ya da üretim proseslerinizi whatsapp grup mesajları üzerinden yönetmek değildir. )

“Veri bilimcileri” olarak tanımlanan veri ve analitikle ilgilenen insanlar tabirini son 10 yıldır yeni yeni duyuyoruz.

Laboratuvar önlüğü giyen veya ofislerde çalışan beyaz yakalılar gibi insanlar göremezsiniz.

Veri bilimcisi tek sarf malzemesi internete bağlı bir bilgisayar. Gerçekten bilim adamları mıdır? Yoksa sadece entelektüel olarak onlardan daha değerli görünmelerini sağlamak için tasarlanmış bir “vızıltı kelime” şatafatlı bir kelime ile aldatmaca bir iş unvanı mı?

“Bilim”, sonuçları bir teori oluşturma, deneme ve analiz etme süreci yoluyla sonuçlar çıkarmanın ve bilgiyi ilerletmenin mümkün olduğu bir çalışma alanıdır.

Başlangıçta ülkemiz performansından örnek verdiğimiz İş Analitiği projelerine dahil olduysanız, bu insanların genel olarak nasıl çalıştığını da görmüş olma şansınız var.

Bu nedenle, veri toplayan, analiz eden ve bilgilerini artırmak için kullanan bir kişi, bir veri bilimcidir. Oldukça yeni bir terimdir – ilk kez 1960 yılında kullanıldı, ancak 1990’lara kadar yaygın olarak kullanılmadı.

O zamandan önce, şimdi “veri bilimcisi” dediğimiz şeyle yürütülen çalışma ve çalışma, basitçe bir istatistik dalı olarak düşünülmüştü ve uygulayıcıları istatistikçiydi.

Veri Bilimi, Sanayi 4.0 devrimi sonrası Makro Ekonomi ve Mikro Ekonomi’de çok fazla konuyu değiştirmesi beklenmekte akademik çalışma popülerliğine ilaveten gerçek katkısı da hızla yükselmektedir.

Veri biliminde, bilgisayar bilimi – öğrencileri geliştirdikleri teknoloji ve tekniklerin istatistikçiler tarafından geliştirilenlerle çok etkili bir şekilde birleştirilebileceğini keşfettiler.

Bu, üretilebilen, depolanabilen ve analiz edilebilen veri miktarının yanı sıra bu analizin hızında ve dolayısıyla bilgiden elde edilen veri hızında büyük bir artışa yol açtı.

Ve veri bilimi meselesinin özü, verilerden içgörüler çıkarılmasıdır. Nedir Bu?

Her bir adımda farklı sorulara verilen farklı cevaplar ve kararlar ile karar ağacı ALGORİTMALARI geliştirildi. Algoritmalar, örneğin TC kimlik numarası ile başlayarak bireysel kredi skoru hesapladı ve skora göre bir içgörüde bulunarak TC kimlik numarasına karar ağacı üzerinden bir kredi limiti tahsis etti.

Sonuçlarınızı standart bir şekilde kaydetmeli ve alanında bilgi sahibi başkalarına inceleme ve doğrulama için sunmalısınız.

Mesela, skoru son 3 yıldır sıfıra yakın çıkan bir birey, hala kredilerini düzenliye yakın bir şekilde ödeme performansı gösteriyorsa? Algoritmanızın karar ağacında hata var demektir.

Bu, “veri bilimcisi” unvanı ile profesyoneller tarafından her gün gerçekleştirilen süreçleri yakından yansıtıyor.

Veri biliminde ekonomik anlamda en değerli ve önemli çıktı: İş dünyasında, ticari hedeflere, sorunlara ve stres testlerine modeller oluşturma ve simulasyonlar olacaktır.

Örneğin, tüm piyasalar içerisinde en az öz kaynak ile en büyük çalışma hacimlerine sahip olan sektör bankacılık sektörüdür.

Yüksek kaldıraç ile çalışan bankacılık sektöründe stres testleri ve simülasyonlar artık düzenli olarak senede birkaç defa yapılır hale gelmiştir.

Amaç, hedeflere uyan ve aynı şekilde tekrarlanan sonuçların tam olarak nasıl olduklarını anlamaktır. Tıpkı gerçek bir bilim adamı gibi! Davranışssal Ekonomi teorileri artık bilimsel veriye dayandırılabilmektedir.

Genel olarak konuşursak, veri bilimi üç bilimsel disiplinin (istatistik, matematik ve bilgisayar bilimi) harmonisini temsil eder.

2. Dünya savaşında hayatta kalan savaş uçaklarının aldıkları hasarlar analiz edilmiş.
Tüm vurulmalar yukarıdaki resimde yer alan kırmızı noktalarda yoğunlaştığı görülmüştür.

Düşen uçakların nereden vurulduklarına dair data mevcut olmadığına göre bu analizin çıktısı sizce nedir?

Cevabımız: Kırmızı renkli olmayan bölgeleri en az 5 kat daha dayanıklı üretmenin çözümlerini bulmalıyız?

Veriyi bir araya getirme süreci ve başarılı veri analizi ve gerçek bilgi yani anahtar performans göstergesi çıktıları sunulanların ötesinde olasılıkları görmenize yol açar.

Bazıları veri biliminin hala daha iyi bilgi işlem gücü ve artan depolama ile güçlendirilmiş istatistik çalışmalarının bir uzantısı olduğunu ve adil olmak gerekirse, iyi bir noktaya sahip olduklarını savunuyor.

Ancak bugün her şeyde olduğu gibi, bu büyük ölçüde bir markalaşma meselesidir ve “veri bilimcisi” kesinlikle bana göre “istatistikçi” den daha güzel bir tabir.

Üniversiteler ve kolejler yeni trende atlıyorlar ve giderek artan bir şekilde lisans ve yüksek lisans düzeyinde “Veri Bilimi” başlıklı dersler veriyorlar.

Veri Bilimi Mezunları, çalışma alanları arasında ileri teknoloji güdümlü istatistik uygulamaları ve makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi başlıklar önceliklidir.

Önemli not: Başarılı proje yönetim becerilerine sahip bir veri bilimi çalışanı yıllık 100.000 doların üzerinde ve çoğu mezun iki veya daha fazla iş teklifi alıyor.

Neden mi?

Bugün uçtan uca tüm ticari faaliyetlerinden ham bilgiyi toplayabilecek altyapıyı kuran ve gerçek bilgiye dönüştürebilen firmalara Sanayi 4.0 altyapıları ile uyum sağlayabilen firmalar diyoruz.

Bu firmalar tüm faaliyetlerinde Sanayi 4.0 uygulamalarını başarılı bir şekilde yerleştirerek, hem maliyetlerini doğrudan % 35 aşağıya çektikleri gibi doğrudan müşterileri ile dayanıklı ve sağlam bir sadakat kurabilmektedirler.

Bu firmaların ilk videolarımızda bahsettiğimiz Kızıl Okyanus cehenneminden çıkarak, Mavi Okyanus ortamına doğru ilerledikleri, gelecek ekonomilerde uzun soluklu hayatta kalma şanslarını garanti altına aldıkları ispatlanmıştır.

Kaynak: Volkan Korkmazer, Bernard Marr, Bruce Lipton,