Küresel veri analitiği pazarı, IoT, bulut bilişim ve yapay zeka alanındaki ilerlemelerle hızla büyümeye devam ediyor. GlobalData’nın son araştırmalarına göre, 2025 yılına kadar veri hacminin 175 zettabaytı aşması bekleniyor. Bu doğrultuda, veri analitiği pazarının 2023 ile 2028 arasında yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %11,1 olarak öngörülmekte ve pazar büyüklüğünün 2028’e gelindiğinde 190 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Veri analitiği sektörü yükselişte
Veri analitiği sektörü olgun bir pazar olarak görülse de, özellikle donanım, veri yönetimi, uygulama ve teslimat gibi değer zincirinin dört ana katmanında son yıllarda kayda değer yenilikler yaşandı. Preskriptif analitik bu yeniliklerin başında geliyor. Bu yöntem, yalnızca ne olduğunu ve neden olduğunu açıklamakla kalmayarak şirketlere bir sonraki adımda ne yapmaları gerektiğini de öneriyor. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veri işleyerek senaryo analizleriyle veriye dayalı öneriler sunabiliyor.
GlobalData’ya göre, geleneksel veri analitiği şirketleri (SAS, IBM, Oracle, SAP gibi) artık yapay zeka tabanlı yeni nesil satıcılar tarafından ciddi şekilde rekabetle karşı karşıya. Cognitive Scale ve H2O.ai gibi firmalar, makine öğrenimi kullanarak operasyonel karar verme süreçlerini otomatikleştiren çözümler sunmayı hedefliyor. Ayrıca, jeneratif yapay zeka araçlarının yükselişiyle birlikte, analitik platformlara entegre edilen yenilikçi çözümler veri bilimi alanını demokratikleştiriyor. Microsoft’un ChatGPT’yi Excel ve PowerBI gibi analitik ürünlere entegre eden Copilot girişimi, bu dönüşümün önemli bir örneği olarak gösteriliyor.
Bununla birlikte, bu hızlı büyüme beraberinde veri yönetimi, güvenliği ve iş gücü alanlarında çeşitli zorluklar da getiriyor. GenAI’nin büyük veri setlerinden sofistike modeller ve simülasyonlar oluşturma yeteneği, kişisel bilgilerin kötüye kullanımına dair endişeleri artırıyor. Bu bağlamda, daha sıkı veri yönetim çerçevelerine ihtiyaç duyuluyor.
Veri analitiği süreçlerinin yönetilmesi, veri bilimciler, veri mühendisleri ve diğer uzmanlar dahil olmak üzere daha fazla yetkin iş gücü gerektiriyor. Aynı zamanda, veri analizinin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için görselleştirme, raporlama ve iletişim becerileri de önem kazanıyor. İşletmeler, çalışanlarını bu alanlarda eğitmenin yanı sıra, teknik olmayan personeli “vatandaş veri bilimcileri” olarak yetiştirme stratejilerine de yöneliyor.
Şirketlerin veri yönetimindeki eksiklikleri kapatmak için kendi bünyelerinde yetenek geliştirme çalışmaları yapması gerekiyor. Bununla birlikte, küçük veri analitiği şirketleriyle stratejik ortaklıklar kurma veya bu şirketleri satın alma gibi yöntemler de tercih edilebilir. Veri yönetimi, yapay zeka entegrasyonu ve yönetişim alanındaki yeniliklerin, veri odaklı stratejilerin geleceğini şekillendireceği öngörülüyor.
