Orlando’da düzenlenen Gartner Veri ve Analitik Zirvesi’nde yayınlanan bir ankete göre, veri ve analitiğe yönelik kurumsal yatırımlar yükseliş gösteriyor.
Anket, 2022 yılı veri ve analitik ekiplerinin yüzde 44’ünün büyüdüğünü ortaya çıkardı. Ekiplerin boyutu artıyor olsa da ekip liderlerinin yarısından azı (yüzde 44) ekiplerinin kuruluşlarına değer sağlamada etkili olduğunu söylüyor.
Kendilerini farklı liderlik özelliklerinde etkili veya çok etkili olarak derecelendiren veri ve analitik liderleri, organizasyonel ve ekip performansında kendilerini yüksek olarak değerlendirenlerle aynı çizgideydi.
Düşük performans gösterenlerin yüzde 19’u kişisel gelişimlerine zaman ayırmada etkili olduğunu bildirirken, en iyi performans gösterenlerin yüzde 43’ü buna zaman ayırdı. Gartner’ın başkan yardımcısı analist Alan Duncan, “En iyi performans gösteren baş veri analitiği görevlileri, belirsiz koşullarda gelişmek, zorlayıcı değer öykülerini ifade etmek ve iş etkisini artırabilecek veri ve analitik ürün ve hizmetlerini belirlemek için beceriler geliştirerek başarılarına yatırım yapıyor” dedi. Ankete göre, baş veri ve analitik görevlilerinin geniş sorumlulukları var. Bunlar arasında strateji tanımlama ve uygulama (yüzde 60), veri ve analitik stratejisinin gözetimi (yüzde 59), yönetişim oluşturma ve uygulama (yüzde 55) ve veriye dayalı kültür değişikliğini yönetme (yüzde 54) bulunmaktadır” diyor.
Veri analitiği nedir?
Veri analitiği, büyük veri kütlelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak ve kararlar almak için kullanılan süreçler, teknikler ve araçlardan oluşan bir disiplindir. Veri analitiği, işletmelerin, hükümetlerin ve diğer organizasyonların verimliliği artırmak, trendleri anlamak, gelecekteki ihtiyaçları tahmin etmek, müşteri davranışlarını analiz etmek ve bilgi temelli stratejiler geliştirmek için büyük miktarda veriyi analiz etmelerine olanak tanır.
Veri analitiği aşağıdaki ana bileşenlere ayrılabilir:
- Veri toplama: İlgili verilerin toplanması ve depolanması sürecidir.
- Veri ön işleme: Toplanan verilerin temizlenmesi, eksik verilerin doldurulması ve veri formatının uygun hale getirilmesi işlemlerini içerir.
- Veri analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmaları kullanarak verilere derinlemesine bakarak özellikler, modeller ve ilişkiler keşfetmeyi içerir.
- Veri görselleştirme: Elde edilen bilgilerin ve sonuçların anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulması için grafikler, tablolar ve diğer görsel araçların kullanılmasıdır.
- İçgörü ve karar verme: Analiz sonuçlarını kullanarak bilgi temelli kararlar almak ve stratejiler oluşturmak.
Veri analitiği, iş dünyası, finans, sağlık, enerji, eğitim ve daha birçok sektörde değerli içgörüler sağlayarak önemli bir rol oynamaktadır. Bu süreçlerle, organizasyonlar daha bilinçli kararlar alarak daha etkili ve başarılı olabilirler.