Büyük Veri Dünyasında Değerli İpuçlarını Yakalamak: Veri Madenciliği

Günümüzde bilgi çağındayız ve veri, modern dünyanın temel itici gücü haline geldi. Bilgisayarların ortaya çıkmasından sonra hızlı bir teknolojik gelişim sürecine girdik. İnternetin ve sosyal medyanın hayatımıza girmesi, taşınabilir mobil cihazların ortaya çıkması ve diğer dijital teknolojilerin gelişimi ile birlikte her gün milyarlarca insanın ürettiği ve tükettiği büyük miktarda veri ortaya çıkmaktadır. Bu veri patlaması, birçok sektörün sürekliliği açısından büyük önem taşımaktadır. Veri patlaması durumunu bir örnekle açıklamak gerekirse, MHRS (Merkezi Hekim Randevu Sistemi)'yi duymayan ve kullanmayan neredeyse kimse kalmamıştır diye düşünüyorum. Hastalandığınızda randevu almak için bu sistemi kullandığınızda, o gün içinde sizinle birlikte kaç milyon kişinin randevu aldığını düşünün ve ortaya ne denli bir büyüklükte veri çıkabileceğini tahmin etmeye çalışın.

Durum böyle olunca bu kadar çok verinin içinde kaybolmamak büyük bir önem kazanmaktadır. Bu veri yığınları içerisindeki değerli bilgileri bulmak ve onları doğru bir şekilde kullanmak hem çok önemli hem de oldukça zor bir hal almaktadır. Tam bu noktada, bizim karşımıza büyük veri madenciliği çıkıyor. Büyük veri madenciliği, analitik bir sistem içinde bulunmaktadır. Geleneksel veri sistemlerindeki analitiği aşarak, veri içerisindeki gizli örüntüleri bulmayı, bu verileri sınıflandırmayı ve mevcut veriden yola çıkarak yeni eklenen veriler hakkında öngörüde bulunmayı hedeflemektedir. Bu disiplin, işletmelere rekabet avantajı sağlama, karar verme süreçlerini iyileştirme, yeni iş fırsatlarını keşfetme ve hatta toplumda önemli sorunlara çözümler sunma konularında güçlü bir araç haline gelmiştir. Büyük veri madenciliğinin üç kategorisi vardır: öngörüsel yaklaşımlar, betimsel yaklaşımlar ve ardışık örüntüler.

Veri madenciliğinde öngörüsel yaklaşımlar, gelecekteki olayları veya sonuçları tahmin etmek için kullanılan tekniklerdir. Bu yaklaşımlar, mevcut veri kümesini analiz ederek, içerisindeki desenleri ve ilişkileri kullanarak gelecekteki bir olayın veya bir sonucun tahminini yapmaya çalışır. Regresyon analizi, sınıflandırma, makine öğrenimi ve zaman serisi analizini bu teknikte kullanılan yöntemlere örnek olarak verebiliriz. Veri madenciliği sürecinde bu yaklaşımların kullanılması, işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerine, doğru kararlar almalarına ve gelecekteki olayları öngörmelerine yardımcı olur.

Büyük veri analitiği alanında betimsel yaklaşımlar ise, veri kümesinin yapısını, özelliklerini ve örüntülerini anlamak için kullanılan tekniklerdir. Bu yaklaşımlar, veri madenciliği sürecinin başlangıcında veri hakkında bir genel bakış elde etmeyi amaçlar. Aynı zamanda varolanı görmekle ilgili bir durum söz konusudur ve meseleyi kuşbakışı görmekle ilgildir. Betimsel analiz yapmak, veri setinin karakteristiklerini ortaya çıkarmak ve veri setinin yapısını anlamak için istatistiksel ve görsel yöntemleri içerir.

Ardışık örüntü madenciliği, birbiriyle ilişkili olayların belirli bir sırayla gerçekleşme eğilimlerini keşfetmeye odaklanır.Büyük veri madenciliğinde ardışık örüntülere baktığımızda ise ağırlıklı olarak pazarlamada kullanıldığını söyleyebiliriz. Örneğin, perakende sektöründe müşteri satın alma verileri üzerinde yapılan ardışık örüntü analizi, hangi ürünlerin birlikte satın alındığını veya belirli bir ürünün ne zaman satın alındığını ortaya çıkarabilir. Tüketiciye göre hareket etmemizi sağlar ve satışlarda artışı gözlemlememizi sağlayan önemli stratejilerdendir.

Veri madenciliği kısaca etkileşim ve bağlılık kurmayı sağlar.