Veri Analitiği Durum Tespiti Nasıl Dönüştürüyor – veritabanimimari.com

sasirin pamai / Shutterstock.com

Durum tespiti, potansiyel bir yatırımın değerlendirilmesine ve bunun sağlam olduğundan emin olunmasına yönelik karmaşık bir süreçtir. Büyük miktarda verinin toplanmasını, sınıflandırılmasını ve analiz edilmesini içerir.

Doğası göz önüne alındığında, süreçleri hızlandırabilen ve verilerin kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirebilen veri analitiği için mükemmel bir alandır.

Bir Bakışta Durum Tespiti

Öncelikle, veri analitiğinin yaratabileceği etki hakkında daha net bir genel bakış sunmak için durum tespiti kapsamındaki adımlara bakalım:

  1. Veri toplama: Bu eskiden uzun ve yorucu bir süreçti. Finanstan satışa, pazarlamadan hukuka kadar çok sayıda alanda tüm paydaşlardan gelen verilerin toplanmasını içerir. Veri toplama genellikle durum tespitinin en karmaşık ve potansiyel olarak en zor kısmıdır.
  2. Veri birleştirme: Bu adım, toplanan tüm verilerin depolanmasını ve sınıflandırılmasını içerir. Kötü organize edilmiş verilerin analiz edilmesinin oldukça zor olduğu bilinmektedir. Konsolidasyon, tüm verilerin doğru şekilde etiketlendiğinden ve uygun yer ve önemde olduğundan emin olmak için çeşitli araçların ve insan unsurunun kullanılmasıyla mümkün olduğu kadar iyi bir şekilde yürütülmelidir.
  3. Veri analizi: Verilerin analizi ve karşılaştırılması potansiyel riskleri ve getirileri belirlemeyi amaçlamaktadır. Veri analitiğinin ve yapay zekanın gerçekten yardımcı olabileceği ve süreci daha verimli ve uygun maliyetli hale getirebileceği yer burasıdır.
  4. Raporlama: Son adım, tüm önemli bulguları ve önerileri özetleyen bir belge taslağının hazırlanmasını gerektirir.

Şimdi veri analitiğinin bu süreci nasıl geliştirebileceğini keşfedelim.

Geleneksel Durum Tespiti Süreçlerini Hızlandırın

Durum tespitinin en büyük zorluğu, çok sayıda kaynaktan güvenilir verileri zamanında elde etmekti. Bir insanın bir iş günü boyunca okuyabileceği ve analiz edebileceği çok şey vardır.

Veri analitiği çözümleri ve API’lerin yardımıyla veriler çok kısa sürede toplanabilir, hatta sınıflandırılabilir ve organize edilebilir. Eksik veriler veya yanlış biçimlendirilmiş veriler daha hızlı bir şekilde keşfedilebilir ve veri kalitesiyle ilgili sorunlar, analiz başlamadan önce de vurgulanabilir.

Veri analizi araçları, daha sonra satıcılar, sözleşmeler, müşteriler veya envanter hakkındaki verileri analiz etmek için kullanılabilecek standartlaştırılmış veri modellerinin oluşturulmasını destekler. Ayrıca gelirlerin veya FAVÖK’ün analizine ve geleceğe yönelik tahminlerin yapılmasına da yardımcı olabilirler.

İnsan gözetiminin bir ölçüsünün hala muhafaza edilmesi gerektiğini belirtmek önemlidir. Veriler yanlış biçimlendirilmiş veya etiketlenmişse, veri analizi aracı onu yanlış şekilde kullanabilir; bu nedenle, analiz aşamasına geçmeden önce verilerinizi ve kaynaklarını iki kez kontrol etmeniz çok önemlidir.

Varsayımlara meydan okumanıza yardımcı olun

Geleneksel durum tespiti sürecinde zamandan ve paradan tasarruf etmek amacıyla, veri kalitesinin kaynağa ve çeşitli dış ve iç faktörlere dayalı olduğu varsayılmıştır. Dolayısıyla durum tespiti şirketleri, belirli bir veri parçasının doğru veya yanlış olduğunu varsayarak tehditleri veya potansiyeli gözden kaçırabilir veya gözden kaçırabilir.

Veri analizi araçları belirli bir miktarda adli soruşturmaya izin verir. İfadeleri ve hatta tahminleri denetlemek ve doğrulamak için kullanılabilirler. Bir tehdidi veya fırsatı nadiren gözden kaçırırlar çünkü hem verinin kendisini hem de kaynağını doğrulamak, tekrar kontrol etmek ve eleştirel bir şekilde analiz etmek için zamanları ve güçleri vardır.

Entegrasyon Süreçlerini İyileştirin

İnceleme aşamasında toplanan verilerin, satın alma sürecini daha sorunsuz ve daha az aksatıcı hale getirmek için kullanılabileceğini sıklıkla unutuyoruz.

Şirket entegrasyonu ve birleşmesinde veri odaklı bir yaklaşım benimsediğinizde süreçleri ve faaliyetleri daha iyi optimize edebilirsiniz. Halihazırda topladığınız tüm veriler bu amaçla kullanılmalıdır.

Durum tespiti raporunda altı çizilen önemli konuları ve zorlukları not edin. Evrak işlerini tamamlamadan önce bile bunların üstesinden gelmek için bir plan yapın. Hazırlıklı gelmek gelirleri artırabilir ve hatta personelin moralini bile yükseltebilir.

Durum Tespiti Çalışmasında Veri Analitiğini Kullanmanın Zorlukları ve Riskleri

Artık veri analitiğini gerekli özeni göstererek kullanmanın tüm faydalarını bildiğinize göre, aynı zamanda zorlukların ve potansiyel risklerin neler olduğunu da anlamanız gerekiyor:

  • Veri gizliliği ve güvenliği: Veri gizliliği ve güvenliği yasa ve düzenlemelerine uyum, durum tespiti sürecinde esastır. Şirketin ve ikamet ettiğiniz ülkenin özel gereksinimlerini anlamanız ve gerekli tüm kutuları işaretlediğinizden emin olmanız gerekir. Bu, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (AB’de faaliyet gösteriyorsanız) veya Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası hakkında bilgi sahibi olmanız gerektiği anlamına gelebilir.
  • Algoritma önyargıları ve tamamlanmamış algoritmalar: Algoritmalar önyargıları sürdürmenin ötesinde değildir. Yanlışlıkla elde edilmiş olsun ya da olmasın, bunların ve neden olabilecekleri tahribatın farkında olmanız gerekir. Yapay zeka veya başka bir algoritma tabanlı programla çalışırken, maliyetli bir hata yapmaktan kaçınmanıza yardımcı olacak kontrol ve dengelerin mevcut olduğundan emin olun.
  • Veri kalitesi: Ayrıca zayıf veya eksik verilerin, veri analizi sonuçlarını çarpıtabileceğini unutmayın. İlgilendiğiniz şirket, kayıtlarını doğru bir şekilde organize etme ve dosyalama konusunda kötü bir iş çıkarmışsa, bu sizin tahmin edebileceğiniz veya çözebileceğiniz bir şey olmayabilir. Verilerin kalitesini insan perspektifinden analiz etmeyi ve raporlara ve verilere bakarken insan mantığını kullanmayı unutmayın.

Tüm bu gerçekler göz önüne alındığında, durum tespitinin nasıl doğru şekilde yapılacağını bilen, deneyimli hizmet sağlayıcıları bulduğunuzdan emin olun. Bu şekilde potansiyel tuzakların farkında olacaklar ve onları nasıl yönlendireceklerini bilecekler. En küçük hatalar veya yanlış yorumlamalar çok pahalıya mal olabilir.

Yapay zeka veri analitiği yazılımının yüksek hızda geliştirilmesi ve benimsenmesi, kesinlikle durum tespiti sürecinde hem zamandan hem de paradan tasarruf etme fırsatı sağlıyor. Ancak yapay zeka her şeyi bilen değildir ve kesinlikle hata yapma kapasitesine sahiptir. Onu emanet ettiğiniz insanları da incelemeyi unutmayın.

Kapanış

Durum tespiti, veri analitiği ve yapay zeka tabanlı yazılım çözümlerinin yardımıyla önemli ölçüde iyileştirilebilir ve hızlandırılabilir. Ancak tüm bu gelişmelere biraz şüpheyle yaklaşın ve bir çift insan gözünü ve kulağını da kullanmayı unutmayın. Birlikte en iyi sonuçları sağlayabilirler.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir