Büyük verinin başarının başlıca araçlarından biri olduğu günümüzde, işletmeler giderek daha fazla veriyi kendi kârları için kullanmaya çalışmaktadır. İşte bu yüzden veri madenciliği bu kadar popüler bir hizmet haline gelmiştir.
Peki veri madenciliği tam olarak nedir ve nasıl yapılır?
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, veri analizi yoluyla iş sorunlarının çözümüne yardımcı olabilecek kalıpları ve ilişkileri belirlemek için büyük veri kümelerini sıralama sürecidir. Veri madenciliği teknikleri ve araçları, işletmelerin gelecekteki eğilimleri tahmin etmesini ve daha iyi iş kararları almasını sağlar.
Veri setlerinde faydalı bilgiler bulmak için gelişmiş analitik tekniklerini kullanan veri madenciliği, veri analitiğinin kritik bir bileşeni ve veri bilimindeki temel disiplinlerden biridir. Veri madenciliği, verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesine yönelik bir veri bilimi metodolojisi olan veri tabanlarında bilgi keşfi (KDD) sürecinin bir adımıdır. Veri madenciliği ve KDD bazen birbirinin yerine kullanılabilir, ancak daha yaygın olarak farklı kavramlar olarak kabul edilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Veri Madenciliğinin Tarihçesi
Veri madenciliği kavramı, bilgisayarlardan önce de vardı. Veri madenciliğinin istatistiksel başlangıcı 1763’te Bayes Teoremi ve 1805’te regresyon analizinin keşfi ile harekete geçti. Turing Evrensel Makinesi (1936), sinir ağlarının keşfi (1943), veri tabanlarının geliştirilmesi (1970’ler), genetik algoritmalar (1975) ve veri tabanlarında bilgi keşfi (1989) sayesinde, bugün veri madenciliğinin ne olduğuna dair modern anlayışımız için bir zemin hazırlandı. 1990’lar ve 2000’lerde bilgisayar işlemcilerinin, veri depolamanın ve teknolojinin büyümesiyle birlikte veri madenciliği sadece daha güçlü değil, aynı zamanda her türlü durumda daha üretken hale geldi.
2003 yılında Moneyball kitabı, profesyonel bir beyzbol takımının kadro oluşturmaya yönelik analitik odaklı yaklaşımının hikayesi aracılığıyla veri madenciliğini çok daha geniş bir kitleye tanıttı. Artık şirketlerin büyük veri çözümlerini giderek daha çeşitli durumlarda kullanmasıyla birlikte veri madenciliği sayısız sektörde kritik bir rol oynamaya başladı.
Veri Madenciliği Neden Önemlidir?
Veri madenciliği, işletmelerdeki başarılı analitik girişimlerinin temel bir bileşenidir. Çıktıları, geçmiş verilere bakan iş zekası (BI) ve gelişmiş analitik uygulamalarında ve oluşturulmakta veya toplanmakta olan akış verilerine bakan gerçek zamanlı analitik uygulamalarında kullanılabilir.
Etkili veri madenciliği, iş stratejisi planlamasına ve operasyon yönetimine yardımcı olur. Buna pazarlama, reklam, satış ve müşteri desteği gibi müşteriye dönük işlevlerin yanı sıra üretim, tedarik zinciri yönetimi, finans ve İK da dahildir. Veri madenciliği dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi, siber güvenlik planlaması ve diğer birçok kritik iş kullanım durumunu destekler. Ayrıca sağlık, hükümet, bilimsel araştırma, matematik, spor vb. alanlarda da önemli bir rol oynar.
Veri Madenciliği Süreci Nasıl İşler?
Veri madenciliğinden genellikle veri bilimciler, iş zekası ve analitik uzmanları sorumludur. Ancak veri madenciliği, veriye önem veren iş analistleri, yöneticiler ve bir kuruluşta veri bilimcisi olarak hareket eden çalışanlar tarafından da yapılabilir.
Ana bileşenleri makine öğrenimi ve istatistiksel analizin yanı sıra verileri analize hazırlamak için gerçekleştirilen veri yönetimi görevleridir. Makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka (AI) araçlarının kullanımı, sürecin daha büyük bir kısmını otomatikleştirmiş ve müşteri veri tabanları, işlem kayıtları ve web sunucularından, mobil uygulamalardan ve sensörlerden gelen günlük dosyaları gibi büyük veri kümelerinin çıkarılmasını kolaylaştırmıştır.
Veri madenciliği süreci 4 ana aşamaya ayrılabilir:
- Veri toplama: Bir analitik uygulaması için veriler belirlenir ve derlenir. Veriler çeşitli kaynak sistemlerde, bir veri ambarında veya yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımını içeren büyük veri ortamlarında giderek daha popüler bir havuz haline gelen bir veri gölünde depolanabilir. Harici veri kaynakları da kullanılabilir. Verinin nereden geldiğine bakılmaksızın, bir veri bilimci süreçteki diğer adımlar için veriyi sıklıkla bir veri gölüne taşıyacaktır.
- Veri hazırlama: Bu aşama, verileri madencilik için hazırlayan bir dizi adımdan oluşur. Veri keşfi, profil oluşturma ve ön işleme ile başlar ve ardından hataları ve diğer veri kalitesi sorunlarını düzeltmek için veri temizlemeye geçer. Bir veri bilimci belirli bir uygulama için filtrelenmemiş ham verileri analiz etmek istemiyorsa, veri setlerini tutarlı hale getirmek için veri dönüşümü de yapılır.
- Veri madenciliği: Veri bilimci, verileri hazırladıktan sonra uygun veri madenciliği tekniğini seçer ve ardından madenciliği gerçekleştirmek için bir veya daha fazla algoritma uygular. Makine öğrenimi uygulamalarında tüm veri setine karşı çalıştırılmadan önce algoritmalar genellikle aranan bilgileri aramak için örnek veri setleri üzerinde eğitilir.
- Veri analizi ve yorumlama: Veri madenciliği sonuçları, karar verme ve diğer iş eylemlerine yardımcı olabilecek analitik modeller geliştirmek için kullanılır. Veri bilimci veya başka bir veri bilimi ekibi üyesi, bulguları işletme yöneticilerine ve kullanıcılara iletmelidir; bu da genellikle veri görselleştirme ve veri hikayesi anlatma teknikleriyle gerçekleştirilir.
Veri Madenciliği Tekniklerinin Türleri
Çeşitli veri bilimi uygulamaları için veri madenciliği yapmak üzere farklı teknikler kullanılabilir. Birden fazla yöntemle mümkün kılınan yaygın bir veri madenciliği kullanım durumu, veri kümelerindeki aykırı değerleri belirlemeyi amaçlayan anomali tespitinde olduğu gibi örüntü tanımadır. Aşağıda popüler veri madenciliği tekniklerinden bazı örnekleri bulabilirsiniz:
Birliktelik kuralı madenciliği: Veri madenciliğindeki birliktelik kuralları, veri öğeleri arasındaki ilişkileri tanımlayan if-then ifadeleridir. Bağlantıları değerlendirmek için destek ve güven kriterleri kullanılır; destek, ilgili öğelerin bir veri kümesinde ne sıklıkta göründüğünü ölçerken, güven ise bir if-then ifadesinin kaç kez doğru olduğunu yansıtır.
Sınıflandırma: Bu yöntem, veri madenciliği sürecinde tanımlanan kategorileri kullanarak veri kümelerindeki öğeleri sınıflandırır. Sınıflandırma yöntemleri arasında karar ağaçları, Naive Bayes sınıflandırıcıları, k-en yakın komşu ve lojistik regresyon yer alır.
Kümeleme: Veri madenciliği uygulamalarının bir parçası olarak, benzer özelliklere sahip veri öğeleri kümeler halinde gruplandırılır. K-ortalamalar kümelemesi, hiyerarşik kümeleme ve Gauss karışım modelleri birkaç örnektir.
Regresyon: Veri kümelerindeki ilişkileri keşfetmek için bir başka yöntem de değişkenlere dayalı olarak tahmin edilen veri değerlerini hesaplamaktır. Örnekler arasında doğrusal regresyon ve çok değişkenli regresyon yer alır. Regresyonlar karar ağaçları ve diğer sınıflandırma yöntemleri kullanılarak da gerçekleştirilebilir.
Sıra ve yol analizi: Veriler, belirli olayların veya değerlerin daha sonraki olaylara yol açtığı kalıpları aramak için de çıkarılabilir.
Sinir ağları: Sinir ağı, insan beyni aktivitesini simüle eden bir algoritmalar topluluğudur. Makine öğreniminin daha gelişmiş bir dalı olan derin öğrenme, karmaşık örüntü tanıma uygulamalarında sinir ağlarını kullanır.
Veri Madenciliği Yazılım ve Araçları
Veri madenciliği araçları, genellikle veri bilimi ve gelişmiş analitik araçlarını içeren daha büyük yazılım platformlarının bir parçası olarak çok çeşitli satıcılardan temin edilebilir. Veri madenciliği yazılımının temel özellikleri aşağıdakileri içerir:
- Veri hazırlama yetenekleri.
- Yerleşik algoritmalar.
- Tahmine dayalı modelleme desteği.
- GUI tabanlı bir geliştirme ortamı.
- Modelleri dağıtmak ve performanslarını puanlamak için araçlar.
Alteryx, Databricks, Dataiku, DataRobot, H2O.ai, Knime, RapidMiner, SAP, SAS Institute ve Tibco Software veri madenciliği araçları sağlayan satıcılar arasındadır.
DataMelt, Elki, Orange, Rattle, scikit-learn ve Weka veri madenciliği yapabilen ücretsiz, açık kaynaklı teknolojilerdir. Bazı yazılım satıcıları da açık kaynak seçenekleri sunmaktadır. Örneğin Knime, veri bilimi uygulamalarını yönetmek için açık kaynaklı bir analitik platformu ticari yazılımla birleştirirken, Dataiku ve H2O.ai ürünlerinin ücretsiz sürümlerini sunmaktadır.
Veri Madenciliğinin Avantajları
Genel olarak, veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri, korelasyonları ve anormallikleri ortaya çıkarma becerisinin artması, ticari avantajlar sağlar. Bu bilgiler, geleneksel veri analizi ve tahmine dayalı analitiğin bir kombinasyonu yoluyla işle ilgili karar alma süreçlerini ve stratejik planlamayı iyileştirmek için kullanılabilir.
Aşağıda bazı özel veri madenciliği avantajları yer almaktadır:
1. Daha etkili pazarlama ve satış
Veri madenciliği, pazarlamacıların müşteri davranışlarını ve tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olarak hedefli pazarlama ve reklam kampanyaları oluşturmalarını sağlar. Benzer şekilde, satış ekipleri de potansiyel müşteri dönüşüm oranlarını iyileştirmek ve mevcut müşterilere ek ürün ve hizmetler satmak için veri madenciliği sonuçlarını kullanabilir.
2. Geliştirilmiş müşteri hizmetleri
Şirketler veri madenciliğini potansiyel müşteri hizmetleri sorunlarını daha hızlı tespit etmek ve iletişim merkezi temsilcilerine müşterilerle yapılan görüşmelerde ve çevrimiçi sohbetlerde kullanabilecekleri güncel bilgiler sağlamak için kullanabilir.
3. Geliştirilmiş tedarik zinciri yönetimi
İşletmeler pazar eğilimlerini daha iyi tespit ve ürün talebini tahmin edebilir, böylece mal ve tedarik stoklarını daha iyi yönetebilirler. Tedarik zinciri yöneticileri ayrıca depolama, dağıtım ve diğer lojistik operasyonlarını optimize etmek için veri madenciliği bilgilerini kullanabilir.
4. Gelişmiş üretim çalışma süresi
Üretim makineleri ve diğer endüstriyel ekipmanlar üzerindeki sensörlerden elde edilen operasyonel verilerin madenciliği, olası sorunların ortaya çıkmadan önce belirlenmesinde kestirimci bakım uygulamalarına yardımcı olur ve böylece planlanmamış arıza sürelerini azaltır.
5. Daha iyi risk yönetimi
Risk yöneticileri ve işletme yöneticileri bir şirketin finansal, yasal, siber güvenlik ve diğer risklerini daha iyi değerlendirebilir ve yönetebilir.
6. Azaltılmış giderler
Veri madenciliği, iş süreçlerindeki operasyonel verimliliği artırarak ve kurumsal harcamalardaki fazlalık ve israfı azaltarak maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.
Son olarak, veri madenciliği girişimleri gelir ve kârın artmasına ve şirketleri rakiplerinden ayıran rekabet avantajlarına yol açabilir.
Veri Madenciliği Sektörü Örnekleri
Çeşitli sektörlerdeki işletmelerin analitik uygulamalarının bir parçası olarak veri madenciliğini nasıl kullandıklarına dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:
1. Perakende
Çevrimiçi perakendeciler, pazarlama kampanyalarını, reklamları ve promosyon tekliflerini belirli müşterilere hedeflemelerine yardımcı olmak için müşterilerin verilerini ve internet tıklama akışı kayıtlarını çıkarır. Veri madenciliği ve tahmine dayalı modelleme, web sitesi ziyaretçilerine potansiyel satın alımlar öneren tavsiye motorlarını ve envanter ve tedarik zinciri yönetimi faaliyetlerini güçlendirmek için de kullanılır.
2. Finansal Hizmetler
Bankalar ve kredi kartı şirketleri finansal risk modelleri oluşturmak, hileli işlemleri tespit etmek ve kredi ve kredi başvurularını incelemek için veri madenciliği araçlarını kullanır. Veri madenciliği aynı zamanda pazarlama ve mevcut müşterilere yönelik potansiyel satış fırsatlarının belirlenmesinde de önemlidir.
3. Sigortacılık
Sigortacılar, sigorta poliçelerini fiyatlandırmalarına ve muhtemel müşteriler için risk modellemesi ve yönetimi de dahil olmak üzere poliçe başvurularını onaylayıp onaylamayacaklarına karar vermelerine yardımcı olmak için veri madenciliğini kullanırlar.
4. Üretim
Üreticilerin veri madenciliği uygulamaları, üretim tesislerinde çalışma süresini ve operasyonel verimliliği, tedarik zinciri performansını ve ürün güvenliğini artırma çabalarını içerir.
5. Eğlence sektörü
Veri madenciliği, akış hizmetleri tarafından kullanıcıların ne izlediğini veya dinlediğini analiz etmek ve izleme ve dinleme alışkanlıklarına göre kişiselleştirilmiş öneriler yapmak için kullanılır.
6. Sağlık hizmetleri
Doktorlar tıbbi durumları teşhis etmek, hastaları tedavi etmek ve röntgen ve diğer tıbbi görüntüleme sonuçlarını analiz etmek için veri madenciliğini kullanabilir. Veri madenciliği, makine öğrenimi ve diğer analitik biçimleri de tıbbi araştırmalarda yoğun olarak kullanılmaktadır.
7. Akademik
Veri madenciliği akademik araştırmaları hızlandırarak daha kesin ve doğru hale getirir. Eğitimciler bu aracı öğrencilerinin performansını tahmin etmek ve takip etmek için kullanabilir, böylece kimin diğerlerinden daha fazla yardıma ihtiyacı olabileceğini anlayabilirler.
8. Pazarlama
Yapılandırılmış ve kullanıma hazır bilgiler, hedefleme ve diğer pazarlama süreçlerini çok daha basit hale getirir. Pazarlama uzmanları verileri daha etkili bir şekilde analiz edebilir ve bunlarla çalışabilir. Veri madenciliği sayesinde müşteri davranışlarını tahmin etmek ve kampanyaların verimliliğini artırmak onlar için çok kolaydır.
9. Müşteri sadakati
İşletmeler, özellikle perakendeciler, sadakat programları aracılığıyla muazzam miktarda veri üretir. Veri madenciliği, bu işletmelerin bu veriler aracılığıyla müşteri ilişkileri kurmasına ve geliştirmesine olanak tanır. Örneğin, müşterileri sepet toplamlarına, alışveriş sıklıklarına ve haftalık market harcamalarına göre kümeleyerek, perakendeciler müşterilere bir harcama seviyesine kadar için indirimler sunabilir (örneğin, 50 TL harcayın, 5 TL indirim kazanın; 75 TL harcayın, 10 TL indirim kazanın). Bu sadece müşteriyi alışveriş yapmaya teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda rakipler tarafından hedeflenen parayı da elde tutmaya yardımcı olur.
Veri Madenciliği vs Veri Analitiği vs Veri Ambarı
Veri madenciliği ve veri analitiği bazen birbirinin yerine kullanılmaktadır. Bununla birlikte, öncelikle tespit edilemeyecek bilgileri keşfetmek için büyük veri kümelerinin analizini otomatikleştiren bir veri analitiği alt kümesi olarak kabul edilir. Bu veriler veri bilimi sürecinde ve diğer iş zekası ve analitik uygulamalarında kullanılabilir.
Veri ambarı, veri setleri için bir depo görevi görerek veri madenciliğine yardımcı olur. Tarihsel olarak, geçmiş veriler kurumsal veri ambarlarında veya bireysel iş birimleri ya da belirli veri alt kümeleri için tasarlanmış daha küçük veri haritalarında depolanmıştır. Geçmiş ve akış verilerini tutan ve Hadoop ve Spark gibi büyük veri platformlarına, NoSQL veri tabanlarına veya bulut nesne depolama hizmetlerine dayanan veri gölleri, artık veri madenciliği uygulamalarına hizmet etmek için sıklıkla kullanılmaktadır.
Veri Madenciliği ile Web Kazıma Arasındaki Fark Nedir?
Web kazıma, web sitelerinden veri çıkarma işlemidir. Veri madenciliği ise büyük veri setlerinden değerli bilgilerin çıkarılması işlemidir.
Web kazıma, daha sonra veri madenciliği yapacağınız web sitelerinden veri toplamak için kullanılabilir. Veri madenciliği, verilerdeki kalıp ve eğilimleri belirlemek için algoritmalar kullanarak bir adım daha ileri gider.
Veri madenciliği tahminler veya öneriler yapmak için kullanılabilirken, web kazıma sadece veri toplamak için kullanılabilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği Arasındaki İlişki
Veri madenciliği, veri setlerinin özelliklerini keşfetmeye odaklanan disiplinlerarası bir alan olarak açıklanabilir.
Makine öğrenimi ise veri biliminin bir alt alanı olup, öğrenebilen ve tahmine dayalı analizler yapabilen algoritmalar tasarlamaya odaklanır. Hem denetimli öğrenme hem de denetimsiz öğrenme yöntemlerini içerir. Denetimsiz yöntemler aslında etiketlenmemiş veri kümelerinden yola çıkar, bu nedenle bir bakıma doğrudan veri kümelerindeki bilinmeyen özellikleri (örneğin kümeler veya kurallar) bulmakla ilgilidir.
Makine öğrenimi veri madenciliği için kullanılabilir. Bununla birlikte, makine öğreniminin yanı sıra veya üstünde başka teknikler de kullanabilir.
