Veri bilimi verileri yorumlanabilir ve eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürerek şirketlerin büyüme serüvenlerinde önemli bir rol oynuyor. Bu da dijitalleşen dünyamızda veri biliminin rolünü özellikle iş dünyası için vazgeçilmez bir hale getirmiştir.
Uygulamalı veri bilimi, sorunları çözmek ve belirli hedeflere ulaşmak için veri bilimi kavramlarının pratikte uygulanması olarak tanımlanabilir. Veri bilimi, içgörü elde etmek için verilerin geniş çerçevede araştırılmasına, analizine ve yorumlanmasına odaklanır. Uygulamalı veri bilimi ise bunları tahmine dayalı modeller geliştirme, süreçleri optimize etme, öneri sistemleri oluşturma vb. gibi çözümler geliştirmek için kullanır.
Uygulamalı Veri Biliminin Önemi
Uygulamalı veri biliminin en büyük avantajı, teorik kavramları somut çözümlere dönüştürmesidir. Uygulamalı veri bilimi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürerek bilinçli karar alma, problem çözme ve ürün ve hizmetlerin geliştirilmesini sağlar; böylece teori ile pratik arasında bir köprü görevi görür.
Veri biliminin iş dünyasında vazgeçilmez hâle gelmesinin bir diğer nedeni ise dolandırıcılık ve siber güvenlik risklerine karşı bir kalkan olmasıdır. Veri bilimciler büyük veri kümelerini analiz ederek anormal durumları tespit eder ve potansiyel ihlallere karşı önceden uyarılar sunar. Bu sayede şirketler tehditlere hızla karşılık verebilir, siber güvenlik önlemlerini güçlendirebilir ve hassas verileri yetkisiz erişimden koruma altına alabilir. Siber güvenlik açıkları şirketlere milyonlarca dolarlık zararlar verebilirken uygulamalı veri bilimi şirketlere dijital ortamda güvenle faaliyet gösterme, varlıklarını koruma ve müşteri güvenini sürdürme olanağı sunar.
Data Biliminin Kullanıldığı 6 Alan
Veri bilimi, çeşitli sektörler tarafından kullanılan çok yönlü bir alandır. Gelin veri biliminin kullanıldığı bazı alanlara hep birlikte göz atalım:
- İş Zekâsı ve Analitik: Uygulamalı veri bilimi; şirketlerin karar alma, kaynak yönetimi ve strateji oluşturma süreçlerini geliştirebilmeleri için trendler, müşteri davranışları ve iş performansı hakkında öngörü elde etmelerini sağlar.
- Tahminsel Analitik: Veri bilimciler, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için modeller oluştururlar. Bu genellikle satış tahminleri, talep öngörüleri, risk değerlendirmesi gibi uygulamalar için kullanılır.
- Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ: Veri bilimi, birçok makine öğrenimi ve yapay zekâ uygulamasının temelini oluşturur. Bu da görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve otonom araçlar gibi alanları içerir.
- Pazarlama: Şirketler, müşterilerinin davranışlarını ve tercihlerini anlamak için veri bilimini kullanır. Bunu yaparak müşteri deneyimlerini geliştirirken hedefe yönelik pazarlama kampanyaları ve ürün geliştirme gerçekleştirebilirler.
- Sosyal Medya Analizi: Veri bilimi yöntemleri, hedef kitlenin sosyal medya platformlarındaki eğilimlerini analiz etmek amacıyla itibar yönetimi, pazarlama ve halkla ilişkiler birimleri tarafından kullanılabilir.
- Enerji ve Kamu Hizmetleri: Veri biliminin kullanıldığı diğer bir alan da enerji tüketimini analiz etmek, enerji dağıtımını optimize etmek ve enerji verimliliğini artırmaktır.
Veri Biliminin Geleceği
Gelişen teknoloji her alanı olduğu gibi veri bilimini de şekillendirmeye devam ediyor. Dijitalleşmeyle birlikte veri boyutlarının katlanarak büyümesi ve yeni bilgi kaynaklarının ortaya çıkması, veri bilimcilerinin karmaşık verileri çözmede ve bunları işe yarar stratejilere dönüştürmede daha da önemli bir rol oynamasına sebep oluyor. Öte yandan veri gizliliği endişeleri artıyor. Bu yüzden veri bilimi uygulamalarını yönlendiren etik kurallar, veriyi yenilik için kullanma ile bireysel hakları koruma arasında denge sağlayarak şekillenebilir. Bu da veri bilimcilerin domain uzmanları, etik uzmanları ve politika yapıcılarla birlikte çalışmasını gerektirebilir. Böylece veri odaklı yenilikler toplumsal değerler ve ihtiyaçlarla uyumlu hâle getirilebilir.
