Veri Analizi ve Veri Analizi: Kullanımlar arasındaki temel farklar

Veriler, işletmeler için yeni yakıt haline geliyor çünkü önemli içgörüler kazanmalarına ve büyümelerine yardımcı oluyor. Ancak, analitik ile analiz arasında büyük bir fark vardır ve bunun ne olduğunu bilmek önemlidir. Ancak bu kelimeler çoğu zaman birbirinin yerine kullanılsa da farklı anlamlara gelir ve farklı değerlere sahiptir. Veri Analizi ve Veri Analizi'ni tartışalım.

İnsanlar sıklıkla veri analizini ve veri analitiğini karıştırır. Bu yanılgıyı açıklığa kavuşturmak için her iki terime, nasıl farklı olduklarına ve nasıl kullanıldıklarına bakacağız.

Veri analitiği nedir?

“Veri analitiği” terimi, veriyle ilgili çok çeşitli faaliyetler ve kavramlara atıfta bulunur. Örgütsel problem çözme ve karar verme bağlamında ham veri değerlendirmelerini ve algıları inceleyerek temel gerçekleri ve rakamları belirli eylemlere dönüştürme sürecidir. Amaç, işletmelerin daha iyi kararlar almasına ve daha büyük başarılar elde etmesine yardımcı olmaktır.

Veri analitiği, işletmelerin ve insanların kavramlarına yönelik somut çözümler belirlemek için verileri kullanmaları için mükemmel bir yoldur. Etkili bir yaklaşım, şirketinizin nereye gidebileceği konusunda daha kapsamlı bir strateji sağlayabilir. Aşağıdakiler, veri analitiğinin size yardımcı olabileceği bazı yöntemlerdir:

• Trendleri ve kalıpları belirlemek.
• Yeni fırsatlar aramak için.
• Olası riskleri ve faydaları belirlemek.
• Bir eylem stratejisi yapmak.

Veri analizi nedir?

İlgili bilgileri keşfetmek için verileri temizleme, manipüle etme, modelleme ve sorgulama süreci, veri analizi olarak bilinir. Veri analizi, veri analitiğinin hayati bir parçasıdır. Bilgi sağlayarak çözümleri belirlememize yardımcı olur.

Veri analizi söz konusu olduğunda kullanabileceğimiz birkaç yaklaşım vardır. Bunlar, neyi başarmak istediğinize bağlı olarak kullanabileceğiniz yaklaşımlardan bazılarıdır.

• A/B testi: Bir test grubunun diğeriyle karşılaştırılması.
• Veri birleştirme, entegrasyon: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek ve birleştirerek doğruluk geliştirir.
• Veri madenciliği: Bu, büyük veri kümelerindeki kalıpları tanımlar ve bunları analiz için çıkarır.
• Makine öğrenimi: Burada, analitik modeller geliştirme sürecini otomatikleştirmek için bilgisayar algoritmaları kullanılır.
• Doğal dil işleme (NLP) , insan dillerini incelemek için bilgisayar algoritmalarını kullanır.

Veri analitiği ile veri analizi arasındaki temel farklar

Veri analitiği ve veri analizi sıklıkla eş anlamlı olarak kullanılır. Veri analitiği, verilerin tüm yönetimini ve kullanılan yöntem ve araçları içeren bir alan için genel bir terimdir. Öte yandan, veri analizi, belirli bir veri setini bileşen parçalarına ayırma ve her birini ayrı ayrı analiz etmenin yanı sıra parçaların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğu sürecidir. Şimdi onların farklılıklarına ve benzerliklerine bir göz atalım.

Veri analitiği ve veri analizi örneği

İlkeleri netleştirmeye yardımcı olması için gerçek hayattan bir örneğe bakalım. Sağlanan örnek, fikirleri anlamanıza yardımcı olacaktır.

Çoğumuz borsa hakkında en azından biraz bilgi sahibiyiz. Acemi olduğunuzu ve ticaretinize kârla başlamak istediğinizi hayal edin. Şimdi, ilk eylem planınızı tanımlayın.

• Yeni bir tüccar olarak, muhtemelen piyasada neler olup bittiğine dair bir fikir edinmek için borsa ve trend kayıtlarını araştırdınız. Bu teknik veri analizini içerir.
• Hisse senedi modeliyle ilgili yeni keşfettiğiniz anlayışın bir sonucu olarak, artık hisse senedinin gelecekteki piyasa fiyatını tahmin edebilir ve bazı hisseleri satın alabilirsiniz. Bu, bir veri analizi sürecinin bir örneği olarak hizmet eder.

Hangisi daha iyi seçenek?

Analitik uzmanı tarafından tahminler ve çıkarımlar yapmak için kullanılan araştırma ve süreçler, meslekten olmayan bir kişinin anlaması için zordur. Gerekli uzmanlığa sahip olmayan biri, daha iyi ve arzu edilen bir sonuç elde etmek için veri kümesinden yenilerini oluşturmak gibi, son işlemeyi kavramayı zor bulabilir.

Öte yandan, okuma yazma bilmeyen kişilerin bile veri kümesinin içeriğini daha hızlı ve kolay bir şekilde kavramasını sağlayan veri analizinin gelişmiş grafiksel ve görsel temsilleri mümkündür.

Veri analitiği ve veri analizine ilişkin sonuç

Veriler, işletmeler için yeni yakıt kaynağı haline geliyor. Doğru kullanarak, genel satışları ve net geliri hızla artırabilirsiniz. Özellikle günümüzün acımasız ortamında büyümeyi hızlandırmak için veri analizi ve veri analitiği arasındaki farkı anlamanız gerekir. Analitik, daha iyi kararlar almak için önceki verilerin incelenmesidir. Veri yorumlama, veri analizi ile desteklenir. Bu noktaya kadar neler olduğunu anlamamızı sağlayan önemli tarihsel içgörüler sağlar.

QuestionPro, her sorun ve sektör için çözümler sunarak, onu anket yazılımından çok daha fazlası yapar. Ayrıca InsightsHub araştırma kitaplığımız gibi veri yönetimi platformlarımız da var.

Dünya çapındaki kuruluşlar, verileri daha iyi yönetmek, içgörü elde etmek için gereken süreyi kısaltmak ve maliyetleri düşürürken ve yatırım getirisini artırırken geçmiş verilerin kullanımını geliştirmek için InsightsHub gibi bilgi yönetimi araçlarını ve sistemlerini kullanıyor.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN