İnternet ve bilişim teknolojilerinin gelişmesiyle günümüzde dijital teknolojilerin kullanılması her geçen gün çağımızın petrolü olarak görülen verinin boyutunu artırmaktadır. Bilgilerin işleniyor, kaydediliyor ve saklanıyor olması büyük veri topluluğunu oluşturuyor ve kolaylıkla ona ulaşmamızı sağlıyor. Şu an internette bulunmanız, sosyal medyada bir fotoğraf beğenmeniz, video, konum paylaşmanız, sitede bu yazıyı okumanız bile birer veri. Bugün veri çok değerli ama bu değeri nasıl kazanıyor diye düşündünüz mü hiç? Neden veri şirketleri, en önemli varlıklara dönüştü? Bu soruları cevaplamadan önce big data (büyük veri) tanımına bakalım.

Veri; durum, nesne ya da fikirleri tarif eden, bilgisayarların işleyebileceği (sayı, kelime, gözlem vb.) ham, işlenmemiş, herhangi bir şey hakkındaki gerçek bilgi parçacığıdır.  Büyük veri ise geleceğe dönük kararlar almaya yönelik büyük miktarda ham verinin analiz edilip sınıflandırılmış, anlamlı ve işlenebilir hale gelmesidir. Günümüzde büyük veri, çok önemli bir bilgi kaynağıdır. Bu veriler belirli hedefler için kullanıldığından da çok değerlidir. Dolayısıyla veriyi değerli kılan onun 3V (Doug Laney, 2001) olarak bilinen, Variety (Çeşitlilik), Velocity (Hız), Volume (Yoğunluk) ölçütlerine uygun olması; kalite bağlamında işlenmesi, bilgiye dönüşebilmesi ve kullanışlı olabilmesidir. Bu doğrultuda veri kümeleri, anlamlı sonuçlar çıkarmak amacıyla geliştirilmiş program ya da programlama dilleriyle depolanır, işlenir ve veri analizi ile ilgilenen veri bilimi, büyük veri olarak ortaya çıkar. İnternet ve bilişim teknolojilerinin sağladığı büyük veri, dünya genelinde kurumlara ve toplumlara dönüşüme yönelik önemli fırsatlar sağlar. McKinsey’in yaptığı bir araştırma; veri güdümlü kuruluşların müşteri kazanma olasılığının 23 kat, bu müşterileri elde tutma olasılığının 6 kat ve yararını artırma olasılığının 19 kat daha fazla olduğunu ortaya çıkarmıştır. Bu değerlerden faydalanma amacıyla -örneğin güvenlik, pazarlama, istatistik, bilimsel araştırmalar gibi alanlarda verilerden yararlanabilmek için- müşteri odaklı çalışan alışveriş siteleri, sosyal medya ortamları, hükümet kurumları, büyük işletmeler, insanların tüm işlemlerini kaydediyor veya belirli yerlerden verileri sağlıyor. Elde edilen veri kümelerinin değerlendirilmesi ve yorumlayabilmesinde ise Veri Bilimi devreye giriyor.

Veri Bilimi

Veri bilimi, verilerden anlamlı bilgi çıkarma ve  değer elde etme amacıyla istatistik, bilgisayar bilimi, iş bilgisi gibi çok çeşitli bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanarak analiz yapan bir bilimdir. Veri bilimi işletmelerin, büyük şirketlerin daha doğru kararlar almasında, daha yenilikçi ürün ve hizmetler sunabilmesi için kullanabileceği bilgilere ışık tutar.

Veriden geçmişe, ana ve geleceğe dair faydalı bilgilere ulaşmak amacıyla, veri biliminden nasıl yararlanacağınızı daha iyi anlamak için daha önceki yazımda bahsettiğim yapay zekâ (AI), makine öğrenimi (ML), derin öğrenme (DL) gibi kavramları bilmek çok önemlidir. Fakat genelde yapay zekâ ve veri bilimi terimleri birbiriyle karıştırılır. Veri bilimi, bilgisayarın insan davranışını bir biçimde taklit etmesini sağlamak anlamına gelen, yapay zekânın bir alt kümesidir.  Verilerden anlam çıkarma ve geleceğe yönelik doğru karalar almaya yardım eder.

Büyük veri ve veri bilimi anlayışının gelişmesiyle, veri analizi çalışmaları önem kazandı. Dolayısıyla 21. yüzyılın en değerli mesleklerinden biri olan veri bilimci de öyle.  Bugün, hayatın neredeyse her alanında birçok iş dünyasında, firmalar kârlarını artırabilmek için ve gelecekte akıllı ürün ve hizmet sunabilmek için büyük veriye yönelik araçları iyi kullanabilen veri bilimcilerine, en az teknolojiler kadar ihtiyaç duyuyor.

Veri Bilimci

Çalıştığı kuruma önemli ölçüde değer kazandıran veri bilimci; geniş çaplı ve karmaşık veri kümelerini toplayan, inceleyen, düzenleyen, verileri analiz etmek için stratejiler geliştiren, sorunların giderilmesinde çözüm yolu bulan sorumlu kişidir. İşletme performansı ve kârları üzerindeki etkisini değerlendirmesi için veri bilimci; veri madenciliği ve veri denetimi becerilerine sahip yapay zekâ, makine öğrenmesi, veri görselleştirme alanlarında bilgi sahibi olmalı. R, Python, SaS gibi programlama dillerinin birinde uzmanlaşması gerekir.

Şirket ve kurumların, ürünleri ve hizmetleri geliştirerek verileri rekabet fırsatlarına çevirmek üzere veri yığınından yararlanan veri bilimci, veri bilimini ve makine öğrenimi kullanarak bir strateji belirler. Örneğin sosyal medya kullanıcılarının, bir ürünle ilgili yorumlarının kaydından toplanan verileri analiz ederek müşteri isteklerini belirler, böylece yetkili ekip bu müşterilerin isteklerine uygun hizmet sunar ve satışları artırır. Diğer bir örnek ise bir mağazada müşterilerin her gün aldığı gıdayı ekmek, süt gibi ürünleri, veri kayıtlarından tespit ederek farklı konumlarda raflara koyması olabilir. Bu durumda müşteri süt almaya giderken bir sürü ürünle karşılaşır ve böylelikle bu durum, diğer ürünlerin satışının artmasında etken rol oynar.

Dünya Ekonomik Forumu tarafından hazırlanan “Future of Jobs” (Mesleklerin Geleceği) raporuna göre; 2025 yılına kadar en çok talep kazanacak mesleklerin başında veri bilimci ve veri analisti gelecek.

Kısaca, tüm dünyada COVID-19 pandemisi boyunca dijitalleşme fazlasıyla önem kazandı ve salgını yönetmek için veri bilimine bağlı kararların alınması, verinin değerini daha da artırdı. Günümüzde güvenilir veri, çağın anahtarı durumunda. Bu verileri eylemlere dönüştürme sanatı ise veri bilimidir. Dolayısıyla verinin bu denli öne çıkmasında veri bilimci, yapay zekâ uzmanı, siber güvenlik gibi vasıflı insan gücüne olan ihtiyaç giderek yükselmektedir.

Ulkar Gulmammadzada