Veri Bilimi ve İş Zekası: Farklar ve Kullanım Alanları

Veri Bilimi ve İş Zekası: Farklılıklar ve Kullanım Alanları​

Veri bilimi ve iş zekası (BI), modern işletmelerin karar verme süreçlerini güçlendiren iki kritik alandır. Her iki disiplin de verilerden anlamlı içgörüler elde etmeyi amaçlasa da, bu hedeflere ulaşma yöntemleri ve kullanım alanları farklıdır. Veri bilimi, büyük veri setlerini analiz ederek ileri düzey tahminler ve modeller oluştururken, iş zekası, mevcut verileri kullanarak geçmişe dönük raporlamalar ve analizler yapar. Bu makalede, veri bilimi ve iş zekası arasındaki temel farklılıkları ve bu alanların iş dünyasında nasıl kullanıldığını detaylandıracağız.

1. Veri Bilimi ve İş Zekası: Temel Kavramlar ve Tanımlar​

Veri Bilimi:
Veri bilimi, büyük ve karmaşık veri setlerini analiz etmek ve bu verilerden geleceğe yönelik tahminler ve modeller geliştirmek için kullanılan bir disiplindir. Veri bilimi, istatistik, matematik, bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi gibi çeşitli alanları bir araya getirir. Veri bilimciler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz ederek iş süreçlerini optimize eden ve stratejik kararlar almayı kolaylaştıran modeller oluşturur.

İş Zekası (BI):
İş zekası, işletmelerin veri tabanlarından elde ettikleri mevcut verileri kullanarak geçmişe dönük analizler ve raporlamalar yapmalarını sağlayan bir disiplindir. BI araçları ve teknikleri, veri madenciliği, raporlama, gösterge tabloları (dashboard) ve veri görselleştirme gibi yöntemlerle verileri anlamlı hale getirir. İş zekası, işletmelerin performanslarını değerlendirmelerine ve operasyonel kararlar almalarına yardımcı olur.

2. Veri Bilimi ve İş Zekası Arasındaki Farklılıklar​

Veri bilimi ve iş zekası arasındaki temel farklılıklar, bu disiplinlerin amaçları, yöntemleri ve kullanım alanlarından kaynaklanmaktadır. İşte bu iki alan arasındaki bazı ana farklılıklar:

• Amaç ve Odak Noktası:
  • Veri Bilimi:
    Veri bilimi, büyük veri setlerinden geleceğe yönelik tahminler yapmak ve karmaşık modeller geliştirmek için kullanılır. Veri bilimciler, makine öğrenimi algoritmaları ve ileri istatistiksel teknikler kullanarak veri analiz eder ve gelecekteki eğilimleri öngörür.
  • İş Zekası:
    İş zekası, mevcut veriler üzerinden geçmişe dönük analizler ve raporlamalar yaparak işletmelerin performanslarını değerlendirmelerine ve geçmişteki operasyonel faaliyetlerini analiz etmelerine odaklanır. BI, iş süreçlerini optimize etmek ve stratejik kararlar almak için geçmiş verilere dayalı olarak içgörüler sağlar.
• Kullanılan Yöntemler ve Teknikler:
  • Veri Bilimi:
    Veri bilimi, makine öğrenimi algoritmaları, derin öğrenme modelleri, istatistiksel analizler ve büyük veri analitiği teknikleri kullanır. Bu alan, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme yöntemleriyle çalışır ve verilerdeki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır.
  • İş Zekası:
    İş zekası, veri madenciliği, veri ambarlama, OLAP (Online Analytical Processing) ve ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerini kullanır. BI araçları, genellikle veri görselleştirme ve raporlama odaklıdır ve iş kullanıcılarının kolayca anlayabileceği grafikler ve tablolar oluşturur.
• Veri Türleri ve Yapıları:
  • Veri Bilimi:
    Veri bilimi, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle çalışır. Sosyal medya verileri, sensör verileri, metin, resim ve video gibi farklı veri türlerini analiz eder.
  • İş Zekası:
    İş zekası, genellikle yapılandırılmış veri setleriyle çalışır. BI sistemleri, veri tabanlarından, CRM sistemlerinden veya ERP (Enterprise Resource Planning) sistemlerinden elde edilen yapılandırılmış verilerle analizler yapar.
• Kullanıcı Profili:
  • Veri Bilimi:
    Veri bilimi, veri bilimciler, analitik uzmanlar ve makine öğrenimi mühendisleri tarafından yürütülür. Bu profesyoneller, ileri düzey programlama ve istatistiksel bilgiye sahip olmalıdır.
  • İş Zekası:
    İş zekası, iş analistleri, yönetim ekibi ve veri analistleri tarafından kullanılır. BI araçları, teknik olmayan kullanıcılar için bile kullanımı kolaydır ve işletme kullanıcılarına hitap eder.

3. Veri Bilimi ve İş Zekası Kullanım Alanları​

Veri bilimi ve iş zekası, çeşitli sektörlerde ve işletmelerde farklı kullanım alanlarına sahiptir. İşte bu alanların başlıca kullanım alanları:

• Finans:
  • Veri Bilimi:
    Algoritmik ticaret, kredi riski modelleme, dolandırıcılık tespiti ve portföy optimizasyonu gibi finansal uygulamalarda kullanılır.
  • İş Zekası:
    Mali raporlama, performans değerlendirmesi ve risk analizi gibi operasyonel uygulamalarda kullanılır.
• Sağlık:
  • Veri Bilimi:
    Hastalık tahmini, hasta izleme, genom analizi ve tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır.
  • İş Zekası:
    Hasta kayıtları, hastane performans raporlaması ve operasyonel verimlilik analizleri için kullanılır.
• Perakende:
  • Veri Bilimi:
    Müşteri segmentasyonu, satış tahminleri, kişiselleştirilmiş pazarlama ve ürün öneri sistemlerinde kullanılır.
  • İş Zekası:
    Stok yönetimi, satış raporlaması ve müşteri memnuniyeti analizlerinde kullanılır.
• Üretim:
  • Veri Bilimi:
    Üretim hatası tespiti, tahmine dayalı bakım ve süreç optimizasyonu gibi uygulamalarda kullanılır.
  • İş Zekası:
    Üretim performansı izleme, kalite kontrol raporlaması ve tedarik zinciri yönetiminde kullanılır.

4. Veri Bilimi ve İş Zekasının Birlikte Kullanımı​

Veri bilimi ve iş zekası, birbirini tamamlayıcı araçlar olarak birlikte kullanılabilir. İş zekası, geçmiş verilerden içgörüler sunarken, veri bilimi bu verileri geleceğe yönelik tahminler ve modeller oluşturmak için kullanır. İşte bu iki alanın birlikte kullanıldığı bazı senaryolar:

• Tahmine Dayalı Analitik ve Operasyonel Karar Verme:
  Veri bilimi, tahmine dayalı modeller geliştirerek gelecekteki eğilimleri öngörebilir. İş zekası, bu tahminleri operasyonel karar verme süreçlerine entegre ederek stratejik planlama yapar.
• Veri Görselleştirme ve Model Sonuçlarının Sunumu:
  Veri bilimi modellerinin sonuçları, iş zekası araçları kullanılarak görselleştirilebilir. Bu, teknik olmayan kullanıcıların karmaşık analizleri ve tahminleri anlamasını kolaylaştırır.
• Performans İzleme ve İyileştirme:
  Veri bilimi, süreçlerin performansını tahmin etmek ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılırken, iş zekası bu performans ölçümlerini izler ve raporlar.
  
  Veri bilimi ve iş zekası, modern işletmelerin karar verme süreçlerini güçlendiren iki önemli disiplindir. Her ikisi de verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için farklı yöntemler kullanır ve belirli kullanım alanlarına sahiptir. İşletmenizin ihtiyaçlarına bağlı olarak, veri bilimi ve iş zekası araçlarını birleştirerek en iyi sonuçları elde edebilirsiniz. Bu rehberi takip ederek, veri bilimi ve iş zekasının farklarını ve birlikte nasıl kullanılabileceğini öğrenebilirsiniz.