Her gün katlanarak artan bir ivmeyle büyüyen ve hızla gelişen teknoloji nedeniyle yapılan işler de her geçen gün daha profesyonel ve komplike hale gelmektedir. Teknolojinin süratli gelişimi ve yayılımının bir sonucu olarak bilgisayar kullanımı da aynı doğrultuda arttı. Hayatımızın her alanına hitap edebilmeyi başaran bu araç, birçok amaç için kullanılabilmesinden dolayı içerisine sürekli aktarım yapılan bir “bilgi okyanusu” haline geldi.
Günümüzde pazarlama alanında yapılan araştırmalar, büyük bir yer kaplamaktadır. Pazarlama için ise şu anda en önemli unsur bilgidir. Veri madenciliği (Data Mining) ise tam olarak bu en önemli unsur olan bilgi üzerine inşa edilmiş bir sistemdir. Özellikle internetin kolay ulaşılabilir olması ve bütün dünyaya yayılmasıyla birlikte internet içerisinde bulunan önemli veya önemsiz her bilgi değerli hale gelmiştir. Uzaktan bakıldığında kirli bilgi kalabalığı olarak gözüken birtakım sözcükler yığını, veri madenciliğinde büyük bir önem arz etmektedir.
İçindekiler
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük miktarlarda dağınık bilgiyi analiz edip anlamlandırmak ve bilgiye dönüştürmek için otomatik veya yarı otomatik bir teknik süreçtir. İş analitiğinde dünya lideri olan SAS Enstitüsü’nün belirttiği gibi, sonuçları tahmin etmek için milyonlarca kayıt arasında anormallikleri, kalıpları veya korelasyonları arar.
Veri madenciliği kayıt altına alınan yığın halindeki verileri anlam kazandırmak için gerekli işlemlerden geçirir ve bilgiye dönüştürür. Bilgiye dönüşen bu verileri satışa yönelik işlemlerimizde kullanabiliriz.
Örneğin; süpermarketler, müşterilerinin tüm bilgilerini ve alış verişlerini kayıt altına alırlar. İşlenmediği sürece anlamsız görünen bu kayıtlar veri madenciliği sayesinde, müşterilerinin satın alma eğilimlerini inceleyip kategorize edilerek, yapmak istedikleri promosyonlarla hangi müşterilerinin ilgilenebileceklerini tespit edip, o müşterilerine daha fazla satış gerçekleştirebilirler. Yada online alışveriş yaptığınız bir site sizin satın alma eğiliminizin spor ayakkabılar olduğunu tespit edip, size yeni spor ayakkabılarla ilgili bir promosyon yaparsa, sizin satın alma eğiliminiz yüksek olur.
Veri Madenciliği Kullanım Alanları
Günümüzde genellikle pazarlama alanında şirketler tarafından yoğunlukla kullanılmaktadır. Örnek verecek olursak şirket, elde ettiği bilgi yığınlarını kullanarak gelecekte nasıl bir müşteri profiline satış yapabileceğini öngörebilir. Bu işlemin ne kadar başarılı yapıldığı şirkete bağlı istatistik uzmanları ve AR-GE çalışmaları ile direkt bağlantılıdır. Bunların haricinde yalnızca pazarlama amacıyla değil; temizlik, düzenleme ve ileriyi görme amacıyla da kullanılabilir. Temizlik amacıyla kullanılması internette dolaşan düzensiz ve yanlış bilgilerin organize edilmesi anlamına gelmektedir. Bu bilgilerden hareketle, istatistiki bir sonuç elde edilebilir ve buna göre bir yol izlenebilir.
Teknoloji ve zaman ilerledikçe veri madenciliği (Data Mining) alanındaki çalışmalar da büyüyecek ve kullanım alanları artacaktır. Şu anda öncü olan diğer konularda olduğu gibi veri madenciliğinde de kâr amacı ve işletmeler ön plandadır. Veri madenciliği geliştikçe maliyetler azalacak, yapılan işler daha kolay hale gelecektir. Bu sayede çok daha fazla birey veya işletme, veri madenciliği kullanarak kendi yararına birtakım kazanımlar elde edebilecektir.
Veri Madenciliğinin Avantajları
- Veri madenciliği, kuruluşların operasyon ve üretimde karlı ayarlamalar yapmasına yardımcı olur.
- Veri madenciliği, diğer istatistiksel veri uygulamalarına kıyasla uygun maliyetli ve verimli bir çözümdür.
- Kullanıcıların çok büyük miktarda veriyi daha kısa sürede analiz etmesini kolaylaştıran hızlı bir süreçtir.
- Veri madenciliği, satış ve pazarlama departmanları, potansiyel müşteri dönüşüm oranlarını iyileştirmek veya bire bir pazarlama kampanyaları oluşturmak için müşteri verilerinin araştırılmasında yardımcı olur.
- Üretim endüstrisi, ürün güvenliğini artırmak, kalite sorunlarını belirlemek, tedarik zincirini yönetmek ve işlemleri iyileştirmek için veri madenciliği araçlarını kullanır.
Veri Madenciliğinin Dezavantajları
|Şirketlerin, müşterilerinin faydalı bilgilerini başka şirketlere para karşılığında satma şansı vardır. Örneğin; American Express, müşterilerinin kredi kartı satın alımlarını diğer şirketlere satmıştır.
|Farklı veri madenciliği araçları, tasarımlarında kullanılan farklı algoritmalar nedeniyle farklı şekillerde çalışır. Bu nedenle, doğru veri madenciliği aracının seçimi çok zor bir iştir.
|Birçok veri madenciliği analitiği yazılımının çalıştırılması zordur ve üzerinde çalışmak için ileri eğitim gerektirir.
|Veri madenciliği teknikleri her zaman doğru sonuçlar vermeyebilir ve bu nedenle belirli koşullarda ciddi sonuçlara neden olabilir.
Veri Madenciliği Uygulamalarına İlişkin Örnekler
1. Pazarlama
Pazarlamada veri madenciliği, hangi kullanıcıların bir hizmetten çıkma olasılığının yüksek olduğunu , aramalarına göre onları nelerin ilgilendirdiğini veya daha yüksek bir yanıt oranı elde etmek için bir posta listesinin neleri içermesi gerektiğini de tahmin eder.
2. Perakende
Örneğin; süpermarketler, ürün birliklerini belirlemek ve bunları koridorlara ve raflara nasıl yerleştireceklerine karar vermek için ortak satın alma modellerini kullanır. Veri madenciliği ayrıca, müşteriler tarafından en çok hangi tekliflerin değerlendiğini tespit eder.
3. Bankacılık
Bankalar, piyasa risklerini daha iyi anlamak için veri madenciliğini kullanır. İşlemleri, kart işlemlerini, satın alma modellerini ve müşteri finansal verilerini analiz etmek için genellikle kredi derecelendirmelerine ve akıllı dolandırıcılık önleme sistemlerine uygulanır . Veri madenciliği aynı zamanda bankaların , pazarlama kampanyalarının getirisini optimize etmek, satış kanallarının performansını incelemek veya yasal uyum yükümlülüklerini yönetmek için çevrim içi tercihlerimiz veya alışkanlıklarımız hakkında daha fazla bilgi edinmelerine olanak tanır.
4. Sağlık
Veri madenciliği daha doğru teşhis sağlar. Tıbbi kayıtlar, fiziksel muayeneler ve tedavi modelleri gibi hastanın tüm bilgilerine sahip olunması, daha etkili tedavilerin reçete edilmesini sağlar. Ayrıca riskleri belirleyerek, nüfusun belirli kesimlerindeki hastalıkları tahmin ederek veya hastaneye yatış süresini tahmin ederek sağlık kaynaklarının daha etkili, verimli ve uygun maliyetli yönetimini sağlar.
5. E-Ticaret
E-ticaret sistemleri üzerinde aynı ürün birden fazla işletme tarafından satışa sunulduğu için işletmeler farklı satış stratejileri geliştirerek rekabet güçlerini artırmaktadır. Bu amaçla veri madenciliği, firmalara müşteri ve ürün profilleri ile ilgili geleceğe ışık tutmaktadır. Böylece, işletmeler veri madenciliği sonuçlarına göre karar mekanizmaları oluşturmakta ve rekabet gücünü artırmaktadır. Örneğin; veri madenciliği yöntemleri, en çok satın alınan, birlikte alınmış ve birlikte alınabilecek olan ürünlerin analizini ve tahminlemesini yaparak müşteriye sunar.
Temel Çıkarımlar
- Veri madenciliği, eğilimleri ve kalıpları ayırt etmek için büyük bir bilgi yığınını analiz etme sürecidir.
- Veri Madenciliği tamamen geçmişi açıklamak ve analiz için geleceği tahmin etmekle ilgilidir.
- Veri madenciliği, şirketler tarafından müşterilerin neyle ilgilendiklerini veya satın almak istediklerini öğrenmekten ve dolandırıcılık tespitine kadar her şey için kullanılabilir.
- Veri madenciliğinin temel dezavantajı, birçok analitik yazılımının çalıştırılmasının zor olması ve üzerinde çalışmak için ileri eğitim gerektirmesidir.
Günümüzün veri odaklı pazarında, veri madenciliği, işletmelerin hedef kitlelerini etkili bir şekilde anlamalarına ve faaliyetlerinin etkisini doğru bir şekilde ölçmelerine olanak tanır. Daha sonra ihtiyaçları ve çıkarlarına hizmet etmek üzere ayarlanmış olanlar için gerçek değer geliştirebilirler.
Büyük veriyle ilgili yazımı okumak için alttaki linke tıklayabilirsiniz.
