Veri Analisti Kimdir? Veri Analisti Neler Yapar?

İçindekiler

Veri Analitiğinin Temel İlkeleri ve Amaçları

Veri analitiği süreçlerinde matematik, istatistik, bilgisayar programlama gibi temel disiplinlerden faydalanılır. Ayrıca, gelişen teknolojiyle birlikte veri analitiğinde kullanılan teknikler zenginleşerek; veri madenciliği, veri modelleme, veri dönüştürme gibi farklı yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin birçoğunun ortaya çıkmasında bilgisayar programlama ana faktör olarak karşımıza çıkar. Bilgisayar teknolojileri, matematik, istatistik gibi bilimsel yöntemlerin dijital dünyaya aktarılmasını, karmaşık ve zaman alan birçok işlemin programlar vasıtasıyla çok daha hızlı ve yüksek doğruluk payıyla gerçekleştirilmesini sağlar.

Veri analitiğinin türleri olarak da karşınıza çıkan tanımlama, teşhis, tahmin ve öngörü veri analitiği temel amaçları olarak da açıklanır.

Tanımlama: Bir durumu açıklamak, eğilimlerini ve geçmişini anlayabilmek için verilerin kullanılmasıdır.
Teşhis: Tanımlayıcı analitikle elde edilen bilgilerin yorumlanması, neden sonuç ilişkisinin keşfedilmesi için uygulanan yöntemlerdir.
Tahmin: Tanımlanan ve yorumlanan (teşhis edilen) verilerden hareketle, geleceğe dair tahminde bulunulması amacıyla kullanılan matematiksel ve istatistiksel yöntemlerdir. Burada yazılımlar ve teknoloji daha fazla sürece dahil olurken makine öğrenimi, deep learning gibi disiplinler devreye girer.
Öngörü: Tahminlenen geleceğe dair üretilen verilerden yola çıkarak çeşitli testlerin hayata geçirildiği analitik süreçlerdir. Makine öğrenimi ve deep learning gibi disiplinlere ilave olarak algoritmalar kurgulanır.

Yukarıda sıraladığımız 4 temel amaç için veri analitiği yöntemleri uygulanırken çeşitli teknikler kullanılır. Bu tekniklerin birçoğu istatistiksel ve matematiksel yöntemlerden oluşurken bilgisayar teknolojileriyle yöntemlerin sayısı her geçen gün artmaktadır. Temel olarak kullanılan tekniklerden bazıları:

Regresyon analizi
Faktör analizi
Küme analizi
Kohort analizi
Monte Carlo simülasyonu
Zaman Serisi analizleri

Veri Analisti Mesleğinin Gelişimi ve Değişen Rolü

Son yıllarda önemi ve değeri artan bir meslek dalı olarak veri analistleri her sektörde ve işletmede görev alabilir. Peki veri analisti nedir ve çalışma alanları nelerdir? İş hayatında ya da toplumların gelişiminde rol oynayan kurumlarda, devletin herhangi bir kurumunda veri analitiği yöntemlerini uygulayan kişiler veri analisti olarak tanımlanır. Verinin üretildiği, toplandığı, analiz edildiği, yorumlandığı ve öngörülerin oluşturulduğu her alanda veri analistleri görev yapabilir. Karar alma süreçlerinde doğrudan rol alabilen veri analistleri bilginin verimliliği, kalitesi, güvenliği ve anlamlı hale getirilmesinden sorumludurlar. Veri analitiğinde kullanılan matematiksel, istatistiksel yöntemler uzun yıllardır varlığını korusa da teknolojinin gelişimi veri analisti mesleğinin gelişiminde ve değişen rolünde önemli rol oynar.

Dijitalleşmeyle birlikte hayatımıza daha fazla dahil olan yapay zekâ, makine öğrenimi, deep learning ve benzeri teknolojiler verinin önemini daha da artırır. “Veri analisti ne iş yapar?” sorusunun yanıtlarını da içeren durum analizi, sorunların belirlenmesi ve çözülmesiyle karar alma süreçlerine katkıları gibi işlevleriyle ön plana çıkan, neredeyse her sektörde aranan meslekler arasındadır. Bu açıdan ele alındığında veri analistleri hızlı iş bulan meslekler kategorisinde değerlendirilebilir.

Veri Analisti Yetenekleri ve Gereksinimleri

Matematik, istatistik, bilgisayar teknolojileri gibi alanlarda uzmanlaşması gereken veri analistleri, birtakım yetkinliklere de sahip olmalıdır. Peki veri analisti nasıl olunur? Veri analistlerinin yetenekleri ve gereksinimlerini nelerdir? İşte bir veri analistinin sahip olması gereken yetenekler ve gereksinimlerden bazıları şunlardır:

İş bilgisi: Veri analistleri çalıştıkları sektör ve şirketin faaliyet alanlarında yeterli bilgiye sahip olmalıdır. Şirketin ürettiği mal veya hizmetlerin geliştirilmesi, iyileştirilmesi süreçlerinde ortaya çıkan problemleri anlayabilmeli ve çözüm üretebilmelidir. Şirketlerde görev aldıkları departmanların işleyişine ve tüm süreçlerine hâkim olmaları gerekir.
Teknik bilgi: Veri analistleri, iş bilgisinin yanı sıra çalışma hayatına katkı sağlayacak analizler için temel istatistik, matematik bilgisine sahip olmalıdır. Günümüzde dijital dünyanın gerektirdiği düzeyde veri tabanı, bulut teknolojileri, programlama dilleri, analiz yazılımları gibi bilgisayar becerileri de aranan özellikler arasındadır. Tüm bu teknik bilgiler veri analisti eğitimi süreçleri kapsamında bu mesleği icra etmek isteyen adaylara sunulur.
Analitik ve eleştirel yaklaşım: Veri analitiği temel ilkelerini ve yöntemlerini uygulayabilmek adına analistler durumlara, problemlere analitik bakış açısıyla yaklaşabilmelidir. Doğru soruların sorulabilmesi için eleştirel düşünebilmeli, sorunların çözümünde analitik yaklaşımlar geliştirebilmelidir.
İletişim yeteneği: Veri analistleri, verilerin toplanması, sınıflandırılması, analizi, çıktılar üretilebilmesi, güvenliği için çalıştıkları kurumlarda farklı departmanlar ve çalışanlarla iletişim halindedir. İş hayatı ve sosyal yaşantının her anında olduğu gibi güçlü iletişim, veri analitiği süreçlerinin verimli bir şekilde yürütülebilmesi açısından büyük önem taşır.
Sunum becerisi: Sorunların ve durumların anlaşılması, çözümler getirilmesi kadar elde edilen sonuçların doğru bir şekilde aktarılabilmesi de önemlidir. Doğru yapılan bir analizin, teşhisin, geliştirilen önerilerin verimli bir şekilde ilgili kişilere ya da departmanlara aktarılmasında etkili bir sunum ciddi farklar yaratabilir.

Veri Analitiğinin İş Dünyasındaki Uygulama Alanları

Veri analitiği, günümüzde yüksek rekabetin yaşandığı iş dünyasının neredeyse tüm sektörlerinde, işletmelerde veri üretilen tüm departmanlarda uygulanabilir. Genel itibariyle uygulama alanları, iş hayatında durumların analizi, problemlerin engellenmesi, tespit edilmesi ve çözümler üretilmesi olarak özetlenebilir. Üretimde, pazarlama, satış faaliyetlerinde, muhasebe ve finansal süreçlerde, tedarikçiler, müşteriler ve tüm paydaşlarla iletişimde veri analitiği kullanılabilir. Örneğin, işletmenin ürettiği mal veya hizmetlerin fiyatlarının analizinde, müşteri iletişiminde, üretim süreçlerinin iyileştirilmesinde, finans, muhasebe departmanlarında verimliliğin artırılmasında veri analitiği uygulamaları söz konusu olabilir. İşletmelerde iç süreçlerin yanı sıra sektör ve rakip şirketlerin, ürün veya hizmet analizlerinde veri analitiği uygulamaları verimliliği artırmak için kullanılabilir.

Veri Analisti Olmanın Avantajları ve Zorlukları

Veri analisti olmak için nereden başlamalıyım sorusundan önce mesleğin avantajları ve zorluklarının anlaşılması önemlidir. Eğitimlerde sağlanabilecek kazanımların yanı sıra veri analisti mesleği için gereken yetenekleri taşıyıp taşımadığınızı sorgulamalısınız. Mesleğin en büyük zorlukları arasında sürekli problemlere odaklanma ve durum tespiti yapılması gerekliliği sayılabilir. Her zaman doğru soruları sorabilmeli, analitik bakış açısıyla sorunlara yaklaşmalısınız. Soru sormak, gözlem yapabilmek veri analistliği mesleğinin olmazsa olmazları arasındadır. Söz konusu veriler olduğu için detayları yakalayabilmeli, doğru yöntemleri geliştirebilmelisiniz.

Veri analisti mesleğinin en önemli avantajlarının başında oldukça yaygın bir çalışma alanının var olması bulunur. İlgi alanlarınıza, kendinizi yetiştirdiğiniz, uzmanlaştığınız sektörlerde veya alanlarda iş bulabilirsiniz. Neredeyse her sektör ve her işletmede veri analistlerinin etkin olarak görev alabileceği işler söz konusudur. Yaygın iş alanı, veri analitiği alanının her geçen gün artan önemi ve mesleğe duyulan ihtiyaçlar veri analisti maaşlarının da cazip düzeyde olmasını destekler. Kendini geliştirmiş, donanımlı ve yetenekli veri analistleri ikna edici ücretlerle birçok farklı sektörde rahatlıkla istihdam şansına sahiptir.