İş zekası trendleri

Günümüzde şirketlerin ileriye yönelik sağlıklı kararlar verebilmesi ve analitik rekabette öne geçebilmesi için iş zekası çözümleri, oldukça önemli ve popüler bir yere sahiptir. Verilerin derin keşfi, akıllı teknolojiler ile birlikte şirketleri hızlıca bir sonraki seviyeye çıkarırken geleceklerini de sağlam olarak şekillendirmesine yardımcı olur. Pazarlama kampanyaları, tüketici sadakati ve kalıcılığı, yeni finansal fırsatlar ve operasyonel verimlilik gibi konular iş zekasının sağladığı faydalardan yalnızca bazılarıdır. İş zekasında trend olan uygulamalar, bu faydaların maksimum noktaya ulaşması yönünde şekillenmektedir. Trendlerin yaygınlaşmasıyla beraber veriler ve karar verme arasında geçen zamanın ve çabanın önemli ölçüde kısalacağı açıkça görünmektedir.

Yapay Zeka (Artificial Intelligence) ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Makinelerin karar vermeyi otomatikleştirmesi ile insanların verilerini daha doğru ve hızlı anlaması hedeflenmektedir. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) henüz iş zekasında yeterince yaygın değildir. Bunun sebebi, yapay zekanın verdiği cevapların net olarak açıklanamamasıdır. Bu uygulamaların yaygınlaşabilmesi için şeffaf ve güvenilir olması gerekir. Önümüzdeki zamanla birlikte bir çok veri bilimi görevi otomatikleşecektir. Makine öğrenmesi, yetenekli analistlere kendilerinin dahi bulmakta zorlandığı öngörüler konusunda yardımcı olacaktır.

Yakın zamanda yapay zeka, veri setlerinin büyüklüğüne ve karmaşıklığına bakmadan veri desenlerinde olağan dışı veya önemli bir değişiklik olduğunda fark edebilecek ve işletmeler yalnızca ham veri girmeye ihtiyaç duyacaktır. Bir çok organizasyon, yapay zekanın ve makine öğrenmesinin değerini benimsemiştir.

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarın insan dilinin arkasındaki anlamı anlamasına yardım etmek için bilgisayar bilimini ve dil bilimini bir araya getirerek insanların veriyle sohbet etmesini sağlayan yapıdır. Böylece bir insan, bir iş zekası aracından “İstanbul yakınlarındaki büyük depremleri bulmasını” veya “Muğla yakınlarındakini bulmasını” isteyebilir ve bu soruların cevabını veri görselleştirmesine dayanarak alabilir. Modern iş zekası kapsamında makine öğrenmesi ile bir şirketin verilerine ve kullanıcıların sorduğu soru türüne göre sistemlerin zaman içinde daha derin bilgiye sahip olması sağlanır.

Artırılmış Analitik (Augmented & Smart Analytics)

Artırılmış analitik; veri analitiğini, veri paylaşımını ve iş zekasını geliştirmek için makine öğrenmesini (ML) ve doğal dil işlemeyi (NLP) – NLP’nin alt bölümleri olan NLU (doğal dil anlayışı) ve NLG (doğal dil üretimi) dahil – kullanarak veri kavrayışını otomatikleştiren bir veri keşif biçimidir. Artan ham veri ile birlikte verinin hazırlanması, sınıflandırılması ve çözümlenmesi otomatik hale gelecektir. Böylece arttırılmış analitik ile daha az önyargılı kararlar alınması ve kullanıcıların veriyle daha fazla etkileşime girmesi hedeflenir.

Dijital Asistan

Veriyle çalışan herkes, zaman içinde yapay zeka ve doğal dil işleme yardımıyla yaratılmış “sesle çalışan” dijital asistanlar ile donatılacaktır. Siri ve Alexa gibi ses ile aktifleşen sanal asistanlar, dili yazıya çevirmeye ve öngörü için analiz edilmek üzere yapılandırılmış verilere dönüştürmeye başlayacaktır. Önümüzdeki yıllarda akıllı asistanların kullanımında ciddi bir artış beklenmektedir.

Uygulanabilir Analitik 

İş zekası platformları; mobil analitik, gömülü analitik ve dashboard uzantıları ile iş sürecini ve iş akışını birleştirerek veriyle çalışan herkesin sürecin ve akışın içinde kalmasını sağlar. Uygulanabilir analitik, teknik veya teknik olmayan tüm roller için karar alma sürecini hızlandırır. Bu sayede veriyle çalışanlar, veriyi analiz ettikten ve bir öngörü keşfettikten sonra hızlıca harekete geçebilirler.

Gömülü analitik (embedded analytics), analizleri ve içgörülerileri kullanıcı tarafından daha erişilebilir bir halde ortaya koyduğu için kullanıcıların başka bir uygulamaya veya paylaşılan bir sunucuya yönlenmesine gerek kalmaz. Mobil analitik ise bu özellikleri, fiziksel olarak nerede olduğuna bakılmaksızın tüm kullanıcılara sunar. Analitiklerin uygulanabilir hale gelebilmesi, doğru kişiye doğru zamanda anlaşılır ve doğru mesajın verilmesiyle mümkündür.

Veri Yönetimi

Veri yönetimi; gerekli olan verileri edinmeyi, doğrulamayı, saklamayı, korumayı ve işlemeyi içerisinde barındıran veri süreçlerini organize etme ve sürdürme pratiğidir. Veri kaynaklarının sayıca artmasından ve gittikçe daha karmaşık bir hale gelmesinden dolayı iş zekası çerçevesinde veri yönetimi oldukça kritik bir hale gelmektedir. Verilerin doğru yönetilmesi sayesinde veri güvenliği sağlanır, veri kalitesinde yaşanan problemler ortadan kalkar, risk ve uyum süreçleri desteklenir ve operasyonel verimlilik artar. Böylece şirketlerin sürdürülebilirliğini sağlaması için verilerini etkili ve kurumsal veri modellerine uygun bir şekilde yönetmesi büyük önem taşımaktadır.

Tahmine Dayalı Analiz (Predictive Analytics)

Tahmin analitiği sayesinde “insanların neyi satın aldıkları, neye yanıt verdikleri, neleri sevdikleri veya sevmedikleri” gibi veriler ile bir sektörün nereye yönleneceği hakkında fikir sahibi olabiliriz veya bir siber güvenlik uzmanı henüz erken aşamadayken dolandırıcılık veya siber saldırıları tespit etmekte yine tahmin analitiğinden faydalanabilir. Tahmine dayalı modelleme ile risk değerlendirme analizlerinizi doğru şekilde yapabilirsiniz. Böylece gelecek senaryolarında güvenilir tahminler elde edersiniz.

Değer olarak Veri

Facebook, Google gibi dünyanın önde gelen markalarının, kullanıcılardan topladığı veri üzerinden para kazandığını biliyoruz. 2020’den sonra iş zekası eğilimlerini değerlendirdiğimizde şirketlerin, verilerini yeni gelir fırsatları belirlemek için kullanacağı öngörülebilir. Böylece düzenlenmiş veri ticareti geleceğin mesleği olabilir.

Hikaye Anlatımı (Data Storytelling)

Verideki önemli noktaları keşfetmek ve paylaşmak için alınan aksiyonlar birleştirildiğinde “veri hikaye anlatımı” ortaya çıkar. Verilerin gerçekten anlaşılarak insanların analitik sohbete katılmasını sağladığından dolayı hikaye anlatımı, analitik sürecin kritik bir parçası haline gelmiştir. Böylece veri okuryazarlığı (data literacy) çabaları da desteklenir. Ayrıca veriyi öyküleştirmek analistlerin sonuca yaklaşmasını kolaylaştırır ve verilmek istenen mesajın en etkili şekilde karşı tarafa iletilmesini sağlar. Verinin etrafında başlayan konuşmada izleyiciler konuşmanın merkezinde konumlanmıştır. İşte bu yüzden veri hikaye anlatımı, şirketlerin yeni iletişim dili olmaya başlamıştır.

Bulut Veri Geçişi 

Veriler, artan bir hızla buluta taşınacak ve bu durum şirketlerin veri stratejilerini gözden geçirmelerine sebep olacaktır. Verileri bulutta saklamak şirketlere düşük maliyet, erişim kolaylığı, güvenlik, esneklik ve ölçeklenebilirlik gibi pek çok avantaj sağlar. Ayrıca bulut, iş ortakları veya müşterilerle güvenli pano (dashboard) paylaşımını mümkün kılarak doğru bir kaynak oluşturur. Dünyada bir çok firma, çeşitli veri kaynaklarının avantajlarından faydalanmak için hibrit çözümleri (private cloud+public cloud) deneyimliyor. Önümüzdeki günlerde çoklu bulut (multi cloud) stratejilerinin baskın olmaya başladığını gözlemleyeceğiz.

Zamanı optimize etmek ve işleri yönlendirmek konusunda iş zekasının yararları tartışılmaz. Bu yüzdendir ki iş zekası, dünyayı hızla ele geçirmektedir. Rekabetçi ortamda şirket stratejilerinizin başarılı olması için iş zekasındaki eğilimleri düzenli olarak takip etmeniz ve yeni iş zekası çözümlerini hayatınıza katmanız gerekir. Unutmayın ki veriler asla yalan söylemez. Bu yüzden ulaştığınız içgörüler ile sağlam bir çözüme gitmek kaçınılmazdır. İşletmeler tüm bunların farkında olarak iş süreçlerini ve iş akışlarını kolayca iyileştirebilirler.