Veri Analitiği ve İleri Düzey Veri Kullanımı kimler için uygun?
- E-ticaret ve abonelik işletmeleri
- Finans ve sigorta ekipleri
- Üretim ve lojistik planlama birimleri
- Çok kanallı satış yapan KOBİ’ler
- Kurumsal veri ve raporlama ekipleri
Veri Analitiği ve İleri Düzey Veri Kullanımı kapsamında neler incelenir?
Metric Glossary
Her metriğin adı, formülü, kaynağı ve sahibi tek bir belgede tanımlanır.
Event Diagram
Toplanacak olaylar ve parametreler, iş sorularına göre önceden yapılandırılır.
Veri modeli
Kaynaklar birleştirilip analiz için tutarlı tablolar ve ilişkiler kurulur.
Report and Dashboard Layout
Karar sahiplerinin kullanacağı göstergeler tek bir panoda toplanır.
Data Quality Control
Eksik, tekrar ve tutarsız kayıtlar düzenli olarak tespit edilip raporlanır.
What data and methods are used?
İş soruları ve mevcut raporlar incelenerek metrik boşlukları çıkarılır; olay şeması ve metrik sözlüğü bu boşluklara göre yazılır. Kaynak veriler örneklenerek temizlik ve eşleştirme kuralları test edilir, model bu kurallarla kurulur. Çıktılar, geçmiş dönem verisiyle karşılaştırılarak doğrulanır.
What will you get out of this project?
- Metric Glossary Document
- Olay şeması ve toplama yapılandırması
- Analiz için veri modeli dokümantasyonu
- Karar panosu ve veri kalitesi kontrol listesi
Hangi durumlarda bu hizmete ihtiyaç duyulur?
Veriyi sadece raporlamak değil, tahmin ve karar desteği için kullanmak isteyen işletmeler içindir.
- Veri ambarı ve çok sayıda kaynağı olan şirketler
- Talep, satış ya da müşteri kaybı tahmini yapmak isteyenler
- Kampanya ve fiyat kararlarında veriyi kullanmak isteyenler
- Veri kültürü kurmak isteyen yönetimler
What is included in the scope?
Data Infrastructure and Quality
Veri kaynakları, depolama, temizlik ve yönetişim kuralları gözden geçirilir.
Analiz ve modelleme
Segmentasyon, kayıp tahmini, talep tahmini ve öneri gibi ihtiyaç odaklı analizler yapılır.
Dashboard and Decision Support
Sonuçlar karar vericilerin kullanabileceği pano ve raporlarla sunulur.
Data Literacy and the Personal Data Protection Law (KVKK)
Ekibe veri kullanımı eğitimi verilir; kişisel veri ve KVKK uyumu gözetilir.
Step-by-Step Workflow
- Question and data exploration. İş soruları ve mevcut veri belirlenir.
- Preparation. Veri temizlenir ve birleştirilir.
- Analiz. Model ve içgörüler çıkarılır.
- Sunum. Sonuçlar karar vericilere anlatılır.
- Continuity. The model and panel are updated.
Items Delivered
- Veri kalitesi değerlendirmesi
- Analysis and model results
- Karar destek panosu
- Suggested Actions
- Team training
How is success measured?
Veri çalışmasının başarısı kararlara etkisiyle görülür:
- Analiz kaynaklı alınan karar sayısı
- Prediction Accuracy
- Süreç ve kampanya verimliliği
Common Mistakes
- Veri kalitesini düzeltmeden modele geçmek.
- Karmaşık model kurup anlaşılmaz sonuç sunmak.
- Kişisel veriyi KVKK’ya aykırı kullanmak.
- Sonuçları eyleme çevirmemek.