Data mining olarak da adlandırılan veri madenciliği, dijitalleşen dünyada verilerin önem kazanması ile hayatımıza giren kompleks bir kavramdır. Veri tabanı teknolojileri, makine öğrenimi, görselleştirme ve istatistik gibi birçok farklı disiplini kapsayan veri madenciliği ile ilgili bu yazımızda kavramsal kaosları ele alacağız.

Veri Madenciliği nedir?

Veri madenciliği ile ilgili her kesimden kabul gören net bir tanım bulunmaz. Ancak en basit şekilde veri madenciliği kavramını tanımlamamız gerekirse; veri madenciliğinin basit analizlerin çok ötesine geçen kalıpların ve eğilimlerin keşfedilmesini sağlamak amacıyla büyük veri depolarının otomatik olarak aranması pratiği olduğunu belirtebilirsiniz. Veri madenciliği; sofistike matematik algoritmalarını, dataları bölümlemek ve gelecekteki olayların meydana gelme olasılıklarını belirlemek için kullanan bir bilgi keşfine benzetilebilir.

Veri madenciliği bilgi kümelerinin keşfine, muhtemel sonuçların tahminine, işlemlerin yapılabileceği bilgilerin oluşturulmasına, veri tabanlarına yoğunlaşılmasına odaklanır ve basit sorgulama ya da raporlama teknikleri ile cevap bulunması imkansız olan soruların yanıtlanmasını sağlar.

Veri madenciliği sayesinde çok büyük veri kümelerinden ve veri tabanlarından anlamlı örüntüler elde edilir. Bu esnada tam ya da yarı otomatik yöntemlerle veriler işlenir. İstatistik ve makine öğrenimi gibi disiplinlerin eş zamanlı kullanılmasını gerektiren veri madenciliği, elde edilmesi istenen örüntünün içeriğine göre değişebilir.

“Örüntü Nedir?” derseniz; örüntüyü insan zihninin algılayabileceği bir düzen ya da tekrarı ifade etmek için kullanılan bir kavram olarak tanımlayabiliriz. Buradan da veri madenciliğinin; birbirinden farklı ancak ilişkili veri kayıtlarının insanlar tarafından anlaşılmasını sağlayan bir yöntem olarak değerlendirilebileceği sonucuna varabiliriz.

Mining Nasıl Yapılır?

Veri madenciliği 5 temel sürecin uygulanması ile gerçekleştirilebilir:

  1. Bilgi kaynağının tanımlanması
  2. Analiz edilecek verilerin toplanması
  3. İlişkili bilgilerin datadan çıkarılması
  4. Çıkarılan bilgilerin temel değerlerinin tanımlanması
  5. Yorumlama ve sonuçların raporlanması

Tüm bu aşamalarda veri madenciliği farklı disiplinlere gereksinim duyar. Son yıllarda özellikle iş çevresinde büyük atılımların yapılmasını sağlayan makine öğrenimi ve yapay zeka veri madenciliği için kritik öneme sahiptir. Veri madenciliği kapsamında yapay zeka alanına giren sinir ağları tekniği ve makine öğreniminin sunduğu tekniklerle avantajlar kullanılır. Tüm bu disiplinlerle veri madenciliği; dijital verileri sınıflamak, yorumlamak, satışlarını arttırmak ve müşterilerin ihtiyaçlarına tam zamanında eksiksiz yanıtlar verip varlığını güçlendirmek isteyen firmalar için büyük bir önem taşır.

Veri Madenciliğinin Önemi Nedir?

Veri madenciliği birçok farklı alanda kullanılabilen, ancak özellikle ticari faaliyet yürüten firmalar tarafından önceliklendirilen bir süreçtir. Şirketlere ve kurumlara istenen konuda tutarlı tahminler yapma ve sonuç odaklı hareket etme gücü veren veri madenciliği sayesinde; normal şartlarda bir insana mantıksız gelen milyonlarca veri anlaşılır kılınabilir. Dolayısıyla veri madenciliği sayesinde müşteri memnuniyeti arttırılabilir, ürünlerin satış analizleri yapılabilir, ürün satış stratejileri şekillendirilebilir, riskler tespit edilebilir, personel performanslarının ölçümleri yapılıp riskli grup tanımlanabilir, kampanyaların başarısı arttırılabilir, kredi puanları hesaplanıp finansal sahtekarlıklar engellenebilir.

Veri Madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır?

Veri madenciliği az önce de giriş yaptığımız üzere birçok farklı sektörde birçok farklı alanda birçok farklı amaçla kullanılabilir. Herhangi bir sektör farkı veri madenciliği için önemli değildir, önemli olan ve sonuçların doğruluğunu arttıran temel unsur veri ambarı oluşturma sürecinde sorulması gereken soruların tespit edilebilmesidir. Önceden bilinmeyen verilerin veri madenciliği sayesinde keşfedildiği alanlar şu şekilde sıralanabilir.

Veri madenciliği sayesinde:

  • Müşterilerin satın alma alışkanlıkları belirlenebilir.
  • Sigorta dolandırıcılığı tespit edilip engellenebilir.
  • Kara para akışı tespit edilebilir.
  • İnternet işlemleri anlamlandırılabilir.
  • Müşterilerin demografik özellikleri belirlenebilir.
  • Müşteri sadakati sağlanabilir, müşteri portföyü genişletilebilir.
  • Satış tahminleri yapılabilir.