İş Zekası nedir?

İş zekası (BI), iş kararları vermek için verilerden eyleme geçirilebilir içgörülere erişmek, analiz etmek ve geliştirmek için bir dizi süreç ve teknolojiyi ifade eder. Genellikle BI araçları, temel ölçümlerin grafiğini çıkaran kullanıcı dostu panolar ve veri görselleştirmeleriyle bilgi sunar. İş zekası araçları, bir analistten rapor oluşturmasını istemek yerine, karar vericilerin raporları görüntülemesine ve verilerden belirli iş içgörüleri elde etmesine olanak tanır. Geleneksel olarak iş zekası, geçmiş ve güncel iş faaliyetlerinin tanımlayıcı ve tanısal raporlamasına odaklanmıştır. Modern iş zekası, gerçek zamanlı tahmine dayalı analitik, yapay zeka destekli sorgulama ve senaryo planlama gibi teknikleri içerebilir.

İş zekası, iş operasyonlarınız, personeliniz, müşteriler ve daha geniş pazar trendleri hakkında veri tabanlı görünümler elde etmenizi sağlar. Veri toplayabiliyorsanız, BI ile bu veriler üzerinde iş analizi gerçekleştirebilirsiniz.

Veriye dayalı, daha hızlı karar verme

BI, karmaşık iş sorularına veri odaklı cevaplar sağlar. İş verilerinden hızla cevaplar alabilme yeteneği, kuruluşların daha hızlı ve güvenli bir şekilde karar almalarına olanak tanır. Bu da, iş stratejinize rekabet avantajı sağlayabilir. Örneğin, bir ürünün birleşik maliyetini gerçek zamanlı tedarik zinciri bileşen maliyetlerinden görebilmek, bir şirketin satış fiyatını dinamik olarak ayarlamasına olanak tanır.

Gelişmiş erişilebilirlik

Anlaşılması kolay panolarda, görsellerde veya birden fazla veri kaynağından ve veri ambarından gelen raporlarda sunulan BI, kullanıcıların kurumsal performansı analiz etmesine, eğilimleri keşfetmesine ve performansın kabul edilir düzeyde olmadığı alanları belirlemesine olanak tanır. Modern iş zekası araçları yaygınlaşmadan önce, işletme kullanıcıları analistlerden statik raporlar üretmelerini isterdi. Analistler daha sonra bu sorguları geleneksel ilişkisel veri tabanlarında çalışacak şekilde yapılandırıp verileri tekrar rapor ederlerdi.

Daha yüksek gelir, daha düşük maliyetler

İş zekası araçlarına gelen doğru veriler, doğru sorgularla birleştiğinde kuruluş genelinde daha yüksek gelirler ve daha düşük maliyetler sağlayabilir. Örneğin, yeni bir ürün hattının düşük performans gösterdiğini keşfetmek, pazarlamaya daha fazla yatırım yapma, ürünü yeniden tasarlama veya ürünü piyasadan çekme gibi aksiyonlar alınabilmesini sağlar.

Geliştirilmiş müşteri zekası

Müşteri davranışı veri noktalarını inceleyerek ve kalıpları analiz ederek müşteri hizmetleri ile ürün tekliflerini geliştirebilirsiniz. Örneğin, sosyal medya gönderilerinin sorgulama, satış veya diğer etkileşimlerle sonuçlanıp sonuçlanmadığını belirlemek için müşteri verilerinizi sorgulayabilirsiniz.

İş zekası için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), büyük veriyi analiz etmek ve verilerdeki gizli örüntüleri keşfetmek için gelişmiş algoritmaları ve derin öğrenme tekniklerini kullanır.

ML, veri bilimcilerinin ve iş analistlerinin veriler üzerinde geleneksel BI tekniklerinden daha gelişmiş analizler yapmasına olanak tanır. Bu, iş süreçlerinde karar vermeyi hızlandırmaya ve daha fazla içgörü ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

İş zekasında yapay zekanın faydaları

İş zekasında yapay zekanın faydaları şunları içerir:

●      Gelişmiş BI özellikleri: Yapay zeka; veriler, nüanslar, aykırı değerler ve gizli eğilimler arasındaki ilişkileri daha iyi anlayabilme olanağı sunar.

●      Daha bilgiye dayalı karar verme: Yapay zeka odaklı BI'nin tahmin özellikleri, kullanıcıların eğilimleri daha kolay belirlemesine ve daha bilgiye dayalı kararlar vermesine olanak tanır.

●      Proaktif kararlar: Yapay zeka, mevcut verilerde yer alan eğilimleri hızlı bir şekilde vurgulayarak analistlerin bu eğilimleri erkenden belirlemesine ve gerçek zamanlı proaktif kararlar almasına olanak tanır.

●      Akıllı uyarlanabilir BI: Kendi kendine öğrenen yapay zeka, daha iyi içgörü kalitesi elde etmek için yeni bilgileri dahil etme yeteneği sayesinde BI performansını artırabilir

●      Daha iyi öngörüler: Yapay zeka özellikli BI çözümleri, kullanıcıların gizli eğilimleri daha iyi belirlemesine ve eski BI araçlarıyla kolayca görülmeyen yeni öngörüler sağlamasına yardımcı olur.

İş zekasında (BI) Doğal Dil İşleme (NLP)

Modern BI çözümlerinde önemli bir makine öğrenimi teknolojisi de doğal dil işlemedir (NLP). Bu teknikle, yapay zeka destekli BI, duyarlılıktan elde edilen içgörüler ile çağrı merkezlerinden gelen belgelerdeki, e-postalardaki ve transkriptlerdeki bilgileri birleştirebilir. Doğal dil sorgusu (NLQ), NLP'nin özel bir uygulamasıdır. NLQ sayesinde BI kullanıcıları, analistlerin özel panolar veya raporlar oluşturmasına gerek kalmadan serbest metin kullanarak verileri keşfeder.

İş zekası veri hattının dört aşaması vardır.

1. Veri alımı

İş verileri; SaaS uygulamaları, veritabanları, dosyalar, e-postalar ve akış verileri gibi birçok kaynaktan gelir. Bu verilerin alınması BI veri hattındaki ilk aşamadır. Veriler gruplar halinde alınabilir, zamana veya boyuta göre parçalanabilir veya bir akış olarak tüketilebilir.

Ham veriler olduğu gibi gelir ve anında depolamaya hazırdır. Bu, “Veri Çek, Yükle, Dönüştür (ELT)” veri hattı olarak bilinir. Diğer bir seçenek de, depolamadan önce ham verileri dönüştürmektir. Bu seçenek “Veri Çek, Dönüştür, Yükle (ETL)” olarak bilinir ve veri hazırlamayı, yeniden yapılandırmayı ve depolamadan önce verileri temizlemeyi içerir.

2. Veri depolama ve modelleme

BI çözümünüzün temel veri depolama teknolojisi, ELT/ETL seçiminize ve yapılandırılmış / yapılandırılmamış verileri birlikte depolayıp depolamadığınıza bağlıdır. Örneğin, alınan ve standartlaştırılmış bir biçime dönüştürülen veriler bir veri ambarında saklanabilir. Amazon Redshift gibi bir veri ambarı birden çok veritabanı içerir. ELT veri hatlarıyla alınan veriler genellikle bir veri gölünde saklanır fakat modern veri ambarları da ETL'yi destekler. Bir veri gölü evi, hepsi bir arada bir depolama çözümü için hem veri ambarını hem de veri gölünü birleştirir.

Veri modelleme, iş zekası sistemlerinin performansına yardımcı olur. Örneğin, bir yıldız şemasıyla verilerin modellenmesi sorgu süresini kısaltabilirken, bir kar tanesi şemasıyla verilerin modellenmesi, iş yüküne ve altyapıya bağlı olarak depolama alanını azaltabilir.

Veri katalogları, kullanıcıların sorgularına dahil etmek üzere mevcut ilgili verileri bulabilmeleri için kuruluş genelinde bilgileri dizine ekler.

3. Analiz ve sorgulama

Veri ambarları yerel SQL sorgulamasını destekler fakat veri gölleri ve göl evleri genellikle üstte ayrı sorgulama motorları gerektirir. Örneğin, Amazon S3 depolama alanını Amazon Athena sorgu hizmetiyle eşleştirebilirsiniz.

SQL sorgularının ötesinde, gelişmiş sorgulama ve raporlama gerçekleştirmek için BI yazılımına ihtiyacınız olacaktır. Ortak bir model, sabit bilgiler içeren “önceden oluşturulmuş” raporlardır. Örneğin, bir departman için haftalık satış raporu alabilirsiniz. Bu raporlar genellikle bir iş analisti tarafından önceden yapılandırılır. Veri madenciliği olarak bilinen diğer gelişmiş analiz teknikleri; istatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi gibi ilgili alanlardaki yöntemleri kullanır.

Modern self-servis BI çözümleri, işletme kullanıcılarının bir analistin veri analizi yapmasını beklemeden raporları görüntülemesine olanak tanır. Analistler, uygun işletme bilgilerini göstermek için kullanıcı gruplarına dayalı panolar oluşturabilir. Diğer çözümlerde, işletme kullanıcıları bir analistin müdahalesi olmadan raporlara erişmek için yazılım içinde sorgular oluşturabilir. Modern BI çözümleri, herhangi bir özel teknik beceri olmadan verileri analiz etmek için makine öğrenimiyle desteklenen doğal dil sorgulamasını (NLQ) içerir.

4. Görselleştirme ve teslimat

BI veri hattının dördüncü aşaması, sorguların son kullanıcıya görüntülenmesidir. Genellikle yapılandırılabilir panolara, puan kartlarına ve yazdırma için raporlara erişiminiz olacaktır. Bazı durumlarda, BI araçları mevcut yazılımın içine gömülüdür ve araç ipuçlarında veya yan panellerde olduğu gibi uygulama içi raporlamayı gösterebilir.

BI'yı uyarıları, e-postaları, bildirimleri ve raporlama için diğer push eylemlerini yayınlayacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Bu push tabanlı olaylar, tetiklenen olaylarda, belli bir zamanda, veriler belli bir eşiği geçtiğinde veya büyük bir analiz tamamlandığında gerçekleşebilir.

Çözüme bağlı olarak BI, geçmiş verileri analiz edebilir, anormalliklerin nedenini belirleyebilir, gelecekteki olayları tahmin edebilir ve tahminlere dayalı eylemler önerebilir.

Genellikle tek bir çözümde birleştirilen dört ana iş zekası türü vardır:

Tanımlayıcı BI

Bı raporları ve panoları, geçerli sonuçlar da dahil olmak üzere geçmiş performansa ilişkin iş öngörüleri sağlayacak şekilde yapılandırılmıştır. Açıklayıcı BI, kullanıcılara neler olduğunu gösterir ve Temel Performans Göstergeleri (KPI'ler) ile özet tabloları gibi gösterge tablosu bileşenlerini içerebilir.

Tanısal BI

Tanısal BI, verilerdeki anormalliklerin temel nedenini analiz etmek için tanımlayıcı BI üzerinde bir katman içerir. Tanısal BI çözümleri, verileri derinlemesine incelemek için araçlar içerir.

Öngörücü BI

İşletmenizde bundan sonra neler olacağını tahmin edebilmek önemlidir. Öngörücü BI regresyon, sınıflandırma ve zaman serisi tahmini ile gelecekteki sonuçları tahmin etmek için ML modellemesi kullanabilirsiniz.

Kuralcı BI

Kuralcı BI, tahminleriniz ile neler yapacağınıza karar vermenize yardımcı olur. Bu BI türü senaryo modelleme ve optimizasyon önerileri gibi teknikleri içerir.

AWS, veri alımından görselleştirme araçlarına kadar iş zekası hattınızı oluşturmanıza ve mükemmel hâle getirmenize yardımcı olacak çeşitli hizmetlere sahiptir. İş zekası yolculuğunuza yardımcı olacak hizmetlerden bazıları şunlardır:

Amazon Redshift, temsilciye dayalı analitik yapay zeka için eşsiz fiyat performansı sunan bir bulut veri ambarıdır. Redshift, Amazon SageMaker'daki göl evinizdeki birleşik veriler üzerinde SQL analizlerini güçlendirir. Sıfır ETL veri entegrasyonları, karmaşık veri işlem hatlarına ihtiyaç duymadan, akış hizmetlerinden, operasyonel veri tabanlarından ve üçüncü taraf kurumsal uygulamalarından gelen verileri kolayca bağlayarak gerçek zamanlıya yakın analizler sağlar.

Amazon QuickSight, Quick içinde yapay zeka destekli BI yetenekleri ve panolar sunarak dağınık verilerinizi herkes için stratejik içgörülere dönüştürerek daha hızlı kararlar almanızı ve daha iyi iş sonuçları elde etmenizi sağlar. Amazon QuickSight, farklı senaryolarla doğal dilde gelişmiş veri analizi yapmanıza ve adım adım rehberlikle “Peki ya...?” sorularını yanıtlamanıza olanak tanır.

Amazon SageMaker Canvas, kod gerektirmeden görsel bir arayüz kullanarak yüksek hassasiyetli makine öğrenimi modelleri oluşturarak BI işlem hatlarınıza makine öğrenimi eklemenize olanak tanır. SageMaker Canvas, verileri petabayt ölçeğinde dönüştürmenize ve prodüksiyona hazır makine öğrenimi (ML) modelleri kodlama yapmadan oluşturmanıza, değerlendirmenize ve dağıtmanıza olanak tanır.

AWS Glue, tüm verilerinizi herhangi bir ölçekte keşfetmenize, hazırlamanıza ve entegre etmenize yardımcı olur. 100'ün üzerinde farklı veri kaynağını keşfedebilir ve bunlara bağlanabilir, verilerinizi merkezi bir veri kataloğunda yönetebilir ve verileri veri göllerinize, veri ambarlarınıza veya göl evlerinize yüklemek için veri işlem hatlarını görsel olarak oluşturabilir, çalıştırabilir ve izleyebilirsiniz.

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de iş zekasını kullanmaya başlayın.