Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir?

Üretilen veri miktarının işletmelerin dönüşümünü sağlamada önemli bir rol oynadığı, bilgi açısından zengin bir dünyada yaşıyoruz. Bu verilerden en iyi şekilde nasıl yararlanılacağını bilmek, işletmeler arasında bir sorun haline geldi ve verilerin büyük hacmi, onlardan ne kadar değerli içgörüler elde edilebileceği konusunda bir zorluk yaratıyor.

Sonuçları veri sahibine yardımcı olacak şekilde özetlemek için tanıma tekniklerini kullanarak büyük veri kümelerinden korelasyonları, kalıpları ve eğilimleri bulmada yararlı bir süreç olabilen veri madenciliği, veri analistleri tarafından çok ihtiyaç duyulan bu sorunu çözmek için kullanılan bir yol haline geldi. 

Peki veri madenciliği tam olarak nedir?

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği yani data mining, gelecekteki eğilimler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek büyük veri kümelerinde kalıpları ortaya çıkarma, anormallikleri ve ilişkileri bulma sürecidir. Veri madenciliğinin temel amacı, mevcut verilerden değerli bilgiler çıkarmaktır.

Veri madenciliği, bilgisayar bilimi ve istatistik tekniklerini birleştiren disiplinler arası bir alan olarak kabul edilir. Öncelikle veri kümeleri içindeki kalıpları ve anormallikleri keşfetmekle ilgilenir, ancak verilerin kendisinin çıkarılmasıyla ilgili değildir.

Veri Madenciliğinin Temel Faydaları

Örüntü Keşfi: Otomatik örüntü keşfi, stratejik bir avantajdır ve bu teknik, gelecekteki davranışı modellemeye ve tahmin etmeye yardımcı olur.

Trend Analizi: Trendleri anlamak, sektördeki güncel gelişmelerden haberdar olmanızı sağlar ve maliyetlerin ve pazara zamanında girişin azaltılmasına yardımcı olur.

Dolandırıcılık Tespiti: Veri madenciliği teknikleri, veri kümelerindeki anormallikleri keşfederek dolandırıcılık tespitine yardımcı olur. Bu, hangi sigorta taleplerinin, kredi kartı satın alımlarının vb. hileli olabileceğini tespit etmek için kullanılır.

Finansal Piyasalarda Tahmin: Veri madenciliği teknikleri, finansal piyasaları modellemek ve olası sonuçları tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Veri Madenciliği Mimarisi

Veri madenciliği görevleri, tanımlayıcı ve tahmine dayalı olmak üzere iki türde sınıflandırılabilir; bu türlerden herhangi birinin veri madenciliği işlevleri, keşfedilecek modellerin türünü tanımlamak için kullanılır.

Veri madenciliğinin ana bileşenleri şunları içerir:

Veri Kaynakları: Üzerinde çalışılmak üzere verilerin (metin dosyaları, elektronik tablolar ve hatta World Wide Web’de bulunan dosyalar olabilir) alınabileceği yer burasıdır. 

Veri Tabanları: Bu, verilerin alınabileceği bir veya bir dizi veri tabanı, veri ambarı, elektronik tablolar ve diğer kullanılabilir veri havuzlarıdır.

Veri Ambarı Sunucusu: Bu bileşen, bir kullanıcının ileri işleme talebine dayalı olarak bir veri ambarından ilgili kayıtları getirmek için kullanılır. Çeşitli veri kaynaklarından alındığında verilerin bulunduğu gerçek alandır.

Veri Madenciliği Motoru: Veri madenciliğinin bu bileşeni, talepleri işleyen ve yöneten itici güç olarak kabul edildiğinden çok önemlidir. Sınıflandırma, karakterizasyon, ilişkilendirme, küme analizi, regresyon, topluluk yöntemleri vb. gibi görevleri gerçekleştirmek için işlevsel bir modül kullanır.

Kullanıcı Arayüzü: Bu bileşen mimarisi, kullanıcı ile etkileşime giren şeydir. Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GUI) aracılığıyla bir veri madenciliği işlevi veya bir sorgu tanımlayarak kullanıcıların sistemle etkileşime girmesini sağlar. Böylece kullanıcı ile veri madenciliği sistemi arasında bir iletişim duygusu oluşturur.

Örüntü Değerlendirme Modülü: Bu bileşen, desenlerin ilginçliğinin ölçülmesini içerir ve ilginç desenler için hedeflenmiş bir arama yapmak için veri madenciliği yapılarıyla iletişim kurar. Tasarlanan modelin ne kadar ilginç olduğunu ölçmek için kullanılır ve bunu başarmak için genellikle bir eşik değeri kullanılır.

Bilgi Tabanı: Bu bileşen, ilginç örüntüler keşfederek oluşturulan yolun ilginçliğini araştırmaya veya değerlendirmeye yardımcı olduğu için genel veri madenciliği sürecinin temelini oluşturur. Kullanıcıların görüşlerini ve veri madenciliği süreçlerinde yardımcı olabilecek önceki kullanıcı deneyimlerinden elde edilen verileri içerdiği için önemlidir. Veri madenciliği motoru, sonuçları daha doğru ve güvenilir kılmak için bilgi tabanından girdiler de alabilir.

Veri Madenciliği Süreci

Genel olarak, veri madenciliği süreci aşağıdaki adımlara ayrılabilir:

Problemi tanımlayın: İş probleminin kapsamını ve veri keşif projesinin hedeflerini belirleyin.

Verileri keşfedin: Bu adım, belirtilen iş sorununu çözmeye yardımcı olacak verilerin araştırılmasını ve toplanmasını içerir.

Verileri hazırlayın: Daha ileri modelleme prosedürlerine hazırlamak için toplanan verileri temizler ve düzenler.

Modelleme: Belirtilen problemin çözülmesine yardımcı olacak veri madenciliği tekniklerini kullanarak bir model oluşturur.

Sonuçların yorumlanması ve değerlendirilmesi: Veri modelinden sonuçlar çıkarmanıza ve geçerliliğini değerlendirmenize olanak tanır. Bu sayede sonuçları bir iş kararına çevirebilirsiniz.

Veri Madenciliğini Kimler Kullanır?

Veri madenciliği öncelikle perakende, finans ve pazarlama şirketleri gibi tüketiciye hitap eden endüstriler tarafından kullanılır. Daha önce bir perakende mağazasında alışveriş yaptıysanız ve özelleştirilmiş kuponlar aldıysanız, bu veri madenciliğin bir sonucudur. Bu noktada, hangi ürünleri satın aldığınızı ve hangi promosyonlarla ilgileneceğinizi öğrenmek için bireysel satın alma geçmişiniz analiz edilir. Netflix, müşterilerine film önermek için; Google, reklamları internet kullanıcılarına uyarlamak için; Walmart, envanteri yönetmek ve yeni ürünlerin başarılı olma olasılığının yüksek olduğu alanları belirlemek için veri madenciliğini kullanır. Verileri elemek için çok büyük bilgisayarlara ihtiyaç duyulduğundan, veri madenciliğinin daha büyük şirketler tarafından kullanılması daha olasıdır.

Veri Madenciliği Uygulamaları

Veri madenciliği, iş dünyasında birçok uygulama sunar. Örneğin, uygun veri (madencilik) süreçlerinin oluşturulması, bir işletmenin maliyetlerini düşürmesine, gelirlerini artırmasına veya müşterilerinin davranış ve uygulamalarından içgörüler elde etmesine yardımcı olabilir.

Veri madenciliği finansta da aktif olarak kullanılmaktadır. Örneğin, ilgili teknikler, kullanıcıların finansal menkul kıymetlerin fiyat dalgalanmalarını etkileyen faktörleri belirlemesine ve değerlendirmesine olanak tanır.

Yeni veriler son derece yüksek hızlarda ortaya çıkarken, teknolojik ilerlemeler mevcut sorunları çözmek için daha verimli yollar sağlar. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki gelişmeler, bu alanda hassasiyet ve verimlilik için yeni yollar sağlar.

Veri Madenciliği Teknikleri

Veri madenciliği alanında en yaygın olarak kullanılan teknikler şunlardır:

Anormalliklerin tespiti: Bir veri kümesindeki olağandışı değerlerin belirlenmesi.

Bağımlılık modelleme: Bir veri kümesi içindeki mevcut ilişkileri keşfetme. Bu genellikle regresyon analizini içerir.

Kümeleme: Yapılandırılmamış verilerdeki yapıları (kümeleri) belirleme.

Sınıflandırma: Bilinen yapının genelleştirilmesi ve verilere uygulanması.

Veri Madenciliğinin Avantajları Nelerdir?

Aşağıda veri madenciliğinin avantajlarını bulabilirsiniz:

Güvenilir Bilgilerin Toplanması: Şirketlere, hükümetlere ve derneklere, pazarlamada kullanılabilecek güvenilir bilgilerin toplanmasında, politikaların değerlendirilmesinde ve etkili kampanyalar için prosedürlerin güvence altına alınmasında yardımcı olur. Daha fazla veri toplandıkça, veri madenciliğinin doğruluğu artar, böylece sadece kayıtlara bakarak elde edilmesi zor olan içgörüler sağlanır.

Etkili Pazarlama ve Satış: Veri madenciliği, pazarlamacılara hedef kitlelerini daha iyi anlayarak daha iyi kararlar vermeleri için çıkarımları kullanma avantajı sağlar. Bu, pazarlamacıların hedefli pazarlama ve satış kampanyaları oluşturmasını sağlamak için müşteri davranışlarını ve tercihlerini keşfeden kalıplardan yapılabilir. Satış birimi, potansiyel müşteri dönüşüm oranlarını artırmak ve halihazırda mevcut müşterilerine diğer ürünleri satmak için veri madenciliği sonuçlarını da kullanabilir.

Tedarik Zinciri Yönetimi: Mevcut veri madenciliği ile şirketler pazar eğilimlerini kolayca tespit edebildikleri için ürünler, tüketiciler, tedarikçiler ve işin diğer yönleri arasında korelasyonlar yapmak için kullanılabilir. Böylece ürünlerin talebi için doğru bir tahmin yapılabilir. Bu da ürün ve malzeme envanterlerinin yönetimini, depolama dağıtımını ve diğer operasyonları mümkün kılar.

Daha İyi Müşteri Hizmeti: Veri madenciliği, verilerde tekrarlanan herhangi bir şeyi arayarak kullanıcı davranışındaki kalıpları ve eğilimleri keşfetmek için kullanılabilir. Müşteriler hakkında güncel bilgiler veri madenciliği sürecinden elde edilebilir. Eğer bir şirket müşterilerini anlarsa, zaman içinde satışlarını artırmak için onlara özel hedefli kampanyalar yapabilir. Müşteri hizmetleri sorunları, müşterinin ihtiyaçlarını karşılamak için veri madenciliği yardımıyla da kolayca tanımlanabilir.

Risk ve Sahtekarlığın Ele Alınması: Veri madenciliği, kolayca fark edilemeyen zor kalıpları ortaya çıkardığı için geleneksel veri analizi yöntemleriyle tespit edilemeyen risklerin ve sahtekarlığın belirlenmesine yardımcı olabilir. Veri madenciliği ile finansal, hukuki ve siber güvenlik riskleri doğru bir şekilde ele alınabilir ve elde edilen sonuçlardan bu riskleri ele almak için önlemler geliştirilebilir.

Düşük Maliyetler: Veri madenciliği, iş prosedürleri ve gereksiz harcamalar azaldıkça maliyet tasarrufu sağlayabilir.

Çok Büyük Miktarda Veriyi Hızla Analiz Etme: Veri madenciliği, bir zamanlar zor olduğu düşünülen verilerin analizinde kullanılır ve işletmeleri ileriye taşımak için ondan gerçek sonuçlar alınabilir. Günümüzde şirketler için veri madenciliğine yoğun bir şekilde dahil olmak rutin bir süreçtir.

Artan Üretim Çalışma Süresi: Veri madenciliği, işletmelerin çalışma süresini artıracak üretim ve operasyonel ayarlamalar yapmasına yardımcı olur. Veri madenciliği kullanılırken ortaya çıkabilecek olası sorunları tespit etmek için bakım uygulamaları kullanılabilir ve bu, planlanmamış arıza sürelerinin azaltılmasına yardımcı olabilir.

Veri Madenciliğinin Dezavantajları Nelerdir?

Aşağıda veri madenciliğinin dezavantajlarını bulabilirsiniz:

Karmaşık Veri Madenciliği Araçları: Veri madenciliği araçları çok karmaşık olabilir. Bu yüzden bunları etkin bir şekilde kullanabilmek için özel beceriler ve eğitim gerekir. Bu, küçük ölçekli işletmeleri, bu tür taleplerle baş edemeyecekleri için veri madenciliği teknolojilerine girmekten caydırır. Ayrıca, farklı veri madenciliği araçları, dağıtılan algoritmalara bağlı olarak çeşitli veri madenciliği teknikleriyle çalışır, bu nedenle veri analistinin belirli bir amaç için kullanılacak doğru aracı bilmesi gerekir.

Her Zaman Doğru Sonuçlar Sağlamaz: Veri madenciliği, belirli modeller bulunmadan önce varsayımlara dayanabileceğinden, her zaman doğru sonuçlar sağlamaz. Bazen, tam bir analiz yapmak için hesaba katılması gereken bir veri tabanında yanlış bir veri noktası veya eksik bilgi parçası olabilir. Bu da ön yanlış sonuçlara yol açabilir. Veri madenciliği ayrıca, verilerin anlamını bilmeden verileri analiz eder, çeşitli görselleştirmelerde sunar, ancak bir kullanıcının bunlara erişmesi ve yorumlaması gerekir.

Veri Güvenliği: Veri madenciliği, çok fazla güvenlik kurulumu gerektirmez. Şirketler, müşteriler ve çalışanlar hakkında çok sayıda kritik bilgi bulundurdukları için her zaman saldırıya uğrama ve bilgilerin çalınma riski vardır.

Gizlilik Endişeleri: İnsanlar, kişisel bilgilerinin rızaları olmadan üçüncü taraflarca alınıp satılabileceğinden veya sızdırılabileceğinden günümüzde daha fazla endişe duyduğundan, veri gizliliği veri madenciliği ile ilgili önemli bir sorundur. İnsanlar, bu bilgilerin satılması durumunda, belirli ürünleri, etik olmayan senaryolar oluşturmak için kullanılan kişisel bilgileri veya hükümetlerin vatandaşları ve cihazlarını nasıl kullandıkları hakkındaki bilgileri takip etmelerini hedeflemek için kullanılabileceğinden korkmaktadır.

Etkili Olması Büyük Veri Kümelerini Gerektirir: Veri madenciliğinin dezavantajlarından biri de, etkili olması için büyük veri kümelerine ihtiyaç duymasıdır. Bilgiler, yeterli veri sağlandığında daha iyi toplanabileceğinden, modeller ve eğilimler, küçük bir veri kümesinden daha büyük bir veri kümesinden elde edilebilir.

Veri Madenciliğinin Maliyeti: Veri madenciliği, süreci idare etmek için uzmanlaşmış eller ve etkili kılmak için maliyetli olabilen gelişmiş yazılımlar gerektirdiğinden çok pahalı olabilir. Madenciliği yapılacak verinin türüne bağlı olarak, bu tür teknolojileri elde etmek için ilk yatırım yüksek olabilir. Bu, genellikle veri madenciliğine ihtiyaç duymayan küçük ölçekli işletmeler için bir önemlidir.

Özetle diyebiliriz ki, veri madenciliği, işletmenizi büyütmek için kullanılabilecek ilgili bilgileri elde etmek için verilerinizi analiz etme sürecini optimize etmenin mükemmel bir yoludur. Eksikleri olsa da, müşterilerinizin davranış kalıplarını keşfetmek için iyi bir yöntemdir ve doğru kullanıldığında artıları eksilerinden daha ağır basabilir.