Kurumlar ve teknoloji şirketleri günümüzde büyük veriler üzerine çalışmaktadır. Büyük veriler arasından faydalı bilgiyi elde edebilmek ise oldukça uğraştırıcı bir iştir. Firmalar için yalnızca sahip oldukları veriler değil, dışarıdan gelen verileri de işleyebilmek ve korumak son derece hassas bir durumdur.
Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir?
Veri Madenciliği, kurumlardaki milyonlarca veriye sahip olan yazılım sistemlerinden, ihtiyacı karşılayacak kadar değerli verilerin elde edilmesi işlemidir. Verilerden elde edilen faydalı bilgiler ile gerektiğinde geleceğe dönük doğru tahminlerde bulunabilmek bu sayede mümkün hale gelmektedir.
Veri Madenciliği’nde milyonlarca veri arasında çalışılabilir. Veri madenciliğinin temel amacı, kurumlarda bulunan karar destek mekanizmaları için değerli olabilecek veriyi belirli yöntem ve işlem süreçleri ile ortaya çıkarmaktır.
Veri Madenciliği Uygulama Alanları Nelerdir?
Veri madenciliği günümüzde neredeyse piyasadaki her alanda çeşitli yöntemlerde yapılmaktadır. Veri madenciliği; pazarlamacılık, bankacılık ve sigortacılık gibi elektronik ortama dayalı işlerde kullanılmaktadır. Örneğin pazarlama bölümünde, müşterilerin satın alma alışkanlıklarını belirlemek ve bunlar için stratejiler hazırlamak amacıyla kullanılır.
Müşterilerin yaş, cinsiyet, lokasyon ve eğitim gibi temel bilgilerinin incelenmesiyle yapılan satış tahminleri ve pazar analizleri, sektörlere oldukça faydalıdır.
Veri Madenciliği Nasıl Uygulanır?
Veri madenciliği süreçleri; ulaşılmak istenen verinin büyüklüğü işlemin uzunluğuna bağlı olarak değişebilir. Ancak Veri madenciliğinin genel olarak ilerleme sürecini şu şekildedir:
Veri yığınına ulaşmak ve güvenliğini sağlamak, verileri ayıklamak, Verileri bütünleştirmek ve indirgemek, verileri dönüştürmek; sınıflandırma, kümeleme ve karar destek ağaçları gibi veri madenciliği algoritmaları uygulamak, elde edilen sonuçları test ve eğitim aşamasına sokup en son olarak çıkan sonuçları değerlendirmek.
Veri Madenciliğini Kimler Yapabilir?
Milyonlarca farklı özelliğe sahip veriler arasında çalışma yapmak için dayanıklılık ve sabır gerekmektedir. Sıklıkla bilgisayar sistemlerinde karşılaşılan birbirinden bağımsız problemlere ve verilerde meydana gelebilecek ani değişimlere karşı veriyi korumak için çok fazla dikkat gerekmektedir.
Aynı zamanda ileri seviyede lineer cebir, matematik, optimizasyon bilgisi, istatistik, gelişmiş yazılım becerisi ve yöneylem modelleme tekniklerine sahip olmak önemlidir. Bazı deneme işlemleri yapmak için Java dili uygunken, R ve Python dilleri veri madenciliği için en çok tercih edilenlerdir.
