Dünyada veri bilimi uygulamaları artık çok daha önemli ve etkili bir hale geliyor. Veri bilimi alanındaki önemli çalışmalar insanların hayatına 2000’li yıllardan sonra girmeye başladı. Özellikle 4. Sanayi Devrimi bu teknolojinin günümüzdeki halini alması için gerekli altyapıyı oluşturdu. Veri bilimi gibi pek çok teknoloji aslında bu sanayi devriminden fazlası ile etkilendi. Dünya aslında pek çok teknolojinin temeli yıllar önce ortaya atılmıştı. Fakat teknolojilerin tam potansiyeline ulaşması için beklenen altyapısı oluşmamıştı.
Aslında bu durum her sanayi devriminden önce benzer bir şekilde ilerlemiştir. Teknolojilerin tıkandığı dönemlerde sanayi devrimleri geniş bir çalışma alanı ortaya çıkarmıştır. Veri bilimi ve yapay zeka çalışmaları da bu süreçte insanları adeta etkisi altına aldı. Bu etki sadece şirket ya da iş sektörü üzerinde olmadı. Bugün insanların daha sağlıklı daha güvenli ve daha konforlu bir hayat sürebilmesi için bu teknolojiler şart. Bu yüzden de bu alanların gelişmesi ve daha çok kişiye ulaşması gerekiyor.
Veri biliminin uygulamaları da bu süreçte ortaya çıkıyor. Bu uygulamalar sayesinde kurumlar ya da kişiler değerli bilgileri elde etmek adına ihtiyaç duyulan yeteneklere kavuşuyor. Veri biliminin tek bir modelden çıkarak farklı uygulama alanlarına yönelmesi özellikle şirketler adına köklü değişimin kapılarını açtı. Uygulamalar ile birlikte derin içgörüler ve iş değerine olanak sağlayan çalışmalar ortaya çıkmaya başladı.
Veri Bilimi Uygulamaları Hakkında Bilinmesi Gerekenler
Hem veri bilimi hem de veri bilimciler ilk başlarda şirketlerin riskli tarafı olarak görünüyordu. Günümüzde ise bu durum şirketlerin temel çalışma prensiplerinin başında geliyor. Veri biliminin uygulamaları arasında pek çok alan dikkat çekiyor. Otonom sistemler, kişileştirme, konuşmaya dayalı yapay zeka ya da tahmine dayalı modelleme gibi önemli uygulamalar şirketlerde artık yer alıyor. Bu sayede şirketler büyük verileri kolayca inceleme ve analiz etme imkanı yakalıyor. Bir diğer yandan bu durum bilimsel veri ne demek gibi soruların da daha detaylı cevaplanmasını sağlıyor.
Veri Bilimi Uygulamaları Arasında Anomali Tespiti
Şirketlerin kullandığı veri biliminin uygulamaları arasında büyük verilerdeki anormallikleri tespit etmek son derece önemlidir. Anomali tespiti de şirketlerin bu anormalliklerin istatiksel analizi için kullanılıyor. Eldeki verileri kümelere sığdırıp daha sonra küçük miktardaki veriler ile uğraşarak aykırı değerleri belirlemek pratik görünebilir. Fakat verileri petabayt ya da daha büyük değerde olan şirketler açısından bu süreç çok daha zorludur. Şirketlerdeki veri bilimi bölümü bu bilgileri diğer şirketlere oranla daha geç analiz eder.
Örnek olarak finansal hizmet veren firmalar ele alınabilir. Bu firmaların hacmi ve çeşitliliği gün geçtikçe müthiş bir artış gösteriyor. Bu yüzden de işlemler sırasında hileli işlemleri tespit etmek gittikçe zor bir hal alıyor. Bu yüzden de şirketler veri bilimi uygulamaları üzerinde bazı geliştirici çalışmalar devreye sokuyor. Anomali tespiti buna ek olarak siber saldırıları ön izleme ya da BT performanslarını ön izleme amacı ile de kullanılıyor.
Örüntü Tanılama
Veri kümesi içerisindeki tekrarlayan kalıpları incelemek de veri biliminin görevlerinden bir tanesidir. Örüntü tanılama da veri bilimi çalışmalarında bu alanı kapsıyor. Perakende ve e – ticaret siteleri bu alandaki çalışmalardan fazlası ile yararlanıyor. Bu şirketler müşterilerin satın alma sırasındaki davranış ve eğilimleri tespit ederken örüntü tanılamadan yararlanıyor. Örüntü tanılama sayesinde şirketler müşterilerin daha mutlu ve daha güvenli alışveriş yapmasını sağlıyor. Bugün binlerce hatta on binlerce şirket bu teknolojiden yararlanıyor.
Tahmine Dayalı Modelleme
Veri bilimi uygulamaları sadece kalıpları ve aykırı değerleri tespit etmek için kullanılmıyor. Aynı zamanda tahmine dayalı modellemeyi de yapmak için tercih ediliyor. Tahmine dayalı analitik aslında onlarca yıldır şirketler tarafından kullanılıyor. Fakat veri bilimi sayesinde bu hizmet birkaç seviye üstüne çıkıyor. Çünkü veri bilimi sayesinde müşteri davranışları, potansiyel riskler ve Pazar eğilimleri çok daha tahmin edilebilir bir seviyeye geliyor. Böyle bir imkan sunması da bu veri bilimi uygulamasının pek çok alanda kullanılmasını sağlıyor. Sağlık, ticaret, seyahat ve kamu gibi daha onlarca alanda bu teknoloji kullanılıyor.
Konuşma Sistemleri
Konuşabilen robotlar son zamanlarda moda haline geldi. Hatta öyle ki bu sistemler telefonların olmazsa olmaz parçalarından bir tanesi oldu. Veri bilimi uygulamaları bu alanda hizmet vermek için makine öğrenmesi teknolojisinden destek alıyor. Bu iki teknolojinin birleşmesi birlikte bilgisayarlar insanların sorularına cevap veriyor ya da onlara yardımcı oluyor. Şimdilik telefon ve bilgisayarlarda bu teknoloji kullanılsa da kısa süre sonra çok daha geniş alanlarda karşımıza çıkacak.
Otonom Sistemler
İnsanoğlunun uzun süredir hayata geçirmeye çalıştığı amaçlarından bir tanesi de sürücüsüz araçlardır. Bu hayalin gerçekleşmesinde de yapay zeka ve veri bilimi ortak hareket ediyor. Yakın bir zamanda sürücüsüz araçlar sokaklarda olacak. Hatta şimdiden dünyanın pek çok yerinde yavaş yavaş bu araçlar ortaya çıkmaya başladı. Tesla ve Uber firmaları bu anlamda dünyada öncülük yapıyor. Otonom araçların güvenilirliği ve sağlamlığı her geçen gün artıyor. Online haritaların da gelişmesi ile otonom araçların sokaklara çıkmasının önünde pek engel kalmıyor.
Doç. Dr. Gamze Sart Youtube kanalından ve web sitesinden veri bilimi uygulamaları hakkında detaylı içerikler bulabilirsiniz. İnovasyon İçin Eğitim Vakfı internet sitesinden de veri bilimi süreci bileşenleri hakkında makaleler okuyabilirsiniz.
