İstanbul BYTE Akademi

Veri Odaklı Düşünme

Veri odaklı karar verme, dijital kaynaklardan depolanan verilerin analizi ve yorumlanmasına dayalı bir karar alma yaklaşımıdır.
Verileri daha iyi kararlara nasıl dönüştürebiliriz? Gelecekteki belirsizlikleri nasıl modelleyebiliriz? Rekabetçi bir ortamda oluşacak riskleri nasıl tahmin edebiliriz? Bu riskler karşısında en iyi eylem yolunu nasıl seçebiliriz?
Bu soruları yanıtlamanın ilk adımı, bir veri kümesinin yapısını doğru bir şekilde yorumlamaktır. Ancak bu ilk adımı gerçekleştirdikten sonra, mevcut veri kümesini kullanarak, gelecekteki eylemler hakkında tahminlerde bulunabiliriz.
En iyi kararları oluşturmak için optimizasyon yöntemlerine başvururuz.

İstatistiksel yöntemlerin ilk kullanımı MÖ 5. yüzyıla, aritmetik ortalamanın kullanımı ise 16. yüzyıla kadar uzanır.16. yüzyılın sonunda 'İstatistik' terimi ortaya atıldı. Günümüzde istatistik, ampirik verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve sunma yöntemlerini geliştirme ve incelemeyle ilgilenen bilim olarak tanımlanır.
Belirsizlik ve değişkenlik, istatistik biliminin temelini oluşturur. İstatistik, daha az sayıda benzer nesne veya olayın özelliklerini inceleyerek büyük nesne veya olay kümelerinin özelliklerini ortaya çıkarma fikrine dayanır.
Günümüzde istatistik mühendislik ve sosyal bilimler ile iş, beşeri ve sağlık bilimleri gibi hemen hemen tüm bilimsel disiplinlerde kullanılır.

Sistem, bir mekanizmanın parçaları olarak birlikte çalışan şeylerin bütünüdür. Sistem, a) birleşik bir bütün oluşturmak için bir dizi kurala göre hareket eden öğelerden oluşur ve b) bu öğeler birbirleriyle etkileşimli veya ilişkilidir. Bilişim sistemlerinde öğeler arasındaki bu etkileşim ve iletişim verilerle olur. Donanımların, ağların, analiz yöntemlerinin ve artan veri hacminin hızlı gelişimi nedeniyle yapay zeka algoritmaları birçok karmaşık sistemde kullanılmaktadır. Bu durum karmaşık sistemlerin analizi, tasarımı, gerçekleştirilmesi ve doğrulanması aşamasında sistem mühendislerinin verilere ekstra önem vermesini zaruri kılar.
Sistem geliştirme yaşam döngüsü boyunca karmaşık sistemlerle uğraşırken bu sistemleri bir de veri odaklı bir yaklaşımla değerlendirmek gerekir.

Veri odaklı süreç iyileştirme yaklaşımı yinelemeli bir süreçtir. İşletmeler hedeflerine ulaşmak için ya da hedeflerinden sapmamak adına süreçlerini sürekli izlerler.
Kurumsal bazda işletmenin bir yapısı verilerle izlenir. Proje bazında ise projeler somut verilerle takip edilir.
İyileştirme sürecinin ilk adımı sistem (yapı ya da proje) kapsamını tanımlanıp hedefleri belirlemektir. Bu hedefler doğrultusunda sistemden veriler toplanır ve analizler gerçekleştirilir. Analiz sonuçlarına göre iyileştirmeler yapılır ve sonuçları doğrulanır.
Süreç iyileştirme yaklaşımında tanımlayıcı ve tahmine dayalı analizlerin ötesine geçilir. Sistemdeki bir problemin neden gerçekleştiğini anlamaya yönelik veri analizi yaklaşımları uygulanır. Bu yaklaşımda "neden ve hangi" sorularına yanıt aranır.