Bilgisayar teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, büyük veri (big data) olarak adlandırılan devasa veri kümelerinin iş dünyasında yaygın olarak kullanılmasına neden olmuştur. Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulamalarının yetersiz kaldığı, çok büyük ve karmaşık veri setlerini ifade eder. Bu veri setleri, işletmelerin karar alma süreçlerinde devrim yaratan içgörüleri sağlar. Büyük veri kavramı, genellikle üç temel özellik ile tanımlanır: Hacim (Volume), Hız (Velocity) ve Çeşitlilik (Variety). Zamanla bu özelliklere yeni “V”ler eklenmiş ve büyük veri daha karmaşık bir yapı kazanmıştır(Yıldız, 2022).
Hacim (Volume): Büyük verinin temel özelliği, çok büyük miktarda veri içermesidir. Facebook, Google ve Amazon gibi platformların kullanıcıları tarafından üretilen veri hacmi, petabayt ve exabayt düzeyindedir.
Hız (Velocity): Büyük veri, yüksek hızda üretilir, işlenir ve analiz edilir. Gerçek zamanlı veri analizi, işletmelerin anında içgörüler elde etmesine olanak tanır.
Çeşitlilik (Variety): Büyük veri, yapılandırılmış, yarı-yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türlerini içerir. Yapılandırılmış veriler genellikle tablo formatında olup, veritabanlarında saklanır. Yarı-yapılandırılmış veriler XML ve JSON gibi formatlarda olabilirken, yapılandırılmamış veriler metin, video, resim gibi formatlarda bulunur (Yıldız, 2022).
Veri analitiği, büyük veri setlerinin işlenmesi ve analiz edilmesi yoluyla anlamlı ve önemli bilgilerin elde edilmesini sağlar. Büyük veri analitiği, veri kaynaklarına ve analizin amacına bağlı olarak farklı türlere ayrılır.
Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, iş dünyasında köklü değişimlere yol açmaktadır. Günümüz işletmeleri, rekabet avantajı elde edebilmek amacıyla hızla değişen ve gelişen veri kaynaklarını takip etmek, veri toplama ve depolama teknolojilerini güncellemek, veriyi etkin bir şekilde yönetmek ve veriden faydalı bilgiler elde ederek bu bilgileri değere dönüştürmek zorundadır. Bu bağlamda, iş analitiği, işletmelere sahip oldukları verilerden yararlı bilgiler elde etme ve bu bilgilerle karar verme süreçlerini destekleme konusunda önemli bir araç sağlamaktadır (Bilgiç vd. 2019).
İş Analitiği ve Büyük Veri Analitiği
İş analitiği kavramının kökenleri, yönetimde bilimselliğin ortaya çıktığı 1910’lu yıllara kadar uzanmaktadır. 1940’lı yıllarda sınırlı kaynaklarla maksimum çıktıyı elde edebilen optimizasyon ve simülasyon tekniklerinin devamı olarak analitik teknikler geliştirilmiştir. 1960’lı yılların sonunda, bilgisayar sistemlerinin verileri analiz etmek ve karar vericileri desteklemek amacıyla kullanılmaya başlanması, analitiğin kullanımının yaygınlaşmasına yol açmıştır.
1980’lerde uzman sistemler ve ilişkisel veri yönetimi gibi yeniliklerle analitiğin uygulama alanları genişlemiştir. 2000’li yıllarda ise veri madenciliği, bulut bilişim ve SaaS (Hizmet olarak Yazılım) gibi teknolojilerle iş analitiği daha da önem kazanmıştır. İş analitiği, büyük veriyi analiz ederek işletmelere değer katabilecek bilgileri ortaya çıkarır. Gartner’ın 2001 yılında tanımladığı bu 3V kuralı, günümüzde işletmelerin veri yönetimi ve analizi süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. İş analitiği, büyük veriyi işleyerek işletmelerin stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Bu süreçte kullanılan teknikler arasında regresyon analizi, karar ağaçları, yapay sinir ağları ve metin madenciliği yer alır (Bilgiç vd. 2019).
İş analitiği, pek çok sektörde ve farklı iş süreçlerinde uygulanabilir. Pazarlama, müşteri ilişkileri yönetimi, finansal planlama, risk yönetimi ve insan kaynakları yönetimi gibi alanlarda iş analitiği kullanılarak işletmelerin verimliliği artırılabilir ve maliyetler düşürülebilir. Örneğin, perakende sektöründe müşterilerin satın alma davranışlarını analiz ederek kişiye özel pazarlama stratejileri geliştirmek mümkündür. Finans sektöründe ise kredi risk analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi uygulamalarda iş analitiği önemli bir rol oynamaktadır (Bilgiç vd. 2019).
Değer Zinciri ve İş Analitiği
Michael Porter tarafından 1985 yılında literatüre kazandırılan değer zinciri kavramı, işletmelerin değer yaratma süreçlerini analiz etmeyi amaçlar. Değer zinciri, işletmenin faaliyetlerini temel (birincil) ve destek (ikincil) faaliyetler olarak ikiye ayırır. Temel faaliyetler, ürün veya hizmetin üretimi ve dağıtımı ile doğrudan ilgili olan süreçleri içerirken, destek faaliyetler bu temel faaliyetleri destekleyen süreçleri kapsar. Değer zinciri analizi, işletmelerin hangi faaliyetlerin değer yarattığını ve hangi faaliyetlerin değer yaratmadığını belirlemesine yardımcı olur (Bilgiç vd. 2019).
İş analitiği, değer zincirinin her aşamasında etkin bir şekilde kullanılabilir. İş analitiği kullanarak işletmeler, içe yönelik lojistik, operasyonlar, dışa yönelik lojistik, pazarlama ve satış ve hizmetler gibi temel faaliyetlerde verimliliklerini artırabilir ve maliyetleri düşürebilir. Aynı şekilde, firma altyapısı, insan kaynakları yönetimi, teknoloji geliştirme ve satın alma süreçleri gibi destek faaliyetlerde de iş analitiği önemli avantajlar sağlar (Bilgiç vd. 2019).
Uygulama Örnekleri
Pazarlama ve Satış: İş analitiği, müşterilerin sosyal medya aktiviteleri, sadakat kartları ve web sitesi gezinme davranışları gibi verileri analiz ederek kişiye özel pazarlama stratejileri geliştirmeyi mümkün kılar. Bu sayede, firmalar müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilir ve pazarlama kampanyalarını optimize edebilirler.
İnsan Kaynakları Yönetimi: İş analitiği, işe alım, oryantasyon, eğitim ve performans değerlendirme süreçlerinde kullanılabilir. Örneğin, işe alım süreçlerinde adayların verilerini analiz ederek en uygun adayları belirlemek veya mevcut çalışanların performansını değerlendirmek mümkündür.
Finansal Planlama ve Risk Yönetimi: İş analitiği, finansal verileri analiz ederek kredi risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve finansal planlama gibi süreçlerde önemli rol oynar. Bu sayede, firmalar finansal risklerini minimize edebilir ve daha sağlam finansal kararlar alabilirler.
Tedarik Zinciri Yönetimi: İş analitiği, tedarik zinciri süreçlerinde verimliliği artırmak amacıyla kullanılabilir. Örneğin, stok yönetimi, talep tahmini ve tedarikçi performans değerlendirmesi gibi süreçlerde iş analitiği önemli avantajlar sağlar (Bilgiç vd. 2019).
İş analitiği, modern işletmeler için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Verilerin etkin bir şekilde yönetilmesi ve analiz edilmesi, işletmelere stratejik avantaj sağlar. Gelecekte, iş analitiği ve büyük veri analitiğinin önemi daha da artacak ve işletmelerin karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaya devam edecektir. İşletmelerin iş analitiği yatırımlarını artırarak bu alandaki yetkinliklerini geliştirmeleri büyük önem taşımaktadır. Bu süreçte, iş analitiği ve değer zinciri kavramlarının entegrasyonu, işletmelere sürdürülebilir rekabet avantajı sağlayacaktır.
Kaynakça
Yıldız, A. (2022). Büyük Veri’nin V’leri ve Veri Analitiği. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (51), 361-378.
Bilgiç, E. M. R. A. H., Türkmenoğlu, M. A., & Batı, G. B. (2019). İş analitiği ve değer zinciri: Detaylı ve sistematik bir literatür taraması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (54), 1-24.
