Büyük Veri ve İmalat Sektörü

Üreticiler, son 20 yılda üretim süreçlerinde israf ve değişkenliği düşürmeyi ; Yalın Üretim ve Altı Sigma programlarını uygulayarak ürün kalitesini ve verimliliği (girdi birimi başına çıktı miktarı) önemli ölçüde artırmayı başarmışlardır.Bununla birlikte, bazı üretim prosesi ortamlarında, örneğin ilaçlar, kimyasallar ve madencilik üretiminde , değişkenlikteki aşırı salınımlar, bazen yalın teknikler uygulandıktan sonra bile çözüm bekleyen realite olarak karşımıza çıkabilmektedir.Üreticilerin bu ve diğer endüstrilerdeki verimliliği etkileyen üretim faaliyetlerinin sayısı ve karmaşıklığı göz önüne alındığından, üreticiler proses kusurlarını teşhis etmek ve düzeltmek için daha ayrıntılı bir yaklaşıma ihtiyaç duyarlar.İşte gelişmiş analitikler de bu ihtiyacı karşılayan böyle bir yaklaşım sağlarlar.

Bilimsel Programlama

Programlama bilgisayara istediğimiz işleri yaptırabilmek için mantık silsilesinde yazılmış kodlamalar olarak tabir edilebilir.Peki bunun yanına Bilimsel kelimesini ekleyince ne olur ?. Bilimsel Programlama ise İstatistik,Matematik,Lineer Cebir ve diğer pozitif (Fizik,Kimya v.b.) bilimlerin bilgisayara otomatik uygulanması,çözülmesi ve hesaplanması için kullanılır.Bu sayede bir çok sayısal problem için  döngüsel çalışan OLTP ve OLAP sistemler tasarlanabilir.

İş Analitiği'ni Öğrenme Adımları ve Türkçe Kaynaklar

Bu sayfada İş Analitiği'nin  tanımlayıcı (descriptive) ve tahmine dayalı  (predictive) analitiklerine teorik ve teknik açıdan temel teşkil edebilecek  konularla ilgili öğrenme adına bir yol haritası oluşturulmuş ve web üzerinde erişime açık olan alanlardan Türkçe kaynaklar derlenmeye çalışılmıştır.Adımlar oluşturulurken ABD'nin en iyi iş okullarından Harvard ve MIT Sloan'un Veri Bilimi ve İş Analitiği ders programları da dikkate alındı.Öğrenme yolu toplam beş adımdan oluşmaktadır.Birinci adımda İstatistik teorik bilgisi,ikinci adımda İş Analitiği yazılım araçları temel bilgisi,üçüncü adımda tahmine dayalı analitikler için Veri Madenciliği / Makine Öğrenmesi teorik bilgisi,dördüncü adımda yazılım araçları ile veri analizi ve görselleştirme ve son adımda yazılım araçları ile veri madenciliği / makine öğrenmesi konuları ele alındı.Bazı kısımlarda web üzerinde yeterli Türkçe kaynağa erişilemedi.Bu kısımlarda eğer varsa Türkçe kitap paylaşıldı yoksa da orjinal alanından İngilizce web sitelerinden bağlantılar gösterildi.İlerleyen dönemlerde bu eksik olan kısımlarda en azından giriş seviyesinde Türkçe döküman da oluşturmayı planlıyorum.Ve son olarak da İş Analitiği yazılım araçlarıyla ilgili bir not eklemek istiyorum.İş Analitiği için burada ben dört tane alternatif yazılım aracı sundum.Bunlardan ikisi (Excel,LibreOffice Calc) ofis yazılımı diğerleri de (R ve Python)  açık kaynak programlama yazılımlarıdır.İş Analitiği çalışırken aralarından sadece bir tane seçim yapmak  çoğu kullanıcı için yeterli gelebilir.Özellikle normal iş kullanıcıları öğrenme kolaylığı açısından  ofis yazılımlarını daha çok tercih edeceklerdir.Yalnız analitikler yönüyle ileri ve gelişmiş yetenekler açısından bazı kullanıcılar da Python veya R 'ı  veya her ikisini de öğrenmeyi tercih edebilirler.Şimdi sizleri daha fazla yormadan İş Analitiği öğrenme serüveniyle baş başa bırakmak istiyorum ...

Nesnelerin İnterneti Nedir ?

Türkiye'de Google arama trendlerine göre 2015 yılında yani geçen sene daha çok konuşulmaya ve merak edilmeye başlanan Nesnelerin İnterneti kavramı bir anda hayatımızın içine yerleşmeye başladı.Nesnelerin İnterneti,hayatımızı ve bununla birlikte İş Analitiği'ni her yönden etkilemeye başladı.

Devamı için tıklayın ...

Büyük Veri Nedir ?

Cisco 2020 yılında 50 milyar cihazın internet ile birbirine bağlanacağını tahmin ediyor.Diğer bir yandan IDC 2020 yılına kadar dijital evren'in her iki yılda bir iki katına çıkacağını tespit ediyor.Son yıllarda bilişim dünyasında yaşanan teknolojik gelişmeler gerçekten baş döndürücü bir biçimde üssel bir biçimde artmaya devam ediyor.

Devamını okumak için tıklayın ... 

Veri Madenciliği Nedir ?

Veri Madenciliği,İş Analitiği ile birlikte düşünüldüğünde analitik çözümlemelerin en önemli bir yapı taşı haline dönüşür.Veri Madenciliği özellikle tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitiklerde geçmişe yönelik ne oldu ve bu iş gelecekte nasıl olacak veya geçmişte nasıl olabilirdi sorusunu yanıtlamada karar vericilerin etkili olarak yararlandıkları bir alandır.Aynı zamanda tahmine dayalı analitikler içinde kullanılmakla birlikte bu hususta yabancı kaynaklarda bir kafa karışıklığı söz konusudur.Bazı kaynaklar tahmine dayalı analitikler altında Veri Madenciliği yerine Makine Öğrenmesi kavramını kullanmayı  tercih ederken ; istatistiğe daha yakın olan akademisyenler Veri Madenciliği kavramını tercih etmektedirler.Aynı zamanda her iki kavramın da aynı şey olduğunu söyleyenler de vardır.Şüphesiz ki bu konu başka bir yazının konusu olmalıdır.

Devamını okumak için tıklayın 

Simülasyon ve İş Analitiği

Simülasyon,iş kararlarımızı uygulama sürecinde en önemli yol arkadaşlarımızdan biridir.Simülasyon sayesinde tasarlamış olduğumuz yeni bir iş modelinin muhtemel sonuçlarını her zaman %100 oranında gerçekle bir olmasa da  görme ve analiz etme fırsatına kavuşuruz.Eğer simülasyonu başarılı bir şekilde yeni iş karar modellerimizde uygulayabilirsek uygulama yönünden yeniden düzeltme maliyetlerine çok az katlanarak yeni iş kararlarımızı başarılı bir şekilde uygulayabilme şansını elde ederiz.Bu yazıda İş Analitiği'nin hem tahmine dayalı (predictive) analitik hem de yerleşik (prescriptive) analitikler kısmında kullanılan çok önemli bir metot ve yöntemi olan Simülasyon hakkında genel bilgiler edinme fırsatı bulabileceksiniz ...

Optimizasyon ve İş Analitiği

Optimizasyon,her zaman en iyi çözüm yollarını keşfedebilmek için uğraşan matematikçilerin ve praktisyenlerin uğraştıkları bir alan olmuştur.Problemin boyutuna göre de optimizasyon çözümlerinin zorluk seviyesi değişmektedir.

Devamı için buraya tıklayın 

Makine Öğrenmesi Nedir ?

Makine öğrenmesi, kabaca adı üstünde makinelere yani robotlara kendi deneyimlerimizi ve bilgilerimizi aktarmak gibi görünse de aslında tamamen böyle değildir.Makine öğrenmesi aynı zamanda yazılım sektöründe de çok yoğun bir biçimde kullanılan Yapay Zeka'nın bir alt dalıdır.Google,Amazon,Yahoo gibi internet devleri sundukları web servislerinde Makine Öğrenmesi'nin bütün fonksiyonlarından sonuna kadar  yararlanmaya çalışırlar.Sizi , Makine Öğrenmesi kavramı nedir,nasıl çalışır,öğrenme  tipleri nelerdir ve  uygulama örnekleri nelerdir gibi soruların kısa ve özet yanıtlarını bulabileceğiniz makale ile başbaşa bırakayım ...


Devamını okumak için tıklayın 

Veri Analizi Nedir ?

Veri analizi aslında gündelik hayatımızda farkında olmadan sürekli kullandığımız bir yöntemdir.Gün içinde aldığımız  önemli kararların öncesinde beynimiz geçmişte yer alan deneyimlerimizi analiz ederek ortaya anlamlı bir sonuç çıkarmaya çalışır.Bu yazıda Veri Analizi'nin bir tanımı yapılmış,Veri Analizi'nin alt dalları olan keşifsel ve doğrulayıcı veri analizi hakkında kısa özet bilgiler verilmiştir...

devamını okumak için tıklayın