Bulut Bilişim ve Uygulamaları
Bulut Bilişim - Nedir Ve Neden Önemlidir - SAS Institute
Bulut bilişim iş uygulamalarını, veri depolamayı, ağ oluşturma ve işleme becerilerini kapsar. Her boyuttan organizasyonun doğal dil işleme ve yapay zekâ gibi ...
analitik
Sağlam bir mimari ve buluta kontrollü şekilde geçişle, organizasyonlar <anchor>analitik</anchor> becerilerini ve performanslarını daha yüksek seviyelere çıkarabilirler.
Analitik: Nedir Ve Neden Önemlidir | SAS
Neden SAS Öğrenmelisiniz?

SAS yetkinliklerine yönelik talep artıyor. Kariyerinizde ilerleyin ve ekibinizi SAS yetkinlikleri konusunda eğitin

Neden SAS?

SAS'ın neden dünyanın en güvenilir analitik platformu olduğunu ve analistlerin, müşterilerin ve sektör uzmanlarının SAS'ı neden sevdiğini öğrenin.

sas.com

Search

Bölgenizi seçin

AMERİKALAR

Avrupa

Orta Doğu & Afrika

Asya Pasifik

AMERİKALAR

Avrupa

Orta Doğu & Afrika

Asya Pasifik

Merhaba !

- Oturumu Kapat

SAS profilime, deneme sürümlerine, topluluklara ve daha fazlasına erişin.

Oturumu Kapat

SAS profilime, deneme sürümlerine, topluluklara ve daha fazlasına erişin.

SAS Siteleri

# Analitik

## Nedir Ve Neden Önemlidir

Analitik, işe dair soruları cevaplamak, ilişkileri keşfetmek, bilinmeyen sonuçları tahmin etmek ve kararları otomatik hâle getirmek için verileri ve matematiği kullanır. Bu çok yönlü bilgisayar bilimi, verilerde anlamlı desenler bulmak ve uygulamalı matematik, istatistik, tahminci modelleme ve makine öğrenme tekniklerine dayanan yeni bilgileri ortaya çıkarmak için kullanılır.

## Analitiğin Geçmişi

Geçmişte veri depolama ve işleme hızı analitiği sınırlandırıyordu. Günümüzde bu sınırlamalar ortadan kalktı ve çok geçişli büyük miktarlarda veriyi kullanabilen karmaşık makine öğrenmesinin ve derin öğrenme algoritmalarının kapısı açılmış oldu.

Bunun sonucunda, analitiğin standart açıklayıcı, tahminci veya öngörücü becerileri, öğrenme ve otomasyon aracılığıyla artırıldı ve böylece yapay zekâ çağı başlamış oldu.

Bu, makinelerimize ne olduğunu ve ne olması gerektiğini sormamız yerine, makinelerin veriyi kullanarak otomasyon sağlamaları ve kendi kendilerine öğrenmeleri, hatta hangi soruları sormamız gerektiğini bize söylemeleri olarak değişti.

Günümüzde çoğu organizasyon analitiğe stratejik bir destek olarak yaklaşıyor ve analitik pek çok işlevsel rol ve becerinin merkezinde yer alıyor.

Analitiğin makine öğrenmesi aracılığıyla büyüyen bir alanı da doğal dil işlemedir (NLP). Bilgisayarlar NLP’yi konuşma ve metinleri yorumlamak için kullanıyorlar. Chatbot’lar müşteri hizmetleri sorularını cevaplamak veya çevrim içi sohbet pencerelerinde yatırım tavsiyesi vermek için NLP’yi kullanıyorlar. Canlı çağrı merkezi çalışanlarına hazır öneriler de sunabiliyorlar.

Makine öğrenmesi ve yapay zekâ bize, bizler zevklerimize göre önerilen yeni televizyon dizisinin bölümlerini arka arkaya izlerken bizi gideceğimiz yere götürmeyi taahhüt eden kendi kendini kullanan arabaları ve tavsiye motorlarını da sundu.

Analitik elbette ki boş vakitlerimizi şekillendirmekten daha fazlasını yapıyor. Daha hızlı ve daha güçlü bilgisayarlar sayesinde analitik ve yapay zekâ kullanımına yönelik fırsatlar ortaya çıkıyor. İster kredi riskini belirlemek, yeni ilaçlar geliştirmek, ürün ve hizmetleri sunmanın daha etkili yollarını bulmak, dolandırıcılığı önlemek, siber tehditleri ortaya çıkarmak ister en değerli müşterileri elinizde tutmanızı sağlamak olsun, analitik size kurumunuzun başarısını sağlayan şeyin ne olduğunu ve yaptıklarınızın dış dünya için ne ifade ettiğini anlamanız konusunda yardımcı olabilir.

## Buluttaki analitik ile toplulukları güçlendirmek

Kâr amacı gütmeyen danışmanlık firması CNM, kâr amacı gütmeyen diğer kurumların çalışmalarının etkisini ölçmelerine ve insanlara aktarmalarına yardımcı olmak adına Amazon Web Services’da SAS® Visual Analytics’i kullanıyor.

## Bugünün Dünyasında Analitik

Analitik projelerini bu kaynaklarla uygulamaya koyun. Projelerinizi planlamak için ihtiyacınız olan şeyleri bulun, verinize olan güveninizi tazeleyin ve bir analitik stratejisi geliştirin.

### Analitik projelerinize başlamanızı sağlayacak 10 soru

Maliyeti nedir? Hangi sorunları çözmeye çalışıyorsunuz? Nerede direnişle karşılaşıyorsunuz? Bunlar analitik projenizin çerçevesini oluşturmak adına sormanız gereken temel sorulardan yalnızca üçü.

### Analitik konusunda güven neden önemlidir

Analitik ve yapay zekâ gibi gelişen teknolojilerden daha fazla değer elde edilmesi için önce güven duyulması gerekir. Analitik liderleri veri ve analitik konusundaki güveni nasıl sağlıyorlar? MIT Sloan bu sorunun cevabını öğrenmek için 2.400 iş liderini içeren bir anket yaptı.

### Analitik stratejinizi oluşturmak

Baş veri ve analitik yetkililerinin gündeminde ne var? Bir analitik stratejisini tanımlamak. Bilgi güvenilirliğini sağlamak. Veriye dayalı kararları desteklemek. Ve daha fazlası. Analitik stratejinizi oluşturmanıza yardımcı olması adına bu e-kitabı indirin.

### Analitik 101

Küçük ve orta ölçekli işletmenizin analitikten nasıl yararlanabileceğini merak ediyor ancak nereden başlayacağınızı bilemiyorsanız, bu web semineri tam size göre. Bu giriş, her ölçekten işletmenin analitiğe nasıl başlayacağını açıklıyor.

## Analitiği kimler kullanıyor?

Son teknolojik gelişmeler analitiğin kullanım alanını genişlettiler. Daha fazla veri, daha iyi ve ucuz depolama seçenekleri, daha güçlü işleme dayalı güç, dağıtılmış ve ortak işleme becerileri ve daha fazla algoritma, analitiği her endüstrideki büyük sorunlar karşısında uygulayarak veriden cevaplar çıkarmayı daha kolay hâle getiriyor.

### Perakende

Perakende artık ürünleri değil, müşterileri ifade ediyor. Amazon gibi e-ticaret devlerinin ucuza al pahalıya sat iş modellerini altüst etmesiyle birlikte, perakendeciler müşterileri anlama ve onlara hizmet sunma şekillerini değiştirmek adına ileri analitiğe ve müşteri istihbarat araçlarına yöneliyorlar.

### İmalat

İmalat ve lojistik şirketleri dijital dönüşümün liderleri konumunda. Robot biliminin ve otomasyonun kullanımı, tedarik zinciri sürecini kolaylaştırıyor. Bazı endüstriler nesnelerin internetinden değer elde etmekte zorlansa da imalatçılar ürün kusurlarını ortaya çıkarmada sensör verileri kullanmada ve ağır makine bakımlarını optimize etmede uzmanlar.

### Bankacılık

Dünya genelindeki bankalar müşterileri çekmek ve ellerinde tutmak adına dönüşüme uğruyorlar. Yapay zekâya dayalı chatbot’lardan ileri seviye dolandırıcılık tespitine, finansal kurumlar kendilerini aksatan unsurları bertaraf etmek ve müşteri ile işletme arasında yeni dijital yollar oluşturmak için yeni dijital teknolojileri uygulamaya koyuyorlar.

### Sağlık Hizmetleri

Dijital dönüşüm; teşhis bilimi, bakım ve tedavi sonrası takip gibi alanlardaki gelişmelerin hızlanmasını sağlıyor. Kanserin daha etkin şekilde tespit edilmesi konusunda da yapay zekâdan yararlanılıyor. Dijital araçlar, daha kesin teşhisleri ve tahminci modeller sayesinde tedavilerin daha iyi belirlenmesini mümkün kılıyor. Kısaca, teknoloji kullanımı sayesinde daha uzun ve sağlıklı hayatlarımız oluyor.

### Enerji

Daha iyi tahmin teknolojisi sayesinde enerji şirketleri milyonlarla ifade edilen tasarruflar elde ediyor. Enerji konusunda sıkıntı yaşayan milletlerin daha istikrarlı bir enerjiye kavuşmasını da sağlıyor. Türbinlerde bulunan sensörler, mevcut mekanizmalardan sonuçlar elde ediyor ve mekanik sorunların makineler bozulmadan önce çözülmesini sağlıyor.

### Telekomünikasyon, Medya ve Teknoloji

Azalan gelirler pek çok telekomünikasyon, medya ve teknoloji (TMT) şirketini dönüşüm konusuna daha agresif yaklaşmaya zorladı. Müşteri deneyimini geliştirmek adına yeni, inovatif hizmetler oluşturmak ve veri madenciliği de buna dâhil. Yeni büyüme fırsatları arayan TMT şirketlerinin dijital dönüşüm projelerine önemli yatırımlar yapmasını bekliyoruz.

### Kamu Sektörü

Akıllı şehirler. Siber savunma. Dijital hizmetler. Kamu sektörü vatandaşların hayatını iyileştirmek adına teknolojiden giderek daha fazla yararlanıyor. Devasa miktarda büyük veriye sahip devletlerin maliyetleri daha da azaltmak ve gelirleri artırmak adına ellerinde büyük fırsatlar var. Kilit nokta değişim yönetimi ve inovasyon kültürünü benimsemek.

### Sigortacılık

Geleneksel teknolojilerle sınırlanan sigortacılar, yeni teknolojilerin ve çevik süreçlerin benimsenmesi için bulut altyapılara yatırım yapıyorlar. Çoğu durumda dijital dönüşüm, şirket içindeki işletme birimleri tarafından sağlanıyor ve bunlar, dijital teknolojilerin işletmenin diğer alanlarına uygulanması konusunda kavramsal birer kanıt niteliği taşıyor.

### Bu Teknolojiyi Kullanan Endüstriler Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın

## Analitiği demokratikleştirmek

Dijital dünyanın baskıları hepimizi etkiliyor ve aşırı veri yüklemesi artık sadece kurum içinde “sayılarla uğraşan insanlar”la sınırlı değil. Herhangi bir kurumda hız, çeviklik, esneklik ve inovasyon ihtiyacı duymayan herhangi birini söyleyebilir misiniz? Bu da analitiği sadece istatistikçiler ve veri bilimcileri için değil, neredeyse herkes için bir öncelik hâline getiriyor.

Bunun sonucunda kurumlar; kolay anlaşılan bilgileri daha fazla çalışana sunarak, bilgileri doğrudan ileri hat uygulamalarının içine yerleştirerek veya bunlara yönelik kararların otomasyonunu sağlayarak analitiğin daha fazla kullanıcı tarafından kullanılabilmesinin yollarını arıyorlar.

Dinamik, otomatik modellerin inşası için işaretleme ve tıklamaya dayalı süreçler sunan teknolojiler, analitiğin daha fazla kullanıcıya ulaşmasını sağlıyor. Bir veri kaynağının seçilip amacınızın belirtilmesi ve aynı anda arka planda bir ana model oluşturulurken bir yandan da oluşturulan bu modelin doğal dille açıklanması yoluyla karmaşık sorular bile cevaplanabilir.

Analitiğe dayalı şekilde yürütülen kurumlar belirgin düzeyde bir farklılaşmayı, büyük miktarda gelir elde etmeyi ve bazen de uzun süre ayakta kalmayı bekleyebilirler.

## Her açıdan uygun birliktelik

Ürünlerini seven insanlarla bağlantı kurmak adına analitiğe dayalı, karar odaklı bir kültür oluşturan Levi Strauss & Co.’nun SAS® ile birlikte çıktığı yolculuğa bakalım.

Bu popüler perakendeci, ürün planlama, dağıtım ve envanter yönetimi aracılığıyla planlarını optimize etmek ve fırsatları tespit etmek amacıyla analikten yararlanıyor.

x



## Analitik Nasıl İşliyor

Her işletme bir analitik işletmesidir. Her süreç, gelişime açık bir analitik süreçtir. Ve her çalışan bir şekilde bir analitik kullanıcısı olabilir. Analitikle başarmayı planladığınız şeyin ne olduğu fark etmeksizin, her analitik projesinin ilk gerekliliği veridir. Veriye sahip olduğunuzda, bu veriyi analiz etmeniz gerekir. Ardından da analizinizin sonuçları üzerinden karar mekanizmasını oluşturmanız gerekir. Daha hızlı kurumlar analitik hayat döngüsü içerisinde hareket edebilir ve analitik yatırımları üzerinden somut değerlere daha çabuk ulaşabilirler.

SAS olarak; veri, bulgu ve uygulama şeklindeki bu üç kategoriyi analitik hayat döngüsünün tekrarlayan adımları olarak görüyoruz. Kapsamı ve ölçeğinden bağımsız olarak, projeniz bu adımların üçünü de içermelidir. Gelin her adıma daha yakından bakalım.

Daha fazla bilgi almak için infografiğe tıklayın.

### Veri

Günümüzde veri hızlı, büyük ve karmaşıktır. Analitik çözümlerin, geleneksel şekilde yapılandırılmış verileri ve sensör veri akışı, görseller ve video gibi gelişmekte olan formatları da içeren her tür veriyi analiz etmesi gerekir.

Bu veriye erişmek, onu hazırlamak, temizlemek ve yönetişimini sağlamak için bir veri yönetimi stratejisine de ihtiyacınız vardır.

Verinizi nasıl toplayacak, temizleyecek ve saklayacaksınız? Veri hazırlığının bir analitik projesine harcanan zamanın %80’ini kapladığı tahmin edilir. Bu süre modeller oluşturmaya yönelik olarak daha iyi kullanılabilir mi?

Zeki bir analitik platformu, yapay zekâ aracılığıyla zaman alan görevlerin otomasyonunu sağlayan yerel erişim motorları, entegre veri özelliği ve veri hazırlama araçlarıyla veri hazırlığını kolaylaştırır.

Son olarak veri yönetişimi; kaynağını ve içeriğini bildiğiniz, veri kalitesini. takip edebildiğiniz için verilerinizin güvenilir olmasını sağlar. Veri yönetişimi gerektiğinde verinin korunmasını da kolaylaştırır.

### Bulgu

Bulgu; araştırmaya, görselleştirmeye ve model inşasına dayanır. Doğru algoritmayı bulmak genelde deneme yanılma yöntemiyle olur. Bu denemeleri belgelemek, kaydetmek ve kıyaslamak kolay olduğunda, süreç daha başarılı şekilde ilerleyebilir.

Doğru algoritmanın seçilmesi; veri büyüklüğü, iş ihtiyaçları, eğitim süresi, parametreler, veri noktaları ve daha pek çok başlığı daha içeren faktörlere bağlıdır. En deneyimli veri bilimcileri bile birden fazla yaklaşımı kullanarak denemeler yapmadan size hangi algoritmanın en iyi işleyeceğini söyleyemez.

Dahası, bulgu aşamasında farklı veri özelliklerine sahip farklı programlama dilleriyle yazılmış farklı modelleri karşılaştırmak sıkça başvurulan bir yöntemdir.

Örneğin, karaciğer taramalarında tümörleri belirlemek için nesne tespiti kullanan yakın tarihli bir analitik projesi, bazı sinir ağlarının araştırılması, sonuçların birkaç hafta boyunca belgelenmesi ve farklı modellerle karşılaştırılmasıyla başlamıştı.

Bu ortak süreç, en başarılı sonuçları, farklı becerileri olan veri bilimcileri istedikleri dilde kod yazabildiği ve programlama yapmayanların da farklı analitik yaklaşımların sonuçlarını araştırmak için görsel bir işaretleme ve tıklama arayüzü kullanabildiği durumlarda veriyor.

### Uygulama

Analitik çabalarınızın karşılığını almak istiyorsanız, bulgularınızın sonuçlarını uygulamanız ve kullanıma sunmanız gerekir. Makine öğrenmesi ve diğer modeller öylece durmaları için oluşturulmazlar; iş konusunda bir değer elde etmek için onları kullanmalısınız. Yine de kurumların çoğu en çok uygulama aşamasında sıkıntı yaşar.

İster tek bir model ister binlerce model oluşturun, model seçiminden modellerin kullanımına geçmek, model yönetimini gerektirir. Model yönetimi sürüm kontrolü sağlar ve modellerinizi kayda geçirmenize, doğrulamanıza ve merkezî olarak yönetmenize yardım eder. Model uygulaması ve takibi için prosedürler ve kurallar belirlemenizi sağlar. Bunun yanında veri ve model kullanımına ilişkin şeffaflık da sağlamış olursunuz.

Amacınız modelleri bir kez oluşturmak ve onları her yerde kullanmak olmalıdır; onlarla kontrol panellerini işletim sistemleri içerisinde yönetebilir veya API’ler aracılığıyla diğer uygulamaların içine yerleştirebilirsiniz.

## Analitik Ekosistemi

Analitik şu an hızla yükseliyor. Analitik ekosistemi içerisindeki yüzlerce firma, kurumların veriyi saklamasına, veriye erişmesine, veriyi analiz etmesine ve sunmasına yönelik teknoloji ve hizmetler üretiyor. Bunlar veri yönetimi ve görselleştirmeden ileri analitiğe ve pek çok açık kaynak analitik seçeneği de dâhil olmak üzere önceden oluşturulmuş analitik çözümlerine kadar geniş bir bütünü kapsıyor.

SAS, ekosistemdeki herkesle entegre olacak şekilde eşsiz bir konuma sahip. SAS Platform her tür tedarikçi tarafından sunulan donanımlarla çalışıyor, her tür veriyi işliyor, farklı dillerden modelleri karşılaştırıyor ve analitik ekosisteminin veri, bulgu ve uygulama aşamalarına yönelik tutarlı yönetişim sunuyor.

AWS veya Hadoop içerisinde veri mi saklıyorsunuz? Twitter veya Google Analytics’ten veri mi elde ediyorsunuz? Python ve SAS aracılığıyla veri analizi mi yapıyorsunuz? Intel veya NVIDIA çiplerini kullanarak programlar mı çalıştırıyorsunuz? Sonuçları masa üstü bilgisayarlarda veya nesnelerin internetini kullanan cihazlarda mı uyguluyorsunuz?

SAS Platform bunların tümünü yapabilir, ayrıca hâlihazırda kullandığınız geleneksel çözümleri de kullanabilir. Sonuç? Veri bilimcilerinden BT çalışanlarına ve karar vericilere kadar herkes aynı analitik sistemi üzerinde uyum içerisinde çalışabilirler. Üstelik model yönetiminden, model takibinden, model şeffaflığından, veri kökeninden ve analitik projeleri ile paketleri arası entegrasyondan da yararlanmış olursunuz.

Analitik ekosistemindeki tüm unsurları uyum içinde kullanan bir analitik platformu, analitik hayat döngüsünün hızlanmasına yardımcı olarak veri aracılığıyla somut sonuçlar almanızı sağlar. Sonuç olarak bu süreç sizin veri, teknoloji ve insan odaklı analitiğe yönelik tüm yatırımlarınızın yatırım dönüşünü artırır ve sizi başarıya ulaştırır.

## Sonraki Adımlar

Veri madenciliğinin, istatistiğin, tahminin, optimizasyonun ve daha fazlasının ileri analitiğe nasıl katkıda bulunduğunu görün.

## Yapay Zekâ Çözümleri

Öğrenme, modellerin içine yerleştirildiğinde ve öğrenme becerilerinin otomasyonu sağlandığında, analitik yapay zekâya evrilir. SAS yapay zekâ konusunda güçlü bir temele sahiptir ve ileri analitik, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü. konularında çözümler sunar. Kurumunuzu yapay zekâ odaklı bir geleceğe hazırlamak adına ihtiyacınız olan teknoloji, beceriler ve destek sayesinde, iş liderlerini ve veri bilimcilerini yapay zekânın geleceğine nasıl hazırlayacağınızı öğrenin.

## Recommended reading

Since 1976, companies worldwide have trusted SAS.

## Connect with the analytics leader.

SAS'ta yaptığımız işin merkezinde merak var. SAS analitik çözümleri, verileri zekaya dönüştürerek dünyanın dört bir yanındaki müşterilere ilerlemeyi sağlayan cesur yeni keşifler yapma konusunda ilham veriyor.

## Follow Us

Keşfedin

Nedir...

## Nedir...

Bunu Paylaş

Bu sayfayı arkadaşlarınızla veya iş arkadaşlarınızla paylaşın.