btbilgi

Şirketler topladıkları devasa miktarlardaki verileri bir şekilde değerlendirmek ve gelişim sürecinde kullanmak durumundalar. Nihayetinde analiz süreçlerinden geçirilip raporlara dönüştürülmeyen veri, boşu boşuna depolanıyor demektir. Fakat veri analizi dünyasında hala her şey otomatize edilebilmiş değil. Günümüzde veri analizi süreçlerinin büyük bir kısmı manuel olarak yapılıyor ve bu durum veri analistlerinin zamanının yüzde 80’ini kapsıyor. İşte burada tam da Artırılmış Analitik (Augmented Analytics) gibi bir yaklaşıma ihtiyaç bulunmakta.

Organizasyonlar için önemli bir durum teşkil eden verilerin analizi konusunda kullanılan yöntemler, yavaş yavaş yeni yaklaşımlarla beslenmek durumunda. Mevcut veri analitiği yaklaşımları dahilinde yapay zeka kombinasyonları, makine öğrenme uygulama ve metodolojileri kullanılarak sonuç odaklı bazı çıktılar elde edilmeye çalışılmakta. Fakat kurumlar farklı veri ihtiyaçları ve girdileri nedeniyle, veri karmaşıklığı içinde boğulabiliyorlar. Yapılan analizlerdeki farklılıklar ve entegrasyon eksiklikleri nedeniyle de, kilit bulguları kaçırarak yanlış ya da eksik sonuçlar alabiliyorlar.

Bu noktada giderek daha fazla bahsedilen Artırılmış Analitik yöntemi ile ilgili, bilgi güvenliği firması Komtera Teknoloji bazı bilgiler vermekte. Kurumlar veri madenciliği, veri yönetimi, iş süreçleri yönetimi, tedarik zinciri, müşteri yönetimi ve sosyal medya gibi bir çok alandan çeşitli veriler elde etmekte. Artırılmış Analitik yaklaşımının bu noktada geleneksel yöntemlerden bazı farkları var:

  • Sisteme daha fazla entegre yapay zeka ve makine öğrenme uygulamaları dahil ediliyor.
  • Daha az önyargılı kararlar alınabiliyor.
  • İlgili konuya daha çok odaklanarak farkındalık yaratılabiliyor.
  • Kullanıcıların verilerle etkileşime girmesine olanak sağlanıyor.
  • İç görülere göre hareket edilerek sonuç üretme hedefleniyor.

Verilen bilgiye göre detaylı analiz için organizasyonlar tarafından ham veri kaynaklarının aktarıldığı Artırılmış Analitik platformları anahtar verileri temizleyebilir, verileri sınıflandırabilir, makine öğrenme, doğal dil işleme (NLP) kullanarak verileri çözümleyebilir ve daha verimli geri dönüş alabilirler. Günümüzde makine öğrenme ve doğal dil işleme teknolojilerinin Artırılmış Analitik araçlarına, verileri organik olarak anlama ve etkileşimde bulunmanın yanı sıra değerli ya da olağandışı eğilimleri fark etme yeteneğini de aktardığı ifade edilmekte.

Yorumlar
btbilgi
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.