Farklı Veri Analitiği Disiplinlerinin Bir Araya Gelmesi: Örnek Bir Senaryo

Esin Özkan



Bir önceki yazımızda veri analitiğinin farklı disiplinlerinden bahsetmiş, genellikle bunların birbirlerinin muadili olan yaklaşımlar değil, birbirlerini tamamlayan uygulamalar olduğuna değinmiştik. 

Öyle ki bir tek proje uygulama örneğinde bu disiplinlerin hepsine gönderme yapan bir senaryo yazılabilir. Diyelim ki;

  • Şirketimizde üretim verimliliğini artırmak için verilerin incelenebileceği bir veri analitiği yapısı kurmaya karar verdik [İş zekası]. 
  • Bunun için üretim sistemimizin sensörlerinden düzenli olarak toplanan verileri kullanacağız [IoT]. 
  • Üretim hattında tutulan verileri uygun yöntemlerle eleyip/gruplayıp/özetleyip veri ambarına yükledik ve bundan sonra yeni gelen verilerin anlık olarak sisteme akmasını sağladık [Veri Mühendisliği]. 
  • Bir araya getirdiğimiz verileri incelediğimizde sensörlerden topladığımız ortam değerlerinin üretim süresine ve kalitesine etkisini analiz etmek gerektiğine karar verdik. Bunun için uygulanabilecek algoritmaları [Makine Öğrenmesi] belirledik.
  • Öğrenme ve test modellerini kurgulayarak, çalışma akışımızı baştan sona çıkarttık [Veri Bilimi].
  • Sonuçları değerlendirdik [Veri Analizi]. 
  • Analizlerimiz sonucunda daha iyi sonuç elde edebilmek için daha çok ve farklı verilerle çalışmamız gerektiğini fark ettik. Veri alma ayrıntı seviyemizi artırdık; kamera görüntüleri, üretim günlük değerlendirme raporları ve müşterilerden kalite ile ilgili gelen e-mailleri de verimize ekledik [Büyük Veri].
  • Kamera görüntüleri üzerinden üretim hatalarını tespit etmek için bir yazılım geliştirdik [Yapay Zeka].
  • Bu sayede, üretim gidişatını analiz ederek, üretim sürelerini, kaliteyi ve aksaklıkları tahmin edebilen ve bu konu ile ilgili uyarılar oluşturan bir sistem kurarak üretim takip konusunu sistematik hale getirdik [Dijitalleşme].

Bazı disiplinler bazı dönemlerde daha popüler hale geliyor. Projelere  isim verilirken, genellikle, o dönemde en popüler olan terim hangisiyse o kullanılıyor. Normal şartlarda tam bir uygulamanın tek bir disiplin ile anılması neredeyse imkansız.

Benzer bir popülerlik konusu projelerdeki roller için de geçerli. Bir sonraki yazımız roller hakkında!

Analitik bir dönüşümün eşiğindeyseniz birlikte çalışabiliriz. Bize info@4e.academy adresinden ulaşabilirsiniz.

Veri analitiği projelerine hazırlanan şirketlere; proje çerçevesini belirleme, analitik sistem mimarisi çıkartma, ürün karşılaştırma, tedarikçi değerlendirme, rapor ağacı oluşturma, KPI sözlüğü tasarlama, oryantasyon süreci planlama ve analitik akademi platformu yönetimi noktalarında eşlik ediyoruz.

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

2023’te Üretken Yapay Zeka: İş Dünyasına nasıl Yenilikler Getirdi?

Resim
2023 yılı boyunca, başta ChatGPT olmak üzere, türlü gerekçelerle bol bol “üretken yapay zeka” kavramını konuştuk ve duyduk. Hatta 4e Academy olarak biz de  üretken yapay zeka hakkında  kapalı gruplara yönelik eğitimlerimizin, uygulamalarımızın ve atölye çalışmalarımızın yanı sıra, sizlere videolar da hazırladık [1] . Bu konuşmaların ve uygulamaların artarak devam etmesini bekliyoruz. Üretken yapay zekanın belki de en dikkate değer özelliği, teknolojiyle ilgili olmasına rağmen, bunu teknoloji insanlarının yanı sıra herkesin, özelikle de üst kademe yöneticilerin konuşuyor, hatta bu uygulamaları kullanıyor olması. Tüm bunları düşününce, konuyu derli toplu ortaya koymak adına birkaç noktaya değinmekte yarar gördük. Yapay zeka alanında 2022 yılına dek bilim insanları çalışmalar yapmışsa da günlük hayatımızda bu kavramı pek duymamıştık. Ancak 2022 yılı Kasım ayında OpenAI şirketinin duyurduğu karşılıklı konuşma konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka sohbet robotu ChatGPT, 5 gün içinde 1 mily
Devamı

Sorumlu Yapay Zeka için Öneriler

Resim
Bir önceki yazımızda yapay zekanın ne olduğundan ve makro ölçekte nasıl sonuçlar doğurması beklendiğinden bahsetmiştik [1] . Kısaca, bu teknolojinin toplumun her kesimini etkilemesi bekleniyor. Dolayısıyla, her ne kadar büyük fırsatlar barındırsa da, olası riskleri nden de çekinenler çok. Tam bu nedenle geliştirme süreçlerinde nelere dikkat edilmesi gerektiği konusunda Dünya Ekonomik Forumu ve AI Commons iş birliği ile, 26-28 Nisan 2023 tarihlerinde San Francisco'da bir zirve düzenlenmiş ve 30 maddelik bir öneri listesi hazırlanmış [2] .  Bu önerileri yapanlar kim? Listenin içeriğinden önce bu listeyi hazırlayanlara ve bu listeyi hazırladıkları organizasyona biraz bakalım. Dünya Ekonomik Forumu, merkezi İsviçre/Cenevre’de olan bir Uluslararası Kamu-Özel İş birliği Örgütü. Yaptıkları işi, “küresel, bölgesel ve sektörel gündemleri şekillendirmek…” şeklinde tanımlıyorlar [3] . AI Commons ise, Paris merkezli, kendini “yapay zekanın avantajlarına evrensel erişim sağlamaya yönelik kolekt
Devamı

Yapay zeka hangi sektörler, işletmeler, iş birimleri ve çalışanlar için önemli?

Resim
Yapay zeka ile ilgili yazılarımıza devam ediyoruz [1] . McKinsey ’in yayınladığı bir makaleye göre, üretken yapay zeka 2030 -2060 döneminde bugünkü işlerin %50'sini otomatikleştirme ve küresel ekonomiye trilyonlarca dolar katkıda bulunma potansiyeline sahip [2] . Kimi ne kadar etkileyeceğini en genelden özele doğru irdeleyerek, bu konudaki bir çok kaynağı bir araya getirdik. Sektör Üretken ya da değil, yapay zeka teknolojilerinin tüm sektörleri etkilemesi bekleniyor. Kim bekliyor derseniz; Bu teknolojinin duayenlerinden biri olan Andrew Ng , yapay zekanın toplum ve iş dünyası için elektrik gibi olacağını, tüm işleri ve işyerlerini dönüştüreceğini öngörüyor [3] . Accenture CEO’su Julie Sweet, 2023’te müşterileri olan şirketler ile 700’den fazla yapay zeka projesi yaptıklarından ve her sektörde yapay zeka uygulamalarının liderliği için yarışan firmalar olduğundan bahsediyor [4] . McKinsey ’in yaptığı bir diğer araştırmanın bulgularına göre, yapay zeka daha önce teknik ekiplerin günd
Devamı