Çoğu insan veri analizini düşündüğünde, Microsoft Excel gibi^{(like Microsoft Excel)} bir araçta verileri işlemeyi ve analiz etmeyi düşünür . Gerçek şu ki, veri analizi, verilerin anlattığı hikayeyi manipüle etmek ve anlamak için çok çeşitli araçları ve birçok farklı yöntemi kapsar.

Veri analizi nedir? İş verileri, üretim verileri, pazarlama verileri veya faaliyet gösterdiğiniz sektöre ve işletmeye özgü verilerden bahsediyorsanız, veri analizi çok farklı şekilde kullanılır.^(Data)

Bu makalede, veri analizinin farklı yönlerini, ne anlama geldiklerini ve genel olarak nasıl kullanıldıklarını öğreneceksiniz.

Veri toplama^{(Data Collection)}

Herhangi bir veri analizinin ilk aşaması veri toplamadır. Bu basitçe, ihtiyacınız olan bilgileri tutan tüm kaynaklardan veri toplamak anlamına gelir.

Veriler aşağıdakilerden herhangi birini ve daha fazlasını içerebilir:

• İmalat makineleri kontrolörleri
• Birisi bir bilgisayara manuel olarak veri giriyor
• Sıcaklık, basınç ve daha fazlasını ölçen sensörler
• Bulut tabanlı^{(Cloud based)} veri kaynakları
• Hava durumu veya devlet veritabanları gibi internetten alınan bilgiler
• ^(Databases)Şirket ağınızda bulunan veritabanları

Birçok kuruluş için büyük bir zorluk, bu bilgileri toplamak için hangi teknik araçların mevcut olduğunu bulmaktır. Çoğu zaman yazılımın bu uzak cihaza veya veri kaynağına bağlanması ve ardından bunları dahili bir veritabanına veya veri tarihçisi sistemine çekmesi gerekir.

Bu depolama alanları genellikle “veri ambarı” olarak adlandırılır.

Bilgi bir organizasyon içindeki bir veri ambarında toplandığında, gerçek veri analizini yapmak için çeşitli araçlar kullanılabilir.

İş zekası^{(Business Intelligence)}

Veri toplandıktan sonra, bir sonraki adım, tüm bu verilerle ne yapılacağına karar vermektir. İş zekası söz konusu olduğunda, gerekli veriler bir kuruluşun daha iyi iş kararları almasına yardımcı olmalıdır.

İş Zekası^{(Intelligence)} (BI) raporları ve gösterge tabloları, yöneticilerin ve diğer iş liderlerinin eğilimleri daha iyi anlamalarına ve işin çeşitli yönlerine ilişkin içgörü kazanmalarına yardımcı olur. 

Bu yönler şunları içerir:

• Tedarik zinciri ihtiyaçları veya sınırlamaları
• Maliyetleri azaltmak
• Satışları iyileştirmek
• Müşteri ihtiyaçları ve davranışları
• Gelecekteki satışları veya pazar taleplerini tahmin etmek
• Lojistik ve nakliye

Kuruluşunuzdaki tüm bu farklı sistemlerden veri toplamak, daha önce mümkün olmayan bilgiler arasında bağlantılar kurmanıza olanak tanır.

Üretim Zekası^{(Manufacturing Intelligence)}

Üretim süreçlerinden veri toplamanın zorluğu, genellikle çok fazla veri bulunmasıdır.

Tipik bir üretim tesisi hakkında düşünürseniz, atölyedeki her bir makine, aşağıdakileri içeren düzinelerce ila yüzlerce veri noktası toplar:

• Sıcaklıklar ve basınçlar
• Parçalar veya yapılan ürün
• Kullanılan hammadde
• Kötü parçalar hurdaya çıkarıldı
• Arıza sayımları ve alarmlar

Çoğu durumda, üretim ekipmanı, programlanabilir bir mantık denetleyicisi ( PLC ) kullanılarak otomatikleştirilir. Bu cihazlar, ekipmanı nasıl programlandıklarına göre çalıştırmakla kalmaz, aynı zamanda o ekipmandan veri toplar ve toplar.

Bu PLC'lerden^(PLCs) veri almak, bu PLC'lerle^(PLCs) aynı ağ üzerindeki bir sunucu üzerinde çalışan yazılımı içerir . Bu denetleyicilerden veri almak ve bir veri tarihçisi veya bir veritabanına veri almak için yazılım yazan birçok satıcı var.

Bu alandaki veri tarihçisi liderleri şunları içerir:

• OSIsoft : Bu şirket on yıllardır var ve neredeyse her tür işlemci, sensör veya veritabanından veri alabilen "entegratörler" veya sürücüler içeriyor.
• Factorytalk : Uzun süredir otomasyon lideri olan Rockwell Automation , müşterilerinin makine işlemcilerinden veri toplamasına yardımcı olmak için  Factorytalk adlı kendi veri tarihçisini üretti .
• Aveva : Eskiden Wonderware olarak bilinen AVEVA Historian , proses verileri, alarmlar, olaylar ve daha fazlası gibi makine verilerine "açık erişim" sağlamayı vaat ediyor.
• Iconics : Veri tarihçisi pazarında daha küçük bir oyuncu olan Iconics'in yapımcıları, depolanan veri çözünürlüğünün makinede orijinal olarak meydana gelenle eşleşmesi için "yüksek hızlı arşivleme" sağlama sözü veriyor.

Bu yazılım sağlayıcılarının neredeyse tamamı, veri tarihçisi çözümleriyle birlikte kullanılacak veri analizi araçlarını içerir. Üretim tesisiniz için doğru veri toplama ve analitik çözümünü seçmek, gerçekten kullandığınız kontrolörlere, verileri nasıl depolamak istediğinize ve ne kadar harcamak istediğinize bağlıdır.

Veri goruntuleme

İş verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için en popüler araç Microsoft PowerBI'dır^{(Microsoft PowerBI)} .

PowerBI , Microsoft tarafından sunulan ve birçok farklı veri kaynağından veri getirmenizi sağlayan güçlü bir görselleştirme aracıdır . Daha sonra verileri çeşitli pasta ve çubuk grafikler, çizgi grafikler, tablolar ve daha fazlası boyunca dilimleyebilir ve zar atabilirsiniz.

Çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgileri birleştirme yeteneği, daha önce mümkün olmayan bağıntıları bulmanızı sağlar. Modern veri analizinin büyüsü budur. Birçok kaynaktan gelen verileri görselleştirmenize izin veren araçlardan önce mümkün olmayan içgörüler elde etme yeteneği sağlar.

PowerBI , verileri bu şekilde işleme ve görselleştirme yeteneğine sahip tek uygulama değildir. Aslında, yalnızca bu tür araçlar için büyüyen bir pazar var. 

Günümüzün önde gelen veri görselleştirme araçları şunları içerir:

• Metabase : Kuruluşunuzdaki kişilerin "soru sormalarına ve verilerden öğrenmelerine" izin vermek olarak kendini lanse eden açık kaynaklı (ücretsiz) bir çözüm.
• Tableau : Birçok farklı sektörde kullanılan popüler bir veri görselleştirme platformu. Birçok farklı veri kaynağıyla bağlantı^{(Connectivity)} mevcuttur.
• Whatagraph : Pazarlama ajansları arasında popüler çünkü anlaşılması kolay raporlar üretmesi kolay. Araç, otomatik rapor oluşturmayı içerir ve bunları herkese otomatik olarak e-posta ile gönderebilir.
• JasperReports : Bu, başka bir açık kaynaklı raporlama çözümüdür. Gücünü, basılı belgeler, PDF'ler^(PDFs) ve web tabanlı raporlar gibi birçok farklı formatta rapor çıktısı alabilme yeteneğinden gelir.

Gitmeye karar verdiğiniz seçenek, gerçekten sizin veya kuruluşunuzun yapmak istediği yatırıma bağlıdır. Neyse ki, başlamanız gereken yer orasıysa, mükemmel açık kaynak seçenekleri mevcut.

Veri madenciliği

En güçlü yeni veri analiz tekniklerinden biri, veri madenciliği adı verilen bir şeydir.

Veri^(Data) madenciliği, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için büyük miktarda veriden kalıpları ve eğilimleri çıkarmak için istatistiksel modellemeyi kullanmaya odaklanır. 

Veri madenciliği istatistiksel analizini gerçekleştirebilen uygulamalar oldukça uzmanlaşmıştır ve genellikle eldeki uygulamaya veya duruma göre özelleştirilmeleri gerekir.

Veri madenciliği analizi türleri şunları içerir:

• Keşifsel Veri Analizi^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Bu, yeni eğilimleri belirlemek veya yeni bilgiler öğrenmek için verilerdeki kalıpları aramayı içerir.
• Doğrulayıcı Veri Analizi^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Bu, şüpheli korelasyonların doğru olup olmadığını denemek ve belirlemek için toplanan tüm verilerin kullanılmasını içerir.

Bugün piyasada bulunan önde gelen veri madenciliği yazılım araçlarından bazıları şunlardır:

• Rapid Miner : Java ile yazılmış mükemmel bir açık kaynaklı tahmine dayalı analiz sistemi . Makine öğrenimi, tahmine dayalı analiz ve metin madenciliği yapabilir.
• Sisense : Büyük kuruluşlar için ölçek büyütme özelliğine sahip, iş zekası için özel olarak tasarlanmış lisanslı yazılım. Mükemmel bir raporlama modülü içerir.
• Oracle : Veri sektörünün önde gelen isimlerinden biri olan Oracle , kuruluşların ^(Oracle)Oracle veritabanında depolanan verileri kullanmasını sağlayan SQL içinde veri madenciliği özelliği sunar .
• IBM Cognos : Bu yazılım, önemli eğilimleri belirlemek için büyük hacimli verileri işleyebilir. Bunlar, yönetim veya diğerleri için raporlar oluşturmak için kullanılabilir.
• SAS : Veri endüstrisindeki bir diğer büyük isim olan İstatistiksel Analiz Sistemi^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ), analitik sonuçlara dayalı verileri madencilik, yönetmek ve hatta güncellemek için özel olarak tasarlanmıştır.

Gördüğünüz gibi, veri analizinin birçok yönü vardır ve kullanmanız gereken araçlar, gerçekten o verilerden ne öğrenmeyi umduğunuza bağlıdır.

Veri analizindeki gelişmeler her yıl ilerlemeye devam ediyor ve sektörlerinde ilerlemeyi uman herhangi bir şirket veya kuruluş, hangi veri analizi araçlarının mevcut olduğunun üstünde kalmalı ve bunları tam potansiyelleriyle kullanmalıdır.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, they think оf manipulаting аnd analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Windows için Xcode (PC'de iOS Uygulamaları Geliştirmek için En İyi 8 Araç)

• En İyi Konferans Görüşmesi Hizmeti Nedir – Karşılaştırılan En İyi Uygulamalar

• Windows, Mac ve Linux İçin En İyi 5 Mavi Işık Filtresi Uygulaması

• 4 En İyi Bağlantı Noktası Yönlendirme Yazılımı Uygulaması ve Nasıl Kullanılacağı

• Chrome için En İyi 10 Gizlilik Uzantısı (2022)

• En İyi 3 Açık Kaynak Video Düzenleyici

• Google Çeviri ve Bing Çeviri - Hangisi En İyisi?

• Windows 10 için En İyi Ücretsiz Ekip Sohbet Yazılımı

• En İyi 7 Ücretsiz PDF Yazıcısı ve Yazıcısı

• iMyFone Fixppo İnceleme - En İyi iPhone Kurtarma Yazılımı mı?

• Windows, iOS, macOS ve Android için En İyi WiFi Analyzer Uygulamaları

• Android Uygulamaları için En İyi 5 Güvenli APK İndirme Sitesi

• Kendi Wiki'nizi Oluşturmadan Önce Dikkate Alınması Gerekenler

• Windows için En İyi 11 Ücretsiz Ekran Görüntüsü Yazılımı

• Signal Masaüstü Uygulaması Gizliliğinizi Korumaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

• Microsoft Power Automate ve İndirilecek Ücretsiz Şablonlar Nedir?

• 6 En İyi Ücretsiz Sabit Disk Test ve Tanılama Yazılımı

• Çocuklar İçin E-Öğrenme – Çocuklarınızı Evde Eğitmek İçin En İyi Uygulamalar ve Araçlar

• Avast Çevrimiçi Güvenlik Uzantısı: Kullanmaya Değer mi?

• En İyi 20 TV Akış Cihazı