VERİ MADENCİLİĞİ NEDİR?

Veri madenciliği, şirketlerin büyük ölçekli ham veri yığınından kullanılabilir bilgi almayı sağlayan otomatik ve analitik bir yöntemdir.

Veri madenciliği, büyük veri yığınlarındaki modelleri ve bilgileri ortaya çıkarmak için akıllı yöntemlere dayanarak, bilgisayar bilimi ve analitiğin çeşitli dallarını birleştirir.

Bu analiz yönteminin belirleyici özelliklerinden biri, analitik süreci hızlandırmak ve kullanıcılar için daha alakalı bilgiler bulmak adına makine öğrenimi ve veri tabanı araçlarını kullanan bir otomasyon olmasıdır.

Veri madenciliği her zaman bir bilgi yığınından saf veri çıkarmak için değil, bu yığından ortaya çıkan önemli modelleri ve eğilimleri tanımlamakla için de kullanılır.

Veri madenciliği, veri toplama ve depolamadan başlayarak birkaç adımda gerçekleşir. Veriler düzgün bir şekilde saklandıktan sonra, potansiyel modeller veya farklı yollar bulmak için başlangıçta sıralanır ve ayrıştırılır. Daha sonrasında önceden belirlenmiş gereksinimlere göre veriler çıkarılır ve sıralanır.

En önemlisi, veri madenciliği, bilgi üzerinde çeşitli spesifik analizler yapmak için kullanılabilir. Bu analizlerin en başında veri gruplarında ilginç örüntüler arayan yığın analizi, bir veri yığınında olağandışı noktalar bulmaya odaklanan anomali tespiti ve verilerdeki bağlantıları ve bağımlılıkları tanımayı vurgulayan sıralı model madenciliği gelmektedir.

Bir veri tabanının içindeki veriler sıralandığında bilgiler daha kolay ortaya çıkarabilir, ayrıca daha kolay anlaşılabilecek ve daha sonra görselleştirilebilecek gruplara ayırabilir.

Halihazırda veri madenciliğini yaygın olarak kullanan birçok endüstri vardır. Veri odaklı online dünyada bu sayı gün geçtikçe artmaya devam etmektedir. Örnek vermek gerekirse, e-ticaret sitesi olan firmalar, alışveriş yapanların satın alma alışkanlıklarını, tercih edilen markalarını ve harcama modellerini izlemek için veri madenciliğini kullanmaktadır.

Günümüz online dünyasında Facebook, Twitter ve Instagram gibi sosyal medya platformları, kullanıcıların beğenilerini, beğenmediklerini, çevrimiçi etkinliklerini, reklamları ve promosyonları daha iyi hedeflemek için veri madenciliğini kullanmaktadır.

Veri madenciliği, büyük veri yığınlarının yaygın olduğu bilim ve mühendislikte de yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, sürücüsüz araç teknolojisi gerekli ayarlamaları yapmak ve sistemleri sürekli iyileştirmek için gerçek zamanlı bilgiler elde etmek adına veri madenciliğini kullanır.

Veri madenciliği, doğru görselleştirme ve veri analizi araçlarıyla birleştirildiğinde büyük veri yığınları arasında hızlı bir şekilde sıralama ve düzenlemeler yapmak için son derece yararlı olmaktadır.