Veri Analizi *

Veri analizi sürecinde istatistiksel yöntem ve tekniklerin uygulanması, bilgisayarın hayatımızda
olmadığı ya da bu yöntem ve tekniklerin kullanımına yönelik yazılımların üretilmediği dönemlerde,
özellikle sosyal bilimciler için teorik istatistik  bilgisi gerektiren bir aşama olup bir hayli zaman
almaktaydı.

Günümüzde bilgisayar kullanımının yaygınlaşmasıyla, her alanda olduğu gibi bu alanda da paket
programların piyasaya sürülmesi veri analizi sürecini oldukça kolaylaştırmaktadır. Gün geçtikçe
üretici firmaların rekabetçi bir anlayışla bu alandaki programları geliştirip daha yeni sürümlerle ve
daha profesyonel yazılımlarla karşımıza çıkması, araştırmacıların üzerinden büyük bir yük almakta ve
kısa bir süre içerisinde istenilen istatistiksel analizlerin yapılmasına olanak sağlamaktadır.
Peki veri nedir? Veri, nesneler ve nesnelerin niteliklerinden oluşan bir kümedir. Örnek olarak kayıt
(record), varlık (entity), örnek (sample, instance), nesne için kullanılabilir. Nitelik (attribute) bir
nesnenin bir özelliğidir. Örnek olarak boyut (dimension), özellik (feature, characteristic) olarak da
kullanılırç Nitelikler ve niteliklere ait değerler bir nesneyi oluşturur. Uygulamalarda toplanan veri
yetersiz, tutarsız ya da gürültülü olabilir.

Peki veri nedir? Veri, nesneler ve nesnelerin niteliklerinden oluşan bir kümedir. Örnek olarak kayıt
(record), varlık (entity), örnek (sample, instance), nesne için kullanılabilir. Nitelik (attribute) bir
nesnenin bir özelliğidir. Örnek olarak boyut (dimension), özellik (feature, characteristic) olarak da
kullanılırç Nitelikler ve niteliklere ait değerler bir nesneyi oluşturur. Uygulamalarda toplanan veri
yetersiz, tutarsız ya da gürültülü olabilir.

Günümüzde verilerin büyük hacimlere ulaşması ve bunun daha kısa süreler içinde katlanarak artması ve karmaşıklaşması, çalışmalarımızda daha kapsamlı ancak kolay kullanılabilen ve yenilenen teknolojilerle uyumlu yazılımlara duyulan gereksinimi de artırmaktadır. Daha büyük veri kaynaklarından hemen her

formatta veri okuyabilen, en gelişmiş veri analizi tekniklerini barındıran, hızlı ve doğru analizlerle
ayrıntılı ve çok çeşitli grafikler ve raporlar üretebilen yazılımların  istediğimiz sonuçlara kolaylıkla
ulaşmamızda çok büyük yardımları olmaktadır.

Veri analizi süreci, bilimsel araştırma sürecinin en önemli basamaklarından biridir.  Bu süreçte
toplanılan  veriler amaca uygun istatistiksel teknikler ile işlenir veya analiz edilir. Son zamanlarda
şirketler etkinlik ve verimliliklerini artırabilmek ve karar mekanizmalarını güçlendirebilmek için veri
kalitesi ve bütünlüğüne verdikleri değeri ve zamanı artırmaktadır. Bunun nedeni, veri kalitesi ve
bütünlüğünün firmalara katmakta olduğu değerin farkındalık yaratmasıdır. Veri kalitesi ve
bütünlüğünün sağlayacağı değerler/faydalar aşağıdaki şekilde özetlenmektedir: Veri Analizi Eğitimi,
Veri Kalitesi Kontrolü, Gelir Güvencesi, Veri Analizi ve Değerlendirmesi, SAS 99/Fraud Analizleri
ve Maliyet Düşürme.

* Eliza Natasa Artinyan Deloitte Türkiye Kurumsal Risk Hizmetleri


www.istatistiqsel.com