Çeşitli veri, teknoloji ve yöntemleri kullanarak bir işletmenin iş süreçlerini ve ilgili alanlarda gösterdiği performansı anlamaya ve geleceğe yönelik etkin karar, plan ve strateji geliştirmeye odaklanan disiplinler arası bir inceleme ve çalışma alanıdır. Farklı beceri, teknoloji ve uygulamaları içeren iş (işletme) analitiğinin temeli, veriden değer elde etmeye dayanır. Bunun için veriye ihtiyaç duyar ve veriyi işlemek için analitik modelleme ile sayısal teknikleri kullanır.
Analitik kavramı, yöneylem araştırması disiplininin işletmeler için kullanımı olarak da tanımlanan yönetim biliminin gelişmesi ve özellikle de 1960'ların sonlarında bilgisayarların karar destek sistemlerinde kullanımı ile iş dünyasında daha çok ilgi görmeye başlamıştır. Kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri, veri ambarları ve geliştirilen pek çok yazılım araç ve süreçleri ile iş analitiği yıllar itibarıyla büyük bir dönüşüm yaşamıştır. Özellikle 1990'lardan itibaren, gelişen ve ulaşılması kolaylaşan büyük veri (big data), gelişmiş analitik tekniklerin ve algoritmaların kurumsal seviyedeki sistemlere entegre edilmesi, işletme performans ölçümlerinin öneminin artması ve işletme stratejisi ile veri arasında bağın güçlenmesi; veri işleme, depolama ve iletme teknolojilerinin gelişmesi ve maliyetlerinin düşmesi gibi gelişmeler, iş analitiğinin gelişmesine yol açmıştır. Bu gelişmeler neticesinde, işletmelerin veriyi bir işletme varlığı olarak benimseme ve olgulara dayalı karar vermenin önemi konusundaki farkındalıkları gün geçtikçe artmaktadır. İş analitiğinin amacı, işletme eylemlerinin tanımlanması için çözmek istenen problemi anlamak, işletmeyi daha etkin kılmak ve geniş perspektifte ekonomiye katkı sağlamaktır.
İş analitiği kapsamında "tanımsal analitik", "tahminleyici analitik" ve "kural koyucu analitik" olmak üzere üç temel yönelimden bahsedilebilir. "Tanımsal analitik", bir işletmenin geçmişte ve mevcut durumda ne yaptığı ve nasıl bir performans gösterdiği sorusuna yanıt arar. Örneğin geçmiş aylarda belli bir bölgedeki ürün satış miktarı, bir önceki yılda elde edilen kar, müşterilerden ne gibi şikayetler alındığı ve bunlardan hangilerinin giderildiği, müşteri bölümlendirme vb. problemlerin çözümü ile ilgilenir. Bu amaçla, işletmenin sorun yaşadığı alanların, fırsatların ve örüntülerin belirlenmesi ve verideki eğilimlerin ortaya çıkarılabilmesi için iş zekası ve veri madenciliği tekniklerinden faydalanır.
"Tahminleyici analitik", geçmiş verileri analiz ederek işletmenin geleceğe yönelik sorularını cevaplandırmaya çalışır ve tahminlerde bulunur. Örneğin müşterilerin bir pazarlama kampanyasına vereceği yanıtın öngörülmesi, şirketlerin ekonomik olarak başarı tahminleri, kredi derecelendirme, insan kaynakları değişim oranı tahmini, dolandırıcılık tespiti, gelecek dönem müşteri talep miktarının tahmini vb. problemlerin çözümü ile ilgilenir. Bu problemlere çözüm getirmeye çalışırken geçmiş verilerdeki örüntü ve ilişkilerin ortaya çıkarılarak tahminlerde bulunulmasında ileri istatistik ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanmaktadır.
"Kural koyucu analitik" ise işletme performansını arttırmak ve elde edilen öngörülerden rekabet avantajı sağlamak için işletmenin uygulayabileceği en iyi eylemle ilgili bir reçete sunar. Örneğin işletmenin pazar payını yükseltebilecek en uygun ürün fiyat politikasının belirlenmesi, bir finansal yatırımın riskini azaltabilecek en uygun finansal varlık karmasının belirlenmesi, bir üretim sürecinin maliyetini azaltabilmek için optimal ürün bileşkesinin belirlenmesi, bir tedarik zincirindeki süreçlerin aksamaması için alınması gereken önlemlerin belirlenmesi gibi çeşitli problemlere çözüm arar. Kural koyucu analitik, optimizasyon modelleri, duyarlılık analizi ve benzetim tekniklerini kullanmaktadır.
İşletme yöneticilerinin en iyi kararı almaları için gerekli verilerin toplanması, işlenmesi ve analizine dek gerçekleşen tüm süreç, uygulama ve teknolojileri içeren iş analitiğinin, işletme yönetiminin üretim, finans, pazarlama, muhasebe, insan kaynakları, örgütsel davranış vb. temel ve yardımcı disiplinleri kapsamında pek çok uygulama sahası bulunmaktadır. Günümüz dijital teknolojisine paralel olarak gelişen çeşitli bilgi mecraları, ağ hizmetleri, sağlık uygulamaları ve otomasyon gerektiren alanlarda sıklıkla kullanılan iş analitiği teknikleri ile ilgili araştırma ve geliştirme çalışmaları, sayısal veri tiplerinin yanı sıra görüntü, ses, metin vb. veri tipleri üzerinde artarak devam etmektedir.
YAZAR
Seda Tolun Tayalı
