Veri Analitiği Araçları – Veri analitiği, ham verileri faydalı içgörülere dönüştürmek için kullanılır. İşletmelerin gelişmiş veriye dayalı kararlar üretmesine yardımcı olmak için istatistikler ve açıklamalar sağlar.
Çeşitli veri analitiği kurslarına göre: modern iş operasyonları veri bilimi etrafında döner.
Veri Bilimi, daha iyi sonuçlar sağlamak için birkaç farklı araç ve teknoloji kullanır ve bir işi geliştirmek için yalnızca belirli bir veri analizi aracı seçmeyi zorlaştıran da budur.
Her aracın farklı bir rolü vardır ve hepsi aynı işi yapmak için uygun değildir. Bu nedenle, veri analizi araçlarının ne olduğunu öğrenelim ve piyasada bulunan bazı araçları keşfedelim.
Veri Analitiği Aracı Nedir?
Yazılım ve uygulamalar hakkında sınıflandırma yapmak için bir veri analizi aracı kullanılır ve bunlar daha sonra veri analistleri tarafından işletmelerin daha iyi, daha iyi bilgilendirilmiş ve stratejik iş kararları almasına yardımcı olan farklı analitik süreçler üretmek için kullanılır.
Veri analitiği araçları ayrıca kuruluşların ve endüstrilerin maliyetleri en aza indirmesine ve karı artırmasına yardımcı olur.
Doğru Veri Analitiği Aracı Nasıl Seçilir?
Piyasada birçok veri analizi aracı var ve işletmelerin kendileri için doğru olanı seçmeleri oldukça zor.
Bir şirket iş gereksinimlerini dikkate aldığında, önceden veri analitiği araçları ve bunları doğru şekilde nasıl kullanacakları hakkında bilgi toplayacakları kapsamlı araştırmalar yapmalıdır.
İş dünyasında, deneyimli veri analistleri ve veri bilimcileri, verilerle ilgili tüm işlerle ilgilenen kişilerdir.
Kod oluşturma söz konusu olduğunda, özellikle SQL ile, stajyerler için en uygun tıkla ve nokta incelemesine daha bağlı olan diğer araçlarla karşılaştırıldığında, cazip bir deneyim sağlayan bazı veri analizi araçları vardır.
Bir şirket her zaman, özellikle iş hedefleriyle ilgili görselleştirmeler için en iyi desteği sunan veri analizi yazılımıyla çalışmalıdır. Örneğin, veri modelleme için veri analizi yazılımının yeteneğini düşünün.
Artık daha semantik ve sözdizimsel bir katmanı destekleyen veya verileri kendileri modelleyebilen bazı veri analizi araçları var.
Bir şirket bu veri analizi araçlarından birini kullanmamaya karar verirse, verileri analizden önce modellemek için SQL veya Veri Oluşturma Aracı veya DBT gibi veri analizi araçlarını kullanmak zorunda kalacaktır.
Veri analitiği araçlarına yönelik gereksinim benzersizdir ve hiçbir zaman işlenecek çok fazla veri olmayacaktır. İşlemeyi verimli ve başarılı bir şekilde yapmak için her zaman bol miktarda veri analizi aracı olacaktır.
Burada, işletmeniz için doğru aracı nasıl seçeceğiniz konusunda daha iyi bilgi edinmenize yardımcı olacak en popüler veri analizi araçlarından bazılarına göz atacağız. Hadi başlayalım!
En İyi 8 Veri Analitiği Aracı
1. Python
Python, piyasaya ilk sunulduğundan beri en çok kullanılan programlama dillerinden biri olmuştur ve olmaya devam etmektedir. Python‘un eşsiz popülaritesinin başlıca nedeni, hızlı öğrenilebilen ancak çok verimli bir dil olmasıdır.
Daha sonra Python, SciPy, NumPy ve diğerleri gibi analitik ve istatistiksel kitaplıkların yardımıyla en güçlü veri analizi araçlarından birine dönüştürüldü. Bugün, hem matematiksel hem de istatistiksel fonksiyonların bütünsel kapsamını sağlar.
Python’un çok yönlü yaygınlığı nedeniyle, analize yönelen çok sayıda programcı ve teknoloji adayı görmeye başlıyoruz. Veri bilimi adayları Python’a aşinadır ve bu nedenle birçok veri bilimcisi için muhtemelen en popüler veri analizi aracı haline gelmiştir.
2. R
R, Python gibi, endüstride kullanılan popüler veri analizi araçlarından biridir. R, kullanım açısından SAS’tan daha iyi performans gösterdi ve şu anda SAS’ı kolayca karşılayabilen şirketler tarafından yaygın olarak kullanılıyor.
Zamanla, R çok daha verimli hale geldi. Artık veri kümeleriyle on yıl öncesine göre daha etkili bir şekilde çalışıyor. R ayrıca daha çok yönlü hale geldi. Nisan 2015 ile Nisan 2016 arasında R, 1.800 yeni paketle tanıştırıldı ve bu da toplam R paketi sayısını 8.000’den fazla hale getirdi.
Bununla birlikte, artan sayıda R paketi hakkında endişeler var, ancak bu, R’nin yetkinliklerine çok daha fazlasını ekledi. R ayrıca, başarısına çok katkıda bulunan farklı büyük veri platformlarıyla da oldukça iyi bir uyum içindedir.
3. SAS
SAS, çeşitli şirketler ve endüstriler tarafından yaygın olarak kullanılmaya devam eden başka bir veri analizi aracıdır. SAS, güçlü, çok yönlü ve öğrenen dostu bir araçtır. Pazara çok sayıda yeni modül ekledi. Yakın zamanda eklenen uzman modüllerden bazıları, SAS Kara Para Aklamayı Önleme, IoT için SAS, küçük işletmeler için SAS Analytics Pro‘dur.
4. Tableau
Çeşitli veri analitiği kurslarına göre Tableau, çok verimli çalışması nedeniyle dünyadaki öğrenmesi en kolay veri analitiği yazılımlarından biri olmaya devam ediyor. Tableau verilerle çalışır ve üretir harika gösterge tablolarının yanı sıra mükemmel görselleştirmeler.
Tableau, görselleştirmeleri Excel’den bile daha iyi hale getirebilir ve ikincisinden daha fazla veriyi işleyebilir. Bir işletme, iş planlarına daha fazla dinamiklik uygulamak istiyorsa, gitmeleri gereken araç Tableau’dur.
5. Excel
Excel‘in tanıtıma ihtiyacı yok çünkü hepimiz onun dünyadaki en popüler veri analizi aracı olduğunu biliyoruz. Bir kişi R veya Tableau konusunda uzman olsun ya da olmasın, homurdanan işler için Excel‘e geri dönmek zorunda kalacak.
Analitikle veya analitikte çalışmayan profesyoneller genellikle sistemlerinde Python veya SAS gibi veri analizi araçlarına erişemezler. Ancak herkesin Excel‘e erişimi var. Analitik ekipleri ve iş ekipleri birlikte çalışmaya başladığında Excel‘in kullanımı bir işletme için son derece önemli hale gelir.
6. Apache Spark
Apache Spark, veri analitiğine özel bir odaklanmayla çalışmak üzere oluşturulmuş açık kaynaklı bir veri işleme motorudur. Öncelikle yapılandırılmamış verilere veya büyük hacimli ham verilere odaklanır. Apache Spark, son birkaç yılda en popüler veri analizi araçları listesine dahil edilmek için yol aldı.
Apache Spark, çeşitli nedenlerle bu büyümeyi görmeye geldi. Bunlardan en önemlisi, Hadoop‘un yarattığı ekosistemle kolay ve basit bir şekilde özümsenmesidir. Apache Spark, kendi kütüphanesine sahip çok az veri analizi aracından biridir.
7. Apache Storm
Apache Storm, son derece sürekli bir şekilde geldiğinde verileri taşımak için kullanılan büyük bir veri aracıdır. Apache kıvılcımı statik veriler üzerinde çalışır ve diğer yandan Apache Storm, gerçek zamanlı veri analitiği ve akış işleme için ideal olarak kabul edilir.
8. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI, çok sayıda veri kaynağına destek sunan en iyi iş zekası platformlarından biri olarak kabul edilir. Kullanıcılarının raporlar, gösterge tabloları, görüntüler oluşturmasına ve bunları yayınlamasına olanak tanır.
MS Power BI, Azure ML ile makine öğrenimi uygulayarak kullanıcıların otomatik modeller oluşturmasına ve uygulamasına da yardımcı olur. Kullanıcılar bir grup panoyu ve raporu bir Power BI uygulamasında birleştirebilir.
Tebrikler, bu yazının sonuna geldiniz! Umarım kariyerinizde size yardımcı olacak yeni bir şey öğrenmişsinizdir.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere! Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84 hesabımdan takip edebilirsiniz.
