2023'ün En İyi 10 İş Zekası Trendi ve Yeniliği

Yayınlanan: 2023-07-24

Dinamik iş dünyasında rekabette önde olmak, veriye dayalı karar vermeyi ve piyasa trendlerini kapsamlı bir şekilde anlamayı gerektirir. İş zekasının (BI) devreye girdiği yer burasıdır. İş Zekası, kuruluşlara verilerden değerli içgörüler çıkarma gücü vererek bilinçli kararlar almalarını ve yeni fırsatların kilidini açmalarını sağlar. Teknoloji ilerlemeye devam ederken, iş zekasının geleceği, rekabet avantajı arayan büyük işletmeler için muazzam bir potansiyel barındırıyor.

Bu makalede, 2023 ve sonrasında manzarayı şekillendirecek olan iş zekasında ortaya çıkan ilk 10 trendi ve yeniliği keşfedeceğiz.

Artırılmış Analitik

Artırılmış analitik, veri hazırlama, içgörü oluşturma ve içgörü paylaşımını otomatikleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi gelişmiş teknolojileri kullanan bir veri analitiği yaklaşımıdır.

Artırılmış analitik ile geleneksel analitik yöntemleri arasındaki temel fark, birincisinin otomasyon ve erişilebilirlik üzerindeki vurgusudur. Geleneksel analitik tipik olarak manuel süreçleri içerir ve veri bilimi ve istatistik gibi alanlarda özel beceriler gerektirir. Bu önkoşullar, özellikle büyük hacimli verilerle uğraşırken analiz sürecinde darboğazlara yol açabilir.

Buna karşılık, artırılmış analitik, bu süreçlerin çoğunu otomatikleştirerek veri analizini daha hızlı ve daha verimli hale getirir. Ek olarak, kapsamlı veri bilimi geçmişine sahip olmayan kişilerin karmaşık veri kümelerini anlamasına ve kullanmasına izin vererek teknik uzmanlık engelini ortadan kaldırır.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP), makinelere insan dilini anlamlı ve bağlamsal bir şekilde anlama, yorumlama, üretme ve yanıt verme yeteneği sağlayan, hesaplamalı dilbilim ve yapay zekanın bir birleşimidir. Doğal dil işlemeyi kullanan bir program örneği ChatGPT'dir.

NLP'nin iş zekası ortamına entegrasyonu, özellikle karar vericilerin verilerle nasıl etkileşime girdiği konusunda önemli bir değişiklik getiriyor. Geleneksel etkileşim yöntemleri, komut tabanlı sorgular, kodlanmış talimatlar veya karmaşık arayüzler gerektirir. NLP ile bu etkileşimler, sade İngilizce veya başka herhangi bir dilde bir soru yazmak veya seslendirmek kadar basit hale gelir. Bu değişim, yeni bir sezgisellik ve erişilebilirlik düzeyi sunarak bireylerin veri analizi araçlarıyla başka bir insanla aynı şekilde iletişim kurmasını sağlar.

ChatGPT ile pazarlama panoları oluşturun

Dakikalar İçinde Gösterge Tabloları Oluşturma İstemleri

Bu kapsamlı kılavuzla ChatGPT'nin pazarlama panoları oluşturma potansiyelini ortaya çıkarın. Bir sonraki Facebook Reklamları Performans Raporunuzu oluşturmak için 5 adım.

İNDİRMEK

Pazarlama açısından NLP, müşteri duyguları, pazar eğilimleri ve marka algısı anlayışında devrim yaratabilir. Sosyal medya gönderileri, müşteri incelemeleri ve çağrı merkezi transkriptleri gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarının analiz edilmesine yardımcı olarak müşteri tercihleri, davranışları ve duyguları hakkında zengin bilgiler sağlar.

Doğal dil işleme, konuşma analitiğinin yükselişinde de çok önemlidir. Karar vericiler, sohbet robotları ve sesli asistanların yardımıyla doğrudan soru sorabilir veya veri analiz yazılımlarına doğal dilde komutlar verebilir. Buna karşılık yazılım, gerekli içgörüleri sindirilebilir, sohbet tarzında sağlar. Bu iki yönlü doğal dil etkileşimi, veri keşfetme sürecini önemli ölçüde basitleştirerek yöneticilerin karmaşık veri arayüzlerinde gezinmek yerine karar vermeye daha fazla odaklanmasına olanak tanır.

Veri Hikayesi Anlatımı

Verilere artan bağımlılık, geleneksel yöntemlerin ötesine geçen veri yorumlama ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır.

Kurumsal ortamda verilere artan bağımlılık, geleneksel yöntemlerin ötesine geçen veri yorumlama ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Anlatı katmanı bağlam ve yorum sağlamayı amaçlar.

Veri hikaye anlatımı ile veri görselleştirme arasındaki başlıca farklardan biri anlatı yapısında yatmaktadır. Veri görselleştirme, verilerin ne söylediğinin görsel bir temsilini sağlayabilirken, veri hikaye anlatımı, verilerin neden önemli olduğunu açıklayarak bir adım daha ileri giderek içgörülerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.

Veri hikaye anlatımı, sahneyi ayarlamayı ve arka plan bilgisi sağlamayı içerir:

  • Bu hikayelerdeki 'karakterler', tartışılan çeşitli veri noktaları veya ölçütlerdir.
  • "Konu" genellikle, verilerin ele alınmasına yardımcı olabileceği bir sorunu veya zorluğu veya ortaya çıkardığı bir fırsatı içerir.
  • Hikayenin 'çözüm' veya sonucu, verilerden türetilen içgörüler sağlar ve bu içgörülere dayanarak hangi eylemlerin yapılması gerektiğini açıklar.

Genel olarak, veri hikaye anlatımı, karmaşık pazar dinamiklerini, müşteri davranışlarını ve kampanya performansını kolayca sindirilebilir bir biçimde aydınlatabilir ve pazar ortamının daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Ayrıca, veri hikayesi anlatımı, bu içgörülerin somut, eyleme geçirilebilir stratejilere dönüştürülmesini kolaylaştırabilir.

Self Servis Analitiği

Başka bir BI trendi, self servis analitiğidir. Pazarlama uzmanları gibi son kullanıcıların, BT veya veri bilimi ekiplerinin doğrudan yardımı olmadan veri analizleri yapmalarına ve raporlar oluşturmalarına olanak tanıyan bir iş zekası biçimidir.

Self servis analiz araçları, etkileşimli panolar ve sezgisel arayüzler sunarak teknik olmayan kullanıcıların karmaşık veri sorguları gerçekleştirmesine, içgörüler oluşturmasına ve özelleştirilmiş raporlar oluşturmasına olanak tanır. Bu, uzman veri ekiplerine bağımlılığı azaltır ve karar verme sürecini hızlandırır.

Self servis analitiğinden yararlanarak, karar vericiler verilere doğrudan erişim elde eder, verileri manipüle etme özgürlüğüne sahip olur ve hedefleriyle en alakalı içgörüleri elde eder. Bu esneklik yalnızca içgörü oluşturma sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluş genelinde veriye dayalı karar alma kültürünü de teşvik eder.

Self servis analitiği önemli faydalar sağlarken, bazı hususları da gerektirir. Kullanıcılar, doğru analizler sağlamak için temel veri ilkeleri anlayışına sahip olmalıdır. Ek olarak, kuruluşlar veri güvenliğini, gizliliğini ve kalitesini korumak için güçlü veri yönetişimi politikaları uygulamalıdır.

Bulut Tabanlı İş Zekası Çözümleri

İyileştirilmiş operasyonel verimlilik ve eyleme dönüştürülebilir öngörüler arayışında olan kuruluşlar, giderek daha fazla bulut tabanlı iş zekası (BI) Çözümlerine doğru kayıyor. Bunlar, bulutta barındırılan araçlar ve platformlardır ve kuruluşlara kritik iş verilerine, analitik araçlara ve bilgi işlem kaynaklarına ölçeklenebilir, esnek ve gerçek zamanlı erişim sağlar.

Donanım, yazılım ve bakıma önemli yatırımlar gerektiren geleneksel şirket içi BI çözümlerinden farklı olarak bulut tabanlı BI çözümleri, servis sağlayıcı tarafından sağlanan sunucularda barındırılır. Bu, önemli ön maliyetler ve devam eden bakım ihtiyacını ortadan kaldırarak onu daha uygun maliyetli bir seçenek haline getirir.

Bulut tabanlı BI çözümleri, doğası gereği ölçeklenebilir olup, işletmelerin veri depolama ve işleme kapasitelerini ihtiyaçlarına göre kolayca ayarlamasına olanak tanır. Bu, depolama ve işleme gücü ihtiyacının dalgalanabileceği büyük hacimli verilerin işlenmesinde özellikle faydalı olabilir.

Pazarlama bağlamında, bulut tabanlı BI çözümleri çok sayıda avantaj sunar. Gerçek zamanlı veri erişimi, pazarlamacıların gelişen pazar trendlerine, müşteri davranışlarına ve kampanya performansına ayak uydurmasını sağlayabilir. Pazar değişikliklerine hızlı yanıt vermeyi kolaylaştırarak işletmelere rekabet avantajı sağlar.

Tahmine Dayalı Analitik

Reaktif olmak artık yeterli değil. Günümüzün rekabet ortamı, proaktif karar almayı gerektirir ve tahmine dayalı analitiğin parladığı yer burasıdır.

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları ve eğilimleri tahmin etmek için geçmiş verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan gelişmiş bir analitik biçimidir.

Tahmine dayalı analitiğin kalbinde veri modelleme yatar. Tarihsel veriler kullanılarak modeller belirlenir ve matematiksel modeller oluşturulur. Mevcut veriler ve makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirilen bu modeller, gelecekteki sonuçlar hakkında tahminler sağlar.

Pazarlama bağlamında, Predictive Analytics oyunun kurallarını değiştirebilir. Müşteri davranışını, pazar eğilimlerini ve kampanya performansını tahmin edebilir. Bu tahminler, pazarlamacıların stratejilerinde ince ayar yapmasına, kaynakları verimli bir şekilde tahsis etmesine ve pazarlama harcaması optimizasyonunun %73'üne ulaşmasına yardımcı olabilir.

Ancak tahmine dayalı analitiğin gücü, verilerin kalitesine ve modellerin doğruluğuna bağlıdır. Kötü veri kalitesi veya hatalı modeller, hatalı tahminlere yol açabilir.

BI'da Yapay Zeka (AI)

Ortaya çıkan bir diğer iş zekası trendi, yapay zekanın iş zekasına daha fazla dahil edilmesidir. Yapay zekanın veri analizini otomatikleştirme, içgörü oluşturma ve sonuçları tahmin etme yeteneği, kuruluşların verilerle etkileşim kurma şeklini yeniden tanımlıyor.

İş Zekasında Yapay Zeka, genellikle veri işleme ve yorumlama görevlerini otomatikleştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının ve gelişmiş analitik tekniklerinin uygulanmasını içerir. Yapay zeka, veri toplama ve temizlemeden analiz ve içgörü oluşturmaya kadar manuel iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir ve tüm BI sürecini hızlandırabilir.

Ayrıca yapay zeka, insan analistlerin kapasitesinin çok ötesinde büyük, karmaşık veri kümelerini yönetebilir. Bu yetenek, daha kapsamlı ve sofistike analizlere izin vererek, başka türlü gözden kaçabilecek içgörüleri ortaya çıkarır.

Yapay zeka destekli içgörülerin doğruluğu, verilerin ve algoritmaların kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, yüksek veri kalitesini korumak ve algoritmaları sürekli olarak iyileştirmek esastır. Ayrıca, özellikle kişiselleştirilmiş pazarlama gibi alanlarda yapay zekadan yararlanırken etik ve mahremiyet hususları ele alınmalıdır.

Gelişmiş Veri Görselleştirme

Gelişmiş veri görselleştirmesi, ısı haritaları, coğrafi haritalar, dağılım grafikleri, ağaç haritaları ve daha fazlası gibi çeşitli yenilikçi görsel öğeleri pano tasarımına dahil ederek temel tabloların ve grafiklerin ötesine geçer. Bu öğeler, çok boyutlu verilerin tek bir görünümde sunulmasını sağlayarak verilerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştırır.

Etkileşim, gelişmiş veri görselleştirmenin önemli bir özelliğidir. Kullanıcılar görsel öğeleri manipüle edebilir, belirli veri noktalarının detayına inebilir ve farklı veri katmanlarını keşfedebilir, bunların tümü gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Bu etkileşimli yetenek, kullanıcıların verileri daha derinden incelemesine ve kendi özel hedefleriyle uyumlu içgörüler çıkarmasına olanak tanır.

Gelişmiş Veri Görselleştirme ayrıca içgörülerin iletişimini de geliştirebilir. Verileri görsel olarak ilgi çekici ve sezgisel bir biçimde sunarak, içgörülerin paydaşlar tarafından yalnızca anlaşılmasını değil, aynı zamanda takdir edilmesini de sağlayarak daha bilinçli ve işbirlikçi karar almaya yol açar.

Bununla birlikte, Gelişmiş Veri Görselleştirme önemli avantajlar sunsa da zorluklar da içermektedir. Görselleştirmenin etkinliği, uygun görsel öğelerin seçimine ve sunumun netliğine bağlıdır. Bu nedenle, gelişmiş veri görselleştirmesinden etkili bir şekilde yararlanmak için görselleştirme ilkeleri ve uygulamalarının keskin bir şekilde anlaşılması önemlidir.

Mobil İş Zekası

Mobil iş zekası (BI), BI uygulamalarına ve verilerine erişmek için mobil cihazların kullanılmasını içerir ve karar vericilerin konumlarından bağımsız olarak bilgi sahibi olmalarını ve kararlar almalarını sağlar.

Mobil BI, erişilebilirliğin en önemli olduğu birkaç farklı avantaj sunar. Verileri ve içgörüleri mobil cihazlardan erişilebilir hale getirerek, karar vericiler hareket halindeyken bile gerçek zamanlı bilgilerle güncel kalabilir ve bilinçli kararlar alabilir.

Mobil BI'nın bir diğer önemli avantajı, işbirliğini geliştirme potansiyelidir. Her yerden erişilebilen veri ve içgörülerle, farklı konumlardaki ekip üyeleri etkili bir şekilde işbirliği yapabilir ve karar vermede uyum sağlayabilir. Bu, özellikle coğrafi olarak dağılmış ekipleri olan kuruluşlar için faydalı olabilir.

Mobil BI, verilerle daha sık ve zamanında etkileşimi de kolaylaştırabilir. Veri erişimini parmaklarınızın ucunda sunarak, daha düzenli veri keşfini ve analizini teşvik ederek veriye dayalı karar verme kültürünü teşvik eder.

Etik Veri Yönetimi

Listedeki son iş zekası eğilimi, yalnızca verilerin kalitesini ve güvenliğini sağlamakla kalmayıp aynı zamanda veri toplama, işleme ve kullanma ile ilgili etik hususları da sağlayan politikalar, prosedürler ve yapıları ele alan etik veri yönetişimidir.

Etik Veri Yönetiminin arkasındaki temel ilke, tüm veri faaliyetlerinde bireysel mahremiyete ve haklara saygı duymaktır. Bireysel mahremiyeti korumak ve verilerin kötüye kullanılmasını önlemek için diğerlerinin yanı sıra bilgilendirilmiş onay, veri anonimleştirme ve katı erişim kontrolleri sağlayan uygulamaların uygulanmasını içerir.

Etik veri yönetişimi, verilerin etik kullanımını da kapsar. Verilerin önyargı, ayrımcılık veya zarar vermek için kullanılmamasını sağlar. Bu, algoritmalardaki önyargı kontrolleri, adalet denetimleri ve veri kullanımında şeffaflık gibi uygulamaları içerir.

Pazarlama faaliyetleri giderek artan bir şekilde verilere dayandığından, etik veri uygulamalarının sağlanması müşteriler ve paydaşlar arasında güven oluşturmaya yardımcı olabilir. Veri ihlalleri veya etik olmayan veri uygulamalarıyla ilişkili potansiyel itibar risklerine karşı koruma sağlayabilir.

Etik veri yönetişimi, mevzuat uyumluluğunu da destekleyebilir. Veri gizliliği ve etiği için katı standartlar belirleyen GDPR ve HIPAA gibi veri düzenlemeleri ile güçlü bir Etik Veri Yönetişimi çerçevesi, işletmelerin uyumlu kalmasına ve olası yasal ve mali cezalardan kaçınmasına yardımcı olabilir.

İş Zekasının Geleceğine Yön Vermek

Karar vericiler, bu iş zekası trendlerini benimseyerek verilerinin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir, inovasyonu teşvik edebilir ve sürekli gelişen iş ortamında rekabet avantajı elde edebilir.

Trendler ve yeniliklerden bağımsız olarak, tek bir sabit, omurga olmaya devam ediyor - yüksek kaliteli veriler. Artırılmış analitik veya mobil BI olsun, tartışılan trendlerin her biri, veriler tarafından yönlendirilir ve büyük ölçüde verilere bağlıdır. Bu verilerin kalitesi, doğruluğu ve kapsamlılığı, BI uygulamalarının etkinliğini doğrudan etkiler. Hatalı veya eksik veriler, hatalı analizlere, yanıltıcı içgörülere ve nihayetinde kötü iş kararlarına yol açabilir. Bu nedenle, yüksek kaliteli verilerin sağlanması yalnızca isteğe bağlı bir özellik değil, modern iş zekasında kritik bir gerekliliktir.

Gelişmiş bir pazarlama analitiği platformu olan Improvado, iş ve pazarlama zekasını yükseltmek için AI ile entegre veriler ve sağlam çözümler sağlayarak kuruluşlara güç verir. Gelişen iş zekası trendlerine ve şirket ihtiyaçlarına sorunsuz bir şekilde uyum sağlayabilen geleceğe hazır çözümler sunar. Improvado, kapsamlı ve doğru bir veri kümesi sağlamak için 500'den fazla veri kaynağından gelen ileri analiz verilerini birleştirir ve hazırlar.

Improvado ile pazarlama zekanızı geleceğe hazır hale getirin

Teşekkür ederim! Gönderiminiz alındı!
Hata! Formu gönderirken bir şeyler ters gitti.

Sıkça Sorulan Sorular

İş zekası (BI) nedir ve dinamik iş dünyasında neden önemlidir?

İş zekası (BI), bilinçli karar vermeyi sağlamak ve yeni fırsatları ortaya çıkarmak için verilerden değerli içgörüler çıkarma sürecini ifade eder. Günümüzün rekabetçi ortamında, BI, veriye dayalı kararlar alarak ve piyasa trendlerini kapsamlı bir şekilde anlayarak işletmelerin bir adım önde olmalarını sağladığı için çok önemlidir.

İş zekasında ortaya çıkan en önemli trendler nelerdir?

İş zekasında ortaya çıkan en önemli trendler arasında artırılmış analitik, doğal dil işleme (NLP), veri hikayesi anlatımı, self servis analitik, bulut tabanlı BI çözümleri, tahmine dayalı analitik, BI'da yapay zeka (AI), gelişmiş veri görselleştirme, mobil iş zekası (Mobil BI) ve etik veri yönetişimi yer alıyor.