Günümüz teknolojisi hızla ilerlemekte ve her geçen gün gücü de artmaktadır. Bilgisayarların bilgi saklama kapasitelerinin artmasıyla birlikte bilgi kaydı yapılan alanların sayısı da artmaktadır. Bundan dolayı eldeki verilerin analizi ve sonucu bu verilerden kestirme yöntemlerinin önemi karar vericiler için gittikçe artmaktadır. Bilgisayar sistemleri ile üretilen veriler tek başlarına değersizdir, bu veriler belli bir amaç doğrultusunda işlendiği zaman bir anlam ifade etmeye başlar. Bu verileri bilgiye veya anlamlı hale dönüştürme işlemleri veri madenciliği ile yapılabilmektedir.
VERİ MADENCİLİĞİ NEDİR?
Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Ya da bir anlamda büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır.
Veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:
1-) Veri Temizleme (Gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
2-) Veri Bütünleştirme (Birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
3-) Veri Seçme (Yapılacak olan analiz ile ilgili olan verileri belirlemek )
4-) Veri Dönüşümü (Verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
5-) Veri Madenciliği (Veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
6-) Örüntü Değerlendirme (Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
7-) Bilgi Sunumu (Madenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek)
Veri madenciliğinin işletmelere sunduğu en önemli özellik, veri grupları arasındaki benzer eğilimlerin ve davranış kalıplarının belirlenmesidir. Bu süreç aynı zamanda otomatize edilmiş bir biçimde hayata geçirilebilmektedir. Bu fonksiyon özellikle hedef pazarlara yönelik pazarlama faaliyetlerinde yoğun olarak kullanılmaktadır. Başka bir özelliği ise daha önceden bilinmeyen, veri ambarları içerisinde bulunan ancak ilk etapta görülemeyen bilgilerin ortaya çıkarılabilmesidir. Örneğin bir firma sattığı ürünleri analiz ederek, ilerideki kampanyalarını şekillendirebilir ya da sattığı ürünler arasındaki bağları keşfedebilir. Burada amaç daha önceden fark edilmeyen veri kümelerinin bulunabilmesidir.
VERİ MADENCİLİĞİNİN KULLANILDIĞI ALANLAR
Büyük hacimde veri bulunan her yerde veri madenciliği kullanmak mümkündür. Günümüzde karar verme sürecine ihtiyaç duyulan birçok alanda veri madenciliği uygulamaları yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin pazarlama, biyoloji, bankacılık, sigortacılık, borsa, perakendecilik, telekomünikasyon, genetik, sağlık, bilim ve mühendislik, kriminoloji, sağlık, endüstri, istihbarat vb. birçok dalda başarılı uygulamaları görülmektedir.
VERİ MADENCİLİĞİ VE LOJİSTİK
Lojistik 4.0 anlayışıyla beraber teknolojiyle bütünleşen lojistik sektörü veri madenciliği için önem verilen bir konu haline gelmiştir. Lojistik sektöründe verimlilik, riskler ve performans analizleri önemli bir yer almaktadır. Bunların arasındaki koordinasyonlarda programların yokluğu sorunlar çıkmasına neden olmaktadır ve lojistik sektörü en küçük hatalarda büyük kayıplar yaşayan bir sektördür. Şirketlerde bu etkenleri göz önüne veri madenciliği konusunda alt yapılarını geliştirmiştir.
Veri madenciliği liman ve lojistik yönetiminde şu şekilde sıralanabilir:
- Liman ve lojistik merkezlerde verimlilik analizi ve verimliliğin artırılması için,
- Performans analizi ve performansın artırılması için,
- Risk analizi ve riskin bertaraftı için,
- Düzenlemeci yaklaşımın maliyetlerinden kurtularak öngörülü yaklaşım ile gerekli tedbirleri önceden alacak analizlerin yapabilmek için,
- Zayıf yönlerin bulunması ve tespit edilerek iyileştirilmesi için,
- Yük akışı analizi ve akışın hızlandırılması için,
- Doğru liman ve lojistik politikalarının belirlenmesi için,
- Lojistik işletmelerde müşteri ve tedarikçi analizi ile müşteri memnuniyetinin sağlanması için,
- Küresel liman ve lojistik merkezler ile kıyaslama yapılarak vizyon ve misyonların tespit edilmesi için kullanılabilir.
Zeliha Zeynep Yeşilbaş
Logistical Dergi Ekibi Üyesi