Teknoloji
Moderator
Dijital çağda veri, her şeyin merkezinde yer alıyor. Şirketler, rekabet avantajı elde etmek için verileri yalnızca saklamıyor, aynı zamanda bu verileri analiz ederek geleceği şekillendirmeye çalışıyor. İşte bu noktada, tahmine dayalı analitik yazılımları devreye giriyor. Peki, bu yazılımlar tam olarak ne yapıyor, hangi alanlarda kullanılıyor ve neden onlara ihtiyaç duyuyoruz?
Tahmine dayalı analitik yazılımları, geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki olası olayları veya eğilimleri tahmin etmeye yarıyor. Bu yazılımlar, büyük veri setlerini işleyerek olası sonuçları modellemeye ve gelecekte neyin gerçekleşme ihtimalinin yüksek olduğunu belirlemeye çalışıyor. Tahminler, belirli bir olayın gerçekleşme olasılığını hesaplamak veya trendleri öngörmek amacıyla kullanılıyor. Örneğin, bir perakende firması, gelecek aylarda hangi ürünlerin en çok satılacağını öngörmek adına bu yazılımları kullanabilir.
Büyük veri setlerini hızla analiz ediyor ve elde edilen sonuçları görselleştirerek kullanıcı dostu raporlar sunuyor. Bu yazılımlar, pazarlamadan lojistiğe kadar geniş bir yelpazede kullanılıyor. Örneğin, pazarlama ekipleri, hangi kampanyaların daha etkili olacağını tahmin ederken bu yazılımlardan yararlanıyor. Aynı zamanda, müşteri kaybını (churn) azaltmak için müşterilerin memnuniyetsizlik belirtilerini önceden tespit ediyor.
Tüm avantajlarına rağmen, tahmine dayalı analitik yazılımlarının bazı zorlukları bulunuyor. İlk olarak, bu yazılımlar genellikle yüksek maliyetli olabiliyor ve küçük işletmeler için erişim zorlaşabiliyor. Ayrıca, karmaşık veri setlerini doğru analiz etmek için teknik uzmanlık gerekebiliyor. Yanlış yapılandırılmış modeller, hatalı tahminlere yol açabiliyor ve bu da yanlış kararlar alınmasına neden olabiliyor. Özellikle büyük veri setlerinde doğru sonuçlar almak için düzenli güncellemeler ve model optimizasyonları gerekiyor.
Tahmine dayalı analitik yazılımları, dijital dünyada stratejik bir avantaj sunuyor. Doğru kullanıldığında, işletmelere geleceği görme ve buna göre hareket etme imkanı tanıyor. Karmaşıklığı ve maliyeti bir dezavantaj gibi görünse de, elde edilen veri odaklı içgörüler, şirketlerin rekabet avantajını artırıyor.
Prophet, Facebook’un veri bilim ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir zaman serisi tahmin aracı. Python için uygun olan Prophet, hem sezonları kapsayan hem de yıllık trendleri otomatik olarak algılayarak tahminler yapabiliyor. Prophet'in en güçlü yanı, düşük karmaşıklıktaki veri setlerinde hızlı ve doğru sonuçlar sunması. Ancak, büyük ve çok değişkenli veri setlerinde performansı sınırlı kalabiliyor. Yüksek hacimli verilerde modelin kaynak gereksinimleri artıyor ve gelişmiş tahmin özellikleri eksik kalıyor. Ücretsiz ve kolay kullanımıyla analistler arasında popüler bir seçenek.
Scios, geleneksel tahmin yazılımlarından farklı olarak, dijital "ikiz" pazarlar yaratarak kullanıcı davranışlarını tahmin etmeye odaklanıyor. Pazarlama ve müşteri deneyimi alanlarında yapay zeka destekli dijital ortamlar oluşturarak, sanal tüketicilerin olası senaryolarda nasıl tepki vereceğini simüle edebiliyorsunuz. Bu yazılım, hangi özelliklerin pazarda ilgi göreceğini, güncellemelerin nasıl karşılanacağını test etmek için ideal. Ancak, geleneksel trend tahmin raporlamaları ve uzun vadeli analizlerde eksiklikler gösteriyor.
SAS Viya, otomatik tahmin ve modelleme yetenekleriyle öne çıkan bir platform. Veri analizi ve modellemeyi neredeyse tamamen otomatikleştiriyor, bu sayede insan hatasını minimize ediyor. Özellikle büyük çaplı işletmelerde verimliliği artıran bu yazılım, ölçeklenebilir yapısıyla dikkat çekiyor. Ancak, karmaşık arayüzü nedeniyle kullanımaya alışmak biraz zaman alıyor. Ayrıca, esnek modelleme seçenekleriyle sektörel ihtiyaçlara özel çözümler sunuyor. Görselleştirme yetenekleri ve raporlama araçları güçlü olmasına rağmen, kullanıcı dostu bir deneyim sunma konusunda bazı eksiklikler bulunuyor.
One Model, insan kaynakları (HR) odaklı tahminler sunan özel bir yazılım. İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleriyle (HRIS) entegre olarak, çalışan verilerini analiz edip, işe alım ve performans yönetimi gibi süreçler için öngörüler sağlıyor. Yazılımın içindeki yapay zeka platformu, doğru tahmin modellerini otomatik olarak seçip uyguluyor. İK verilerine özel tahminler sunarak, özelleştirilmiş raporlama ve görselleştirme imkanı tanıyor. Ancak, çok niş bir alan olan insan analitiği üzerine odaklandığı için diğer genel tahmin ihtiyaçlarında sınırlı kalabiliyor.
SAP Analytics Cloud (SAC), veri analitiği ve tahmin çözümlerini entegre eden güçlü bir platform. Joule isimli yapay zeka asistanıyla, kullanıcıların karmaşık veri modellerini kolayca oluşturmasına ve tahminlerde bulunmasına yardımcı oluyor. Platformun sürükle-bırak arayüzü, hem genel analitik hem de tahmine dayalı analitik işlemlerini hızlandırıyor. SAP ekosistemine sorunsuz entegrasyon sunarken, otomatik tahmin ve raporlama özellikleriyle büyük işletmelerin iş süreçlerini optimize ediyor. Ancak, çok fonksiyonlu yapısı nedeniyle daha spesifik tahminlerde bazı kısıtlamalar bulunabiliyor.
Qlik, özellikle etkileşimli tahmin özellikleriyle dikkat çekiyor. Kodsuz (No-code) bir yapı sunarak, teknik bilgiye ihtiyaç duymadan makine öğrenimi (ML) modellemeleri yapmanızı sağlıyor. Otomatik makine öğrenimi model seçimi ve raporlama araçları ile veri analizlerini anında görselleştirebiliyorsunuz. Ayrıca, bir modeli ve tek tek sonuçları nelerin etkilediğini anlamamıza yardımcı olan SHAP değerleri ile tahminlerin arkasındaki hikayeyi detaylandırabiliyor. Qlik’in en büyük avantajı, tahmin sonuçlarını canlı ve dinamik bir şekilde sunması. Ancak, gelişmiş araçların kullanımı karmaşık olabilir ve bazı kullanıcılar için yükleme süreleri yavaş kalabilir.
2024’te tahmine dayalı analitik yazılımları, farklı sektörlerde ihtiyaçlara yönelik özel çözümler sunuyor. İster açık kaynaklı ve esnek bir çözüm arıyor olun, ister ileri seviye otomasyon ve yapay zeka destekli tahminler yapmak isteyin, bu listede yer alan ürünlerin birinin sunduğu özellikleri değerlendirip iş hedeflerinize en uygun aracı seçebilirsiniz.
Tahmine dayalı analitik yazılımları, geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki olası olayları veya eğilimleri tahmin etmeye yarıyor. Bu yazılımlar, büyük veri setlerini işleyerek olası sonuçları modellemeye ve gelecekte neyin gerçekleşme ihtimalinin yüksek olduğunu belirlemeye çalışıyor. Tahminler, belirli bir olayın gerçekleşme olasılığını hesaplamak veya trendleri öngörmek amacıyla kullanılıyor. Örneğin, bir perakende firması, gelecek aylarda hangi ürünlerin en çok satılacağını öngörmek adına bu yazılımları kullanabilir.
Tahmine dayalı analitik yazılımlarının avantajları ve zorlukları
Büyük veri setlerini hızla analiz ediyor ve elde edilen sonuçları görselleştirerek kullanıcı dostu raporlar sunuyor. Bu yazılımlar, pazarlamadan lojistiğe kadar geniş bir yelpazede kullanılıyor. Örneğin, pazarlama ekipleri, hangi kampanyaların daha etkili olacağını tahmin ederken bu yazılımlardan yararlanıyor. Aynı zamanda, müşteri kaybını (churn) azaltmak için müşterilerin memnuniyetsizlik belirtilerini önceden tespit ediyor.
Tüm avantajlarına rağmen, tahmine dayalı analitik yazılımlarının bazı zorlukları bulunuyor. İlk olarak, bu yazılımlar genellikle yüksek maliyetli olabiliyor ve küçük işletmeler için erişim zorlaşabiliyor. Ayrıca, karmaşık veri setlerini doğru analiz etmek için teknik uzmanlık gerekebiliyor. Yanlış yapılandırılmış modeller, hatalı tahminlere yol açabiliyor ve bu da yanlış kararlar alınmasına neden olabiliyor. Özellikle büyük veri setlerinde doğru sonuçlar almak için düzenli güncellemeler ve model optimizasyonları gerekiyor.
Tahmine dayalı analitik yazılımları, dijital dünyada stratejik bir avantaj sunuyor. Doğru kullanıldığında, işletmelere geleceği görme ve buna göre hareket etme imkanı tanıyor. Karmaşıklığı ve maliyeti bir dezavantaj gibi görünse de, elde edilen veri odaklı içgörüler, şirketlerin rekabet avantajını artırıyor.
Prophet
Prophet, Facebook’un veri bilim ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir zaman serisi tahmin aracı. Python için uygun olan Prophet, hem sezonları kapsayan hem de yıllık trendleri otomatik olarak algılayarak tahminler yapabiliyor. Prophet'in en güçlü yanı, düşük karmaşıklıktaki veri setlerinde hızlı ve doğru sonuçlar sunması. Ancak, büyük ve çok değişkenli veri setlerinde performansı sınırlı kalabiliyor. Yüksek hacimli verilerde modelin kaynak gereksinimleri artıyor ve gelişmiş tahmin özellikleri eksik kalıyor. Ücretsiz ve kolay kullanımıyla analistler arasında popüler bir seçenek.
Scios
Scios, geleneksel tahmin yazılımlarından farklı olarak, dijital "ikiz" pazarlar yaratarak kullanıcı davranışlarını tahmin etmeye odaklanıyor. Pazarlama ve müşteri deneyimi alanlarında yapay zeka destekli dijital ortamlar oluşturarak, sanal tüketicilerin olası senaryolarda nasıl tepki vereceğini simüle edebiliyorsunuz. Bu yazılım, hangi özelliklerin pazarda ilgi göreceğini, güncellemelerin nasıl karşılanacağını test etmek için ideal. Ancak, geleneksel trend tahmin raporlamaları ve uzun vadeli analizlerde eksiklikler gösteriyor.
SAS Viya
SAS Viya, otomatik tahmin ve modelleme yetenekleriyle öne çıkan bir platform. Veri analizi ve modellemeyi neredeyse tamamen otomatikleştiriyor, bu sayede insan hatasını minimize ediyor. Özellikle büyük çaplı işletmelerde verimliliği artıran bu yazılım, ölçeklenebilir yapısıyla dikkat çekiyor. Ancak, karmaşık arayüzü nedeniyle kullanımaya alışmak biraz zaman alıyor. Ayrıca, esnek modelleme seçenekleriyle sektörel ihtiyaçlara özel çözümler sunuyor. Görselleştirme yetenekleri ve raporlama araçları güçlü olmasına rağmen, kullanıcı dostu bir deneyim sunma konusunda bazı eksiklikler bulunuyor.
One Model
One Model, insan kaynakları (HR) odaklı tahminler sunan özel bir yazılım. İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleriyle (HRIS) entegre olarak, çalışan verilerini analiz edip, işe alım ve performans yönetimi gibi süreçler için öngörüler sağlıyor. Yazılımın içindeki yapay zeka platformu, doğru tahmin modellerini otomatik olarak seçip uyguluyor. İK verilerine özel tahminler sunarak, özelleştirilmiş raporlama ve görselleştirme imkanı tanıyor. Ancak, çok niş bir alan olan insan analitiği üzerine odaklandığı için diğer genel tahmin ihtiyaçlarında sınırlı kalabiliyor.
SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud (SAC), veri analitiği ve tahmin çözümlerini entegre eden güçlü bir platform. Joule isimli yapay zeka asistanıyla, kullanıcıların karmaşık veri modellerini kolayca oluşturmasına ve tahminlerde bulunmasına yardımcı oluyor. Platformun sürükle-bırak arayüzü, hem genel analitik hem de tahmine dayalı analitik işlemlerini hızlandırıyor. SAP ekosistemine sorunsuz entegrasyon sunarken, otomatik tahmin ve raporlama özellikleriyle büyük işletmelerin iş süreçlerini optimize ediyor. Ancak, çok fonksiyonlu yapısı nedeniyle daha spesifik tahminlerde bazı kısıtlamalar bulunabiliyor.
Qlik
Qlik, özellikle etkileşimli tahmin özellikleriyle dikkat çekiyor. Kodsuz (No-code) bir yapı sunarak, teknik bilgiye ihtiyaç duymadan makine öğrenimi (ML) modellemeleri yapmanızı sağlıyor. Otomatik makine öğrenimi model seçimi ve raporlama araçları ile veri analizlerini anında görselleştirebiliyorsunuz. Ayrıca, bir modeli ve tek tek sonuçları nelerin etkilediğini anlamamıza yardımcı olan SHAP değerleri ile tahminlerin arkasındaki hikayeyi detaylandırabiliyor. Qlik’in en büyük avantajı, tahmin sonuçlarını canlı ve dinamik bir şekilde sunması. Ancak, gelişmiş araçların kullanımı karmaşık olabilir ve bazı kullanıcılar için yükleme süreleri yavaş kalabilir.
2024’te tahmine dayalı analitik yazılımları, farklı sektörlerde ihtiyaçlara yönelik özel çözümler sunuyor. İster açık kaynaklı ve esnek bir çözüm arıyor olun, ister ileri seviye otomasyon ve yapay zeka destekli tahminler yapmak isteyin, bu listede yer alan ürünlerin birinin sunduğu özellikleri değerlendirip iş hedeflerinize en uygun aracı seçebilirsiniz.