Tableau, Power BI veya Qlik Sense gibi BI araçlarını kullanmayan veri bilimcileri sıklıkla bu araçlara ihtiyaç duyulmadığını söylüyor. Komut dosyalarını zaten açık kaynaklı bir çerçeve üzerinde kodluyorlar ve komut dosyaları işi gayet iyi yapıyor.

Ancak konuyu biraz daha derine inerseniz, aynı veri bilimcilerinin senaryolarının tam olarak karşılamadığı bazı ihtiyaçlardan bahsettiğini sıklıkla duyarsınız. Aslında bunlar genellikle aşağıdaki konulara indirgenir:

Hikaye Anlatma.

Gösterge tabloları ve görselleştirmeler paha biçilmez olabilir, ancak yalnızca doğru açıklama, anlatım ve bağlamla. Bu olmadan her izleyicinin yorumuna açıktırlar. Bu nedenle veri bilimcileri (ve diğer analitik kullanıcıları) verilere ses vermek zorundadır. Ne bulduklarını açıklamaları, hikayeyi anlatmaları, aykırı değerlerin bir eğilimi çarpıttığı durumlara dikkat çekmeleri ve önerileriyle katkıda bulunmaları gerekiyor. Eylem bağlam gerektirir ve bilinçli eylemi mümkün kılan da bu yaklaşımdır. Sonuçta olan bu iş zekası araçları her şey veriye dayalı karar almayı mümkün kılmakla ilgilidir. Verilere dayalı kararlar verecekseniz bu verilerin mümkün olduğunca eksiksiz olmasını istersiniz. Bazen verilerin eksiksiz olması için sayfadaki görselleştirmelerden daha fazlasına ihtiyacınız olur.

Hazırlık değil keşif.

Çalışkan bir veri mühendisi ya da bir BI aracı olmadan, muhtemelen çabalarınızın yaklaşık %80'ini verileri hazırlamak için harcayacaksınız ve yalnızca %20'sini nihayet keşfedebildiğinizde içgörüler bulmaya harcayacaksınız. İşe hazır veriler oluşturmak, tüm veri entegrasyon süreci (dönüştürme, temizleme vb.) dahil olmak üzere birçok hazırlık çalışmasını içerir. İdeal durumda, verileri dönüştürmek ve birleştirmek için veri entegrasyonu yetenekleri sunan bir BI aracı bulursunuz. Aslında bunlardan bazıları, sorunsuz bir veri kataloğu ve veri analitiği hattı sağlamak için kurumsal sınıf bir veri entegrasyon platformu bile içeriyor. Bir BI aracının (veya özel bir veri mühendisinin) yardımı olmadan, diğer görevlerde daha verimli bir şekilde kullanılabileceği halde, değerli zamanınızı veri entegrasyon sürecinde harcayabilirsiniz. Bir yemeği hazırlamak saatler sürüyor ve onu 5 dakikada yemek gibi bir şey. Verileri araştırmaya harcadığınızdan daha fazla zamanı veri hazırlamaya harcıyorsanız, belki de strateji değişikliği düşünmenin zamanı gelmiştir.

Her açıdan keşif.

Python, R vb. dillerindeki komut dosyaları önceden belirlenmiş sorulara mutlaka etkili cevaplar verebilir; ancak analizleri doğrusal, SQL tabanlı bir modelle sınırlıdır. Sorgu tabanlı yaklaşımları yalnızca belirli sınırlar dahilindeki verileri araştıracaktır, dolayısıyla yapabileceğiniz keşifler de sınırlıdır. Birkaç BI aracı, ücretsiz veri keşfine olanak tanıyan motorlarla farklı bir yaklaşım benimsiyor. Her yönde ve her açıdan keşfedebilirsiniz. Bu tür veri araştırması, belirsiz bağlantıları bile ortaya çıkarır; büyük olasılıkla daha geleneksel bir yaklaşımla ortaya çıkmayacak olan eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları görebileceksiniz. Bunları sorgulamayı bilmiyor olabilirsiniz veya sorgu tabanlı yaklaşım onları hiç bulamamış olabilir.

İşbirliği.

Veri bilimcileri arasında ortak bir tartışma konusu, analitik ve verilerle daha iyi bilgi paylaşımına ve grup problem çözümüne duyulan ihtiyaçtır. Bu gerçekleşene kadar, paydaşları parçalanmış örtülü bilgi parçalarının yanı sıra yeterince kullanılmayan alan uzmanlığıyla karşı karşıya kalmaya devam edecek. BI araçları, iş kullanıcılarıyla eş zamanlı olmayan işbirliğine izin vererek sorunu hafifletir; bu, aksi takdirde bir karar beklenirken veya toplantılara katılırken boşa harcanacak zamandan tasarruf sağlar. Daha spesifik olmak gerekirse, BI araçları, kullanıcıların diğerlerinin verileri nasıl keşfedebileceği veya iyileştirebileceği konusunda önerilerde bulunmasına veya iş bağlamı sağlamak için anlatım eklemesine olanak tanır. Google Dokümanlar'da paylaşılan bir belgeye birden fazla kişinin katkıda bulunabilmesi gibi, bu BI araçları da bireysel zekayı kolektif zekaya dönüştürmeyi mümkün kılar.

Görselleştirmelerde esneklik.

Pek çok veri bilimci görselleştirmeleri için açık kaynak kitaplıklara gidiyor. BI araçları ise görsellerini verilerin önceden tanımlanmış yapılarından oluşturur. Bu yaklaşımla çok daha fazla esnekliğe sahip olacaksınız. Motor, verileri ayrıntılı düzeyde toplayarak verilerdeki kalıpları daha etkili bir şekilde ortaya çıkarır. Bu, anında türev veri noktaları oluşturmayı kolaylaştırır; önce veriler gruplandırılır, ardından bu gruplardan görselleştirmeler oluşturulur (renk kodlaması, kıyaslama vb.). Bu bir kez oluşturulduktan sonra, kaç görselleştirme kullanırsanız kullanın, kodları takip edebilirsiniz. Daha da iyisi, bu araçlar, verileri belirli niteliklere (zaman serileri veya coğrafi analizler gibi) göre analiz etmek için optimum görselleştirmelerden yararlanmanıza yardımcı olur; bu, açık kaynak kitaplıkları kullanırken zor bir şeydir.

Güvenilir, güvenli, yönetilen veriler.

Modellerinize güvenebilmeniz için verilere güvenebilmeniz gerekir. En iyi BI araçları, veri kökeni görselleştirmesi veya kurallara dayalı yönetim kullanarak verileri güvenli bir şekilde yönetmenize olanak tanıyan merkezi yönetim gibi eklentileri içerir. Bu sonuncusu, paylaşımı, yayınlamayı ve hangi kullanıcıların verilere ve uygulamalara erişebileceğini kontrol etmenize olanak tanır.

Buna ek olarak kataloglanmış veriler istiyorsunuz. Bazı BI araçları akıllı veri profili oluşturma olanağı sunar; bu, kullanıcılara yalnızca verilerin hazır olup olmadığını bildirmekle kalmaz, aynı zamanda veri kalitesi sorunlarını da ortaya çıkarır. Örnek olarak, PII olabilecek herhangi bir şeyi tanımlayabilir ve ardından bunu otomatik olarak maskeleyebilir. Son olarak, kolayca aranabilen veriler (meta veriler aracılığıyla), konuya, iş alanına veya veri kaynağına göre arama yapabildiğinizde alışveriş yapıyormuşsunuz gibi hissetmenizi sağlayacaktır.

İşletmeniz için bir BI aracı kullanmaya karar verseniz bile komut dosyalarınızı oluşturmak veya hassaslaştırmak için harici bir IDE kullanmaya devam edebilirsiniz. Daha sonra bunları bir BI aracıyla birlikte kullanarak yukarıda belirtilen ihtiyaçları çözebilirsiniz. İş zekası araçları, çeşitli kaynaklardan gelen verileri, veri görselleştirme, kontrol panelleri, raporlar, yerleşik analizler ve artırılmış analizler gibi çok çeşitli kullanım örneklerini destekleyen tek bir platformda birleştirerek daha iyi kararlar almanıza yardımcı olan bir dizi uygulama ve bağlayıcıdır. .

Her BI aracının tüm yeteneklerde üstün olmayacağını unutmayın; İhtiyaçlarınıza uygun olanı aldığınızdan emin olmak için kendi araştırmanızı yapmanız gerekecektir. Gartner Magic Quadrant iş zekası raporu size BI tedarikçilerinin tarafsız bir değerlendirmesini sağlayacaktır.

Kaynak: Plato Data Intelligence: PlatoData.io