Günümüz dijital çağında, milyonlarca insanın günlük hayatta ürettiği veriler, büyük bir hazineyi temsil ediyor. İnternet üzerindeki etkileşimlerimiz, sosyal medya paylaşımlarımız, alışveriş alışkanlıklarımız ve daha fazlası büyük miktarda verinin oluşmasına yol açıyor. Ancak bu verilerin düzensiz ve karmaşık yapısı, içindeki anlamlı bilgileri ortaya çıkarmayı zorlaştırıyor. İşte burada devreye giren veri madenciliği, büyük veri (big data) kümelerindeki örüntüleri, ilişkileri ve anlamlı bilgileri keşfetmek için kullanılıyor. Peki veri madenciliği nedir, uygulanan aşamalar ve endüstriyel verimliliğe katkıları neler? Bu soruların yanıtlarını gelin birlikte inceleyelim.

Veri madenciliği nedir?

Veri madenciliği, istatistik, yapay zekâ ve veri tabanı yönetimi gibi disiplinleri bir araya getiren bir süreçtir. Veri madenciliğinde amaç, büyük veri (big data) kümelerinde gizli kalmış ve kolayca fark edilmeyen örüntüleri ve bilgileri keşfetme sürecidir. Bu süreç, genellikle makine öğrenmesi olarak da adlandırılan veri analizi yöntemleri ve algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir. Veri madenciliği, iş dünyasında gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye, müşteri davranışlarını anlamaya, pazarlama stratejilerini şekillendirmeye ve daha birçok konuda bilinmeyen içgörüler elde etmeye yardımcı olur.

Veri madenciliği, iş dünyasında gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye, müşteri davranışlarını anlamaya, pazarlama stratejilerini şekillendirmeye ve daha birçok konuda bilinmeyen içgörüler elde etmeye yardımcı olur.

Veri madenciliğinin aşamaları neler?

Veri madenciliği genellikle aşağıdaki aşamalardan oluşur:

Veri toplama ve temizleme:Veri madenciliği süreci, veri toplama aşamasıyla başlar. İlk adım, analiz edilecek veri setlerini toplamaktır. Bu veriler, genellikle farklı kaynaklardan gelir ve büyük veri kütlelerini oluşturur. Ardından, toplanan veriler temizlenir ve düzenlenir. Bu aşamada hatalı, eksik veya tutarsız verileri temizlemek, verileri anlamlı bir şekilde analiz edebilmek için önemlidir. Bir e-ticaret şirketinin topladığı müşteri siparişleri, ürün özellikleri ve tercihleri gibi veriler veri toplamaya örnek olabilir.

Veri ön işleme:Veri seti temizlendikten sonra, veri ön işleme adımına geçilir. Bu aşamada veriler, analiz için uygun hale getirilir. Özellik çıkarma-Öznitelik seçimi, öznitelik oluşturma ve boyut azaltma gibi teknikler kullanılarak veriler daha anlamlı ve kullanışlı hale getirilir. Öznitelik, bir nesnenin veya değişkenin diğerlerinden farklı olarak tanınmasını sağlayabilecek veya değişkenler arasındaki karşılaştırmaları sağlayacak özelliklerdir. Yaş, cinsiyet, meslek grubu özniteliklere örnek olarak verilebilir. Öznitelik değerleri olarak ise cinsiyet özniteliğinin kadın ve erkek değerleri, meslek grubu özniteliğinin ise kamu, özel ve serbest meslek değerleri öznitelik değerlerine örnek verilebilir. Bu aşama, verilerin daha iyi anlaşılabilir ve analiz edilebilir bir formata dönüştürülmesini sağlar.

Modelleme:Veri madenciliği sürecinin en önemli aşamalarından biri modellemedir. Bu aşamada, veri madenciliği algoritmaları kullanılarak veri setleri analiz edilir. Veri kümesindeki örüntüler, ilişkiler ve anlamlı bilgiler ortaya çıkarılır. Bu aşamada çeşitli algoritmalar kullanılabilir bu algoritmalar ise makine öğrenmesi algoritmaları olarak da adlandırılır, bunlardan bazıları şöyle:

• Sınıflandırma ve regresyon algoritmaları:Verileri belirli kategorilere sınıflandırmak veya eldeki verileri kullanarak mevcut duruma veya ileriye yönelik tahmin yapmak için kullanılan algoritmalardır. Sınıflandırma modellerine örnek olarak müşterileri gelir seviyelerine göre sınıflandırmak, regresyon modellerine örnek olarak ise müşterilerin gerçekleştireceği alışveriş miktarını tahmin etmek verilebilir. Özetle sınıflandırma modellerinde kategori tahmini yapılırken regresyon modellerinde sürekli bir değerin tahmini yapılmaktadır.
• Kümeleme algoritmaları:Verilerin kendi aralarındaki benzerlikleri göz önüne alınarak gruplandırılmasıdır. Örneğin, müşteri segmentlerini belirlemek için kümeleme algoritmaları tercih edilir.
• Birliktelik kuralları (İlişki analizi):Bir alışveriş sırasında veya birbirini izleyen alışverişlerde müşterinin hangi ürün veya hizmetleri satın almaya eğilimli olduğunun belirlenmesi önem arz etmektedir. Satın alma eğilimlerinin tanımlanmasını sağlayan birliktelik kuralları, pazarlama amaçlı olarak pazar sepeti analizi (market basket analysis) adı altında veri madenciliğinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Değerlendirme: Oluşturulan modellerin performansını değerlendirmek önemlidir. Bu aşamada, model doğruluğu test edilir, hatalı sonuçlar ele alınır ve modelin gerçek dünya verileriyle ne kadar iyi performans gösterdiği incelenir.

Dağıtım: En son aşamada, elde edilen sonuçlar iş süreçlerine veya karar mekanizmalarına entegre edilir. İşletmeler, bu içgörüleri kullanarak stratejik kararlar alabilir, yeni ürünler veya hizmetler geliştirebilir ve rekabet avantajı elde edebilir.

Veri madenciliğinin endüstriyel verimliliğe katkıları neler?

Veri madenciliği, endüstriyel süreçlere entegre edildiğinde çeşitli katkılar sağlayabilir. İşte veri madenciliğinin endüstriyel verimliliğe katkı sağlayabildiği bazı alanlar:

Üretim süreçlerinin optimizasyonu

Veri madenciliği, üretim süreçlerinin verilerle desteklenerek optimize edilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir otomobil fabrikası, üretim hatlarında toplanan verileri analiz ederek hangi adımların daha fazla zaman aldığını, hangi aşamalarda verimliliğin düştüğünü belirleyebilir. Buna göre süreçler yeniden düzenlenerek üretim verimliliği artırılabilir.

Bakım tahminleri ve durdurma azaltma

Veri madenciliği, endüstriyel ekipmanların bakım ihtiyaçlarını önceden tahmin etmeye yarayabilir. Bir enerji santrali, ekipman sensörlerinden gelen verileri analiz ederek bir arızanın ne zaman olabileceğini tahmin edebilir. Bu sayede plansız duruşlar önlenebilir, bakım maliyetleri düşebilir ve verimlilik artabilir.

Müşteri talebi tahmini

Veri madenciliği, müşteri taleplerini tahmin etmede kullanılabilir. Bir perakende işletmesi, geçmiş satış verilerini analiz ederek hangi ürünlerin hangi dönemlerde daha fazla talep göreceğini öngörebilir. Böylelikle gereksiz stok maliyetleri azalırken, talebi karşılamak için doğru miktarda ürün stoku tutulabilir.

Kalite kontrol ve hataların izlenmesi

Veri madenciliği, üretim hatlarında kalite kontrolü yapmak için tercih edilebilir. Bir gıda üreticisi, ürünlerin üretim aşamalarını izleyen verileri analiz ederek kalite kontrolü yapabilir. Eğer bir hata veya anormal durum tespit edilirse üretim hattı hemen durdurularak kalite problemleri önlenebilir.

Tedarik zinciri yönetimi

Veri madenciliği, tedarik zinciri yönetiminde etkili olabilir. Bir lojistik şirketi, hava durumu, trafik ve diğer faktörleri analiz ederek gönderimlerin ne zaman en verimli şekilde yapılacağını belirleyebilir. Bu durum hem maliyetleri düşürürken hem de müşteri memnuniyetini artırabilir.

Sonuç olarak veri madenciliği, büyük veri kütlelerinden anlamlı ve kullanılabilir örüntülerin keşfedilmesi sürecidir. Büyük verilerin (big data) işlenmesiyle ulaşılan içgörüler, süreçlerin daha verimli hale getirilmesi için yardımcı olabilir.

SOCAR Türkiye olarak sektörde öncü konumumuzla endüstriyel verimliliğimizi sürekli artıracak yöntemler geliştiriyoruz. HCU Dizel Parlama Noktası Tahminleme ve Optimizasyonu projemizde HCU ünitesindeki dizel havuzu ve dizel karışım havuzundaki parlama noktalarını, büyük veri kullanılarak geliştirilen analitik modellerle tahmin edilebilir hale getirdik. Ayrıca optimum parlama noktasını elde etmek için eklenecek ağır nafta önerisi veren bir optimizasyon modeli de geliştirerek süreçlerimize entegre ettik. Dizel havuzundaki parlama noktalarını gerçek zamanlı kalibre etmeyi ve böylece kaliteden kaynaklı kayıpları önlemeyi amaçlamayan projeyle, kayıpların önlenmesiyle finansal fayda sağlanması ve yönetim kolaylığından ötürü verimlilik artışı yaşanmasını amaçlıyoruz. Bugünün enerjisiyle daha güçlü yarınlar için çalışıyoruz.