Çeşitli Sektörlerde Veri Biliminin Yeri

Finans Veri Bilimi, kampanya analizi, karar destek sistemleri, kpi analizi nedir, müşteri analizleri, Perakende Veri Bilimi, Sigortacılık Veri Bilimi, telco data science, Tıp alanında Veri Bilimi, Turizm veri bilimi

{:tr}Günümüzde şirketler ürettikleri verileri toplamak için çeşitli çözümler uygulamaktadır.

Ancak ham verinin hiçbir faydası yoktur. Bu verileri yönetmek, analiz etmek, yorumlamak ve bu verilerden değerli bilgiler elde etmek gerekir. İşte bu noktada veri bilimi devreye girer.

Veri bilimi, veriyi kişiselleştirilmiş çözümler sayesinde çeşitli sektörlerde kullanır. Büyük,orta ve küçük ölçekli işletmelerde çeşitli tekniklerden yararlanarak yüksek katma değerli bilgilerin ortaya çıkmasını sağlar.

Haydi şimdi veri biliminin en çok kullanıldığı sektörlere bir göz atalım.

1. Bankacılık ve Finans Sektöründe Veri Bilimi

Bankalar, büyük veri teknolojilerinden yararlanarak kaynaklarını verimli bir şekilde yönetebilir, daha akıllıca kararlar verebilir ve performanslarını arttırabilir.

Örneğin, makine öğrenimi kullanılarak kredi kartları, muhasebe ve sigorta sahtekarlıkları etkili bir şekilde tespit edilerek önlenebilir. Bankacılıkta proaktif dolandırıcılık tespiti; müşterilere ve çalışanlara güvenlik sağlamak için gereklidir .

Ayrıca veri bilimi, banka müşterilerinin davranışsal,demografik ve geçmişteki satın alma verilerinden yararlanarak bir promosyona veya teklife olumlu yanıt verme olasılıklarını öngören bir model oluşturulabilir. Böylece bankalar müşterileri ile ilişkilerini geliştirir.

Bankacılıkta Veri Bilimi

2. Sigortacılık Sektöründe Veri Bilimi

Sigorta endüstrisi en rekabetçi ve daha az tahmin edilebilir iş alanlarından biri olarak kabul edilmektedir. Anında riskle ilgilidir.  Günümüzde, sigorta şirketleri risk değerlendirmesi için daha geniş bir bilgi kaynağına sahiptir. Büyük Veri teknolojilerinden, müşterilerin cazibesini çekmek için etkili stratejiler geliştirmek amacıyla riskleri ve iddiaları tahmin etmek, izlemek ve analiz etmek için yararlanılır.

Sigorta dolandırıcılığı, sigorta şirketlerine her yıl büyük mali kayıplar getirir. Veri bilimi platformları ve yazılımları, birden fazla teknik kullanarak hileli davranışları, şüpheli bağlantıları tespit edebilir.

Veri bilimi algoritmaları sigortacılara kote edilen primleri dinamik olarak ayarlama fırsatı verir. Fiyat optimizasyonu müşterilerin sadakatini artırmaya yardımcı olur. Bununla birlikte, kâr ve gelir maksimize edilir.

Veri bilimi algoritmaları ile tüm müşteriler tutumları, tercihleri, davranışları veya kişisel bilgileri tespit edilerek gruplara ayrılır. Bu gruplama, özellikle belirli müşteriler için ilgili tutum ve çözümlerin geliştirilmesine olanak tanır. Sonuç olarak, çapraz satış politikaları geliştirilebilir ve her bir müşteri segmenti için kişisel hizmetler uyarlanabilir.

3. Perakende Sektöründe Veri Bilimi

Perakendeciler, müşterilerinin ne istediğini doğru bir şekilde tahmin etmeli  ve buna göre stratejiler geliştirmelidir. Eğer bunu yapmazlarsa rakipleri ile rekabette geride kalırlar. Veri analizi, perakendecilere müşterilerini mutlu etmek ve mağazalarına kazandırmak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlar.

Örneğin, perakendeciler, müşterilerini memnun ederek satın alma kararları vermelerini sağlamak için müşterilerinin alışveriş deneyimlerinden faydalanarak veri bilimini kullanabilir.

4. Tıp Alanında Veri Bilimi

Tıp endüstrisi, sağlığı çeşitli yöntemlerle iyileştirmek için büyük veri ve analitiğinden büyük ölçüde yararlanır. Örneğin, hastaların daha iyi bakımı için giyilebilir teknolojilerden faydalanarak doktorların hastalardan önemli bilgiler edinmesini sağlar. Giyilebilir teknolojiler hastanın ilacını alıp almadığını ve tedavi planını doğru uygulayıp uygulamadığı gibi bilgilerin de edinilmesini sağlar. Zaman içinde derlenen veriler, hekimlere hastaların durumu hakkında kapsamlı bilgi verir.

Veri bilimi, doktorların daha doğru tanı koymasına, tedavi yöntemini geliştirmesine  yardımcı olur ve kişisel tıbbi tedaviyi kolaylaştırır.

Tıp alanında veri bilimi

5. Turizmde Veri Bilimi

Turizmde müşteri ilişkilerinde büyük veri analizinin kullanılması performansınızı ve faydalarınızı önemli ölçüde artırır.

Konum, gezgin profili, turizm türü, bireysel veya sosyal alışkanlıklar, tercihler, ekonomik gösterge gibi verileri analiz etmek turizme yönelik kampanyaların mümkün olduğunca müşteriye göre özelleştirilmesini sağlar.

Matematiksel modellerin ve tahmine dayalı algoritmaların uygulanması sayesinde müşterilerin davranışları tahmin edilebilir ve incelenebilir. Bu veri çalışmaları turizm şirketlerinin müşterilerine ne sunacaklarını, ne zaman ve hangi fiyattan sunacaklarını bilmelerini sağlar.

Turizm alanında veri bilimi

6. Eğitimde Veri Bilimi

Verilerin yaşamın her alanında bulunduğu 21. yüzyılda, eğitim bir istisna değildir.

Büyük Veri analitiğindeki ilerlemeler sayesinde öğretmenlerin öğrenci gereksinimlerini incelemeleri mümkün hale geldi.

Öğrenci gereksinimlerinin izlenmesi sonucunda öğretmenler öğrencilerine uygun cevaplar verebilir ve hatta öğrenci beklentilerini karşılamak için öğretim yöntemlerini değiştirebilirler.  Bu, tüm öğrencilerin katılımlarını sağlamak ve becerilerini geliştirmek için eşit bir eğitim platformu sağlar.

Veri bilimcileri, öğretmenlerin öğrencilerin ders çalışmaları konusunda motivasyonlarını arttırmaları için çeşitli öngörücü analitik teknikler uygulayabilirler.

Ayrıca, üniversiteler tahmine dayalı analitik yöntemleri kullanarak yeni beceri setleri taleplerini analiz edebilir ve bunlara yönelik kurslar düzenleyebilir.

Eğitim alanında veri bilimi

7. Telekom Alanında Veri Bilimi

Birden fazla kaynaktan elde edilen gerçek zamanlı veriler telekom endüstrisi tarafından sunulan ürünleri geliştirmek için kullanılabilir. Müşteri kullanımı analiz edilerek müşteri ihtiyaçları belirlenebilir. Böylece müşterilere uygun yeni ürün paketleri ortaya çıkarılabilir.

Veri bilimi, müşteri verilerinin toplanmasına ve analiz edilmesine yardımcı olarak müşteri deneyimini ve müşteri kaybını en aza indirir. Bu, işletim maliyetlerini düşürür ve daha iyi karar almayı sağlar.

Büyük veri çözümleri, hizmetleri nasıl kullandıklarını inceleyerek müşteriyi daha iyi anlamaya yardımcı olur. Örneğin, belirli bir ülkeye daha sık çağrı yapan veya isteğe bağlı filmler izleyen bir müşteri her iki alanı da kapsayan bir kampanya için hedeflenebilir.

Pınar Yazgan

Business Intelligence Specialist{:}{:en}Today, companies apply various solutions to collect data they produce.

However, raw data is of no use. It is necessary to manage, analyze, interpret this data and obtain valuable information from this data. At this point, data science comes into play.

Data science uses data in various sectors thanks to personalized solutions. It provides high value-added information by utilizing various techniques in large, medium and small enterprises.

Let’s take a look at the sectors where data science is used the most.

1. Data Science In Banking And Finance Sector

By leveraging big data technologies, banks can efficiently manage their resources, make smarter decisions and improve their performance.

For example, by using machine learning, credit cards, accounting and insurance frauds can be effectively detected and prevented. Proactive fraud detection in banking is required to provide security to customers and employees.

In addition, data science can be used to predict bank customers’ possibilities of responding positively to a promotion or an offer by making use of behavioral, demographic and historical purchasing data. Thus, banks improve their relations with their customers.

Data science in banking sector

2. Data Science In Insurance Sector

The insurance sector is considered one of the most competitive and less predictable business areas. It’s about risk instantly. Today, insurance companies have a broader source of information for risk assessment. Big Data technologies are used to anticipate, monitor and analyze risks and claims to develop effective strategies to attract customers.

Insurance fraud brings huge financial losses to insurance companies every year. Data science platforms and software can detect fraudulent behaviors, suspicious connections, using multiple techniques.

Data science algorithms give insurers the opportunity to dynamically adjust quoted premiums. Price optimization helps increase customer loyalty. However, profit and income are maximized.

All customers’ attitudes, preferences, behaviors or personal informations are determined and divided into groups by data science algorithms. This grouping enables the development of relevant attitudes and solutions, especially for specific customers. As a result, cross-selling policies can be developed and personal services can be tailored for each customer segment.

3. Data Science In Retail Sector

Retailers must accurately predict what their customers want and develop strategies accordingly. If they do not, they will lag behind in competition with their rivals. Data analysis provides retailers with the information they need to keep their customers happy and brought them to their stores.

For example, retailers can use data science to leverage their customers’ shopping experience to enable them to make purchasing decisions by satisfying their customers.

4. Data Science in Medicine Sector

The medical industry makes great use of big data and analytics to improve health in a variety of ways. For example, it enables doctors to obtain important informations from patients by using wearable technologies for better care of patients. Wearable technologies provide informations such as whether the patient is taking his medication and whether he / she has correctly applied the treatment plan. Data collected over time gives physicians comprehensive information about the condition of patients.

Data science helps doctors make a more accurate diagnosis, improve the method of treatment, and facilitates personal medical treatment.

Data Science In Medicine Sector

5. Data Science in Tourism Sector

Using big data analysis in customer relations in tourism sector significantly increases your performance and benefits.
Analyzing data such as location, traveler profile, type of tourism, individual or social habits, preferences, and economic indicator enables the campaigns for tourism to be customized as much as possible.

Thanks to the application of mathematical models and predictive algorithms, customers’ behaviors can be estimated and examined. These data studies allow tourism companies to know what to offer their customers, when and at what price.

Data Science in Tourism Sector

6. Data Science in Education Sector

Education is no exception in the 21st century where data is available in all areas of life.

Thanks to advances in Big Data analytics, it became possible for teachers to examine student needs.

As a result of monitoring student needs, teachers can give appropriate answers to their students and even change their teaching methods to meet students’ expectations. This provides an equal educational platform to ensure the participation of all students and improve their skills.

Data scientists can apply a variety of predictive analytical techniques to increase teachers motivation for students’ lesson work.
In addition, universities can analyze new skill sets and organize courses using predictive analytical methods.

Data Science in Education Sector

7. Data Science In Telecom Sector

Real-time data from multiple sources can be used to develop products offered by the telecom industry. Customer needs can be determined by analyzing customer use. Thus, new product packages suitable for customers can be created.

Data science helps collect and analyze customer data, minimizes customer loss. This lowers operating costs and enables better decision making.

Big data solutions help understand the customer better by examining how they use the services. For example, a customer who calls more often to a particular country or watches optional movies can be targeted for a campaign that covers both areas.

Pınar Yazgan

Business Intelligence Specialist{:}

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.