SPSS & AKILLI KURUMLAR. Dr. Tülin GÜZEL ÖZDEMİR SPSS Türkiye Genel Müdür tguzel@spss.com.tr

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "SPSS & AKILLI KURUMLAR. Dr. Tülin GÜZEL ÖZDEMİR SPSS Türkiye Genel Müdür tguzel@spss.com.tr"

Hazan Doğançay
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 SPSS & AKILLI KURUMLAR Dr. Tülin GÜZEL ÖZDEMİR SPSS Türkiye Genel Müdür

2 Tarihte Yaşanan Devrimler Tarımsal Kalkınma Devrimi

3 Tarihte Yaşanan Devrimler Endüstriyel Kalkınma Devrimi

4 Tarihte Yaşanan Devrimler Analitik DEVRİM 1877 Charles Darwin in kuzeni Francis Galton Regresyon tekniğini buldu, Sıradanlığa doğru gerileme eğilimi tespiti SPSS Doğdu Tanımlayıcı İstatistikler Öngörüsel Analizler İSTATİSTİK TABANLI: Regresyon, Lojistik Regresyon, Diskriminant Analizi, Zaman Serileri Analizi, Kümeleme Analizi,... YAPAY ZEKA TABANLI: Sinir Ağları, Karar Ağaçları, Ardışıklık Tespiti, İlişkisel Kuralların Tespiti,...

.. 1967 SPSS Doğdu Tanımlayıcı İstatistikler Öngörüsel Analizler İSTATİSTİK TABANLI: Regresyon, Lojistik

5 Tanımlayıcı İstatistikler Bundan çok kısa öncesine kadar veri analizi denildiğinde akla gelen yapısadece tanımlayıcıistatistikler olarak adlandırılan ortalama, ortanca, varyans gibi istatistiksel kavramlar ve değerlerdi. 5

tanımlayıcıistatistikler olarak adlandırılan ortalama,

6 Öngörüsel Analizler 6

7 Tarihte Yaşanan Devrimler Analitik DEVRİM Öngörüsel Analizler Orley Ashenfelter, Bordeaux şarapları henüz tadılmadan bağbozumu özelliklerini(kış yağış miktarı, yetişme mevsiminin ortalama sıcaklığı, hasat mevsimi yağış miktarı) kullanarak kalitesini tahmin etmiştir. Bill James, beyzbol uzmanlarının sadece oyuncuyu izleyerek onun başarılı olup olmayacağını yargılama fikrine karşı çıkmıştır. Beyzbolda verilere dayalı karar vermenin gözlemsel uzmanlıktan üstün olduğunu yaptığı tahminler ile kanıtlamış, beyzbolda sabermetrik adı verilen hesaplama yönteminin ilk adımını atmıştır

Bill James, beyzbol uzmanlarının sadece oyuncuyu izleyerek onun başarılı olup olmayacağını yargılama fikrine karşı çıkmıştır.

8 Tarihte Yaşanan Devrimler Analitik DEVRİM Öngörüsel Analizler 2000 yılında iki siyaset bilimci bir davanın siyasi boyutu ile ilgili bir kaç değişkeni kullanarak Yüksek Mahkeme Yargıçlarının nasıl karar vereceğini tahmin eden bir model oluşturmuşlardır. Veri Madenciliği Clementine (SPSS Modeler) dünyadaki ilk grafiksel kullanıcı arayüzü olan çözüm

Mahkeme Yargıçlarının nasıl karar vereceğini tahmin eden bir model oluşturmuşlardır.

9 Veri Madenciliği Bugün yaptığımız işlemleri (alışveriş, banka işlemi, telefon konuşmaları vs) göz önüne aldığımızda veritabanları inanılmaz boyutlara ulaşmakta ve her geçen gün daha da büyümektedir. Gartner Group un tanımı ile Veri madenciliği, istatistik ve matematik kökenli teknikler ile yapay zeka kökenli teknikler bir arada kullanılarak veri setleri içerisinden anlamlı yeni ilişkiler, modeller ve eğilimlerin çıkarılmasıdır. 9

Gartner Group un tanımı ile Veri madenciliği, istatistik ve matematik kökenli teknikler ile yapay zeka

10 0 Neden Veri Madenciliği? Bu veri setlerinin kolayca analiz edilmesi, sınıflandırılması, özetlenmesi, verideki trendlerin ve anormalliklerin otomatik olarak tespit edilmesi gerekir ki; Rekabetin yoğun olarak yaşandığı, hızlı ve doğru kararlar almanın başarıda kritik önemi haiz olduğu günümüzde yöneticilerimiz doğru karar destek sistemleri ile desteklenerek, değişimleri önceden öngörebilsinler, Her gün biraz daha dijitalleşen dünyamızda güvenlik, hilekarlık, sağlık gibi bir çok alanda 1 ve 0 lara gömülü nitelikli bilgiye dayalı nitelikli yönetim sağlanabilsin SPSS Türkiye

edilmesi gerekir ki; Rekabetin yoğun olarak yaşandığı, hızlı ve doğru kararlar almanın başarıda kritik önemi haiz olduğu günümüzde

11 Veri Madenciliği 11

12 Tarihte Yaşanan Devrimler Analitik DEVRİM Veri Madenciliği sayesinde bugün öngörüsel analizlerin kullanım alanı her geçen gün genişlemektedir. Veri madenciliği yöntemlerini kullanarak; True.com, eharmony, Perfectmatch kiminle evlenmek isteyebileceğimizi tahmin etmekte; Lowe s ve Circuit City işe başvuranlardan o işe en uygun adayları öngörmekte; Harrah kumarhaneleri bir oyuncunun nekadar kaybedebileceğini ve bu deneyimden keyif alıp tekrar oynayıp oynamayacağını tahmin etmekte. Offermatica veadworks piyasının hangi fiyatı kaldırabileceğini bulmakta

com, eharmony, Perfectmatch kiminle evlenmek isteyebileceğimizi tahmin etmekte; Lowe s ve Circuit City işe başvuranlardan o işe en uygun

13 Tarihte Yaşanan Devrimler Analitik DEVRİM Veri Madenciliği sayesinde bugün öngörüsel analizlerin kullanım alanı her geçen gün genişlemektedir. Veri madenciliği yöntemlerini kullanarak; True.com, eharmony, Perfectmatch kiminle evlenmek isteyebileceğimizi tahmin etmekte; Lowe s ve Circuit City işe başvuranlardan o işe en uygun adayları öngörmekte; Harrah kumarhaneleri bir oyuncunun nekadar kaybedebileceğini ve bu deneyimden keyif alıp tekrar oynayıp oynamayacağını tahmin etmekte. Offermatica veadworks piyasının hangi fiyatı kaldırabileceğini bulmakta

14 Analitik Devrimde En Önemli Adım??? KURUMSAL BİLGİ ENTEGRASYONU

Analitik BAŞARI = Sistematik Yaklaşı şım Phase 1 Phase n Phase n Phase n Phase n Phase n Business-Led Analyze and Evaluate existing data Predict customers likely to attrite Predict customers open to

15 Analitik BAŞARI = Sistematik Yaklaşı şım Phase 1 Phase n Phase n Phase n Phase n Phase n Business-Led Analyze and Evaluate existing data Predict customers likely to attrite Predict customers open to cross/up-sell Target customers with appropriate campaigns Enable orgwide use of analytical data Deploy analytical capabilities across enterprise (expand) K P I s K P P s a n d R O A D M A P C H E C K S Technology-Enabled Data mining: Transactional & Demographic data patterns Data mining: predictive models for attrition Data mining: predictive models for market basket Model predictions coupled with Event Builder Reporting: Portal and KPI/KPP dashboard Best Practices and Methodology for replicatable delivery ROI ROI ROI ROI ROI ROI 15

P s a n d R O A D M A P C H E C K S Technology-Enabled Data mining: Transactional & Demographic data patterns Data mining: predictive models for attrition Data mining: predictive

16 6 Öngörüsel analizler uygulanmaya başlandığında pek çok başarılısonuçoluşmaya başlar... müşteri kaybı 19% dan 2% ye düşürüldü kampanya geri dönüş oranları 7 kat arttı, Maliyetlerde 40% düşüş oldu fraud tespit oranı iki katına çıktı $1.8B borç tahsilatında artış sağlandı

.. müşteri kaybı 19% dan 2% ye düşürüldü kampanya geri dönüş

17 Doğru metodoloji Doğru proje grubu İş kullanıcılarını projeye dahil etme! Nasıl başardınız?

18 Başarı tekrarlanır olduğu sürece BAŞARIDIR! 1. Analitik varlıklarınız (modelleriniz, veri dosyalarınız) nerede saklanıyor? a. Analistlerin Bilgisayarlarında (Y) b. Merkezi bir platformda (D) 2. Analitik varlıklarınız ne kadar güvende? 3. Analitik deneyimleriniz paylaşılabiliyormu? 4. Projelerinizde başarı ve model sonuçlarının kabul edilebilirlik kriterlerini kontrol edebiliyormusunuz? 5. Analitik süreçlerinizi, model sonuçlarınızı iş süreçlerinize entegre edebiliyormusunuz?

Merkezi bir platformda (D) 2. Analitik varlıklarınız ne kadar güvende? 3. Analitik deneyimleriniz paylaşılabiliyormu? 4.

19 Tekrarlanabilir BaşarıSistematik Yaklaşı şım Gerekktirir... Sistematik yaklaşım; Yönetilebilir Güvenilir Başarının izlenebildiği

20 Tekrarlanabilir Başarı İçin; Analitik varlıkların merkezi olarak yönetilmesi, Modellerin versiyon kontrolünün yapılabilmesi, İstenen analitik içeriğe veya dökümantasyona kolayca erişim, Güvenlik ve denetim yönetimi, Süreç yönetimi, Model sonuçlarının iş süreçleri ile entegrasyonu, Otomatik model sonuçlarını değerlendirme, Koşullu, çok aşamalı, zamana bağlı iş akışları oluşturma

erişim, Güvenlik ve denetim yönetimi, Süreç yönetimi, Model sonuçlarının iş süreçleri ile

21 1 IBM SPSS Colloboration & Deployment Services Tekrarlanabilir başarının anahtarı Erişim Kontrolü Organize Edilmiş Merkezi Lokasyon Değişikilik Yönetimi

22 Teşekkürler Sorularınız? Dr. Tülin GÜZEL ÖZDEMİR SPSS TÜRKİYE GENEL MÜDÜR

Benzer belgeler

AIMS Analitik Bilgi Yönetimi Çözümleri

AIMS Analitik Bilgi Yönetimi Çözümleri Şirketlerin Geleceğini Yönlendiren Analitik Güç Şirketinizin Başarı Sırları Her Geçen Gün Büyüyen Ham VERİLERDE saklı... Şirketiniz bu sırları keşfedecek yetkinlikte mi? Verileri yönetebilmek ve veri yatırımınızdan