Sizce veride, daha önce hiç fark etmediğiniz ne tür örüntüler saklı olabilir?

Veriyi bilgiye dönüştürme süreci genel olarak analitik birtakım araçlar kullanarak ve analitik düşünerek hayata geçirilir. Bu sırada sistematik yaklaşımlarla belli sorulara yanıtlar bulmaya çalıştığımız ve çoğu kez birbiriyle bağlantılı olarak ele alınan Betimleyici, Teşhis, Kestirimci ve Öngörü analitik süreçlerinden geçeriz. Veri analitiği süreçlerinin temeli  olan bu 4 analitik katman dışında, yanıt bulmaya çalıştığımız sorulara bağlı olarak kullanılabilecek başka analitikler de bulunmaktadır. Bunlardan birisi Keşifsel Analitiktir.

Keşif, önceden var olduğu bilinmeyen bir konunun ortaya çıkartılması anlamına gelir. Keşifsel Analitik ise veri kümeleri üzerinde önceden bilinmeyen ya da tahmin edildiği halde henüz doğrulanmamış örüntüleri, eğilimleri, ilişkileri ve bağlantıları bulmaya çalıştığımız süreçleri kapsar ancak neden-sonuç ilişkileri bu kapsamın dışında kalır. Süreçte veri kümeleri arasındaki bağı temel alan hipotezler kurulur ve bu da belirli bir soruya kesin bir yanıt vermek yerine, analizlerimiz için bir başlangıç noktası oluşturmamızı sağlar. 

Bu nedenle Keşifsel Analitik süreci sonunda, kesinleşmiş tahminlerde bulunmak mümkün değildir ancak tahmine giden yollar belirlenebilir ya da bazı genellemeler yapılabilir. Örneğin müşteri kaybı yaşayan bir firmanın istatiksel olarak test edilmemiş olsa da en çok 18-25 yaş aralığındaki segmentte bulunan müşterileri kaybettiği gibi bir ön çıkarımda bulunması mümkündür. 

Bu katmandan sonra nereye ulaşmak istediğimizle bağlantılı olarak hipotezler test edilmek üzere Teşhis Analitiği, Çıkarımsal Analitik ya da Kestirimci Analitik gibi başka analitik süreçlere devredilir. Örneğin keşifsel analitik sonunda “İndirim kodu veya promosyon alan müşteriler, normal fiyatla alışveriş yapan müşterilere kıyasla daha yüksek tekrar alışveriş oranına sahiptir.”, şeklinde bir hipotez oluşturduğumuzu düşünelim. 

Ancak bu Müşteri grubunun tekrar alışveriş oranına sahip olmasının belki de başka bir nedeni vardır. Bunun gerçekten bir neden mi yoksa bir korelasyon mu olduğu konusunun netleştirilmesi gerekir. Bu da hipotezimizin Teşhis Analitiği sürecinde test edilmesini gerektirir.

Keşifsel analitiğin iş süreçlerini nasıl desteklediğini görebileceğimiz bir başka örnek düşünelim. Örneğin, pazarlama ekipleri bir kampanya başlatmadan önce müşteri segmentlerini daha iyi anlamak için Keşifsel Analitik kullanabilir. Eğer en sadık müşterilerin belirli ürünleri daha sık aldığı fark edilirse, bu bir hipotez olarak belirlenir ve hipotezimiz test edilerek istatistiksel olarak da doğrulanırsa bu bilgi, gelecekteki kampanya stratejilerinde kullanılır.