Veri Mühendisi, Veri Bilimci, Veri Analisti ne iş yapar? Farkları nelerdir? Hangisini tercih etmeliyim?

Relayr.io / Yeni Ekonominin Petrolü: Veri

Veri, günümüz dünyasında büyük bir önem taşıyor ve pek çok alanda kullanılıyor.

Konuyu hikayeleştirmek istersek;

Aslında verinin yolculuğunu sürekli dolan bir su barajına benzetebiliriz. Barajın yanı sıra bu baraja yakın bir köyde insanlar evlerinde su beklemektedir. Bu suyla insanlar tarlalarını sulayabilir, sebzelerini yıkayabilir, duş alabilir veya su içebilirler. Aslında veri mühendislerinin amacı sürekli dolan bu barajdan suyu alıp evinde suyu kullanarak kendi ihtiyaçlarını giderecek olan veri bilimcisi ve veri analistlerine bu suyu istenilen debiyle, istenilen temizlik/kirlilik oranında, istenilen sıklıkta ulaştırmaktır. Yanısıra suyu ulaştırdığı boruların ölçeklenmesinden, patlayıp, çatlamamasından ve akışın sürdürülebilir olmasından sorumludur. Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistlerini beslemekle yükümlüdür. Veri bilimcileri ise bu verilerle tıpkı suyun kullanım senaryoları gibi iş ihtiyaçlarına yönelik makinelerle birlikte çalışarak bir sonuca varmaya çalışırlar. Veri analistleri ise veri bilimcilerine paralel çalışmalar yaparak ihtiyaçlarına yönelik raporlama, analizlerle birlikte bir sonuca varmaya çalışırlar.

from resarch.gate

Veri, şirketlerin birçok farklı alanda fayda sağlamasına yardımcı olur, şirketlerin ihtiyaç duyduğu uzmanlar olarak Veri Mühendisi, Veri Bilimci, Veri Analisti neler yapar konusunu işlemeden önce şirketlere sağlanan faydaları neler olabilir onları inceleyelim.

• Daha iyi kararlar almak: Şirketler, verileri kullanarak daha iyi kararlar alabilirler. Örneğin, satış trendlerini izlemek, müşteri memnuniyetini ölçmek, kişiye özel analizlerle önerilerde bulunmak, ürünleri ve hizmetleri geliştirmek için geri bildirimleri analiz etmek gibi konularda veri kullanarak daha doğru kararlar alabilirler.
• Verimliliği artırmak: Veri, şirketlerin süreçlerini daha verimli hale getirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, üretim hattındaki verileri analiz ederek, üretim sürecindeki aksamaları belirleyebilir ve bu sorunları çözmek için önlemler alabilirler.
• Müşteri memnuniyetini artırmak: Veri, şirketlere müşteri davranışlarını daha iyi anlama ve müşteri deneyimlerini geliştirme imkanı sağlar. Müşteri satın alma alışkanlıklarını, ilgi alanlarını ve ihtiyaçlarını belirlemek, müşterilere daha özelleştirilmiş hizmetler sunmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için veri kullanılabilir.
• Rekabet avantajı sağlamak: Veri, şirketlerin rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, rakiplerden daha hızlı ve daha doğru kararlar almak için veriyi kullanarak, daha iyi ürünler ve hizmetler sunmak için verileri analiz ederek ve pazarlama stratejilerini daha iyi hedeflemek için de veriyi kullanabilirler.
• Riskleri azaltmak: Veri, şirketlerin riskleri azaltmasına yardımcı olabilir. Örneğin, finansal verileri analiz ederek, riskli yatırımlardan kaçınabilirler ve müşteri geri bildirimlerini izleyerek, ürün ve hizmetlerindeki sorunları belirleyebilirler.

Verinin Serüveni

Bu avantajları sağlamak için Veri üzerinde yapılan bazı işlemlere bakalım;

• Veri keşfi: Veri keşfi, verileri keşfetmek ve çıkarımlar yapmak için kullanılan bir işlemdir.
• Veri toplama: Veri toplama, herhangi bir alandan veri toplama sürecidir. Bu işlemler manuel olarak yapılabileceği gibi, otomatik olarak da gerçekleştirilebilir. Örneğin daha iyi bir satış deneyimi için sosyal medyalardan kullanıcı geri bildirim verileri toplanarak sonraki aşamalar için biriktirilebilir.
• Veri depolama ve yönetim: Veri depolama ve yönetim, verilerin güvenli bir şekilde saklanmasını için yapılan süreçlerdir. Büyük veri havuzlarında biriktirilen veriler ihtiyaca yönelik teknolojilere bağlı olmak üzere cloud veya on-premises sunucularda biriktirilir.
• Veri temizleme: Veri temizleme, verilerdeki hataları ve eksik bilgileri düzeltmek veya kaldırmak için yapılan bir işlemdir.
• Veri hazırlığı: Temizlenen ve farklı formatlarda farklı kaynaklardan toplanan verilerin analiz aşamasına geçmeden önce daha rahat çalışabilmesi ve işlenebilmesi adına veriler belirli formatlarla düzenlenir, kullanımı hazır hale getirilir.
• Veri analizi: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir. Bu, verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir.
• Veri bilimi: Veri bilimi, analiz edilen veya analize hazır verilerden anlamlı çıktılar üretmek için kullanabilecek yapay zeka, makine öğrenimi modellerinin hazırlandığı, eğitildiği ve test edildiği aşamadır. Makinelerden faydalanarak işlemler sağlanır.

Verinin yolculuğunda bütün bu alanlarda uzmanlaşmak mümkün mü? Bu pek mümkün değil, alanına göre uzmanlaşmak çok daha mantıklı görünüyor. Çok daha fazla ve farklı disiplinden insanlar bu alanda çalışsa da biz ana başlıklar olan Veri Mühendisliği, Veri Bilimi ve Veri Analistliği üzerine yoğunlaşacağız.

DS vs DE vs DA from Linkedin

Veri Mühendisliği ile başlayalım.

• Veri mühendisleri, bilgisiyar bilimleri temelli disiplinlere sahip veri domaini özelinde yazılım geliştiricileridir. Hem yazılım takımlarıyla hem data science, data analyst ekipleriyle koordine çalışır.
• Veri Mühendisleri, veri toplama, depolama ve işlemeyle ilgilenir. Büyük veri platformları kurmak, veri işleme ve yönetim sistemlerini geliştirmek, veri depolama teknolojilerini, veri taşıma akışlarını optimize etmek gibi konularda uzmanlaşır. Veri mühendisi, verilerin hızlı, güvenli ve etkili bir şekilde depolanmasını, işlenmesini ve aktarılmasını sağlar.
• Veri mühendisleri, bir organizasyonun veri altyapısını tasarlayan, inşa eden ve sürdüren bir uzmandır. Bu altyapıyla veri mühendisi veriyi toplama, veriyi depolama, yönetme ve verinin akışından sorumludur.
• Veri mühendisleri, genellikle büyük miktarda belirli formatlara uygun veya uygun olmayan (structured&unstructured) verilerle çalışırlar ve veri bütünlüğü, güvenliği ve erişilebilirliği sağlamak için gerekli önlemleri alırlar.
• Veri mühendisleri, kaynaktan alınan verileri depolamak için on-premises sunucuları ya da bulut tabanlı sunucu ve servis hizmetlerini kullanabilirler.

Veri Bilimciler

• Veri Bilimciler, matematik, istatistik, yazılım disiplinlerine sahip veriyi iyi yorumlayan, veriden anlam çıkarabilen, temelde makine öğrenimini ve yapay zeka tekniklerini kullanarak verilerdeki desenleri ve trendleri keşfeder.
• Veri Bilimcileri, verileri kullanarak sorunları çözmeye çalışır. Veri analizi, modelleme, makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme konularında uzmanlaşır. Veri bilimcisi, verileri anlamak için matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak, işletmelerin daha iyi iş kararları almasına ve yönlendirmesine yardımcı olur.
• Veri bilimcileri, verileri analiz ederek farklı iş birimleri için önemli bilgiler sağlayabilirler. Bu bilgiler, iş stratejileri oluşturmak ve iş kararlarını vermek için kullanılabilir. Ayrıca, veri bilimcileri, verileri kullanarak daha iyi müşteri deneyimi sağlamak, ürün geliştirme sürecini iyileştirmek ve iş süreçlerini optimize etmek için de fayda sağlayabilirler.

Veri Analisti

• Veri analistleri, veri kaynaklarını birleştirerek veri analizi için uygun hale getirir. Daha sonra veri analizi yapmak için uygun araçları kullanır ve elde edilen sonuçları yorumlar. Analiz sonuçları, iş kararlarının alınmasında önemli bir role sahiptir. Örneğin, bir şirket, ürünlerinin hangi bölgelerde daha popüler olduğunu analiz ederek, pazarlama stratejilerini buna göre belirleyebilir.
• Veri analistleri, verinin analiz edilmesini ve yorumlanmasını sağlayarak, işletmelerin daha iyi iş kararları almasına yardımcı olur. Ayrıca, veri analisti, işletmelerin maliyetlerini azaltabilir. Veri analizi yoluyla, işletmeler iş süreçlerini optimize edebilir. Bu işlemler işletmelerin maliyetlerini azaltarak kar marjlarını artırabilir.

Verinin yolculuğunu e-ticaret domaini özelinde anlatmak gerekirse:

Verinin e-ticaretteki yolculuğu, genellikle müşterinin bir ürünü seçtiği andan başlar. Müşterinin ürün seçimi, e-ticaret platformu tarafından kaydedilir ve işletme veritabanına aktarılır. Bu veriler, işletmenin stok yönetimi ve sipariş işleme süreçleri için kullanılır.

Müşteri ödeme yaptığında, ödeme işlemi de işletme veritabanına kaydedilir. Bu veriler, işletmenin finansal durumunu ve ödeme işlemlerinin işlenme süresini izlemesine olanak tanır.

Sipariş işlendikten sonra, müşteriye ürün gönderilir ve kargo takip numarası da işletme veritabanına kaydedilir. Bu veriler, müşterinin siparişinin nerede olduğunu izlemesine ve müşteri hizmetleri ekibiyle iletişim kurmasına olanak tanır.

Müşteri ürünü aldığında, e-ticaret işletmesi müşteriden geri bildirim alır. Bu geri bildirim, işletmenin ürün kalitesini ve müşteri memnuniyetini ölçmesine yardımcı olur.

Bu süreç boyunca, e-ticaret işletmesi verileri analiz eder ve işletme performansını, ürünlerin satışını ve müşteri memnuniyetini artırmak için stratejiler geliştirir. Veri analizi, işletmenin hedef kitlesini daha iyi anlamasına ve müşterilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için ürünlerini ve hizmetlerini iyileştirmesine yardımcı olur.

Sonuç olarak;

Verinin bu kadar önemli olmasıyla birlikte elbette veriyle uğraşan farklı disiplinlerdeki bireyler de şirketler için önemli bir rol almaktadır. Veri dünyasında kariyer planlayan insanlar kendi yetkinliklerine göre ilerleyeceği yolu seçip yukarıda bahsi geçen mesleklere ve alt kırılımlarına yönelebilir.

Meslek seçiminde unutulmaması gereken başka bir konu ise kendinize en uygun olan yolu en iyi sizler belirleyebilirsiniz. Bu nedenle meslek tercihi yaparken kendi kişisel özelliklerinizi ve yapacağınız işten heyecan duyup duymayacağınızı, sevip sevmeyeceğinizi analiz etmeniz gerekir. Örneğin spor yapmak isteyen birisi için sen kesinlikle futbolcu veya basketbolcu olmalısın analizini yapmak doğru bir yaklaşım değildir. Herkes futbol oynayabilir ama belki de sizin için keyifli bir spor dalı olmayabilir. Evet tüm bilişim sektörü çalışanları sporcu olsa da kişinin en başarılı ve severek yapacağı dalı bulması için farklı spor dallarını deneyimleyerek, analiz ederek kararlar alması gerekir. Belki de buz hokeyi sizin için en doğru spor dalıdır. Bazen bireyin ne istediğini bulmasından önce neleri istemediğini bulması da çok önemli bir aşamadır.

from knowyourmeme

“Sen ben yok biz varız” sloganıyla yola çıktığımız Geeks of Data Discord kanalımızda, sektördeki en son gelişmeler hakkında bilgi paylaşımı yapabilir, sorularınızı cevaplandırabilir, fikirlerinizi tartışabilir ve meslektaşlarınızla kaynaşabilirsiniz. Ayrıca, veri bilimi, veri mühendisliği ve veri analizi alanında kendinizi geliştirmeniz için fırsatlar da olacak.

Sizleri de bu heyecan verici platformda yer almaya davet ediyoruz! Geeks of Data Discord kanalımıza katılmak için aşağıdaki bağlantıyı kullanabilirsiniz:

Link: https://discord.gg/agMr9V9eSk

Data dünyasına ilgi duyan herkesi bekliyoruz!

Bu yazıda katkı sağlayan “Geeks of Data” ailesine teşekkür ederiz. 🚀