önce M. AKÇA tarafından yazılmıştır. Analitik Platformların Karşılaştırılması

Analitik Platformların Karşılaştırılması

Analitik Platformlar tipik olarak bir Veri Bilimci’nin ihtiyacı olan araçların bir çoğunu içerisinde bulunduran platformlardır. Analitik Platformların karşılaştırılması konusuna ise bir çok araştırmacı kafa yormaktadır.

Bu tip teknoloji araçları araştıran bilindik bir kuruluş olan Gartner bu işlemler için Magic Quadrant adında bir yöntem kullanmaktadır. Daha önce Magic Quadrant Yöntemi ile Karşılaştırma hakkında bir yazı paylaşmıştım. Bu yöntemle pazarda hangi oyuncular, hangi konuda rakiplerinden daha iyidir sorusuna bu yöntemle cevap aramaktadır. Aslında yöntemle her hangi bir pazardaki oyuncular karşılaştırılabilmektedir. Gartner’in bu yöntemi kullanarak yaptığı araştırmalara Magic Quadrant linkinden ulaşabilirsiniz.

Gartner bu yöntem ile Analitik Platformları karşılaştırmış ve 19 Şubat 2015’te 2015 raporunu sunmuştu. Bu yöntemle analiz edilen 16 platform alttaki kriterlerde değerlendirilmiştir.

Gartner’in son incelemesinde ise Analitik Platformların durumu şu şekilde özetlenmiştir.

gartner analitik platformlar

R istatistik programı bu listeye dahil edilmemiştir. Çünkü arkasında hiç bir satıcısı bulunmamaktadır. Bu nedenle Magic Quadrant kriterlerinde bulunan Pazarı anlama, inovasyon, pazar hevesliliği ve müşteri deneyimleri gibi özellikleri sağlayamamaktadır. Fakat burda analize konu olan bir çok ürün R ile entgre bir şekilde çalışarak R içersindeki algoritmaları kullanaiblmektedir.

 

Değerlendirmedeki Dayanak Noktaları:

– Kullanım klavuzları fonksiyonalitelerinin neler olduğuna bakmak için kullanılmıştır.

– 600 organizasyonun deneyimlerinin ele alındığı bir anket düzenlenmiş. Bu şirketlerin her birinden en az 15 müşteri deneyimine yer verilmiştir.

 

Bu Listede Yer Alabilmek İçin Gerekli Olan Kritik Beceriler 

Değerlendirmede dikkate alınan fonksiyonaliteler şunlardır:

1- Veri Ulaşımı, Filtreleme, Birleştirme

Farklı kaynaklardaki veriye ulaşma, birleştirme, farklı tiplere dönüştürme ve modelerde veriyi kullanma kabiliyeti olarak değerlendirilebilir.

2- Veriyi Keşfetme ve Görselleştirme

Veriyi keşfetmek için gerekli olan araçlar, veri deseni bulma yeteneği

3- Predictive Analytics

Geleceği tahmin etme yeteneği, bilinmeyen çıktıları tahmin etme yeteneği bu gibi işlemler için regresyon, karar ağaçları ve çeşitli tekniklerin kullanımı ve model seçiminin bulunması.

4- Forecasting

Zaman serileri ve ekonometrik yöntemler kullanarak yapılan özel tahmin modelleridir. Amaç bir belirli bir zaman dilimindeki değişkenin değerini tahmin etmek, geliri tahmin etmek. Örnek olarak call center’lara bir hafta içinde gelecek çağrı sayısı, ya da gelecek çeyrekte yapılacak satışların miktarı.

5- Optimizasyon

En iyi alternatifi ya da alternatifleri seçmek için kullanılan matematiksel model seçiminin kalitesidir.

6- Simülasyon

Mümkün sonuçları simüle etmeye yarayan araçlara sahip olma durumu

7- Teslim, Entegrasyon ve Kurulum

Geliştirme ortamından yayılma fazına geçiş hızı ve kolaylığı

8- Platform ve Proje Yönetimi

Modelleri yönetme ve gözlemleme yetisi

9- Performans ve Ölçeklendirileiblirlik

Bilgilerin yüklenmesi modelin oluşturulması , modelin değerlendirilmesi

10- Kullanıcı Deneyimleri

Kullanışlılık, Ara Birim kolaylığı

 

Değerlendirme Kriterleri

Ürün Kabiliyeti (Ability to Execute)

Ürün/Servis Ürün yetenekleri, kalitesi, becerileri

Genel Yaşayabilirlik Organizasyonun genel finansal durumu, ürüne yatırım yapıp yapmayacağı, ürünün organizasyon için değeri

Satış Şekli ve Fiyatlandırma Anlaşma Yönetimi ve Fiyatlandırma ile ilgili çalışmaların kalitesi

Pazar Hevesliliği Satıcının geçmiş çalışmaları da göz önüne alınarak: Pazarlama İcraatları, şeffaflık, kalite, yaratıcılık, verilen mesajların pazarı etkilemesi, markayı destekleme, ürün bilinirliliğini artırmaya yönelik çalışmalar, ürün,marka ve organizasyon ile olumlu bir kimlik kurma, promosyon girişimleri, liderlik, satış aktivitelerinde kurulan cümleler

Müşteri Deneyimleri, Müşteri ilişkileri, müşteriyi başarıya ulaştıracak hizmet ve ürünler. Müşterinin alacağı teknik destek, ek araçlar, müşteri destek programları, kullanıcı guruplarına erişebilirlik, servis seviye anlaşması

Operasyonlar, Organizasyonunun amaçlarına ve taahütlerine ulaşması anlamında organizasyonel yapısının kalitesi, beecrileri, deneyimleri, programları, sistemleri ve diğer araçları

 

Vizyon Yeterliliği (Completeness of Vision)

Pazarı Kavrama, müşterilerin istek ve ihtiyaçlarını ürün ve servise dönüştürme kabiliyeti.

Pazarlama Stratejisi, net ve farklılaşmış iletişim, ve reklam deneyimi üretme

Satış Stratejisi, uygun satış ağı kullanma, satış, pazarlama, dağıtım, pazara ulaşma ve müşteri tabanı

Ürün Gamı Stratejisi, ürün farklılaşması, fonksiyonalitesi, gelecek beklentilerine uygunluğu

İş Modeli, Satıcının iş planlarındaki düşüncelerinin doğruluğu

Dikey Stratejisi, pazar segmentindeki spesifik ihtiyaçlara cevap verme kabiliyeti

İnovasyon, bu konudaki aksiyon ve planları

Coğrafi Strateji, farklı konumlardaki satış stratejilerinin yeterliliği

 

Pazardaki bu değerlendirmelere göre hali hazırda ürün kabiliyeti en yüksek İlk 3 Ürünü İncelediğimizde: SAS, IBM ve Dell firmaları ön plana çıkmaktadır. Bu ürünleri seçerken ürünlerin güçlü yanları ve dikkat edilmesi gereken özellikleri nelerdir? Sorusunu sorduğumuzda şöyle bir tablo ile karşılaşıyoruz.

SAS

SAS’ın kaynağı Kuzey Carolina (Amerika) dır. 40 bin’in üzerinde müşterisi bulunmaktadır. Organizasyonlar için en yaygın kullanılan analitik ortamdır. Bankacılık, Sigortacılık ve Hükümet İşlerinde güçlüdür.

Güçlü Yanları

– Ürün gamı en güçlü olan analitik ortamdır. Analitik tekniklerde en yakın rakibi açık kaynak kod ortamı olan R programıdır.

– Kullanıcı grupları çok güçlüdür. Ürün kullanıcılarının ürüne bağlılığı çok yüksektir.

– Anketlerde müşteriler SAS seçimlerinin nedenini performans, ölçeklendirilebilirlik, istikrar ve güven olarak yorumluyorlar.

Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

SAS ürün gamı benzer yetenekteki (predictive modelling gibi) çok sayıda üründen oluşur. Çok sayıda kullanıcı arabirimi bulunmaktadır.

– Ürünü bilmeyenler için öğrenme süreci çok karmaşıktır.

Yüksek lisans ücretleri ve karmaşık lisanslama yapıları bulunmaktadır. Anketler göstermektedir ki, bir çok müşterisi iş amaçlarına ulaşmalarına yardımcı olduğu için SAS programının parasına değdiğini düşünüyor.

 

IBM (SPSS)

IBM Armonk (Amerika) kökenli bir kuruluş. Kendi portföyünü kendisi geliştirdi. Bu nedenle çok sayıda farklı müşteri tipi için analitik aracı bulunmaktadır. En bilinenenleri SPSS Statistics ve SPSS Modeler ürünleridir. IBM müşteri, operasyonlar, fiziksel varlıklar ve risk konularında kullanımlarla ön plana çıkmaktadır.

Güçlü Yanları

IBM bu pazara çok eski tarihlerden beri kurumsal bir bağlılık göstermiştir. Piyasadaki bilinirliği çok yüksektir. Ürün yetenekleri potansiyel müşteriler tarafından çok iyi bilinmektedir.

– Çok önemli bir tabanı ve kullanıcılara analitik araçları kullanmalarında yardımcı olabilecek büyük kullanıcı gurupları bulunmaktadır.

IBM vizyonu çok güçlü bir şirket. Kullanıcı dostu bir çok aracı analitik yöntemlerle entegre bir şekilde çalışmaktadır. Çok yakın zamanda cloud çözümü de getridiler.

Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

IBM’in ürün gamı ve kişiye/duruma özel çözümleri onu kullanımı zor bir ürün haline getirmektedir. Çok sayıda ayrı ürün önerisi ve bunların her birinin sistem ayarlamalarının yapılması kullanımı epeyce zorlaştırmaktadır. Bu durum ürünler arası entegrasyon konusunda da sıkıntı oluşturmaktadır.

– Fiyatlandırma konusunda kişiye, organizasyona özel fiyatlandırma yapılmaktadır.

– Bazı müşteriler ürün kullanımlarından çok memnun olduklarını ifade etmekle birlikte, genel müşteri memnuniyeti ortalamanın altındadır. Müşteriler genellikler hesap yönetimi, zayıf dökümantasyon, yetersiz eğitim, zayıf teknik destek, ürün kurulumunun zorluğu ve feedcack alamamktan şikayetçiler.

 DELL

Dell 2014 yılında ileri analitik endüstrisinin öncülerinden akademik dünyada, girişim dünyasında ve masa üstü program olarak çok kullanılan Statistica’yı satın aldı. Dell statistika’nın analitik kabiliyetlerini ve veri yönetim kabiliyetlerini kullanmak istiyor. Statistica Dell’in veri keşfetme, veri sağlama, entegrasyon ve veri biçimlendirme ile ilgili diğer ileri analitik araçlarını tamamlar nitelikte bir ürün. Dell’in ayrıca ileri analitik işlem yeteneklerini daha geniş ortamlarda kullanabilmek için İlişkisel Veri Tabanı ve Hadoop desteği bulunmaktadır.

Güçlü Yanları

Dell firma olarak finansal açıdan çok kuvvetli, bu finansal gücü sayesinde Statistica ile pazarda rekabet ortamını şekillendirebilir.

– Ürün fonksiyonalite açısından çok iyi. Dell müşterileri özellikle analitik araçlara olan entegrasyonu, görselleştirme araçlarını, veri işleme ve yönetme kailiyetini çok beğeniyorlar.

Dell, genel müşteri memnuniyeti açısından çok iyi bir düzeyde. Özellikle satış sonrası destek, satış ilişkileri, analitik destek ve yazılım kalitesi konusunda en yüksek puanları alıyor.

Analitik Platformların Karşılaştırılması genel olarak bu şekilde. Daha detaylı bir bakış için firmaların internet siteleri ve programlar incelenebilir.