EĞİTİM KURUMLARINDA BÜYÜK VERİYİ YÖNETEBİLME VE VERİ ANALİTİKLERİ

 EĞİTİM KURUMLARINDA BÜYÜK VERİYİ YÖNETEBİLME VE VERİ ANALİTİKLERİ: VERİDEN BİLGİ ÜRETME…

Eğitim Kurumları, çevrimiçi eğitim-öğretim faaliyetleri ile büyük veriden yüksek iş performansı elde edebilir. Bunun için; STRATEJİ, YÖNETİMDE KALİTE, KURUMSALLAŞTIRMA, GELECEĞİ ŞEKİLLENDİRME yolu takip edilerek sistematik bir işleyiş kültür haline gelmelidir.

BÜYÜK VERİYİ YÖNETEBİLMEDE MAKSİMUM VERİM ALABİLMEK İÇİN stratejik planlama gereklidir. Stratejiler, hedefe ulaşmada gidilen yol anlamına gelir ve doğru stratejiler ile hedeflerime nasıl ulaşabilirim? Sorusu ile başlamak isabetli olacaktır. Yönetimde kalite anlayışı ve bu anlayışı kurumsallaştırma, yani kurum kültürü haline getirme önemlidir. Geleceği şekillendirmek, ancak var olanı yönetebilmekten, yani büyük veri yönetiminden geçiyor.

Büyük veri tabanlarından faydalanılarak bilgi üretme sürecinde dikkat edilmesi gereken unsurlar var.  Öncelikle analizlerin güvenilir verilere dayandırılmasını, yapılacak herhangi bir analizin başkaları tarafından da tekrarlanabilir olmasını ve verinin cevaplandırabileceği sorulara odaklanılmasını sağlamak gerekiyor.  Bu nedenle, veri madenciliği yapacak analistin ilk adımı, veri tabanındaki verilerin hangi süreç ile ve nasıl toplandığını çok iyi anlamaktır.  Yani veri toplama yöntemi ve uygulanan teknikler doğru olmalıdır.

Veri madenciliğinde ikinci adım; veri tabanının içerdiği verileri iyi anlamaktır. Bu da kullanıcı modelleme çalışmasının yapılmasını gerektirir. Elimizdeki veriler, elde edebilmeyi hedeflediğimiz sonuca bizi götürmek için uygun mudur? Analizler ve sonuçlar kullanılabilir midir?

Veri madenciliğinde üçüncü adım; analiz sonuçlarının kullanılması planlanan kararlara ve çevre şartlarına uygun olup olmadığıdır. Bunun için veri tabanının hangi soruları yanıtlaması gerektiğiyle ilgili doğru modelleme çalışması yapılmalıdır. Veri analizi sadece teknik istatistiksel sonuçlara odaklı yapılmamalıdır, teorik olarak birtakım uygun kuramsal bilgiyi de desteklemelidir. Böylece, elde edilen sonuçlarla karar vericiler doğru bir şekilde karar verebilirler.

Dördüncü adım, teorik modeli kurmak ve veri tabanı kullanılarak test edilecek hipotezleri ya da ön görülen soruları oluşturmaktır.  Kurulan modelin, geçerliliğini test etmek, karar vericilerin modele duydukları güveni ve modelin gerçek hayatta kullanılma olasılığını artırır. Geçerli ve güvenilir modeller, farklı veri setleri ile de çalışabilir ve bu da modellenebilir veriyi taşınabilir (portable) yapar.

Veri madenciliği, büyük veriden bilgi üretmede kullanılan bir metottur, bir yönetim aracıdır. Büyük veriden, anlamlı bilgi üretip, karar verme mekanizması olarak kullanma günümüzde kurumları 1-0 öne çıkaracak potansiyele sahiptir. Eğitim kurumlarında, devasa çevrimiçi veriler vardır ve bunları yönetebilme becerisine sahip kurumlar, öğrencilerin sonraki öğrenmelerini, performanslarını ve hatta psikolojik çıkarımlar yapan metotlar sayesinde motivasyonlarını yönetebilir. Bkz. #EducationalDataMining

Ülkemizin kurumsal başarısını, yönetim kalitesini ve buna bağlı olarak refah düzeyimizi arttırmanın yolu büyük veriden geçiyor. ÖLÇEMEDİĞİNİ YÖNETEMEZSİN! Sloganı ile büyük veri ölçümlemenin hayati önemini gösteriyor… #büyükveri #bigdata #veri #data #verimadenciliği #datamining #ölçme #ölçümleme #aylinhoca