Buradaki zorluk açıktır: geleneksel veri toplama zaman alıcı, maliyetli ve genellikle araştırma ölçeğini sınırlayıcı olabilir. Çözüm nedir? Sentetik ve artırılmış veriler. Bu iki yenilikçi teknik, veri üretiminin manzarasını değiştiriyor ve veri toplama yöntemlerini optimize etmek için heyecan verici yeni olanaklar sunuyor.
Sentetik ve Artırılmış Veri Nedir?
Öncelikle sentetik veri ve artırılmış verinin ne olduğunu açıklığa kavuşturalım. Bu terimler genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, farklı kavramlara atıfta bulunurlar:
- Sentetik veriler, gerçek dünya kaynaklarından toplanmak yerine tamamen algoritmalar tarafından oluşturulur. Gerçek verilerin az olduğu veya elde edilmesinin pahalı olduğu durumlarda senaryoları simüle etmek ve veri kümeleri oluşturmak için kullanılabilir.
- Artırılmış veriler mevcut, gerçek dünya verilerini alır ve daha çeşitli veri kümeleri oluşturmak için bunları geliştirir veya değiştirir. Bu yöntem orijinal verinin yerini almaz ancak ona eklemeler yaparak daha zengin bir bakış açısı sunar.
Daha fazla bilgi edinmek için webinarımızı ve Sentetik Veri ile ilgili slaytları aşağıda izleyebilirsiniz.
Sentetik Verinin Yükselişi ve Etkisi: Hızlı ve Uygun Maliyetli Hareket Etmek
Sentetik veri, iki önemli zorluğa pratik bir çözüm sunduğu için ilgi görmektedir: hız ve maliyet. Araştırma ekipleri büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde ve geleneksel yöntemlerin maliyetinin çok altında üretebiliyor. Bu çeviklik, sentetik verileri özellikle hızlı içgörülere ihtiyaç duyan veya sınırlı kaynaklarla çalışan işletmeler için cazip hale getiriyor.
Bununla birlikte, sentetik verilerin henüz yüksek kaliteli, gerçek dünya verilerinin yerini tutmadığını belirtmek önemlidir. Sentetik veriler hızlı ve ucuz hareket etme konusunda başarılı olsa da, genellikle nitel araştırma veya uzman örnekleme gibi geleneksel yöntemlerden gelen derinlik ve doğruluktan yoksundur. Başka bir deyişle, sentetik veriler en iyi şekilde araştırma çabalarını tamamlamak ve geliştirmek için gerçek verilerle birlikte kullanılır.
Veri Kalitesi Endişelerinin Ele Alınması
Sentetik verilerle çalışırken karşılaşılan en önemli sorunlardan biri, verilerin kalitesidir. Klasik “çöp girer, çöp çıkar” kuralı hala geçerlidir. Sentetik veriler düşük kaliteli veriler üzerine inşa edilirse, ortaya çıkan veri kümesi muhtemelen kusurlu olacaktır.
Örneğin, temel veriler hatalar veya önyargılar içeriyorsa, sentetik veriler bu sorunları çoğaltacak ve artıracaktır. Bu nedenle sentetik veri kümeleri oluşturmak için kullanılan verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamak çok önemlidir. Sentetik veriler en iyi şekilde sağlam, yüksek kaliteli, gerçek dünya verilerine dayandığında çalışır.
Sektörler Arasında Sentetik Verinin Gelişen Uygulamaları
Sentetik veri bugün niş bir araç gibi görünse de, yakın gelecekte ana akım haline gelmeye hazırlanıyor.
Sentetik verilerin şimdiden ilgi görmeye başladığı alanlardan biri de sentetik personaların oluşturulmasıdır. İşletmeler, müşteri segmentlerini hayata geçirmek için sentetik personaları giderek daha fazla kullanıyor ve hedef kitlelerinin daha ayrıntılı ve insan benzeri bir görünümünü sağlıyor. Bu eğilim devam edecek ve muhtemelen personalar segmentasyon raporlarının standart bileşenleri haline gelecek.
Sentetik verilerin daha belirgin bir rol oynayacağı bir diğer alan da ön araştırma planlamasıdır. Örneğin, yeni bir ürün piyasaya sürülürken, şirketler tüketici tepkilerini simüle etmek ve potansiyel pazar tepkilerini tahmin etmek için sentetik verileri kullanabilir. Bu, geleneksel odak grupları veya anketlerle ilişkili zaman ve maliyet olmadan daha bilinçli karar verme olanağı sağlar.
Sentetik Veriler Hakkında Temel Sorular
Web seminerimizde paylaşılan içgörülere ek olarak, izleyicilerimizin en alakalı ve düşündürücü sorularından bazılarını uzmanlarımızın yanıtlarıyla birlikte burada bulabilirsiniz. Bu sorular, sentetik ve artırılmış verileri çevreleyen temel zorlukları ve fırsatları vurgulamaktadır.
Bu sorular QuestionPro Yönetilen Hizmetler Başkan Yardımcısı Chris Robson ve QuestionPro Araştırma ve İçgörüler Başkanı Dan Fleetwood tarafından yanıtlandı. Araştırma pazarının son dönemdeki gelişiminde sentetik verinin etkisine ilişkin birleşik deneyimlerini ve düşüncelerini bizimle paylaştılar.
S) Yüksek kaliteli sentetik veri üretmenin başlıca zorlukları nelerdir?
- Yüksek kaliteli sentetik veri üretmedeki temel zorluk, bu verileri oluşturmak için kullanılan modellerin doğru ve tarafsız olmasını sağlamaktır. Altta yatan algoritmalar kusurluysa, sentetik veriler gerçek dünya senaryolarını yansıtmayabilir ve testlerin veya simülasyonların sonuçlarını etkileyebilir. Ayrıca, gerçek dünya kaynaklarından sentetik veri üretirken gizliliği korumak da dikkatle yönetilmesi gereken bir zorluktur.
S) Artırılmış veriler sağlık hizmetleri gibi sektörlerde karar alma süreçlerini nasıl iyileştirebilir?
- Artırılmış veriler, sağlık hizmetlerinde hasta kayıtlarına veya klinik verilere ek bilgi katmanları eklemek için kullanılabilir ve daha kapsamlı analizlere olanak tanır. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, verileri yeni değişkenlerle zenginleştirerek teşhis doğruluğunu artırabilir, sonuçları daha etkili bir şekilde tahmin edebilir ve hasta tedavilerini kişiselleştirebilir. Örneğin, hasta geçmişinin yaşam tarzı faktörleriyle birleştirilmesi, sağlık risklerine ilişkin daha kesin tahminler yapılmasını sağlayabilir.
S) Sentetik veriler makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir mi?
- Kesinlikle. Sentetik veriler, gerçek dünya verilerine erişimin sınırlı veya maliyetli olduğu durumlarda makine öğrenimi modellerinin eğitimi için özellikle değerlidir. Makine öğrenimi modelleri, gerçek dünya koşullarını yansıtan sentetik veriler oluşturularak kontrollü ve güvenli bir ortamda eğitilebilir ve test edilebilir. Bu, özellikle otonom araçlar gibi eğitim amacıyla gerçek dünya verilerinin üretilmesinin pahalı ve tehlikeli olabileceği alanlarda kullanışlıdır.
S) Sentetik ve artırılmış verilerin etik kullanımını nasıl sağlıyorsunuz?
- Sentetik ve artırılmış verilerle ilgili etik kaygılar, veri oluşturma sürecinde şeffaflık ve adalet sağlanarak giderilebilir. Tarafsız ve farklı popülasyonları temsil eden algoritmalar ve modeller kullanmak çok önemlidir. Ayrıca, artırılmış verilerle çalışırken, gizliliğe saygı duymak ve gerçek dünya verilerini karar vericileri yanlış yönlendirebilecek veya bireylere zarar verebilecek şekilde çarpıtmaktan kaçınmak çok önemlidir.
S) Sentetik verilerin ana akım endüstrilerdeki geleceği nedir?
- Çeşitli sektörlerde giderek daha fazla benimsenen sentetik verilerin geleceği parlak. Muhtemelen sağlık, finans, otomotiv ve perakende gibi sektörlerde daha yaygın kullanımını göreceğiz. Teknoloji geliştikçe, sentetik verilerin yapay zeka modellerini eğitmek, simülasyonlar yapmak ve araştırmaları geliştirmek için standart bir araç haline gelmesini bekleyebiliriz.
İçeriden bilgi alın: Bonus Soru-Cevap Oturumu
Sentetik veri webinarımızı izledikten sonra, sentetik ve artırılmış verilerle ilgili en acil sorularınızı yanıtladığımız bonus Soru-Cevap oturumunu kaçırmayın. Bu özel takipte, belirli kullanım örneklerini daha derinlemesine inceliyor, izleyicilerin endişelerini gideriyor ve kendi çalışmalarınızda bu veri stratejilerinden nasıl yararlanabileceğinize dair ipuçları paylaşıyoruz.
Veri Üretimi İçin Parlak Bir Gelecek
Veri üretiminin geleceği parlak, sentetik veriler sektörler arasında inovasyon ve verimliliği artırmada büyük bir rol oynuyor. Bu sentetik veri oluşturma araçları, geleneksel veri toplama yöntemlerinin sınırlamaları olmaksızın yapay zeka, makine öğrenimi ve araştırma alanlarındaki ilerlemeleri destekleyebilecek verileri oluşturmanın ve geliştirmenin bir yolunu sunuyor.
Araştırma projelerinizde sentetik ve artırılmış verilerden yararlanmaya hazırsanız, o zaman doğru yerdesiniz. QuestionPro, bu yenilikçi veri tekniklerinden etkili bir şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak güçlü araçlar sunar.
Konuşmacılarımız Hakkında
QuestionPro’da Yönetilen Hizmetler Başkan Yardımcısı olarak görev yapan Chris Robson, veri bilimi, inovasyon ve analitik alanlarında yirmi yılı aşkın deneyime sahiptir. QuestionPro’ya katılmadan önce, önde gelen bir küresel marka danışmanlığı şirketi olan Human8’de Veri Bilimi Küresel Başkanı olarak görev yapmış ve burada özellikle son teknoloji çözümleri yönlendirmek için Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) uygulanmasında yeni metodolojilere öncülük etmiştir.
Chris’in önceki kariyeri, yenilikçi teknoloji çözümleri sunmak için 70’ten fazla kişiyi yönettiği HP’de gelişmiş araştırma ve yazılım ekiplerine liderlik etmeyi içermektedir. ORC’de Baş İnovasyon Sorumlusu ve Küresel Araştırma Bilimi Başkanı olarak, yeni veri yaklaşımlarının benimsenmesine öncülük etti ve şirketin veri stratejisini eyleme geçirilebilir içgörülere odaklanarak şekillendirdi.
Tecrübeli bir girişimci olan Chris, iki araştırma analitiği ajansının kurucu ortağı olmuş ve başarıyla yönetmiştir: Parametric Marketing ve Deckchair Data. Londra Brunel Üniversitesi Matematik Bölümü’nden Onur Derecesi ile mezun olmuştur.
