https://chatbot.denizbank.com/Sdk/Jetlink.js

Menüye Git İçeriğe Git
 

Bireysel Bankacılık

Bireysel müşterilerime özel, yeni bir bankacılık deneyimi!

 

Emekli Bankacılığı

Emeklilerimize özel ürünler ve kampanyalar ile tanışın!

 

Afili Bankacılık

Ayrıcalıkları önünüze seren bankacılık Deniz’de!

 

Özel Bankacılık

DenizBank’ın özel müşterilerine sunduğu ayrıcalıkları keşfedin!

 

KOBİ Bankacılığı

Deniz’in KOBİ’lerimize sunduğu ayrıcalıklı ürün ve hizmetlere ulaşın!

 

Tarım Bankacılığı

Çiftçilerimizin ihtiyaçlarına göre hazırlanmış tüm çözümlerimizi görün!

 

Kurumsal ve Ticari Bankacılık

Kurumsal müşterilerimizin tüm ihtiyaçlarına özel çözümler Deniz’de!

Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?

Okunma Süresi
9 dk.
Eklenme Tarihi
13 Ocak 2026

Günümüzde sosyal medya platformlarının tercih ettiği algoritmalardan, e-ticaret sitelerinin öneri sistemlerine kadar neredeyse her adımımızda devasa veri yığınlarından süzülüp gelen sonuçlarla etkileşime girilmektedir. Bu etkileşimin perde arkasında işleyen süreç, çoğu zaman kullanıcı deneyimini iyileştirmeye veya kurumların stratejik kararlar almasına yardımcı olmaya yönelik karmaşık çalışmalar içeriyor. Şirketler topladıkları büyük miktardaki bilgiden anlamlı içgörüler çıkarmaya, araştırmacılar devasa veri havuzlarını inceleyerek örüntüleri ve ilişkileri ortaya koymaya çalışıyor.

Verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmayı hedefleyen veri madenciliği kavramı ve süreçleri çoğunlukla karmaşık olarak aktarılsa da aslında tüm teknoloji kullanıcıları yaptıkları ve hatta yapmadıklarıyla bu dev veri havuzunun bir parçasıdır. Tam da bu nedenle veri madenciliğinin temel ilkelerinin öğrenilmesi, ham verilerin nasıl değerli bilgilere dönüştüğünün kavranması büyük önem taşımaktadır.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı örüntüler, ilişkiler veya eğilimler keşfetmek için istatistik, makine öğrenmesi, veri tabanı sistemleri ve görselleştirme tekniklerini birleştiren disiplinler arası bir süreçtir. Söz konusu büyük veri setleri internet kullanımından sosyal medya etkileşimlerine, banka işlemlerinden kripto para transferlerine kadar birçok kaynaktan elde edilebilir. İstatistik, yapay zekâ ve veri tabanı yönetiminin kesişim noktasında yer alan veri madenciliğinin, eldeki veriden katma değer yaratmanın en etkin yollarından birisi olduğu söylenebilir. Sosyal medya uygulamalarının ana sayfasında ilgi çekecek içeriklerin görünmesi, dijital yayın platformların sunduğu öneri listeleri, e-ticaret sitelerinin müşterilerinin alışveriş alışkanlıklarını öğrenmek için yürüttüğü çalışmalar veri madenciliği çalışmalarının sonucudur.

Büyük veri kümeleri içinde anlamlı örüntüler, eğilimler veya ilişkiler belirlemeye yardımcı olan veri madenciliği yeni bir kavram gibi görünse de verilerden içgörü elde etme fikri 60’lı yıllara kadar uzanıyor. Başlangıçta “veri taraması” olarak adlandırılan bu disiplin 70’li ve 80’li yıllarda istatistiksel analiz yöntemlerinin bilgisayar ortamında uygulanması ve veri kümeleri içindeki ilişkilerin keşfedilmesi ile farklı bir boyut kazanmıştır. Veri madenciliği teriminin ortaya çıkması ise 90’ların başında oldu. Bu dönemde veri depolarının kullanımıyla büyük veri kümelerinden anlamlı bilgilerin çıkarılması hızlandı. 2000’ler ve sonrasında internetin ve dijital teknolojilerin yaygınlaşmasıyla “büyük veri (big data)” kavramı ortaya çıktı. Yapay zekâ ve makine öğrenimi tekniklerinin gelişmesiyle veri madenciliği uygulamaları daha karmaşık fakat daha etkili hale geldi.

Bankacılıkta ise veri madenciliği tüm bu büyük veri setlerini kullanarak anlamlı desenler çıkartmaya dayalıdır. Bankalar, finansal verileri ve müşteri davranışlarını analiz ederek daha iyi kararlar almak, riskleri azaltmak, müşteri memnuniyetini artırmak ve karlılığı optimize etmek için veri madenciliğini kullanmaktadır.

Veri Madenciliği Neden Önemlidir?

Günümüz iş dünyasında veri madenciliği, rekabet gücünü artırma, kaynakların verimli kullanımını sağlama ve bilinçli stratejik hamleler yapma açısından kritik bir önem taşıyor. Büyük miktarda veri işleyen herhangi bir kuruluş için bu bilgileri analiz etmemek büyük bir kayıp anlamına geliyor. Veri madenciliği veriyi sadece geçmiş işlemleri belgeleyen statik bir kaynak olmaktan çıkarıp, stratejik bir bilgi kaynağına dönüştürüyor. Bu nedenle şirketler, müşteri davranışlarından tedarik zinciri trendlerine kadar her alanda üretilen devasa veri yığınlarını anlamlandırmak için büyük kaynaklar ayırıyor.

Örneğin dünyanın en büyük perakende zincirlerinden birisi olan Wallmart, 2024 yılı verilerine göre fiziki ve online olarak 245 milyondan fazla müşteriye sahip. Bunun yanı sıra haftada en az 300.000 sosyal medya mesajında etiketleniyor ve her bir saatte bir milyon müşterisinden 2,5 petabit işlenmemiş veri topluyor. Elde ettiği bu müthiş boyuttaki veriyi analiz ederek satışlarını, belirlediği hedefler doğrultusunda her geçen yıl daha da artırmayı başarıyor.

Bankacılık sektöründe ise, milyonlarca müşteri ve işlem verisi ile her gün devasa miktarda bilgi üretilmektedir. Bankalararası Kart Merkezi (BKM) verilerine göre sadece 2024 yılında yerli kredi kartlarının yurt içindeki toplam işlem adedi 10 Milyarı geçmiştir. Bu boyuttaki verilerin işlenmesi, analiz edilmesi ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesi, bankaların birbirleri arasında rekabet avantajı kazanmasında ve karar alma süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Aynı zamanda bu yöntemleri kullanarak bankalar müşterilerini daha iyi tanıyarak özellikle risk yönetimlerini iyileştirmektedirler.

Veri madenciliği yalnızca ticari fayda için değil toplumsal refahı artırmak için de önemli çıktılara ulaşılmasına olanak sağlıyor. Örneğin sağlık sektöründe, hastaların elektronik kayıtlarının analiz edilmesi sonucu erken teşhis oranları yükseltilebiliyor. Bu yöntemi kullanan Mayo Clinic, kanser vakalarında yapay zekâ destekli taramalarla tanı hızını iki katına çıkarmayı başardı. İklim bilimciler tarihsel hava verilerini madencilik yöntemleriyle inceleyerek sel veya kuraklık senaryolarını tahmin edebiliyor.

Günümüzde veri madenciliği, bankaların milyarlarca işlem arasındaki en küçük risk sinyalini bile anında yakalayarak hem dolandırıcılığı durduran hem de kârlılığı doğrudan artıran en kritik teknolojilerden biri hâline gelmiştir.

Veri Madenciliği Nasıl Yapılır?

Veri madenciliği süreci, verilerin toplanmasıyla başlar. Örneğin bankalar, müşteri işlemleri, kredi başvuruları, ödeme geçmişleri, hesap hareketliliği gibi farklı kaynaklardan veri toplar. Bu veriler, bankanın iç sistemleri ve dış veri sağlayıcılarından alınan bilgilerle bir araya getirilir. Büyük veri kümeleri oluşturulurken, veriler genellikle veri depolarında veya veri havuzlarında saklanır. Bankacılık sektöründe, bu veriler genellikle yüksek güvenlik önlemleriyle korunarak düzenli bir şekilde depolanır.

Veri toplama aşamasının ardından, verilerin temizlenmesi ve doğrulanması gerekir. Bankalar veya aynı şekilde ilgili kurumlar yanlış veya eksik verilerden kaçınmak için bu aşamayı titizlikle gerçekleştirirler. Yinelenen kayıtlar, hatalı bilgiler ve eksik veriler düzeltilir, böylece analiz için daha doğru ve güvenilir bir veri kümesi elde edilir. Bu adım, ilgili kurumun veri madenciliği sürecindeki doğruluk oranını artırarak güvenli ve sağlam bir analiz temeli oluşturur. Veri temizliğinden sonra, veri bilimciler ve analistler, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için gelişmiş analiz yöntemleri uygular. Bu aşama, belirli müşteri gruplarının davranışlarını ve gelecekteki finansal eğilimlerinin daha iyi anlaşılmasına olanak sağlar. Kullanılan teknikler arasında sınıflandırma, kümeleme, regresyon modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları yer alır. Örneğin, bir banka, kredi başvurusunda bulunan müşterileri sınıflandırarak, onların geri ödeme olasılıklarını belirleyebilir. Ayrıca, kümeleme teknikleriyle benzer müşteri grupları oluşturulup, bu gruplara özel finansal ürünler ve hizmetler sunulabilir.

Analiz aşamasının ardından, elde edilen içgörüler bankaların stratejilerini şekillendirmek için kullanılır. Bu içgörüler, müşteri davranışlarının önceden tahmin edilmesine yardımcı olur. Örneğin, kredi geri ödeme alışkanlıkları analiz edilerek, yüksek riskli müşteriler tespit edilebilir ve kredi başvuruları buna göre değerlendirilir. Benzer şekilde, müşteri sadakatini artırmak amacıyla kişiselleştirilmiş teklifler oluşturulabilir.

Son olarak, veri madenciliği sürecinde elde edilen bulgular, karar vericilerin kolayca anlayabileceği şekilde sunulur. Bankalar, panolar, veri görselleştirmeleri ve detaylı raporlar gibi araçlarla analiz sonuçlarını görsel hale getirirler. Bu araçlar, bankaların stratejik kararlarını hızlı ve doğru bir şekilde almalarını sağlar. Örneğin, bir banka yöneticisi, müşteri segmentasyonu analizleri sayesinde hangi müşteri gruplarının daha fazla kâr getirdiğini ve hangi ürünlerin daha fazla talep gördüğünü hızlıca öğrenebilir. Bu şekilde veriye dayalı hızlıca bir karar mekanizmasının oluşmasını sağlayabilir.

Veri Madenciliğinde Kullanılan Analiz Teknikleri Nelerdir?

Veri madenciliğinde kullanılan analiz teknikleri, verinin yapısına ve elde edilmek istenen sonuca göre çeşitlilik gösterir. Bu teknikler sık sık bir arada veya ardışık şekilde kullanılır. Örneğin önce kümeleme yapılarak farklı müşteri segmentleri bulunabilir, sonrasında sınıflandırma tekniğiyle bu segmentlerdeki müşteri davranışları daha net incelenebilir. Doğru analiz teknikleri veri yapısı, veri miktarı ve iş hedefi gibi faktörlere bağlı olarak belirlenir. Ayrıca verinin ilgili olduğu sektör/alana göre de kullanılabilecek analiz teknikleri değişiklik göstermektedir. Fakat genel olarak kullanılan analiz teknikleri şunlardır:

  • Sınıflandırma (Classification): Sınıflandırma, veri madenciliğinde en yaygın kullanılan analiz tekniklerinden biridir. Bu teknik, veriyi belirli kategorilere ayırmak için kullanılır. Bankalarda genellikle kredi başvurularının onaylanıp onaylanmayacağını, dolandırıcılık şüphesi taşıyan işlemleri veya müşteri profillerini sınıflandırmak için uygulanır. Sınıflandırma algoritmaları, verileri etiketlenmiş kategorilere ayırarak modelin doğruluğunu ölçer. Örneğin, bir banka kredi başvurusu yapan bir müşteriyi, geçmiş kredi ödeme alışkanlıklarına göre "yüksek riskli" veya "düşük riskli" olarak sınıflandırabilir. Yaygın kullanılan sınıflandırma algoritmaları arasında Karar Ağaçları, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Naive Bayes bulunur. Bu teknik, bankaların kredi risklerini daha doğru bir şekilde analiz etmelerini sağlar.
  • Regresyon (Regression): Regresyon analizi, sürekli bir değişkenin tahmin edilmesi için kullanılan bir tekniktir. Genellikle kredi geri ödeme miktarı, müşteri harcama alışkanlıkları veya piyasa tahminleri gibi finansal öngörülerin yapılmasında kullanılır. Regresyon modeli, bağımsız değişkenlerle (örneğin, gelir seviyesi, kredi geçmişi) bağımlı değişkeni (örneğin, kredi skoru) ilişkilendirir. Lineer regresyon, lojistik regresyon ve çoklu regresyon gibi yöntemler, bankaların kredi değerlendirmesi yaparken kullandıkları başlıca regresyon tekniklerindendir. Regresyon analizi, bankaların gelecekteki eğilimleri tahmin etmelerine yardımcı olur ve stratejik kararlar alırken daha güvenilir sonuçlar elde etmelerini sağlar.
  • Kümeleme (Clustering): Kümeleme, veri setindeki benzer örnekleri gruplandırmak için kullanılan bir tekniktir. Bankacılıkta kümeleme, özellikle müşteri segmentasyonu yapmak için kullanılır. Kümeleme algoritmaları, müşterileri gelir seviyeleri, harcama alışkanlıkları veya kredi geçmişine göre gruplandırarak bankaların hedeflenmiş pazarlama stratejileri geliştirmelerine olanak tanır. En yaygın kümeleme tekniklerinden biri K-means algoritmasıdır. Bu algoritma, müşterileri en yakın "merkez" noktalara göre gruplandırır. Böylece, her bir müşteri grubuna yönelik özel finansal ürünler ve hizmetler sunulabilir. Kümeleme, aynı zamanda dolandırıcılık tespitinde de kullanılır; benzer işlem türleri ve alışkanlıkları analiz ederek anormal davranışları tespit edebilir.
  • İlişki Kuralları (Association Rule Learning): Bu analiz yöntemi, veri madenciliğinde, özellikle alışveriş sepeti analizi gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Bu teknik, veriler arasındaki ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bankacılıkta ise, bu analiz, müşterilerin birlikte satın aldıkları finansal ürünler, hizmetler ve işlem türleri arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır. Örneğin, bir müşteri kredi kartı başvurusu yaptığında, genellikle otomatik ödeme talimatı veriyor mu gibi bir ilişki analiz edilebilir. İlişki kuralları analizi, bankaların çapraz satış stratejileri geliştirmelerine yardımcı olur. Apriori ve Eclat algoritmaları, bu analiz yöntemi için yaygın kullanılan yöntemlerdir.
  • Zaman Serisi Analizi (Time Series Analysis): Zaman serisi analizi, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanılır. Bankacılık sektöründe, özellikle piyasa tahminleri, döviz kuru değişimleri ve faiz oranları gibi finansal öngörülerin yapılmasında zaman serisi analizleri çok önemlidir. Zaman serisi analizi, finansal verilerin zaman içinde nasıl değiştiğini ve bu değişimlerin gelecekte nasıl olabileceğini incelemeye olanak tanır. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ve GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) gibi modeller, zaman serisi analizi için yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu teknik, bankaların ekonomik dalgalanmalara hızla adapte olmalarını sağlar ve finansal planlamayı güçlendirir.

Bu metotlara paralel olarak, özellikle bankacılık alanında Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Büyük Dil Modelleri (Large Language Models) gibi analiz yöntemleri ve teknolojileri kullanılmaktadır. Ülkemizde de bankalarda bu tarz teknolojilerin ve analiz metotlarının kullanımı Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) tarafından düzenlenmektedir.

Veri Madenciliği Yasal mıdır?

Dijitalleşmenin hızlanmasıyla birlikte bireylerin izni olmadan kişisel verilerin işlenmesi, geçmiş yıllarda mahremiyet ihlallerine ve kötüye kullanım senaryolarına yol açmıştır. Büyük teknoloji şirketlerinin kullanıcı davranışlarını detaylı şekilde analiz ederek reklam hedefleme veya politik manipülasyon gibi alanlarda kullanması ise kişisel verilerin korunması ve şeffaf veri işleme süreçlerine yönelik yasal düzenlemeleri beraberinde getirdi.

Bugün veri madenciliği farklı bölgesel düzenlemelere tabidir. Türkiye’de veri madenciliği “Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK)” kapsamında gerçekleştirilir ve kişisel verilerin işlenmesi için açık rıza şartı aranır. Ayrıca bankacılık alanında; Bankacılık Kanunu ve BDDK düzenlemeleri çerçevesinde yürütülmelidir. Anonimleştirilmiş veya genel ticari verilerle yapılan analizler serbest olsa da kişisel verilerin rıza alınmadan işlenmesi ciddi yaptırımlara tabidir. Avrupa Birliği de “Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR)” ile veri madenciliği süreçlerine sıkı kurallar getirdi ve bireylere kişisel verileri üzerinde geniş haklar tanıdı. Şirketler GDPR ihlallerinde ağır para cezaları ile karşılaşabilir. ABD’de ise federal düzeyde GDPR gibi kapsamlı bir düzenleme bulunmaz ancak “California Consumer Privacy Act (CCPA)” gibi eyalet bazlı yasalar bireylerin verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını sağlar.

Veri madenciliği yapan kurum ve araştırmacıların bulundukları bölgedeki veri koruma yasalarına uyum sağlamaları, açık rıza süreçlerini doğru yönetmeleri ve etik veri kullanımı prensiplerine bağlı kalmaları son derece önemlidir.

İlginizi Çekebilir

phishing

Phishing (Oltalama) Nedir? Phishing Saldırılarından Korunmak İçin Neler Yapabiliriz?

finansın dönüşümü

Finansın Dönüşümü: Yapay Zeka Finans Sektörünü Nasıl Etkileyecek?

halving

Halving Nedir? Halving Nasıl İşler?