Veri bilimi (data science) devasa miktarda artan veri miktarı gereği ortaya çıkmış bir çalışma modeli. Akıllı telefonlar, sosyal medya uygulamaları, e – ticaret siteleri, internet sorguları gibi kullanıcının günlük hayatındaki sayısız veri, sürekli olarak çekilmekte. Gelişen teknoloji ile beraber ise verilere sürekli olarak erişebilme mümkün kılınmakta. Bir şirket, sahip olduğu verileri aksiyon alınabilir, eyleme dönüştürülebilir kılmak istediği takdirde çeşitli uygulamaları kullanarak veri bilimine adım atabilir. Veri biliminin içerisinde ise matematik ve istatistik çalışmaları, özel programlama dilleri, gelişmiş analitik, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi gibi farklı pek çok bileşen var. Tüm bunlar kullanılarak şirketler de kendi anlamlı iç görülerini yaratabilmekte ve stratejilerini yenileyebilmekte. Veri biliminin teknikleri is 3 ana gruba ayrılır: Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme. Bunlardan ilki olan sınıflandırma, verilerin çeşitli gruplara göre tasnif edilmesidir. Bilgisayar aracılığıyla veriler (datalar) belirlenir ve çeşitli gruplara ayrılır. Örneğin, müşterilerin geri bildirimleri, ürün yorumları, sosyal medyada markaya yönelik eleştirileri bir grupta toplanabilir. İkinci aşama olan regresyonda ise birbiriyle ilişkisi bulunmayan verilerden anlamlı bir veri kümesi oluşturulur. Örneğin, müşteri memnuniyeti ile personel kalitesi birbiriyle alakasız gibi görünen iki ayrı veridir. Burada regresyon tekniği ile ikisi arasında ilişki kurulabilir. Son olarak kümelemede ise veriler üzerindeki normal veya anormal noktalar tespit edilerek gruplandırma yapılır.
Peki bir çalışma modeli olarak veri bilimi hangi birimler tarafından desteklenir? İşletme yöneticileri, BT (bilgisayar teknolojileri) yöneticileri ve veri bilimi yöneticileri bu modelde bir araya gelebilir. İşletme yöneticileri şirketteki veri bilimi eğitimlerini denetler ve veri bilimcisini görevlendirir. BT yöneticileri ise işletme yöneticilerinin hemen altında yer alır. Veri bilimi modeli uygulanırken gereken altyapı ve mimariyi BT yöneticileri oluşturur. Son olarak veri bilimi yöneticileri hiyerarşinin en alt basamağında yer alan profesyonellerdir. Tüm ekibi izleyip denetleyen veri bilimi yöneticileri günlük faaliyetleri de idare eder. Veri bilimi modelinin uygulamada karşımıza çıkan çeşitli zorlukları da vardır. Örneğin, veri bilimi yöneticileri erişim iznini BT yöneticilerinden aldığı için bu aşamada uzun süre bekleyişler söz konusu olabilir. Veri bilimine gereken ölçüde aşina olmayan işletme yöneticileri de verimliliğin önünde engel oluşturabilmekte.