Bu kılavuz, 2026 yılında çalışma sürecinizi hızlandıracak 10 yapay zeka veri analizi aracını ele alacak. Bazıları hızlı dosya analizi için idealdir. Diğerleri ise özel olarak tasarlanmış gösterge panoları ve raporlama araçlarıdır. Bazıları ekip tabanlıdır, bazıları ise veri ambarlarında kullanılır. Amaç oldukça basittir: verilerinize, ekibinize ve kararlarınıza uygun aracı seçmenize yardımcı olmak.
Yapay zeka 2026'da analitik alanının yerini neden alacak?
Bu değişim, piyasanın hızlanarak değişmesi ve ekiplerin aynı bireylerden daha fazla verim alma baskısı altında kalması nedeniyle gerçekleşiyor. Bir sektör tahminine göre, küresel veri analitiği pazarı 2024'te 69,54 milyar dolar 2030'da 302,01 milyar dolara ulaşacak milyar dolar iken, 2030'da 86,69 milyar dolara (2030'a kadar) ulaşacak .
Aynı zamanda, tedarikçiler üretken yapay zekayı analitik operasyonlarına entegre ediyor. Gartner, 2027 yılına kadar genel yeni analitik içeriğin, yalnızca bir grafik değil, açıklama ve sonraki eylem planını da içeren bir içgörü sunarak, GenAI aracılığıyla bağlamsallaştırma açısından artacağını tahmin ediyor. Ve benimsenme zaten yaygınlaşmış durumda. McKinsey'nin verilerine göre kuruluşlarının en az bir iş faaliyetinde yapay zeka kullandığını belirtiyor
İşte bu yüzden en iyi veri analiz araçları üç yönle ilgilenir: hız, netlik ve karar desteği. Size "Ne oldu?" diye sormak yerine "Neden oldu?" ve "Sonra ne yapacağız?" gibi sorular sormanıza yardımcı olurlar ve uzun raporlama döngülerini tamamlamanızı sağlarlar.
Yapay Zeka Veri Analizi Araçları Karşılaştırma Tablosu (Hızlı Seçim)
İşte, detaylı incelemelerden önce 10 aleti karşılaştırmanın hızlı ve kafa karışıklığını önleyen bir yolu.
| Alet | En iyisi için | Daha hızlı yapmanıza yardımcı olur | En iyi sonucu şu durumlarda verir: |
| ChatGPT (Gelişmiş Veri Analizi) | Hızlı dosya analizi | Özetler, grafikler, örüntü bulma | Genellikle CSV veya Excel dosyalarıyla çalışırsınız |
| Microsoft Power BI | Ekip panoları | Raporlama, KPI takibi, paylaşım | Şirketiniz Microsoft 365 kullanıyor |
| Microsoft Fabric | Tam analitik yığını | İşlem hatları, SQL çalışmaları, modelleme + BI | Her şey için tek bir Microsoft platformu istiyorsunuz |
| Tableau (Pulse + AI) | KPI izleme | Metrik değişikliklerini açıklamak | Ekibiniz zaten Tableau'ya güveniyor |
| Google BigQuery + Gemini | SQL tabanlı analiz | Sorgu taslağı oluşturma ve daha hızlı keşif | Verileriniz BigQuery'de saklanmaktadır |
| Amazon QuickSight (Amazon Q) | AWS BI + Soru-Cevap | Soru sormak ve görsel materyal elde etmek | Teknoloji yığınınız çoğunlukla AWS'den oluşuyor |
| Databricks Asistanı | Göl evi iş akışları | Notebook desteği ve daha hızlı sorgular | Ekibiniz Databricks'i günlük olarak kullanıyor |
| Kar Tanesi Korteksi | Depo Yapay Zekası | Metin analizi ve SQL zenginleştirme | Snowflake'te analizler yürütüyorsunuz |
| Alteryx (Yapay Zeka Özellikleri) | Tekrarlanabilir hazırlık | Otomasyon ve yeniden kullanılabilir işlem hatları | Her hafta aynı veri hazırlığını yapıyorsunuz |
| Düşünce Noktası | Arama stili analizi | Takımlar için kendi kendine yanıt verme özelliği | İş kullanıcılarının güvenli bir şekilde keşif yapmasını istiyorsunuz |
En İyi 10 Yapay Zeka Veri Analizi Aracı:
Burada, verilerinizi temizlemenize, trendleri ortaya çıkarmanıza, raporlar oluşturmanıza ve daha az iş gücüyle daha hızlı kararlar almanıza yardımcı olacak 10 yapay zeka veri analiz aracı bulacaksınız.
1) ChatGPT
ChatGPT, Excel elektronik tablosunda kaydedilmiş bir CSV/Dışa Aktarma dosyasını, akıllı bir yazılım gibi hissettiren bir tür veri analiz yazılımı . Dosyanızı yüklersiniz, basit İngilizce kullanarak sorular sorarsınız ve o da verilerinizden tablolar ve grafikler oluşturabilir ve sayılarınızın ne anlama geldiğini size söyleyebilir.
En İyisi İçin
- CSV/Excel dışa aktarımları (satış raporları, anket dökümleri, reklam performansı, finans tabloları), Londra ve hızlı.
- Raporlara veya müşteri güncellemelerine yapıştırabileceğiniz hızlı grafikler ve özetler
- Kirli sütunları temizlemek, aykırı değerleri tespit etmek, tabloları yeniden yapılandırmak, özellikle dışa aktarma söz konusu olduğunda, bunları bir BI aracına aktarmadan önce yapılması gereken işlemler
Artıları
✅Dönüştürülen verileri hızla etkileşimli grafiklere ve tablolara dönüştürür.
✅ Bulguların basit (teknik olmayan) terimlerle açıklaması.
✅ Sorular üretme ve takip etme konusunda iyidir.
Eksileri
❌ Kurumsal çapta gösterge panelleri ve kontroller sağlayan eksiksiz bir iş zekası sistemi yok.
❌ Ölçümler, filtreler ve iş mantığı yine de doğrulanmalıdır.
Fiyatlandırma
- ChatGPT Go: Aylık 8$
- ChatGPT Plus: Aylık 20$
- ChatGPT Pro: 200$/ay
2) Microsoft Power B
Power BI, ücretsiz ekip paylaşımı, panolar ve erişim kontrolü istediğinizde mükemmel bir çözümdür. Microsoft ayrıca, rapor ve görseller oluştururken yapay zeka desteği almak istediğiniz durumlarda faydalı olan Microsoft Fabric ayarlarıyla Power BI'da Copilot'u nasıl etkinleştireceğinizi de açıklıyor.
En İyisi:
- Paylaşım ve izin tabanlı KPI raporlaması ve şirket genelinde gösterge panoları.
- Aynı ekosistem içinde raporlama yapmak isteyen Microsoft 365 ekipleri.
- Analistlerin, haftalık ve aylık düzenli raporlama yapabilmeleri için istikrarlı bir iş zekası katmanına ihtiyaçları vardır.
Artıları
✅ Ölçeklenebilir raporlama ve iş birliği için güçlü
✅ Net lisanslama seçenekleri (Profesyonel ve Premium Kullanıcı Başına)
✅ Uzun vadeli gösterge paneli yönetimi için iyi sonuç verir
Eksileri
❌ Karışıklık yaratan raporlardan kaçınmak için temiz bir veri modeline ihtiyaç var
❌ Bazı yapay zeka özellikleri, kiracıya ve kapasite kurulumuna bağlıdır
Fiyatlandırma
- Power BI Pro: Kullanıcı başına aylık 14 ABD doları , yıllık ödeme (fiyat güncellemesi 1 Nisan 2025'te geçerli olacaktır)
- Power BI Premium Kullanıcı Başına (PPU): Aylık 24 ABD Doları , yıllık ödeme
3) Microsoft Fabric
Microsoft Fabric, veri mühendisliği, veri ambarı ve iş zekası (BI) çözümlerini birçok farklı ürünü bir araya getirmek yerine tek bir çatı altında toplamak isteyen gruplar için ideal bir çözümdür. Veri girişi, hazırlığı, depolanması ve raporlara ve gösterge paneli sunumlarına dönüştürülmesi süreçlerinin tamamını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Veri analizi ve veri işleme hatları için araçlara aynı ekip tarafından ihtiyaç duyulduğunda ve bunların veri ambarına entegre edilebilmesi gerektiğinde, Fabric araç değiştirme ihtiyacını en aza indirerek mühendisler ve analistler arasındaki iş birliğini kolaylaştırabilir.
En İyisi:
- 3-4 farklı araç yerine tek bir veri işleme hattı, veri ambarı ve iş zekası sistemini tercih eden ekipler.
- Microsoft veri ürünlerini zaten kullanan ve tek bir analiz yığınına sahip olmak isteyen kuruluşlar.
- Kullanım miktarına bağlı olarak kapasiteyi artırıp azaltabilen (maliyetleri yönetmek için) iş yükleri.
Artıları
✅ Tek bir kapasite, çok sayıda Fabric iş yükünü (BI, veri ambarı, mühendislik) destekleyebilir.
✅ Kapasite giriş noktası düşüktür (F2 başlangıç seviyesi olarak kabul edilir)
✅ İş birliği planlamasına ilişkin iyi tanımlanmış lisanslama ve kapasite fikirleri.
Eksileri
❌ Fiyat, kapasite kullanım süresine göre değişir (7/24 kullanımda para israfı kolaydır)
❌ İhtiyaçlara yönelik lisanslama ve kapasite planlaması + sorunsuz devreye alma.
Fiyatlandırma
- Kullanım başına ödeme örneği: F2'nin aylık ücreti 262,80 ABD doları olarak listelenmiştir (sürekli çalıştırılması durumunda).
- Microsoft ayrıca F2'nin, kullandıkça öde fiyatlandırmasında (bölgeye bağlı olarak)
saatte yaklaşık 0,36 dolar olduğunu - Rezerve edilmiş kapasite seçenekleri, kullandıkça öde (PAYG) seçeneklerinden daha düşük olabilir (fiyatlandırma sayfasında ürün koduna göre indirimli aylık tahminler gösterilmektedir).
4) Tableau Pulse + Tableau AI
Tableau, gösterge panellerine dalmak yerine içgörüleri doğrudan almak istediğinizde iyi sonuç verir. Tableau Pulse, önemli metriklerinizdeki değişiklikleri gösterir ve kısa bir arka plan bilgisi sunarak, iş kullanıcılarının veri uzmanı olmalarına gerek kalmadan nelerin değiştiğini anlamalarını sağlar. Tableau'nun yapay zeka yetenekleri ayrıca veri temizleme, fonksiyon oluşturma, özetleme ve grafik önerileri gibi standart görevlerde de yardımcı olmak için kullanılır.
En İyisi:
- Performans göstergeleri (KPI) takibi, size sadece grafikler değil, aynı zamanda etkenler, eğilimler ve aykırı değerler hakkında otomatik bilgi sağlar
- Hali hazırda var olan ve değişikliklerin ne olduğu ve neden olduğu konusunda daha hızlı raporlamaya ihtiyaç duyan ekipler.
- SQL kodu yazmaya veya karmaşık mantık geliştirmeye gerek kalmadan çalışma sürecine dair bilgi edinmek isteyen iş kullanıcıları.
Artıları
✅ Nabız yüzeylerini gösterir ve itici güçler ve aykırı değerler gibi içgörü türlerini kullanarak metrik değişikliklerini açıklar
✅ İçgörüleri paylaşmak için güçlü hikaye anlatımı ve kontrol paneli deneyimi
✅ Yapay zeka özellikleri, hazırlık, hesaplama, özetleme ve görselleştirme oluşturma işlemlerini destekleyebilir
Eksileri
❌ Ölçeklendirme maliyetli olabilir (özellikle kurumsal seviyelerde).
❌ En iyi deneyim genellikle önlemlerinizin ve yönetiminizin temiz olmasını gerektirir.
Fiyatlandırma (resmi lisans kademeleri)
- Standart (yıllık faturalandırılır): İzleyici 15$ , Gezgin 42$ , İçerik Oluşturucu 75$ kullanıcı başına/ay
- Kurumsal (yıllık faturalandırılır): Kullanıcı başına aylık 35$ , Gezgin 70 $ , İçerik Oluşturucu 115$
5) Google BigQuery + Gemini
Eğer verileriniz zaten BigQuery'de , hızlı bir analiz yapmak için en kolay yöntemlerden biridir. BigQuery'deki Gemini, doğal dil kullanarak tabloları bulmak, SQL yazmak ve açıklamak ve hatta aynı iş akışını kullanarak görselleştirmek için kullanılabilir.
En İyisi:
- Sorguları çok daha hızlı bir şekilde yazması, düzeltmesi ve açıklaması gereken ve SQL uzmanlarının yardımına ihtiyaç duyan ekipler.
- BigQuery akışında doğal dil aracılığıyla bilgileri araştırmak ve görselleştirmek isteyen BigQuery kullanıcıları.
- Hız, ölçeklenebilirlik ve tek bir yerden analiz gerektiren devasa veri miktarları.
Artıları
✅ Doğal dilde keşif + sorgulama + görselleştirme.
✅ Faydalı SQL desteği (oluşturma, açıklama, otomatik tamamlama, hataları düzeltme)
✅ Büyük depo iş yükleri için iyi ölçeklenebilirlik
Eksileri
❌ Sorgular önemli miktarda veri okuduğunda maliyet artabilir (sorgu disiplini gerektirir)
❌ En iyi deneyim, uygulamalarınızı Google Cloud'a zaten dağıtmış olmanız durumunda elde edilir.
Fiyatlandırma
- BigQuery isteğe bağlı analiz hizmeti işlenen veri başına ve fiyatlandırma sayfasında isteğe bağlı modelde
aylık ilk 1 TiB'ın ücretsiz olduğu - Google'ın Gemini for Google Cloud fiyatlandırma sayfasında, BigQuery'deki Gemini temel özelliklerinin tüm BigQuery işlem gücü seçeneklerinde ücretsiz olarak sunulduğu (normal BigQuery işlem gücü/depolama ücretini ödemeye devam ediyorsunuz).
6) Amazon QuickSight (Amazon Q)
Amazon QuickSight , kuruluşunuz AWS kullanıyorsa ve çalışanların sade bir dille soru sormasını ve hızlı bir şekilde grafikler elde etmesini istiyorsanız mükemmel bir seçimdir. QuickSight Amazon Q, doğal dil tabanlı soru-cevap özelliğiyle tasarlanmıştır ve görsel yanıtlar sağlayabilir.
En İyisi:
- SQL sorguları yazmadan yanıt verebilen ve kontrol panellerine ihtiyaç duyan ekipler, AW tabanlı ekipler.
- Analiz verilerinin çok sayıda izleyiciye minimum kullanıcı başına fiyatlandırma ile dağıtımı.
- Anlık iş sorularını doğal dil kullanarak gerçek zamanlı görsellere dönüştürmek.
Artıları
✅ Okuyucu fiyatlandırması düşükten başlıyor, bu da birçok kişinin yalnızca görüntüleme erişimine ihtiyaç duyduğu durumlarda faydalı oluyor
✅ Doğal dil tabanlı Soru-Cevap, önceden oluşturulmuş kontrol panellerine ihtiyaç duymadan soruları yanıtlayabilir
✅ Amazon Q, neler olup bittiğini açıklamak için gösterge paneli görsellerinden "hikayeler" oluşturabilir
Eksileri
❌ Verileriniz ve altyapınız zaten AWS üzerindeyse en iyi sonucu verir
❌ Yapay zeka sonuçları büyük ölçüde temiz veri seti adlarına ve iyi hazırlanmış konulara bağlıdır
Fiyatlandırma
- Okuyucu: aylık kullanıcı başına 3$'
dan başlayan fiyatlarla - Yazar: Kullanıcı başına aylık 24 dolar
- Author Pro: AWS kısa süre önce güncellemeler paylaştı ve Author Pro'nun fiyatı aylık 40 dolara düşürüldü (Reader 3 dolar ve Author 24 dolar aynı kaldı).
7) Databricks Asistanı
Yazılım ekibinizin not defterlerinde çalıştığı ve büyük hacimli veriler aldığı durumlarda ve iş akışınızda doğrudan yardıma ihtiyaç duyduğunuzda Databricks Yapay zeka veri analizi araçlarıyla , Databricks'in birçok avantajı vardır çünkü yardımcı, analistlerin günlük olarak çalıştığı yerlerde, örneğin not defterlerinde ve SQL düzenleyicisinde bulunur. SQL veya Python kodu oluşturmada ve sık yapılan hataları çözmede yardımcı olabilir, böylece sözdizimiyle uğraşmak yerine güvenebileceğiniz ve paylaşabileceğiniz temiz bir içgörüye daha fazla zaman ayırmanızı sağlar.
En İyisi:
- Mühendislik ve analitik ekipleri, notebook ve lakehouse ekipleri büyük ölçekte analitik çalışmalar yapıyor (mühendislik + analitik birlikte)
- Aynı iş istasyonu içinde daha hızlı SQL/Python betikleme, test etme ve açıklama yapma imkanı.
- Yüksek miktarda veriyle ve hızla uğraşan ve birlikte çalışan ekiplerin önemi, güzel tasarlanmış gösterge panellerinden daha fazladır.
Artıları
✅ Not defterleri ve SQL düzenleyicisi içinde çalışır (sürekli araç değiştirme gerektirmez)
✅ Sorgu yazma ve hata ayıklama gibi yaygın görevleri hızlandırmaya yardımcı olur
✅ Zaten ana analiz platformunuz olarak Databricks kullanıyorsanız, bu seçenek oldukça uygundur
Eksileri
❌ Bu, kullanıma dayalı fiyatlandırmadır ve maliyet disiplini gerektirir.
❌ Sadece basit raporlama panolarına ihtiyaç duyduğunuzda bu işlem ağır gelebilir.
Fiyatlandırma
- Kullanıma dayalı (işlem gücüne, iş yüküne ve bulut bölgesine bağlı)
8) Kar Tanesi Korteksi
Snowflake Cortex, yapay zekanın veri ambarlarının içinde kalmasını ve diğer platformlara aktarılmasını istemeyen ekiplere hizmet etmek üzere tasarlanmıştır. Özellikle yapay zeka araçlarıyla veri analizi yapmak . En büyük avantajı, özetleme, sınıflandırma veya önemli ayrıntıları çıkarma gibi yapay zeka benzeri görevleri, kontrol ettiğiniz verilerin zaten bulunduğu yerde kullanabilmenizdir; bu da iş akışını daha az karmaşık hale getirir ve gizlilik/güvenlik sorunlarını azaltır.
En İyisi:
- Müşteri geri bildirimleri, destek talepleri, değerlendirme analizleri ve anket analizleri.
- Yapay zekâ sonuçlarını tercih eden bir depo ekibi, düzenlenmiş Snowflake veri tabanı içinde yer almaktadır.
- İşleri ayrı yapay zeka araçlarına taşımayan, bunun yerine SQL tarzında çalışan ekipler.
Artıları
✅ Yapay zeka kılavuzunu bir adım öteye taşıyor (minimum dışa aktarma ve yeniden yükleme)
✅ Yapılandırılmamış metin uygulamalarında etkilidir, standart BI paketlerinde ise yetersiz kalır.
✅ Yönetişim ve erişim kontrolüyle ilgilenen organizasyon ekiplerini destekler.
Eksileri
❌ Sorgular ve yapay zeka iş yükleri kontrol altında tutulmazsa maliyetler artabilir
❌ Yanlış yönlendirmelerden kaçınmak için hâlâ net tanımlamalara ve güvenlik önlemlerine ihtiyacınız var
Fiyatlandırma
- Kredi tabanlı (maliyet, tüketilen kredilere ve Snowflake sözleşmenize bağlıdır)
9) Alteryx Copilot
Alteryx, haftalık olarak aynı tür hazırlık çalışmalarını yapan ve bunun güvenilir, tekrarlanabilir bir süreç olmasını isteyen ekipler tarafından kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Eğer gösterge panolarından ziyade otomasyona daha yakın bir yapay zeka veri analiz aracına , iyi bir seçimdir. Dosyaları tekrar tekrar temizleyip birleştirmenize gerek kalmaz, bunun yerine bir iş akışı oluşturabilir ve bunu yeni veri kümeleriyle yeniden kullanabilirsiniz. Copilot tarzı yardım, iş akışı oluşturma sürecini hızlandırabilir; bu da ekibiniz tekrarlayan raporlar, güncel olmayan dışa aktarımlar ve sürekli güncelleme istekleriyle uğraşırken önemlidir.
En İyisi:
- Haftalık raporlama, tekrarlayan dışa aktarımlar, standart dönüşümler ve tekrarlanabilir veri hazırlığı.
- Adım adım yürütülebilecek bir komut dosyası yazmaktansa sürükle bırak yöntemini tercih eden kullanıcılar.
- İş zekası alanında otomasyon isteyen veri temizleme, birleştirme ve yeniden şekillendirme ekipleri.
Artıları
✅ Tekrarlanabilir hazırlık ve dönüştürme iş akışları için güçlü
✅ Aynı görevler tekrar tekrar yapıldığında manuel yeniden işleme ihtiyacını azaltır
✅ Veri görselleştirme değil, veri hazırlama darboğazınız olduğunda harika bir çözüm
Eksileri
❌ Birçok kullanıcının tam geliştirici erişimine ihtiyacı olması durumunda maliyetli olabilir
❌ Sadece temel grafiklere ve gösterge tablolarına ihtiyacınız varsa gereksiz
Fiyatlandırma
- Genellikle kullanıcı başına lisanslama şeklinde satılır (sürüm ve sözleşmeye göre değişiklik gösterir)
10) ThoughtSpot Spotter
ThoughtSpot, SQL'i öğrenmeye gerek kalmadan kısa sürede yanıtlar sunan, işletme dostu bir araçtır. Veri analizine ilgi duyuyorsanız ancak rapor oluşturmak yerine araştırma yapıyormuş gibi hissetmek istiyorsanız, bu araç tam da bu deneyimi sağlamak için tasarlanmıştır. Kullanıcılar, soruları günlük dilde sorabilir, grafikler alabilir, hızlı yanıtlar alabilir ve takip sorularıyla araştırmaya devam edebilirler. Ayrıca, işletmenin kendi kendine hizmet veren analitiklere ihtiyaç duyduğu ancak ekiplerin gerçeğin on farklı versiyonuyla karşılaşmasını önlemek için bir yapı sağlamanız gerektiğinde de özellikle kullanışlıdır.
En İyisi:
- Teknik olmayan ekipler (satış, operasyon, pazarlama, yönetim) için kendi kendine hizmet veren analitik araçlar
- Toplantılarda yanıt gerektiğinde kullanılan, hızlı soru-cevap tarzında, bilgiye dayalı içerikler.
- Analist süreçlerindeki tıkanıklıkları azaltmayı ve yönetişimden ödün vermemeyi hedefleyen şirketler.
Artıları
✅ Sadece cevap arayan iş kullanıcıları için çok kullanışlı
✅ Takip soruları aracılığıyla hızlı keşfi teşvik eder
✅ Departmanlar genelinde benimsenmeyi hedefleyen durumlarda güçlü bir seçenek
Eksileri
❌ Cevapların tutarlı kalması için temiz bir anlamsal katmana ihtiyaç var
❌ Fiyatlandırma ve paketleme, kurulum ve kullanıma bağlı olarak değişiklik gösterebilir
Fiyatlandırma
- Plan bazlı (uygulama ve ölçeğe göre değişir)
Çözüm
2026'da, daha fazla veriye sahip olmamak en büyük avantaj olacak. Bu, yanıtları daha hızlı almak ve yanıtları gecikmeden eyleme dönüştürmek anlamına geliyor. Doğru araç, verilerinizin nerede bulunduğuna ve her gün kimin için içgörülere ihtiyacınız olduğuna bağlı olacaktır. Birincil işiniz dışa aktarma ise ve hızlı netlik gerekiyorsa, dosya dostu bir seçenek mantıklıdır. Ekipler arasında benzer panolara sahip olmanız gerekiyorsa, bir BI platformu daha güvenlidir. Şirketiniz veri ambarı odaklıysa, Snowflake, BigQuery veya Databricks içinde analiz yapan araçlar size önemli miktarda zaman kazandırabilir ve sıkı bir yönetim sağlayabilir.
Her şeyden önemlisi, yapay zeka veri analizi analistlerin yerini almakla ilgili değildir. Amacı, analizlerin zaman alan yönlerini ortadan kaldırarak ekibinizin daha fazla düşünmesini, sonuçları kanıtlamasını ve üstün kararlar almasını sağlamaktır.
