Spatial Data Science 2024: Trendler, Zorluklar ve Fırsatlar

Birkaç yıl önce “Spatial Data Science” dediğinizde çoğu kişi boş gözlerle bakardı. Bugün ise durum tamamen farklı — artık şirketlerin %72.7’si mekânsal veri bilimini iş stratejilerinin merkezine koyuyor.

CARTO ve Databricks’in 250’den fazla sektör uzmanıyla gerçekleştirdiği State of Spatial Data Science 2024 araştırması, alanın nereden nereye geldiğini net bir şekilde ortaya koyuyor. Bu yazıda raporun öne çıkan bulgularını, kendi CBS deneyimimle harmanlayarak paylaşıyorum.

Spatial Data Science Neden Bu Kadar Stratejik Hale Geldi?

Mekânsal veri bilimi artık sadece harita üretmekten ibaret değil. Veriyi konum, zaman ve bağlamla birleştirerek karar vericilere çok daha derin içgörüler sunuyor.

Araştırmaya katılan sektörler arasında Sağlık (%88), Telekomünikasyon (%87.5) ve Doğal Kaynaklar & Çevre (%87.2) en yüksek stratejik önem oranlarına sahip. Bu sektörlerde konum verisi olmadan karar almak neredeyse imkânsız hale gelmiş.

Öne Çıkan Kullanım Alanları

Kullanım Alanı	Oran
Çevresel izleme ve iklim değişikliği	%40
Site seçimi ve fizibilite	%35
Lojistik ve rota optimizasyonu	%28
Sigorta risk modelleme	%22
Geomarketing ve veri monetizasyonu	%18

Kendi çalışmalarımda da bu trendi net görüyorum. Örneğin yangın sonrası erozyon risk analizi veya güneş paneli uygunluk çalışmaları, artık akademik projeler olmaktan çıkıp gerçek iş kararlarını yönlendiren araçlara dönüşüyor.

GIS Siloları Yıkılıyor

Geçmişte mekânsal analiz, GIS uzmanlarının tekelindeydi. 2024’te tablo tamamen değişmiş:

Rol	Spatial Data Science Yapan Oran
Veri Analistleri	%54
Veri Bilimciler	%46.4
GIS Uzmanları	%45.2
Veri Mühendisleri	%42

Dikkat çekici olan şu: GIS uzmanları artık birinci sırada değil. Bu, mekânsal analizin ana veri ekosistemine entegre olduğunun en net göstergesi.

Araştırmadaki iş unvanları analizi de bunu destekliyor — en sık kullanılan kelimeler “data” (33 kez), “engineer” (19) ve “analyst” (17) olurken, “GIS” sadece 12 kez geçmiş.

Cloud Geçişi: Artık Zorunluluk

Mekânsal veriler büyük, karmaşık ve sürekli büyüyor. Geleneksel on-premise çözümler bu yükün altında eziliyor.

Araştırmaya göre katılımcıların %69.6’sı mekânsal analiz çalışmalarını cloud ortamında yürütüyor — bu oran geçen yıla göre 14 puanlık bir artış.

Sektörel Cloud Kullanım Oranları

Sektör	Cloud Kullanım Oranı
Sağlık & Medikal	%96
Sigorta & Reasürans	%93
Yazılım & Teknoloji	%81.5

Cloud’un sağladığı avantajlar:

Büyük veri setleriyle hızlı analiz
Düşük altyapı ve bakım maliyeti
Gerçek zamanlı veri işleme
Ekipler arası kolay iş birliği

Özellikle felaket modelleme, risk analizi ve fiyatlama gibi veri yoğun kullanım alanları cloud olmadan sürdürülemez hale gelmiş.

En Büyük Zorluk: Kaliteli Veriye Erişim

Spatial Data Science büyüdükçe veri zorlukları da artıyor. Araştırma, en zorlu aşamaları şöyle sıralıyor:

Görselleştirme — %28.3
ETL (veri hazırlama ve entegrasyon) — %26.3
Veri keşfi ve temizleme — %24.4
Analiz — %21

Görselleştirmenin en zor aşama olması şaşırtıcı gelebilir ama mantıklı: büyük ve karmaşık veri setlerini anlamlı görsellere dönüştürmek, teknik becerinin ötesinde yaratıcılık ve iletişim yetkinliği gerektiriyor.

Veri Kaynaklarındaki Temel Sorunlar

Yüksek edinim maliyeti ve açık veri eksikliği — %53.7
Güncel veriye erişim zorluğu — %46.7
Zayıf metadata
Birlikte çalışabilirlik (interoperability) sorunları

Yapay Zeka: Potansiyel Büyük, Benimseme Yavaş

Herkes AI konuşuyor ama Spatial Data Science’ta gerçek kullanım henüz sınırlı.

Şirketlerin sadece %31.1’i AI araçlarına yatırım yapmış durumda
%25’ten fazlası mekânsal analiz çalışmalarında AI’yı hiç kullanmıyor

AI Konusundaki Çekinceler

Çekince	Oran
Veri güvenliği ve gizlilik	%39.8
Kaynak ve bilgi eksikliği	%17.8
Net bir iş senaryosunun olmaması	%15

AI kullananlara bakıldığında:

%37’si açık kaynak modelleri kendi verileriyle kullanıyor
%35’i mevcut modelleri ihtiyaçlarına göre uyarlıyor
%25’i sıfırdan model geliştiriyor

Bu veriler, AI’ın Spatial Data Science’ta hâlâ “keşif aşamasında” olduğunu gösteriyor. Ancak önümüzdeki yıllarda hızlı bir ivme bekliyorum — özellikle doğal dil ile harita etkileşimi (LLM tabanlı) gibi gelişmeler çığır açıcı olabilir.

Yetenek Açığı: Büyümenin Önündeki En Büyük Engel

Alan genişliyor ama uzman sayısı aynı hızda artmıyor.

Katılımcıların %69’u mekânsal veri yetkinliğine sahip çalışan bulmanın zor olduğunu belirtiyor — bu oran geçen yıla göre 10 puan artmış.

En Çok Aranan Beceriler

Programlama: Python (%66), R (%54), SQL (%53)
Veri görselleştirme ve hikâyeleme
AI ve machine learning temelleri
Yumuşak beceriler: İletişim, liderlik, problem çözme

İlginç bir bulgu: Katılımcıların %37.4’ü mekânsal veri bilimini üniversitede öğrenmiş — bu oran ilk kez “iş yerinde öğrendim” (%36.6) yanıtını geçti. Alan akademik düzeyde de ciddiye alınmaya başlanmış.

Türkiye İçin Ne Anlam İfade Ediyor?

Rapor global bir perspektif sunuyor ama Türkiye’deki CBS sektörü için de önemli çıkarımlar var:

Akademi-sektör işbirliği kritik önem taşıyor. Üniversitelerde CBS eğitimi güçlü ama sektörle entegrasyon zayıf kalabiliyor.
Cloud geçişi Türkiye’de henüz bu kadar yaygın değil. Özellikle kamu ve yerel yönetimlerde veri yönetişimi endişeleri baskın.
İklim ve çevre analizleri ülkemiz için de en stratejik kullanım alanlarından biri olmalı — yangın risk analizi, sel modelleme, tarımsal izleme gibi konular acil ihtiyaçlar.

Sonuç

2024, Spatial Data Science için bir dönüm noktası.

Fırsatlar:

Her zamankinden geniş uygulama alanları
Cloud ve AI ile güçlenen analitik kapasiteler
Artan kurumsal farkındalık ve bütçeler

Zorluklar:

Kaliteli ve güncel veriye erişim
AI belirsizliği ve güvenlik kaygıları
Yetenekli iş gücü açığı

Bu alanda çalışan veya çalışmak isteyen herkes için mesaj net: Teknik becerilerin yanında veri hikâyeleme, iş birliği ve sürekli öğrenme artık olmazsa olmaz.

Sen Ne Düşünüyorsun?

Spatial Data Science senin sektöründe nasıl kullanılıyor?
AI entegrasyonu sence hızlanacak mı?
Türkiye’deki CBS sektörünü global trendlerle kıyasladığında ne görüyorsun?

Yorumlarda fikirlerini paylaş.

Kaynak: State of Spatial Data Science 2024 — CARTO & Databricks

Osman Taşdemir

Yorumlar