Veri analizi sistemi, insan—makine ortak topluluğudur：

• Makine verileri toplar
• Makine veriler üzerinde ön işleme yapar
• Makine çalışma sonuçlarını insanın kolayca ayırt edebileceği bir biçimde gösterir
• İnsan, makinenin çalışmasının üzerine kurarak veriden çıkarımlar yapar

Bu yüzden, veri analizi işini bir “boru/hat” gibi düşünürsek, en azından iki aşamadan söz edebiliriz：

• Makine aşaması：nihai çıktı, insanın işleyebileceği¹ grafiklerdir
• İnsan aşaması：nihai çıktı, verilerle ilgili çıkarımdır

Kısacası, bir programcı için veri analizinin temel görevi veriyi görselleştirilebilir hâle getirmektir²。

1. “İnsanın işleyebilmesi”, “insanın ayırt edebilmesi” demek değildir. Çünkü yüzlerce TB veri, büyük ölçüde metin içerikleridir; insan bunları elbette ayırt edebilir. Ancak veri miktarı, insanın işleme kapasitesini çoktan aşmıştır. Yani ayırt edilebilir ama işlenemez. İnsanın işleyebilmesi için veriyi özetlemek gerekir: verinin biçimi insan tarafından ayırt edilebilir olmalı ve veri miktarı da çok büyük olmamalıdır. İnsanların görsel tanımadaki büyük avantajı düşünüldüğünde, veriyi görüntüye dönüştürerek özetlemek; bilgiyi en yüksek yoğunlukla ifade etmeyi mümkün kılar. ↩

2. Muhtemelen R dilinin önemli görünmesinin bir sebebi de budur. ↩