Gücü Hissedin: Büyük Veri ve Veri Analitiği

Cerebra olarak müşterilerimize değer katacak görüşleri ortaya koyabilmemiz için, yeni teknolojileri benimseyerek çalışma biçimimizi geliştirmemiz ve iş modellerimizi dönüştürmemiz gerektiğinin farkındayız. Bu nedenle, teknoloji ve veri odaklı bir firma olmak amacıyla yeni bir yolculuğa başladık.

“Büyük Veri”, farklı insanlara farklı anlamlar ifade eden ve veri analitiği gibi diğer birçok konu ile ilişkisi olan derin ve geniş bir olgu. Farklı kaynaklardan elde edilen verilere, en doğru, eksiksiz ve en önemlisi en faydalı şekilde sahip olmak işletmelerin daha iyi karar vermelerini sağlayacağı için, büyük verinin tüm iş süreçleri üzerinde yaygın bir etkiye sahip olacağı genel görüşü hâkim.

Biraz da büyük veri ve veri analitiğinin detaylarına bakalım.

İş dünyası, işlenmiş ve analiz edilebilen büyük verinin, verimlilik kazanımı, etkin risk yönetimi ve karlılık artışına olan katkısını çok çeşitli şekillerde fark etti. Bu yolculuk bugün de devam ediyor ve hiç bitmeyecek gibi görünüyor.

Büyük veri, bir işletme için iç ve dış kaynaklarda farklı şekillerde üretilen veriyi tanımlayan bir terimdir; kaynakları şunlardır:

• Medya: Medya (görseller, videolar, ses dosyaları gibi) ve Sosyal Medya (LinkedIn, Facebook, Twitter, YouTube, Instagram, Vimeo gibi)
• Bulut Platformları: Açık, özel veya üçüncü taraf bulut platformları
• Genel Web: İnternette kamuya açık tüm veriler (devlet siteleri, hava durumu ve trafik kaynakları, düzenleyici kaynaklar, internet sözlükleri gibi)
• Nesnelerin İnterneti (IoT): Saha cihazları (log) kayıtları, sensör verileri gibi IoT cihazlarının birbirine bağlanmasından elde edilen veriler
• Dokümanlar: Elektronik posta ve ofis programları verileri (excel, word, power point gibi).
• İş Uygulamaları: Kurumsal Kaynak Yönetim Sistemleri (ERP), Üretim Yönetim Sistemleri (MRP), içerik yönetim sistemleri, proje yönetimi verileri, pazarlama otomasyonu verileri, verimlilik sistemlerinden elde edilen veriler, müşteri ilişkileri yönetim (CRM) sistemleri verileri, insan kaynakları sistemleri yönetimi, tedarik, masraf sistemleri gibi uygulamalar.
• Veri Depolama Sistemleri: Dosya sistemleri, ilişkisel veritabanı sistemleri gibi

Büyük veri aşağıdaki temel kavramlar ile ilişkilendiriliyor:

• Verinin büyüklüğü: Kategori başına ortalama veri birimi sayısı.
• Verinin çeşitliliği: Farklı veri kaynaklarının ve türlerinin sayısı.
• Verinin hızı: Verilerin üretilme ve değiştirilme hızı.
• Verinin bütünlüğü: Verilerdeki kirlilik, önyargılar ve anormallik.
• Verinin işlenebilirliği: Verinin analitik sistemler tarafından işlenebilme kapasitesi.
• Verinin değeri: Verinin işlenmesi ve kullanılması sonucu ortaya çıkan iş değeri.

Veriler, elde edilme şekli ve içerik açısından aşağıdaki şekillerde olabilir:

• İç ve dış kaynaklardan edinilen veriler
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler
• Dijital ve manuel yöntemlerle oluşturulan veriler

Veri Analitiği Nedir?

Sürekli gelişen algoritmalar, uygulamalar, sistemler ve platformlar yardımı ile, ham veriyi analiz ederek, verinin içerdiği bilgilere ilişkin sonuç ve karar çıkarma sürecidir. Veri analitiği teknikleri ve teknolojileri, sadece şirketlerin daha fazla bilgiye dayalı iş kararları almasını sağlamak için yaygın olarak kullanılmamakta, aynı zamanda bilim insanları ve araştırmacılar tarafından bilimsel modelleri, teorileri ve hipotezleri doğrulamak veya aksini kanıtlamak için de kullanılmaktadır.

Gartner tarafından oluşturulan modele göre, matematiksel karmaşıklığa bağlı olarak dört fazda veri analitiği gerçekleştirilmektedir:

• Tanımlayıcı analitik: Ne oldu?
• Teşhis edici analitik: Neden oldu?
• Tahmine dayalı analitik: Ne olacak?
• Öngörüye dayalı analitik: Bunu nasıl başarabiliriz?

Bu model, bir kurumun veri analizi yolculuğu sırasındaki ilerlemesini ölçmek için kullanışlı bir yöntemdir.

Veri analitiği, iş insanlarına karar vermeden önce ve sonra, süreç sonunda görmek istediklerine bağlı olarak, birbiri ile ilişkili iki bakış açısıyla görüş sağlayabilir; (a) strateji ve iş performansı (b) risk ve kontrol.

Veri ham formatta sadece bilgidir. “Büyük Veri” gerçeğinde ise, yararlı veriyi bulmak, anlamlandırmak ve karar verme sürecini desteklemek amacıyla, veri toplanmalı, temizlenmeli, modellenmeli, işlenmeli ve sonuçlar görselleştirilmelidir.

Strateji ve İş Performansı

İş dünyası karar vericileri sadece rekabet, artan düzenlemeler ve sürdürülebilirlik gibi iyi bilinen zorluklarla uğraşmanın yanında, aynı zamanda en iyi ve yenilikçi büyüme stratejileriyle karlılığı da artırmalıdırlar.

Veri analitiği inisiyatifleri, işletmelere operasyonel verimliliği artırma, maliyetleri optimize etme, gelirleri arttırma, daha iyi müşteri hizmetleri sunma, pazarlama kampanyalarını optimize etme, gelişmekte olan piyasa trendlerine daha hızlı cevap verme, rekabet avantajı elde etme gibi konularda yardımcı olabilir. Tüm bu faaliyetler, iş performansının iyileştirilmesi ve daha da önemlisi daha önce görülmemiş bir oranda gelişen yıkıcı dijital dönüşümün etkilediği bir dünyada, stratejinin şekillenmesi hedefiyle yapılmalıdır.

Risk ve Kontrol 

Karar vericiler, ekonomik ve mevzuata ilişkin konulardaki anlık değişimler nedeni ile çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadırlar. İş zekasını da barındıran veri analitiği uygulamaları, karar vericilere böylesine bir ortamda ortaya çıkan risk ve kontrol konuları ile baş edebilecek gücü sağlamaktadır.

Veri analitiği, iş süreçlerini ve operasyonları (satın alma, üretim, satış, lojistik gibi) kolaylaştırma ve yapılandırma, risk yönetimini geliştirme, risklerle uyumlu etkin bir iç kontrol sistemini yapılandırma, suistimali ve verimsizliği önleme ve tespit etme ile politikalara/yasal düzenlemelere ilişkin uyum problemlerinin aşılmasında çözüm fırsatları sunmaktadır.

Beceri ve Sabır Gerektiren Zorlu Bir Yolculuk

Büyük veri ve veri analitiğinin faydalarını artık kimse sorgulamıyor. Bununla birlikte şirketler veri analitiği yolculuğunda zorluklarla karşılaşıyor; farklı veri kaynakları, veri toplama maliyetleri, veri bütünlüğünün sağlanması, verinin depolanması, veri analitiği araçlarının etkin kullanımı, doğru analitiği üretecek senaryoları oluşturma, görselleştirme ve veri gizliliği gibi.

Ayrıca, doğru verileri toplayabilmek önemli bir konu olmakla birlikte, verileri eyleme dönüştürebilecek bir anlayışa sahip olmak, doğru becerilerle elde edilecek veri dengesi, veri analizi konusunda sahip olunan yetenekler, ileriye dönük düşünce yapısı ve daha da önemlisi ısrarcı bir davranış başarının en önemli mümkün kılıcıları olacaktır.

Teknolojik gelişmelerin sürekli ve her zamankinden çok daha hızlı gerçekleşeceği görülüyor ve bu durumun daha önce tecrübe etmediğimiz bir ölçekte hızla büyüyen veri kümeleri oluşturacağı da kesin. Tüm bu gerçekleri dikkate alarak, eğer yönetim kurulları ve C-seviyesindeki yöneticiler üretilen verileri karar verme süreçlerinde kullanmak üzere anlamlandırmazlar ise, bu sadece eski moda bir yönetim tarzı olmayacak, veri analitiğini ve iş zekasını akıllıca kullanan rakiplerine yer açarak belki de şirketlerinin yok olmasına neden olacaklar.

Cerebra olarak müşterilerimize değer katacak görüşleri ortaya koyabilmemiz için, yeni teknolojileri benimseyerek çalışma biçimimizi geliştirmemiz ve iş modellerimizi dönüştürmemiz gerektiğinin farkındayız. Bu nedenle, teknoloji ve veri odaklı bir firma olmak amacıyla yeni bir yolculuğa başladık.

Siz bu kaçınılmaz yolculuğa başladınız mı?