5 Yaygın Veri Bilimi Zorluğu ve Etkili Çözümler

Bu makale topluluğumuzun değerli bir katkısıdır ve DataCamp tarafından açıklık ve doğruluk için düzenlenmiştir.

Kendi uzmanlığınızı paylaşmak ister misiniz? Sizden haber almak isteriz! Makalelerinizi veya fikirlerinizi Topluluk Katkı Formu üzerinden iletebilirsiniz.

Veri bilimi, karar alma için faydalı içgörüler elde etmek üzere verilerin incelenmesi sürecidir. İstatistik ve matematikten yapay zekâ ve bilgisayar mühendisliğine kadar her şeyi kapsar.

Veri bilimi ne kadar önemli olsa da, işletmelerin onun tüm potansiyelini açığa çıkarmasını zorlaştıran çeşitli engeller vardır. Bu makalede, veri analitiğinden en iyi şekilde yararlanmak ve iş kararlarını iyileştirmek için aşmanız gereken beş temel veri bilimi zorluğunu öğreneceksiniz.

1. Birden Fazla Veri Kaynağını Yönetme

Analiz için doğru veriyi elde etmek, özellikle veriye çeşitli kaynaklardan erişirken, göz korkutucu bir iştir. Bu nedenle etkili veri bilimi için birden çok kaynaktan verileri birleştirmek şarttır.

Ancak, farklı ve yarı yapılandırılmış kaynaklardan verileri bir araya getirmek karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir.

Bu veri bilimi zorluğuna hızlı bir çözüm olarak Informatica ve Oracle gibi veri entegrasyon araçları veya bir veri yönetim sistemi kullanabilirsiniz. Bu yazılım çözümleri, çeşitli kaynaklardan veri toplamanıza ve bir araya getirmenize, ayrıca erişimi kolaylaştırmak için filtrelemenize yardımcı olur.

Bunu, verinin kaynaklarıyla entegre olan merkezi bir platform görevi görerek yaparlar. Sonuç olarak tüm verilerinize bütünsel bir bakış kazanır, böylece daha doğru ve anlamlı içgörüler üretebilirsiniz.

Ayrıca verileri hızlıca analiz etmek ve yararlı iş kararları önermek için iş yapay zekâ çözümlerini de kullanabilirsiniz. Üretken yapay zekâ riskleri arasında halüsinasyonlar gibi sorunlar olsa da, bunlar doğrulama gibi karşı önlemlerle kolayca aşılabilir.

2. Yeterli Sayıda Yetkin Çalışan Yok

Dünya, karar alma süreçleri için giderek daha fazla veri bilimine bağımlı hale geliyor. Şaşırtıcı biçimde, işletmelerin %59’u performanslarını artırmak için çeşitli şekillerde veri bilimini kullanıyor. Bu durum, arzı aşan bir şekilde yetkin veri bilimi profesyonellerine olan yüksek talep yarattı. Şöyle düşünün: Veri bilimi alanında iş aramalarının üç katı kadar iş ilanı var.

Kaynak

Ancak bu da her şey değil. Mevcut veri bilimcilerin bir kısmı bile modern dünyada verileri yönetmek için gereken güncel becerilere sahip değil. Verilerle çalışmanın geleneksel yolu, üretken yapay zekâ gibi ortaya çıkan teknolojiler nedeniyle artık günümüz ortamında geçerli değil. Ayrıca veri patlaması ve hesaplama kapasitesindeki ilerleme olmak üzere, veri profesyonellerinin becerilerini geliştirmesini veya yeniden beceri kazanmasını gerektiren iki başka gelişme daha var.

Mevcut veri bilimi uzmanlarının becerilerinin geliştirilmesi ve yeniden kazandırılması yalnızca teknik becerilerle sınırlı değildir. Veri bilimi uzmanlarının gelişmiş problem çözme ve iletişim becerilerine de ihtiyaçları vardır. Artık mevcut olan muazzam veri miktarıyla birlikte ele alınması gereken yeni zorluklar ve problemler de geliyor.

Bu problemlere yönelik çözümlerin, verileri kendi başlarına yorumlama uzmanlığı olan ya da olmayan ekip üyelerine ve yönetime doğru şekilde iletilmesi gerekir. Bunu ileride daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Talebe kıyasla daha küçük bir veri bilimci havuzu zorluğunu aşmak için, potansiyel bir işveren olarak öne çıkmanız ve bu havuzdaki profesyonellerden bazılarını çekmeniz gerekir. Bu nedenle, rekabetçi maaşlar ve yan haklar sunun. Glassdoor’a göre ABD’de veri bilimcilerinin ortalama taban ücreti 146.422 ABD dolarıdır; daha fazlasını sunabiliyorsanız ne âlâ.

İster veri bilimcileri işe alın ister hâlihazırda veri profesyonelleriniz olsun, veri bilimi atölyelerine ve eğitimlerine yatırım yapmanız gerekir. Bunlar, ekibinizin veri bilimi becerilerinin çağa uygun olmasını ve veri bilimi endüstrisindeki güncel uygulama ve standartları dikkate almasını sağlamaya yardımcı olabilir.

3. Veri Gizliliği ve Güvenliği

Bulut ortamlarına geçiş, 21. yüzyılda veri güvenliği ihlallerinin artmasına katkıda bulundu. Kurumsal verilerin %60’ının bulutta saklandığı tahmin ediliyor. Sadece 2020’de FBI günde 2.000’in üzerinde siber suç şikâyeti aldı. Fidye yazılımları, veri sistemlerine yönelik saldırılar ve veri hırsızlığı, veri güvenliği ihlallerinin yaygın biçimlerindendir.

Bunun sonucunda işletmeler, müşterilerinin verilerinin güvende kalmasını sağlamak için, ChatGPT’yi hackleme amaçlı kullanan etik hackerlar da dahil olmak üzere siber güvenlik uzmanlarını istihdam ediyor. Bu etik hackleme, potansiyel veri güvenliği risklerini belirlemelerine ve sorunu önceden düzeltmelerine yardımcı olur.

Yanlış ellere geçebilecek bu kadar çok veri varken, Avrupa Birliği gibi kurumlar da harekete geçti.

Örneğin 2018’de yürürlüğe giren Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR), AB’deki insanların verilerini korumayı amaçlar. GDPR’ın gizlilik ve güvenlik standartlarını ihlal eden kuruluşlara milyonlarca avroya ulaşabilen cezalar ve para cezaları uygular.

Kaynak

Dolayısıyla bir işletme olarak sadece şirketinizin değil, tüketicilerinizin de güvenliğini ve gizliliğini sağlamalısınız.

Bu verileri etkin bir şekilde korumak için önce hangi verilere sahip olduğunuzu ve bunların şu anda nerede bulunduğunu bilmeniz gerekir; buna veri keşfi denir. Sahip olduğunuz hassas verileri hızlıca belirlemek için Tableau ve IBM Cognos Analytics gibi otomatik veri keşfi araçlarını kullanabilirsiniz.

Daha sonra, ek bir güvenlik katmanı olarak hareket edecek güvenilir bir veri depolama çözümü seçin. Ayrıca, kayıp veya bozulma durumunda verileri kolayca geri alabilmek için daima yedekleyin.

Ayrıntılı erişim kontrollerine sahip olduğunuzdan emin olun. İşinizin niteliği ne olursa olsun, herkese aynı erişim kontrolünü vermek pek mantıklı değildir.

Kaynak

Bir yazılım şirketini örnek alalım. Finans ekibinin günlük operasyonları için ihtiyaç duyduğu veriler, pazarlama departmanının SaaS pazarlama stratejilerini uygulaması için gerekenden çok farklı olacaktır. Benzer şekilde satış ekibi ile müşteri destek birimlerinin de performans gösterebilmek için farklı veri setlerine ihtiyacı olacaktır.

Daha da önemlisi, ayrıntılı erişim kontrolleri yetkisiz erişimi önler ve müşterilerinizin veri gizliliği ve güvenliğinin ihlal edilmesi riskini azaltır. Bu kritik önemdedir çünkü kuruluşlar ve veri uzmanları, müşterilerin gizli verilerini özel tutmakla ilgili ekip üyeleriyle gerekli veri setlerini paylaşma arasında denge kurmak zorundadır. İlgili veri kümelerine ihtiyaç duyan veri uzmanlarına erişim verirken hassas verileri kısıtlamanıza yardımcı olması için bir veri kataloğu kullanmayı düşünün.

4. Veri Temizleme

İstenmeyen verileri veri kümelerinizden kaldırmak karşılaşacağınız temel zorluklardan biridir. Kötü veri işletmeler için maliyetlidir; bazıları bu nedenle yılda 12,1 milyon dolara kadar kaybediyor. Doğru olmayan, yinelenen, tutarsız veya uygunsuz verilerle çalışmak her veri bilimcisinin kâbusudur. Bu, yanlış sonuçlara ve dolayısıyla hatalı kararlara yol açabilir.

Bir işletme olarak, veri temizleme konusunda size yardımcı olması için büyük verinin dört V’sini bilmek esastır. Bunlar şunları içerir:

• Hız (Velocity) - Verinin aktarım hızıdır. Aktarım gerçek zamanlı gerçekleştiğinden, bu veri kümelerini de gerçek zamanlı analiz etmeniz gerekir.
• Doğruluk (Veracity) - İşinizle ilgili verileri seçmeniz gerekir ki, ondan doğan kararlara insanların güvenebilmesi sağlansın.
• Hacim (Volume) - Veri alışverişi günden güne büyük ölçüde artıyor. Bu da bununla başa çıkmanıza yardımcı olacak teknolojiyi kullanmanız gerektiği anlamına gelir.
• Çeşitlilik (Variety) - Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış dâhil birçok veri türüyle karşılaşacaksınız. Veri çeşitliliğiyle başa çıkmanıza yardımcı olmak için standartlaştırılmış bir format belirlemek esastır.

Üzerinde çalışmanız gereken muazzam hacim ve çeşitlilikteki veriler düşünüldüğünde, tutarsız verileri temizlemek saatlerinizi alabilir.

Bu veri bilimi sorununu çözmenin bir yolu olarak veri yönetişimini kullanmayı düşünün. Bu, bir şirketin veri varlıklarını yönetmek için belirlediği prosedürleri ifade eder. Veri kümelerinizi temizlemenize, biçimlendirmenize ve doğruluğunu korumanıza yardımcı olacak modern veri yönetişimi araçları vardır. IBM Data Governance, OvalEdge ve Collibra buna iyi örneklerdir.

Ayrıca, her departmanda veri kalitesini gözetmekle görevli veri profesyonelleri istihdam edin. Bu, üzerinde çalışabileceğiniz yüksek kaliteli veri kümeleri elde etmenize yardımcı olurken zaman ve para tasarrufu sağlar.

5. Teknik Olmayan Paydaşlara Raporlama

Bir kuruluşun bilgili kararlar alma kapasitesini artırmak, veri biliminin başlıca hedeflerinden biridir. Bu kararların şirketin iş planıyla uyumlu olması gerekir. Ancak bu şekilde işletme hedeflerine ulaşılabilir.

Bunu az önce kısaca değinmiştik. Veri bilimi son derece teknik bir alan olduğundan, bulguları teknik dili konuşmayan yönetici ve iş yöneticilerine aktarmak zor olabilir. Pek çok yönetici ve örgütsel lider, veri biliminde kullanılan araçlar ve makine öğrenimi modellerine aşina değildir.

Bir de bazı kuruluşların net tanımlanmış iş terimlerine ve KPI’larına sahip olmaması gerçeği var. Bu durum, raporlama söz konusu olduğunda veri bilimcileriniz için bir zorluk olabilir. Her departman iş terimlerini farklı yorumluyor ve KPI’ları hesaplamak için farklı ölçüler kullanıyorsa, veri bilimcilerinizin yapacak çok işi olur.

Yaptıkları işin etkisini, her departmanın belirli KPI’larıyla ilişkili olarak açıklamaları gerekecektir. Sonuç olarak, her departmanın yararına olacak bütüncül bir iş kararı ortaya koymak zor olabilir.

Bu büyük zorlukların çözümü nedir? Birini belirtmiştik: Veri bilimcilerinizi yeniden ve ileri becerilerle donatarak iletişim becerilerini geliştirmelerini sağlamak. Bulguların hedef kitle tarafından etkili görselleştirilmesi için onları veri hikâye anlatımı konusunda eğitebilirsiniz. Veri hikâye anlatımı, veri analizinin kolay anlaşılmasını sağlar. Ulaşılan iş kararının neden uygun olduğunu kitleye anlatmak için kullanılabilir.

Bir diğer çözüm ise teknik olmayan personeli – veri bilimcisinin hedef kitlesini — veri bilimi konusunda sağlam bir temelle donatmaktır.

Ayrıca, kuruluşunuzun KPI’larını net bir şekilde tanımlamalı ve tüm departmanların her bir iş terimini ortak bir anlayışla ele aldığından emin olmalısınız. Bu, veri bilimcilerin analizlerinden elde ettikleri temel içgörüleri iletmelerini kolaylaştırır.

Bu tutarlılığı sağlamanın bir yolu da yine bir veri kataloğu kullanmaktır. İş terimleriniz ve KPI’larınız için tek bir doğru kaynak görevi görerek, herkesin onların ne anlama geldiğine dair aynı yoruma sahip olmasını sağlar.

Sonuç

Özetle, işletmeler işleri halletmek için teknolojiyi sürekli benimsedikçe birçok veri bilimi zorluğu ortaya çıkmaya devam ediyor. Birden fazla ya da güvenilmez veri kaynağı, veri bilimcilerin büyük miktardaki veriden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmasını zorlaştırıyor. Ayrıca uygulamalı deneyime sahip yetkin veri bilimi uzmanlarını bulmayı güçleştiren bir yetenek açığı da var.

Veri gizliliği ve güvenliği endişeleri, işletmelerin analiz etmek için ihtiyaç duydukları verilere erişmesini zorlaştırmaya devam ediyor. Kuruluşlar kötü verileri belirleyip elemek için çabalarken veri temizleme çok fazla zaman ve para gerektiriyor. Son olarak, veri bilimi teknik bir alan olduğundan teknik olmayan paydaşlara raporlama zor olabilir.

Bu veri bilimi zorluklarını çözmek için, talebe kıyasla küçük görünen yetenek havuzundan modern veri bilimcileri çekmek amacıyla rekabetçi maaşlar sunun. Veri profesyonellerinizi, değişen teknolojilere ve ortaya çıkan veri bilimi taleplerine ayak uydurabilmeleri için ileri ve yeniden becerilerle donatın. Diğer çalışanlarınıza da veri bilimi konusunda temel bir anlayış kazandırın. Ayrıca veri katalogları ve veri yönetişimi yazılımları gibi araçları kullanmayı da düşünün.

Bu ipuçlarını izleyin; veri biliminin işletmeniz için tüm potansiyelini açığa çıkarın ve heyecan verici fırsatları keşfedin.