Veriye Dayalı Karar Verme: İşletmeler için Bir Rehber

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?

Veriye dayalı karar verme, iş kararlarını bilgilendirmek ve yönlendirmek için verilerin kullanılması sürecidir. İçgörü elde etmek amacıyla verilerin toplanmasını, analiz edilmesini ve yorumlanmasını içerir; bu içgörüler stratejik eylemleri tetiklemek için kullanılabilir.

Bu yaklaşım, işletmelerin yalnızca sezgiye veya deneyime dayalı kararlar almaktan uzaklaşmasına ve bunun yerine iş verilerine de güvenmesine olanak tanır.

Veriye Dayalı Karar Verme Süreci

Bu sürecin uygulanması, sistematik bir yaklaşımı ve kurumsal kültürde bir dönüşümü gerektirir.

Kuruluşunuzda bu sürece başlamak için şu adımları izlemeniz gerekir:

Adım 1: İş hedeflerinin belirlenmesi

Öncelikle, şirketinizin genel hedefleriyle uyumlu, spesifik iş hedeflerini belirlemelisiniz. Bu adım, hangi tür verilere ihtiyacınız olduğunu ve nasıl toplanması gerektiğini belirlemenize yardımcı olur.

Her departmanın farklı hedefleri olacaktır ve bu, hangi verilerin gerekli olduğunu etkiler.

Örneğin:

• Pazarlama, hedefleme ve dönüşüm oranlarını iyileştirmek için müşteri davranışları ve demografisine ilişkin verilere ihtiyaç duyabilir.
• Satış, en çok satan ürünleri belirlemek ve stok yönetimine ilişkin bilinçli kararlar almak için ürün performansı verilerine ihtiyaç duyabilir.
• Operasyon, iyileştirme alanlarını belirlemek ve süreçleri optimize etmek için üretim verimliliğine ilişkin verilere ihtiyaç duyabilir.

Adım 2: İlgili verilerin toplanması

Hedefler belirlendikten sonra bir sonraki adım ilgili verileri toplamaktır. Buna hem dahili hem de harici veri kaynakları dahildir.

Dahili veriler, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri, kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri ve finans yazılımları gibi araçlar aracılığıyla kurum içindeki çeşitli departmanlardan toplanabilir.

Harici veriler, pazar araştırma raporlarından, sosyal medya analizlerinden veya diğer sektör kıyaslamalarından elde edilebilir.

Benim bu konudaki önerim şu:

Veri toplamakta zorlanıyorsanız, işler kontrolünüzün ötesinde ölçeklenmeden önce süreci otomatikleştirmenin yollarını arayın. Ayrıca veri toplamayı uzman ajanslara dış kaynak olarak vermeyi de düşünebilirsiniz.

Adım 3: Verilerin analizi

Veriler toplandıktan sonra içgörü elde etmek için analiz edilmelidir. Bu süreç, kalıp ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel analiz, veri madenciliği ve kestirimsel modelleme gibi tekniklerin kullanılmasını içerir.

Veri analizinin amacı, ham verileri karar vermeyi yönlendirebilecek eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürmektir.

İşletmenizin verileri analiz edebilmesini sağlamak için şu temel veri analitiği araçlarına ihtiyacınız olacaktır:

• Microsoft Excel, Google Sheets gibi elektronik tablolar
• Python, R, SQL gibi programlama dilleri
• Tableau, Power BI gibi veri görselleştirme yazılımları

Bunlar, veri analistleri, veri bilimcileri ve veri mühendisleri tarafından yaygın olarak kullanılan araçlardır.

Daha ileri analiz için makine öğrenimi ve veri bilimiyle daha derine inebilirsiniz.

İşte veri biliminin hızlı bir özeti:

İş liderleri için DataCamp’in veri bilimi yardımcı kılavuzu

Teknik olmayan personel için, daha kullanıcı dostu kodsuz araçları da dahil etmeniz gerekir, örneğin:

• Google Analytics
• Google Sheets
• HubSpot
• Google Looker Studio

İş gücünüzün veriyle çalışmaya hazır olması için, çalışanlarınızın/iş ortaklarınızın ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış üst düzey veri becerileri ve araçlarına DataCamp for Business ile erişerek yeni beceriler kazanmasını sağlayın. Buna tüm kataloğumuza sınırsız erişim dahildir; en iyi Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure ve ChatGPT kurslarımız da buna dahildir.

CTA: Demoyu buradan alın.

Adım 4: Veriye dayalı kararlar almak

Verileri analiz ettikten sonra, bir sonraki adım bu içgörüleri kullanarak bilinçli kararlar almaktır. Veriler genellikle analizin bağlamını daha iyi anlamak için pano (dashboard) formatında sunulur.

Daha iyi bir iş kararı verebilmek için iş sezgisiyle güvenilir veri analizinin iyi bir birleşimine ihtiyaç vardır.

Şurada yer alan bu alıntıda da açıklandığı gibi:

“Veri, sezgiyi güçlendiren bir araçtır.” — Hilary Mason, veri bilimci ve Fast Forward Labs’ın kurucusu

Örneğin, bir trend çizgisi zaman içinde müşteri memnuniyetinde bir düşüş gösterdiğinde, bu durum şirketi olası sorunları araştırmaya ve müşterileri elde tutmak için iyileştirmeler yapmaya yöneltebilir.

Diğer olası eylemler arasında iş stratejilerini değiştirmek, kaynakları yeniden tahsis etmek veya yeni süreçler uygulamak yer alabilir.

Veriye Dayalı Kararların Uygulanmasının Faydaları

Karar vermek için veriyi kullanmanın ne kadar etkili olduğunu gerçekten anlamak için, sağladığı yaygın faydaları incelememiz gerekir.

İşte bazı temel avantajlar:

• Daha yüksek doğruluk: Veriye dayalı kararlar varsayımlara veya içgüdülere değil, olgusal bilgilere dayanır. Bu yaklaşım daha doğru tahminlere ve daha iyi sonuçlara yol açar. İş bilgisiyle birleştiğinde bu içgörüler, işletmenizin sağlığına net bir bakış sunar.
• Artan verimlilik: Verileri analiz ederken işletmeler, süreçlerindeki verimsizlikleri tespit edebilir ve operasyonları yalınlaştırmak için adımlar atabilir. Bu da önemli maliyet tasarruflarına ve artan üretkenliğe yol açabilir.
• İnsan önyargılarına karşı koruma: Büyük kararları kanıta dayalı bir yaklaşımla almak, insan önyargılarını ve peşin hükümleri aşmaya yardımcı olabilir. Veri, objektif karar vermeyi mümkün kılar ve daha adil sonuçlara götürür.
• Proaktif karar vermeyi mümkün kılar: İş analitiği eğilimleri ve kalıpları erken aşamada belirleyebilir. Bu da tepkisel değil proaktif karar vermeyi sağlar ve şirketlere pazarda rekabet avantajı kazandırır.

Veriye Dayalı Karar Vermeye Örnekler

Yukarıda belirtilen tüm faydalar, iş dünyasında, eğitimde ve hatta sağlık alanında kurumlara büyük değer kattı.

Aşağıda, veriye dayalı bir çalışmanın başarılı biçimde uygulanmasının nasıl iyileşme sağladığına dair bazı örnekler yer alıyor.

İş dünyası

İş dünyasında, Walmart’ın müşterilerinin çevrimiçi ve mağaza içi faaliyetlerinden toplanan verileri kullandığı biliniyor. Bu veriler, müşteri tabanlarını daha iyi anlamak için analiz ediliyor. Böylece kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturmak üzere aksiyon alınıyor.

Örneğin, bir satın alma gerçekleştiğinde, daha kişiselleştirilmiş bir deneyim için müşteriye diğer ilgili ürünler öneriliyor.

Walmart çalışanlarına ayrıca, satın alınan ürünleri demografik bilgiler ve davranışlara göre değerlendirerek satın alma kalıplarını bulmak için paylaşılan bir gösterge paneli sunuluyor. Bunların tümü, karar alma süreçlerine veriye dayalı yaklaşımın mükemmel uygulamalarıdır.

Eğitim

Massachusetts Institute of Technology ve University of California at Los Angeles tarafından 2022’de yayımlanan bir çalışma, yükseköğretimin veriye dayalı karar vermeyi uygulama girişiminde iş dünyası, sanayi ve kamunun gerisinde kaldığını vurguladı.

2023’te yapılan bir Chronicle anketine göre, kurum yetkililerinin yüzde 97’si, karar alma süreçlerinde veriyi ve analitiği daha iyi kullanmaları gerektiğini söylüyor; ancak ankete katılan kurumların sadece %51’i veri analizi becerilerine vurgu yapan yeni personel istihdam ediyor.

Yine de, eğitim sektörü veriden yararlanmanın sunduğu bu büyük potansiyelin gerisinde kalmıyor.

Montana’daki Laurel Public Schools, öğrencilerinde okuma okuryazarlığı oranlarını artırmak için veriye dayalı bir yaklaşım uyguladı. Regional Educational Labs (RELL) Northwest ile iş birliği içinde, Laurel’daki okuryazarlık liderlik ekipleri daha önce tespit edilemeyen uygulama sorunlarını ortaya koymak için bir rubrik oluşturdu.

Öğretim yöntemleri, öğrenci notları ve öğretmen geri bildirimleri hakkında temel verileri toplamak için rubrik sistemi kullanılmasaydı, eğitim ekibi iyileştirilmesi gereken alanları belirlemekte zorlanacaktı.

Sağlık

Sağlık panosu örneği

Sağlık sektörü, veri toplama ve analiz açısından en yavaş gelişen alanlardan biridir. Ancak teknolojideki ilerlemeler ve faydalı verileri toplamak için daha fazla araçla birlikte, veriye dayalı karar verme, hasta bakımı ve sonuçlarını iyileştirmenin temel bir unsuru haline geldi.

Örneğin, New York’taki bir hastanenin acil servisinde (ED), gerçek zamanlı bir kestirim modeli personel planlamasında kullanıldı. Bu, geçmiş tarihsel kayıtların analizini içeriyordu. Uygulamanın sonucu, acil serviste yetersiz personel bulundurmanın veya personeli aşırı yüklemenin önlenmesiydi. Sağlıkta yapay zekânın manzarayı nasıl değiştirdiğini ayrı bir yazıda inceliyoruz. 

Benimsenmedeki Zorluklar ve Bunların Aşılması

Veriye dayalı karar vermenin faydaları açık olsa da, bu yaklaşımın uygulanması bazı zorluklar barındırır.

Dikkat etmeniz gereken bazı potansiyel engeller şunlardır:

• Veri kalitesi sorunları: Kararlarınızın doğruluğu ve güvenilirliği, verinizin kalitesine bağlıdır. Eksik, güncel olmayan veya hatalı veriler, yanlış sonuçlara yol açabilir.
• Gizlilik ve güvenlik endişeleri: GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine artan odakla birlikte, işletmelerin verileri etik ve güvenli bir şekilde topladığından ve kullandığından emin olması gerekir.
• Değişime direnç: Sezgiye dayalı karar vermeden veriye dayalı karar vermeye geçiş önemli bir kültürel değişimdir. Bazı çalışanlar bu geçişe direnir ve deneyimlerine ile içgüdülerine güvenmeyi tercih edebilir.

State of Data & AI Literacy Report 2024 raporunda incelediğimiz üzere, görüştüğümüz iş liderlerinin yalnızca %35’i kurumlarında tüm çalışanlara açık veri eğitimi bulunduğunu söyledi. Bu istatistik, veriye dayalı karar vermenin benimsenmesinin, çalışanlar için yetersiz eğitim nedeniyle sekteye uğrayabileceğini gösteriyor. 

State of Data & AI Literacy Report’tan istatistikler

Gelecek Eğilimler

Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, veriye dayalı karar verme çeşitli sektörlerde daha da yaygınlaşacaktır.

Bu alandaki bazı olası gelecek eğilimleri şunlardır:

• Yapay zekâ (AI) ve makine öğreniminin (ML) daha fazla kullanımı: Yapay zekâ daha sofistike hale geldikçe, muazzam veri hacimlerini analiz etmek ve insanlardan daha hızlı kalıplar belirlemek konusunda önemli bir rol oynayabilir.
• Gerçek zamanlı analitiğe vurgu: İşletmeler hızlı kararlar almaya çalıştıkça, gerçek zamanlı analitiğe odak artacaktır. Bu da şirketlerin, verilerin hızlı analizine olanak tanıyan araç ve teknolojilere yatırım yapacağı anlamına gelir.
• Şeffaflığa daha fazla önem: Tüketiciler kişisel verilerinin öneminin daha fazla farkına vardıkça, işletmelerin veri toplama ve kullanım uygulamalarında şeffaflığı önceliklendirmesi gerekecektir.
• Daha iyi veri altyapısı çağrısı: Karar vermeyi yönlendirmek için veriye duyulan ihtiyaç arttıkça, veri hacmini ve karmaşıklığını yönetebilecek daha iyi veri altyapıları ve yönetim sistemlerine talep artacaktır.

Son Düşünceler

Gördüğümüz gibi veriye dayalı karar verme, iş kararlarını bilgilendirmek ve yönlendirmek için verilerin kullanılma sürecidir. Çeşitli sektörlerde operasyonları önemli ölçüde iyileştirebilen güçlü bir araçtır.

Veri kalitesi ve kültürel direnç gibi zorluklara rağmen, veri merkezli bir kültürün teşvik edilmesi ve sağlam bir veri altyapısına yatırım yapılması kritik önemdedir. Yapay zekâ entegrasyonu ve gerçek zamanlı analitik gibi gelecek eğilimleri, karar verme yetkinliklerini daha da artıracaktır; bu da kuruluşların bugünden yeniden beceri kazandırma ve beceri geliştirmeye yatırım yapmasını zorunlu kılıyor.

Ekibinizi gerekli becerilerle donatmak için DataCamp for Business ile tanıştırın. Bugün bir demo planlayın ve kuruluşunuzun başarısını bilgili, stratejik kararlarla yönlendirin.