Amazon, Netflix, Google ve Airbnb gibi başarılı teknoloji şirketlerinin ortak noktası nedir? Veri bilimi işlevlerini ölçeklendirdiler ve operasyonelleştirdiler. Yani, üst düzey veri ekipleri kurdular ve kendi veri araçlarını tedarik ettiler ya da geliştirdiler. Bu da, veriden yararlanarak işleri ileri taşıyan güçlü iç süreçler ve mimariler tasarlamayı gerektirdi.
Geçen ayki webinarımızda, The World Bank’te Veri Mühendisi ve San Diego Şehri’nin eski Veri Sorumlusu (CDO) Maksim Percherskiy, bu şirketlerin bunu yapmaya uygun konumlandığını çünkü verilerle büyüdüklerini açıkladı. “Daha eski kuruluşlar—finans kuruluşları, sağlık kurumları ve hükümetler gibi—[işlerini veriler etrafında inşa etme] ayrıcalığına sahip değildi. San Diego şehri 1800’lerde kuruldu ve hâlâ uyum sağlamayı, veriyi operasyonlarına etkili şekilde nasıl hizalayacaklarını öğreniyorlar.”
Büyük organizasyonlar etkili bir veri bilimi işlevini nasıl inşa edebilir, bunu açalım. Son yıllarda birçok kuruluş veri sorumluları (CDO) işe aldı, veri bilimci ve veri mühendisi ekipleri kurdu ve veriyi paraya dönüştürmenin ve paylaşmanın yollarını buldu. Ancak NewVantage Partners’ın Ocak 2020’deki araştırması, ankete katılan 70 firmadan %98,8’inin büyük veri ve yapay zeka girişimlerine yatırım yaptığını, ancak yalnızca %37,8’inin veri odaklı bir organizasyon yarattığını iddia edebildiğini ortaya koydu.
Veri odaklı hale gelmenin önündeki en yaygın engeller insan ve süreçle ilgili zorluklardı—özellikle, operasyonelleştirme ve tekrarlanabilir süreçler kurma, işlevsel bir veri altyapısı oluşturma ve veri becerileri açığını kapatma.
Veri gereksinimleri
Aşağıdaki görsel, veriyi kullanılabilir ve güvenilir kılan unsurları özetler:
Öncelikle, verinin doğru zamanda, doğru şekilde ve bir amaçla toplanması gerekir. Sonrasında keşfedilebilir olmalıdır; yani organizasyon genelindeki tüm veri kullanıcıları bu verinin toplandığını bilmeli ve ona ulaşabilmelidir. Ardından veri güvenilir olmalıdır; eksik veya tutarsızlık içermemelidir. Kolayca anlaşılabilir de olmalıdır—örneğin, doğru şekilde yapılandırılmış ve etiketlenmiş olmalıdır. Uyumlu olmak kritik önem taşır—hassas verilere erişimi kontrol edecek doğru güvenlik protokolleri yerinde olmalı ve bazı sektörlerde düzenleyici standartlar bulunmaktadır. Son olarak, veri eyleme dönük olmalıdır; yani veri kullanıcılarının veriyi doğru şekilde kullanabilmesi için teknolojiye, eğitime ve etik çerçevelere sahip olması gerekir.
Veri odaklı hale gelmenin zorlukları
Bu veri gereksinimlerini karşılamanın önünde üç başlıkta toplanabilecek zorluklar vardır: organizasyonel, kültürel ve teknik.
Organizasyonel zorluklar
Büyük organizasyonlarda, ekiplerin farklı hedeflere sahip olabildiği silolar sıklıkla görülür. Bu silolar, finansta yaygın olduğu gibi yasal gereklilikler nedeniyle var olabilir veya ekiplerin geçmişte işbirlikçi çalışmamasından kaynaklanabilir. Sebebi ne olursa olsun, bu silolar yanlış iletişime ve uyumsuzluğa yol açarak organizasyonun genel etkinliğine zarar verir.
Bunun bir belirtisi, yöneticilerin daha büyük ekipler kurmak istemesi ya da birden fazla yapay zeka mükemmeliyet merkezi oluşturulması olabilir.
Kültürel zorluklar
Organizasyon genelinde veri okuryazarlığı—herkesin başarılı olmak için gerekli veri becerilerine sahip olması—çoğu zaman ulaşılması güç bir hedef olarak görülür ve bazı organizasyonlar bununla yüzleşme konusunda riskten kaçınabilir. Bu nedenle DataCamp, verinin pratik faydasını anlamalarına yardımcı olmak için makine öğrenimi gibi konuları anlaşılır kılmaya çalışır. Çalışanları güçlendirmek ve beceri geliştirmeyi kolaylaştırmak kilit önemdedir.
Kültürel zorluklar, organizasyon genelinde farklı teşvik yapıları olarak da ortaya çıkabilir. Yönetim kademesi üstlerine sunmak için göz alıcı panolar isteyebilir, mühendisler en yeni ve en iyi araçları kullanmak isteyebilir ve iş birimi kullanıcıları yalnızca belirli bir soruyu yanıtlamak ya da süreçleri sadeleştirmek isteyebilir. Her paydaşı mutlu etmek her zaman mümkün değildir. Bu durum, daha önce bahsedilen organizasyonel zorluklarla bağlantılıdır—amaç, veri stratejisini genel iş stratejisiyle hizalamaktır.
Teknik zorluklar
Maksim, büyük organizasyonların sıklıkla veri için temel kayıt sistemleri olarak “bir yama işi miras sistemler” bulundurduğunu söylüyor. Bu sistemlerden veri çıkarmak ya da onları ölçeklemek zor olabilir—ancak çoğu zaman bölüm liderleri büyük bir projeyi üstlenmek istemez. Değiştirme maliyetlerine, olası proje başarısızlığı maliyetlerine ve ek yeniden eğitim maliyetlerine ile kısa vadeli verimlilik kaybına maruz kalmaktan çekinirler. Bunların tümü, birleşik bir veri stratejisinin olmamasından kaynaklanan kısa vadeli hatalardır.
Ek teknik zorluklar arasında HIPAA, FERPA, GDPR ve CCPA gibi uyum ve güvenlik standartları yer alır. Şirketler, etik dışı veri kullanımından kaçınmak için bu standartlara uymalıdır.
Bu zorluklara yenik düşmek, aşağıda gösterilen ve Brian Balfour’un Ölümün Veri Çarkı olarak tanımladığı şeye yol açar. Bu, düzenli olarak bakımı yapılmayan verinin ilgisiz veya hatalı hale geldiğini, insanların veriye olan güvenini kaybetmesine ve nihayetinde onu daha az kullanmasına neden olduğunu gösterir.
Veri odaklı hale gelme çözümleri
Peki, köklü işletmeler Netflix ve Airbnb gibi nasıl veri odaklı olabilir? Veriler etrafında yeniden yapılanmaları gerekir. İşte nasıl.
Manzarayı anlayın
Büyük organizasyonlar var olan farklı siloları ve bunların birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu anlamalıdır. Bu yolculuğu destekleyecek üst düzey savunucular yetiştirmelidirler. Ayrıca veri hedeflerini tüm paydaşlarla iletişim kurmalıdırlar.
Kullanıcılarınızı belirleyin
Ardından, başarılı bir veri odaklı dönüşümü kolaylaştırmak için personalarınızı anlamanız gerekir. İster bir veri tüketicisi, lider, veri analisti, ister veri bilimci olsun, her persona ile derinlemesine empati kurmak, onlara en iyi nasıl yardımcı olabileceğinizi ve onları misyonunuzda nasıl etkin şekilde kullanabileceğinizi anlamanızı sağlar.
Küçük başlayın ve basit tutun
Maksim, başlarken her şeyi aynı anda düzeltmenin mümkün olmadığını söylüyor. Etkiye odaklanma konusunda disiplinli olmak gerçekten önemli. Organizasyon genelinde görünür ve etkili, ancak çok sayıda paydaş veya koordinasyon gerektirmeyen bir proje seçin. Başlangıçta bir dizi kolay kazanım elde etmek, benimsemeyi hızlandırır ve veri projelerinin görünürlüğünü sağlar. Ayrıca veri çalışmalarında yineleme yapabilir ve gelecekteki veri projeleri için öğrenimleri kullanabilirsiniz.
Veri stratejisini iş stratejisiyle hizalayın
Veri stratejisini iş stratejisiyle hizalamak ne anlama gelir? Maksim’in pratik önerisi; altyapınızı genişleten ve test eden, iş kullanıcılarınıza hizmet eden ve şirket hedefleri ve sonuçlarıyla örtüşen veri projeleri seçmektir. Her projenin belgelenmiş, yeniden üretilebilir ve en iyi uygulamalara uygun olduğundan emin olun. Ardından, bu kazanımları yönetim desteğiyle şirket genelinde görünür kılın ki bu başarıların üzerine inşa edip yinelemeye devam edebilesiniz.
Veri odaklı olmak nasıl görünür
Veri odaklı olmak, veri girişimlerinin başarısını ölçebilmeyi gerektirir. Maksim, toplam proje sayısı, tamamlanan veri kümeleri sayısı veya depo takipçileri sayısı gibi kolay erişilebilen metrikleri kullanmanın cazip olduğunu söylüyor.
“Bunların hepsi iyi metrikler, ancak gerçekten başarınızın özüne hitap etmiyorlar,” diyor Maksim. “Ben, veriye dayalı olarak alınan kararların sayısı hakkında daha çok düşünürdüm. Ayrıca birinin bir veri kümesini bulmasının ne kadar sürdüğü ya da veriye erişme süresi. Bunun yanı sıra, hedeflerin, amaçların ve OKR’ların kaç tanesinin verilerle belirlendiğine ve izlendiğine, nasıl gözden geçirildiklerine de bakmalısınız.”
Karmaşık süreçlere sahip büyük organizasyonlarda veriyi işletilebilir kılma hakkında daha fazlası için, Maksim’in Büyük Organizasyonlarda Veriyi Operasyonelleştirme konulu webinarını izleyin.
