Kuruluşların Başarılı Veri Ekiplerine İhtiyacı Var
Günümüzün kuruluşları her zamankinden daha fazla veri üretiyor. Forbes, 2018’de her gün 2,5 kentilyon bayttan fazla veri üretildiğini ve dünyadaki verinin yüzde 90’ından fazlasının, makalenin yayımlanmasından önceki iki yıl içinde üretildiğini belirtiyor. Bireysel ülkeler daha da fazla veri üretiyor. 2018’de CNBC, Çin’in 7,6 zettabayt veri ürettiğini bildirdi. Bunun 2025’te 48,6 ZB’a çıkması bekleniyor. ABD de benzer miktarlarda veri üretiyor.
Bu verilerde, çoğu zaman faydalanılmayan pek çok uygulanabilir içgörü bulunuyor. Forrester’a göre, kuruluşların verilerinin yüzde 60 ila 73’ü analitiklerde kullanılmıyor.
Başarılı, veri odaklı kuruluşlar, veriyi ölçekli biçimde kullanarak değer yaratıyor. Örneğin, Uber, 100 petabayttan fazla veriyi basit bir arayüzle veri ekiplerine verimli şekilde sunan bir platform oluşturmaya ciddi yatırım yaptı ve bunu ölçekleyerek 24 milyon milin üzerinde yol kat edilen 1 milyardan fazla Uber Eats siparişini mümkün kıldı. A/B testleriyle, Netflix, bir film veya diziyle ilişkilendirilen görseli değiştirerek izlenmeleri yüzde 20 ila 30 artırıyor.
Açıkça görülüyor ki, karmaşık ve büyük veri ortamlarında başarılı biçimde yol alabilen kuruluşlar için yüksek değerli içgörüler mevcut. Bu tür bir değer üretimi yalnızca yüksek performanslı ve kapsamlı bir veri ekibiyle mümkün olabilir.
Başarılı Bir Veri Ekibi için Veri Rolleri
Başarılı bir veri ekibi kurmada birçok kilit rol bulunur. Bu teknik dokümanda DataCamp, herhangi bir veri odaklı kuruluşta bulunabilecek sekiz rolü veya personayı tanımlar. İş unvanları kuruluşlar arasında farklılık gösterse de, güçlü bir veri ekibini oluşturan beş rolü özetleyeceğiz: iş analisti, veri analisti, veri bilimcisi, makine öğrenimi bilimcisi ve veri mühendisi.
İş Analisti
İş Analistleri, veri içgörülerinden kârlılığı ve verimliliği artırır. İş alanına dair derin bilgilerini veri analizi ve görselleştirme becerileriyle destekler ve içgörüleri veri tüketicilerine raporlar.
Temel Beceriler: Veri İşleme, Veri Görselleştirme, Raporlama, Temel İstatistikler Araçlar: E-Tablolar (Excel, Google Sheets), İş Zekâsı araçları (Tableau, PowerBI), SQL
Kurs Önerileri: SQL'e Giriş, E-Tablolarda Veri Analizi / Excel, E-Tablolarda Pazarlama Analitiği, E-Tablolarda Finansal Analitik
Veri Analisti
Veri Analistleri, iş sonuçlarını yönlendirmek için verileri analiz ederek ve içgörüler çıkararak iş analistlerine benzer bir rol oynar. Dolayısıyla, becerileri de örtüşür; ancak veri analistleri, veri analizi iş akışını daha iyi anlamayı gerektiren, daha az tanımlı sorunları yanıtlar ve kodlama içeren ve içermeyen araçların bir kombinasyonundan yararlanır.
Temel Beceriler: Veri İşleme, Veri Görselleştirme, Raporlama, Veri Alma ve Temizleme, Olasılık ve İstatistik
Araçlar: R veya Python, E-Tablolar (Excel, Google Sheets), İş Zekâsı araçları (Tableau, PowerBI), SQL
Kurs Önerileri: Veri Analisti Kariyer Patikası (R - 16 kurs/Python - 16 kurs), R'de Veri Temizleme/Python, SQL'de Zaman Serisi Analizi
Veri Bilimcisi
Veri Bilimcileri, kuruluşlarda çok daha teknik bir rol üstlenir; çoğunlukla kodlama araçlarıyla çalışarak veriden içgörü ve değer araştırır, çıkarır ve üretir. Veri bilimciler, veri analizi ve makine öğrenimi iş akışlarını güçlü biçimde anlamalı ve standart olmayan veri türleriyle ve büyük veri araçlarıyla çalışabilmelidir.
Temel Beceriler: Veri İşleme, Veri Görselleştirme, Raporlama, Veri Alma ve Temizleme, Olasılık ve İstatistik, Makine Öğrenimi,
Araçlar: R, Python, Scala, Büyük veri araçları (Airflow, Spark), SQL, Komut satırı araçları (Git, Shell)
Kurs Önerileri: Veri Bilimcisi Kariyer Patikası (R - 22 kurs/Python - 23 kurs), Python'da Duygu Analizi, Git'e Giriş
Makine Öğrenimi Bilimcisi
Makine Öğrenimi Bilimcileri, ölçekli makine öğrenimi sistemleri geliştirmekten sorumludur. Tüm türlerdeki makine öğrenimi modellerini kullanarak veriden öngörüler elde eder, örneğin terk oranı ve müşteri yaşam boyu değeri tahmini gibi sorunları çözer ve bu modellerin kuruluş tarafından kullanılmak üzere devreye alınmasından sorumludur.
Temel Beceriler: Veri İşleme, Veri Görselleştirme, Veri Alma ve Temizleme, Olasılık ve İstatistik, Makine Öğrenimi, Veri Mühendisliği Araçlar: R, Python, Scala, Büyük veri araçları (Airflow, Spark), SQL, Komut satırı araçları (Git, Shell) Kurs Önerileri: Makine Öğrenimi Bilimcisi Kariyer Patikası (R - 14 kurs/Python - 23 kurs), Python'da Görüntü İşleme, PySpark ile Makine Öğrenimi
Veri Mühendisleri
Veri mühendisleri, kuruluşların doğru veriyi doğru kişilere ulaştırmasına yardımcı olan veri hatlarını oluşturmaktan sorumludur. Farklı kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi tek bir merkezi yerde birleştirerek, çeşitli veri rollerinin temiz, ilgili, uyumlu ve uygulanabilir verilerle çalışmasını sağlarlar.
Temel Beceriler: Veri İşleme, Veri Alma ve Temizleme, Veri Mühendisliği, İleri Düzey Programlama Araçlar: Python, Scala, Büyük veri araçları (Airflow, Spark), SQL, Komut satırı araçları (Git, Shell), Bulut Platformları (örn. AWS) Kurs Önerileri: Python ile Veri Mühendisi Kariyer Patikası (25 kurs), Python'da Airflow'a Giriş, AWS Kinesis ve Lambda ile Akış Verisi
Başarılı Bir Veri Ekibi Nasıl Oluşturulur
Vaka İncelemesi
Her rolün sorumluluklarına üst düzeyde hâkim olarak, şimdi bu rollerin her birinin iş ortamında nasıl etkileşime girerek değer yaratabileceğini, bir müşteri terk modeli üzerinden değer çıkaran bir veri ekibinin gerçek dünya örneğiyle inceleyelim.
Bu bağlamda, veri mühendisleri, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi bilimcilerinin modeli geliştirmek ve operasyonelleştirmek için ihtiyaç duydukları yüksek kaliteli verilere erişimini sağlar. Verinin kalitesini ve her veri kümesi için doğru izinlerin uygulandığını güvence altına alırlar. Ayrıca, etkili bir analiz için gerekli meta veriler ve değişkenlerle birlikte veriyi erişimi kolay bir şekilde sunarlar.
Ardından, veri bilimciler ve makine öğrenimi bilimcileri, müşteri terkini doğru tahmin eden bir model oluşturmak için birlikte çalışır. Modelin doğru, yorumlanabilir ve bir iş süreci içinde devreye alınabilir olmasını sağlamaları ve model devreye alındıktan sonra da görülmemiş veriler üzerinde doğruluğunu korumak için çalışmaları gerekir.
Son olarak, veri analistleri ve iş analistleri, iş değeri yaratan kararlar almak için modelin çıktılarını birlikte kullanır. Pazarlama harcamalarını, terk etme olasılığı daha yüksek müşterilere göre tahsis edebilir ve belirli bir müşteri segmentinin neden daha yüksek terk eğilimine sahip olduğuna dair, karar vericilere olgusal gerekçeler sunabilirler.
Çoğu veri projesinde olduğu gibi, veriden değer çıkarmada her rolün bir payı vardır.
Etkili bir veri ekibine giden yol, insan kaynağınızla başlar
Veri pozisyonlarına talep, pandeminin neden olduğu yakın dönem işe alım düşüşlerine rağmen yüksek; LinkedIn’in yıllık yükselen işler raporunda iki kez ilk üçte yer aldı. 2020 sonunda, Deloitte, kuruluşların %23’ünde, Yapay Zekâ ihtiyaçlarıyla mevcut yetenekler arasında büyük veya aşırı düzeyde bir açık bulunduğunu belirtti. 2021’de Deloitte bir rapor yayımlayarak, veri pozisyonlarında yaşanan bu işe alım açığıyla yüzleşmek için kuruluşların seçici işe alım ve hedefli yetkinlik geliştirme uygulaması gerektiğini savundu.
Veri yeteneği kıtlığı göz önüne alındığında, kuruluşların değer yaratabilen, yüksek becerili veri ekipleri oluşturmak için seçici işe alımı yetkinlik geliştirmeyle birleştirmesi gerekir. Bunu, bu rollere özel olarak uyarlanmış kişiselleştirilmiş öğrenme yolları sunarak yapabilirler. DataCamp olarak, öğrenenlere beceri setlerine ve hedefledikleri öğrenme çıktılarına dayalı kişiselleştirilmiş öğrenme yolculukları sunuyor; değerlendirme, öğrenme, pratik yapma ve yeni veri becerilerini uygulama araçlarıyla onları destekliyoruz. DataCamp for Business ile, öğrenenler, kuruluşların öğrenme programlarını kendi özel hedef ve zorluklarına göre uyarlamasını sağlayan özel öğrenme patikalarından yararlanabilir. Yeteneklerinizi DataCamp ile nasıl dönüştürebileceğinizi keşfedin.
DataCamp for Business, çalışanlarını veri becerilerinde geliştirmesi ve yeniden yetkinleştirmesi gereken şirketler için etkileşimli bir öğrenme platformu sunar. Veri okuryazarlığından veri bilimine, veri mühendisliğinden makine öğrenimine uzanan konularla, 1.600’den fazla şirket, yeteneklerini geliştirmek için DataCamp for Business'a güveniyor.
