Veri Bilimi Projelerini Ölçeklendirirken Karşılaşılan Zorlukların Üstesinden Nasıl Gelinir

Bilgi Çağı'nın son demlerindeyiz.

Ancak tarım ve sanayi, Bilgi Çağı Sanayi Çağı'nı yuttu diye 1900'lerin ortasında yok olmadı. Benzer şekilde, Bilgi Çağı da—hatta çoktan mı?—içinde bulunduğumuz heyecan verici yeni döneme, Deneyim Çağı'na, dahil oldu.

Bilgi Çağı büyük miktarda veri toplamakla ilgiliyken, Deneyim Çağı bu verileri analiz etmek ve bizim için neler yapabileceğini keşfetmekle—onu bizim için çalıştırmakla—ilgili.

İşte tam burada sizin gibi veri bilimciler devreye giriyor. Giderek daha fazla kuruluş, sürekli veri akışlarından içgörüler çıkarmak için veri bilimi ekipleri kuruyor. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, veri bilimi işlerinin 2033 öncesinde %35 artacağını öngörüyor.

Bunu, tüm sektörlerde ulusal ortalama %3'lük istihdam artış oranıyla karşılaştırın.

Bu istatistik heyecan verici, ancak veri bilimci talebinin yüksek olması, veri odaklı içgörülere büyük bir ihtiyaç olduğu ve her kuruluşun bu pastadan büyük bir dilim istediği anlamına geliyor.

Baskı ezici gelebilir. Ekibiniz, bir kuruluşun veri odaklı içgörü taleplerine nasıl yetişir? Fazladan kaynak kullanmadan ekibinizin yürütebileceği veri bilimi proje sayısını nasıl ölçeklendirirsiniz?

Her şey organizasyona bağlı. İyi işleyen bir veri yönetişimi ve sprint planlama sistemiyle hayal ettiğinizden fazlasını yapabilirsiniz.

Veri Yönetişimi Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri yönetişimi, bir ekibin topladığı verilerin yaşam döngüsünü yönetmek için kullandığı sistemdir. Etkili bir veri yönetişimi planıyla ekibiniz düzenli kalır ve önemli eyalet, federal ve küresel düzenlemelere uyar.

Kendinize “Veri yönetişimi ile veri yönetimi arasındaki fark nedir?” diye soruyor olabilirsiniz. Şöyle düşünün:

• Veri yönetişimi, verileri nasıl edindiğinizi, kullandığınızı ve güvenceye aldığınızı belirleyen politika ve süreçleri oluşturur.
• Veri yönetimi ise bu verilerin nasıl toplandığı, işlendiği, saklandığı, analiz edildiği ve yorumlandığıdır.

Başka bir deyişle, veri yönetişimi veri yönetimi için çerçeveyi kurar ve bu süreçleri denetler. Veri yönetişimi kavramları hakkında DataCamp ile daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Çoğu kuruluş, mikro düzeyde varsayılan yönetişim planlarına sahiptir—belirli bir iş aracı için bir tane, ayrı bir işlev için başka bir tane. Bir veri bilimci olarak işiniz, veri yönetişimini yüksek düzeyde organize, sıkı kontrol edilen tek bir makinede birleştirmektir.

Başta çok emek ister mi? Evet. Ancak kurduktan sonra daha büyük veri kümelerini yönetmeye ve daha fazla proje üstlenmeye hazır olursunuz. Bu kavramları hızlıca kavramak için, temel kavramlar ve en iyi uygulamalara referans için kullanışlı bir rehber olan DataCamp'in Veri Yönetişimi Temelleri Cheat Sheet'ine göz atın.

Bir Veri Yönetişimi Çerçevesi Kurmak

Veri yönetişimi süreci bir ekip kurmakla başlar.

Siz ve kuruluşunuzdaki diğer veri bilimcilerin bir veri yönetişimi programını uygulamak için birlikte çalışmanız gerekir. Tam unvanlar ve sorumluluklar kuruluşunuza bağlı olarak değişecektir, ancak genel olarak dört rol atanmalıdır:

• Veri sorumlusu (data steward): Yönetişim programını yönetir, güvenliği sağlar ve iş birimi ile BT ekibi arasında köprü kurar
• Veri mimarı (data architect): Veriyi işleyecek ve saklayacak sistemi tasarlar ve veri sorumlusunun yönetişim politikalarına uymasına yardımcı olur
• Veri emanetçisi (data custodian): Veriyi taşır, saklar, güvenceye alır ve kullanımını denetler
• Veri analisti (data analyst): Veriyi yorumlar ve bunu işletme için uygulanabilir içgörülere dönüştürür

Şirketinizin büyüklüğüne bağlı olarak her rolde birden fazla kişiye ihtiyaç duyabilirsiniz. Bazı kuruluşlarda ayrıca veri yönetişimi politikalarının oluşturulmasını denetleyen veri yöneticileri veya kurulları bulunur.

Kapsamlı bir strateji oluşturmak çok önemlidir ve DataCamp'in Veri Yönetişimi Stratejisi Oluşturma modülü bu süreç için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlayabilir.

Bir veri yönetişimi politikasının ana hatlarını çizmek

Ekibinizi kurduktan sonra, herkesin uyacağı veri yönetişimi politikalarını tanımlamak için birlikte çalışabilirsiniz.

Şu soruları düşünün:

• Şirketiniz veriyi veri yönetişimi en iyi uygulamalarına göre nasıl kullanacak ve yönetecek?
• Teknoloji hızla gelişirken veri kullanımına ilişkin kararları kim verecek?
• Kuruluş, son kullanıcıların veriden nasıl fayda sağlamasını bekliyor?

Yanıtları keşfedin ve bunları genel veri yönetişimi politikanızı oluşturmak için kullanın. Bunu, standartlar, veri kültürü ve güvenlik etrafında inşa edeceğiniz alt politikaları koruyan bir şemsiye olarak düşünün.

Standartlarınızı, güvenlik önlemlerinizi ve veri kültürü ihtiyaçlarınızı belirlemek

Şimdi veri standartlarını düşünmeniz gerekecek. Veri, birinci sınıf kalitede değilse size pek fayda sağlamaz. Veri hangi standartları karşılamalı? Ekibiniz bu standartları karşılamayan verileri nasıl eleyecek? Veri kalitesini anlamak ve güvence altına almak çok önemlidir. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek için DataCamp'in Veri Kalitesine Giriş Kursu'na göz atın.

Gündemdeki bir sonraki madde güvenlik. Şunları belirleyin:

• Verilerinizi nasıl sınıflandıracağınız—genel, özel, gizli, kısıtlı vb.
• Her sınıflandırmaya kimin erişeceği
• Veriyi depolamadan iletime ve geri dönüşe kadar güvenli tutmak için nasıl şifreleyeceğiniz
• Ekibinizi güvenlik ihlallerinden haberdar edecek bir alarm sistemi
• Herhangi bir ihlali nasıl ele alacağınıza ilişkin bir politika
• Programınızın amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmak için bir test ve denetim takvimi

Son olarak, veri yönetişimi ekibinizin yapabileceği en önemli şeylerden biri, verinin onlara nasıl yardımcı olabileceği konusunda tüm kuruluşu bilgilendirmektir. İnsanları bilgilendirmek, verinin bir varlık olarak değer gördüğü ve korunduğu bir kültür yaratmaya yardımcı olur.

Peki, veri gibi sıkıcı görünen bir şeyi tüm kuruluşunuza nasıl cazip hale getirebilirsiniz?

Ona hayat vererek.

Kuruluşunuza verinin işleri nasıl kolaylaştırdığını tam olarak gösterin. Verinin şirket kararlarını nasıl etkilediğini grafik ve görsellerle ortaya koyan üç aylık sunumlar düzenleyin. Aynı çizgide bilgilendirici brifingler veya aylık bültenler gönderin. Çalışanların veri okuryazarlığını geliştirmesine yardımcı olacak şirket genelinde kurslar sağlayın.

Verisine önem veren bir kuruluş, belirlediğiniz politika, prosedür ve standartların sürdürülmesine yardımcı olur. Bu standart ve yapı, veri kalitesinden veya güvenliğinden ödün vermeden veri bilimi ekibinizin daha fazla proje üstlenmesini kolaylaştırır.

Ve şimdi koşuya hazırsınız.

Veri Bilimi Ekipleri için Sprint Planlaması

Verinin kuruluşunuz içinde güvenli ve verimli şekilde akması için çerçeveyi kurdunuz. Şimdi sprint benzeri planlamanın sizin için nasıl çalışabileceğini görme zamanı. Elbette sprint planlaması, yazılım geliştirmede kullanılan scrum proje yönetimi sisteminin bir parçasıdır. Ancak veri yönetişimi ve yönetimi için de gayet iyi çalışır.

Çünkü veri yönetimi, tıpkı yazılım geliştirme gibi, kelimenin tam anlamıyla milyonlarca hareketli parçayı içerir.

Önce, sprintin ne olduğundan bahsedelim.

Sprint, ekibinizin tek bir kilit hedefe ulaşmak için görevler üzerinde çalışacağı önceden tanımlanmış bir zaman dilimidir. Sprintler istediğiniz kadar uzun olabilir, ancak genellikle bir ile dört hafta arasındadır. Çoğu zaman, bu süre veri bilimi ekibinizin küçük veya orta ölçekli projeleri tamamlaması için yeterlidir.

Diğer zamanlarda ekibiniz, tek bir dev projeyi tamamlamak için birden fazla sprint yürütmek zorunda kalacaktır. Hani, devasa bir veri kümesi üretmeniz ve onu toplamadan yoruma kadar tüm yaşam döngüsünden geçirmeniz gereken türden.

Sprint başlamadan önce ekibiniz bir araya gelip planını çıkaracaktır.

Böylece sprint resmen başladığında herkes mesai saatlerinde tam olarak ne yapacağını bilir. Scrum metodolojisine göre, sprint planlama toplantıları, sprintin her haftası için iki saati geçmemelidir.

Diyelim ki sağlık kuruluşunuz size daha küçük bir proje verdi. Ekibinizin, şirketin ana sayfasındaki harekete geçirici mesaj (CTA) düğmesinin neden zayıf performans gösterdiğini bulması gerekiyor. CTA düğmesi, hastaları önemli bir kanser taraması randevusu almaya yönlendiriyor.

Bu sorunu çözmek için şunları yapmanız gerekir:

• CTA düğmesinin hedef kitlesi hakkında bilgi veren geçmiş verileri analiz etmek
• CTA düğmesinin bir ila iki yeni varyantını oluşturmak
• Varyantları birbirleriyle ve orijinaliyle A/B testine tabi tutmak
• Belirli bir süre boyunca verileri toplamak, işlemek ve analiz etmek
• Pazarlama ekibinin doğru CTA düğmesini seçmesine yardımcı olacak uygulanabilir içgörüler sunmak

Pazarlama ekibi üç hafta içinde sonuç istiyor.

Bu, bir A/B testi için sıkı bir zaman çizelgesi, ancak ekibiniz hazır. Üç haftalık sprintiniz için üç saatlik bir sprint planlama oturumu yapacaksınız.

Bu senaryoyu, sprint planlamasının bir veri bilimi ekibi için nasıl görünebileceğini göstermek amacıyla kullanacağız.

1. Sprint hedefinizi ve zaman çerçevenizi belirleyin

Sprint planlaması sırasında ekibinizin sorması gereken ilk iki soru şudur:

• Bu sprintin hangi sonucu üretmesini istiyoruz?
• Bu sonuca ulaşmak için bizim açımızdan gerçekçi zaman çerçevesi nedir?

Pazarlama ekibi size ideal sonucu verdi: Mevcut düğmenin iki katı tıklama alan bir CTA düğmesi.

Ayrıca sprinti tamamlamak için üç haftanız olduğunu zaten biliyorsunuz.

Bir sonraki adıma hazırsınız.

2. Kullanıcı hikayenizi yazın

Yazılım geliştirmede kullanıcı hikayesi, nihai ürünün kullanıcının bakış açısından bir tanımıdır. Sade, doğal bir dille yazılan yaratıcı bir görevdir. Amaç, geliştirme ekibini son kullanıcının yerine koymak ve hikaye noktalarını sprint içindeki somut görevlere bağlamaktır.

Benzerini veri bilimi projeniz için de yapabilirsiniz.

Sahte CTA düğmesi projemize geri dönelim. Pazarlama departmanı, kullanıcıların ücretsiz kanser taraması için CTA düğmesine tıklamak istemesini istiyor. Bu, kendinizi sağlık kuruluşunun web sitesinde düğmeyle karşılaşan birinin yerine koymanız gerektiği anlamına gelir.

Kullanıcı hikayenizi yazarken şu sorulara cevap verin:

• Yeni CTA düğmesine tıklayacak kişi kim?
• Onları geceleri uyanık tutan sağlıkla ilgili endişeler neler?
• Kanser taramasından neden fayda sağlar?
• Düğme bu faydaları nasıl net ve öz biçimde iletiyor?
• Düğmenin çevresindeki metin ve görseller onlara nasıl hissettiriyor?
• Düğmenin rengi, yazı tipi ve metni onları tıklamaya iten şey nedir?
• Bu kişi neden CTA düğmesine tıklayacak?

Bu soruları projenize uyarlayabilirsiniz. Sonuca odaklanın ve kullanıcıyla nasıl etkileşime girdiğini ve ona nasıl fayda sağladığını anlayana kadar geriden gelin.

Hikayenizdeki belirli noktaları sprintinizdeki görevlere eşleştirebilirseniz, daha da iyi. Bu, sprint benzeri planlama yolculuğunun üçüncü adımında size yardımcı olacaktır.

3. Sprint görevlerini her ekip üyesine atayın

Bu aşamaya geldiğinizde, hangi görevleri yapmanız gerektiğini ve neden yapmanız gerektiğini biliyor olmalısınız.

Şimdi veri bilimi ekibinizin her bir üyesine, sprint zaman dilimi içinde tamamlayacağı bir görev atama zamanı. Bazı görevleri daha küçük parçalara bölmeniz gerekebilir. Bağımlılıkları da belirlemeniz gerekecek. Örneğin, veri bilimi ekibiniz yeni CTA düğmesi varyantlarını inşa etmeden test edemez.

Görev yönetimi yazılımı kullanarak her bir görevden kimin sorumlu olduğunu takip etmeyi ve bağımlılıkların net şekilde tanımlanıp yönetilmesini değerlendirin.

Her bir alt görevin ve görevin ne kadar süreceğine dair bir taslak çıkarın. Her birine sprint saatleri atayın. Saatlerin makul ve yapılabilir göründüğünden emin olmak için ekibinizle kontrol edin.

Bu saatlerin tahmini olduğunu ve işlerin değişebileceğini unutmayın. Zaman çizelgesi konusunda endişeleriniz varsa, projeyi talep eden departmanla bunu iletişim kurun. Gerekirse daha uzun bir zaman tahmini için müzakere edin. Bir projeyi ekstra zamanla yedeklemek her zaman iyi bir fikirdir. Ekibiniz bunu ilerlemeyi değerlendirmek ve sorunlara uyum sağlamak için kullanabilir.

Bir projeyi aceleye getirmek, uzun vadede daha fazla zaman ve paraya mal olabilir—ve sprint planlamasının yardımcı olmayı amaçladığı sorun tam da budur.

Veri Yönetişimi ve Sprint Planlaması: Mükemmel Uyum

Veri bilimi bu heyecan verici Deneyim Çağı'nda giderek daha popüler hale geldikçe, ekibiniz aynı anda onlarca projede çalışacak.

Sakin kalın ve sprint etmeye devam edin.

Yani şunu kastediyoruz:

• Her proje için tahmini teslim tarihlerini belirleyin
• Her projeyi bir veya birden fazla sprint'e bölün
• Bölümünüz içindeki farklı alt ekiplere farklı sprintler atayın YA DA sprintleri önce teslim tarihi gelen projelere göre planlayın
• Her sprint/proje için sprint planlama oturumları düzenleyin

Artık siz ve ekibiniz hedef üstüne hedefe ulaştıkça bunu izleme zamanı. Veri yönetişimi çerçeveniz yerindeyken, sürekli veri akışını yönetmek sorunsuz ve güvenli bir süreç olacaktır.

Ve yolculuğu sarsan aksaklıklar olursa, ter dökmeden başa çıkmak için politika ve prosedürleriniz hazır olacak.

Son Düşünceler

Veri bilimi projelerinizi ölçeklendirme yolculuğuna çıkarken, sürekli öğrenmenin ve uyum sağlamanın başarı için anahtar olduğunu unutmayın. Becerilerinizi ve bilginizi daha da geliştirmek için, Veri Yönetişimi Kavramları Kursu gibi veri yönetişimine yönelik kapsamlı DataCamp kurslarını keşfedin ve Deneyim Çağı'nda bir adım önde olun.