Veri dönüşümü, dijital dönüşümün temelini oluşturur
Son yirmi yılda Uber, Amazon, Airbnb ve Stripe gibi dijital öncelikli girişimler; ulaşım, ticaret, seyahat ve bankacılık gibi kritik sektörleri dönüştürdü. Tüm sektörlerdeki kuruluşlar, yeni bilgi ekonomisinde rekabet edebilmek için dijital dönüşüme ihtiyaç duyduklarını kabul ettiler. Bu durum özellikle, süreç ve hizmetlerinin dijitalleşmesini hızlandıran COVID-19 ekonomisi için geçerlidir (PwC). Büyük dijitalleşme yatırımlarına rağmen acı gerçek şu ki, dijital dönüşüm girişimlerinin yaklaşık %70’i belirlenen hedeflerine ulaşamıyor (McKinsey).
Dijital dönüşüm programlarının neden başarısız olabileceğine dair birçok etken olsa da, temel nedenlerden biri, sürdürülebilir bir veri dönüşümüne sahip olmanın başarılı bir dijital dönüşüm için ön koşul olduğunun fark edilmemesidir. Gartner, belgelenmiş kurumsal stratejilerin %50’sinden daha azının, işletme genelinde değer yaratmak için veri analitiğini kritik bir kaldıraç olarak andığını belirtiyor.
Liderler, dijital girişimlerinde başarılı olmak için öncelikle veriye odaklanmalı; onu anlık projelere yardımcı olacak, sonradan akla gelen bir unsur gibi görmemelidir. —Mike Rollings, Gartner’da Araştırma Başkan Yardımcısı
Başarılı veri dönüşümü için; veri altyapısına, veri araçlarına, iyileştirilmiş süreçlere ve çevik organizasyonel yapılara yatırım gibi birçok kaldıraç vardır. Ancak, kurum genelinde veri akıcılığı becerilerine yatırım yapılmadan bu kaldıraçların hiçbiri veri dönüşümünü hayata geçirmede etkili olamaz.
Pek çok kuruluş, veri bilimi ve analitik ekipleri kurarak veri akıcılığı becerilerini geliştirmeye çalıştı. Ancak yalnızca veri bilimcileri işe almak, veri bilimi işlevini bir hizmet merkezine izole eder ve kurum genelinde veri akıcılığını sağlamaz. Dahası, veri bilimci talebi arttıkça, veri akıcılığı beceri açığını yalnızca işe alımla kapatmaya çalışmak sürdürülebilir değildir.
Veri odaklı bir organizasyonda, veri bilimi—ve daha geniş anlamda veri akıcılığı—herkesin soruları verilerle yanıtlamaya yetkin olduğu, kurumsal soruları yanıtlama konusunda kapsayıcı bir metodolojidir. Oyunun kurallarını değiştirenlerle yerleşik oyuncular arasındaki temel fark teknoloji değil; veri odaklı kültürleri, hizmetlerini inceler ve yinelerken veriden çıkardıkları içgörüler ve geliştirdikleri veri akıcılığı becerileridir.
Kısacası, dijital dönüşümünüzün başarısı, kurum genelinde uygun veri akıcılığı becerilerine sahip olmanıza bağlıdır.
Veri akıcılığı beceri açığını giderme
Nitekim birçok kuruluş, veri akıcılığı beceri açıklarını gidermenin gerekliliğini fark etti. Çeşitli sektörlerden binden fazla işletmenin yer aldığı bir McKinsey anketi, ele alınması gereken en acil beceri açığının veri analitiği olduğunu ortaya koydu—katılımcıların %43’ü, yetkinlik artırma söz konusu olduğunda bunu en öncelikli konu olarak görüyor. Benzer şekilde, PwC’nin 2019 yıllık CEO anketi, CEO’ların %34’ünün veri analitiğindeki beceri açıklarını kuruluşları için en kritik tehdit olarak gördüğünü belirtiyor.
İleri görüşlü kuruluşlar, dijital çağda rekabet edebilmek için çalışanlarını yeniden ve ileri düzey becerilerle donatmaya şimdiden yatırım yapıyor. Örneğin, Marks & Spencer, 1.000’den fazla çalışanını yetkinleştirmek için bir perakende veri akademisi kurdu. Amazon, mühendislerini ürün ve hizmetlerinde ölçekli makine öğrenimi uygulamak için gerekli becerilerle donatmak amacıyla bir Makine Öğrenimi Üniversitesi başlattı. Airbnb, organizasyonun her seviyesine veriye dayalı karar alma becerileri kazandırmak için kendi Veri Üniversitesini geliştirdi. AT&T, 250.000 kişilik iş gücünün yarısından fazlasını yetkinleştirmek için 10 yıllık, 1 milyar dolarlık bir projeye girişti.
Genel olarak bakıldığında, veri akıcılığına yönelik yetkinlik artırma çalışmaları meyvesini veriyor. Başka bir McKinsey çalışması, yetkinlik artırmaya yatırım yapan kuruluşların %70’inin, başlangıç yatırımını aşan olumlu iş etkileri bildirdiğini ortaya koydu. Örneğin, kuruluşların %48’i, yetkinlik artırma sayesinde kârlılıkta orta ila önemli düzeyde olumlu etki gördüğünü belirtiyor—ve kuruluşların %73’ü çalışan memnuniyetinde orta ila kayda değer iyileşmeler bildirdi. Sektörler genelinde 300’den fazla L&D lideriyle yapılan bir DataCamp anketi, olgun veri akıcılığı yetkinliklerine yatırım yapan şirketlerin, gelir artışı, pazar payı, kârlılık ve daha fazlasında, veri akıcılığı daha düşük olan muadillerinin önünde olduğunu gösteriyor.
Veri akıcılığı inşa ederken L&D’nin karşılaştığı zorluklar
Genellikle belirli beceriler için tek seferlik eğitimler şeklini alan geleneksel öğrenme ve gelişim girişimlerinden farklı olarak veri akıcılığı, kurumların zamanla geliştirmesi gereken, iş sorularını yanıtlama metodolojisidir. Öğrenme yolculukları, farklı kişilerin verilerle ne ölçüde etkileşim kurduğuna bağlı olarak değişir. Örneğin, düzenli olarak Excel ile çalışan bir pazarlama analisti işinde başarılı olmak için R veya Python öğrenmeye ihtiyaç duyabilirken, bir yönetici ya da liderin yalnızca veriye dayalı, bilinçli kararlar almayı bilmesi yeterli olabilir. Kısacası, veri akıcılığı için herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur.
Bu nedenle role dayalı, persona odaklı bir öğrenme yolculuğu, veri akıcılığı eğitim programlarını ölçeklemede daha etkilidir. Her personanın verilerle farklı bir ilişkisi vardır; dijital çağda başarılı olmak için farklı araçlarda yetkinlik kazanması ve farklı beceriler geliştirmesi gerekir.
DataCamp’te, verilerle çalışırken başarılı olmak için gereken farklı araç türlerini belirledik. Daha da önemlisi, her veri odaklı organizasyonda bulunan 8 temel veri personasını; sahip olmaları gereken farklı becerilerle ve en yaygın kullandıkları araçlarla birlikte tespit ettik.
Bu veri personları hakkında ve kuruluşunuza nasıl uyum sağlayabilecekleri konusunda daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, beyaz bültenimizi indirin.
