İşletmeler, en iyi veri bilimcilerine ve mühendislerine, yüksek kaliteli veri kümelerine, görsel olarak en çarpıcı grafiklere ve çizelgelere ve en adil ve doğru makine öğrenimi algoritmalarına sahip olabilir. Ancak yöneticiler kritik iş kararlarını bilgilendirmek ve yönlendirmek için veri analitiğinden yararlanmazlarsa, bu avantajlar boşuna olacaktır.
Küçük ve orta ölçekli işletmelerden büyük holdinglere kadar, modern bir işletmenin başarısı artık giderek şirketin veri altyapısını ve veriye dayalı karar verme sürecini nasıl uyguladığına bağlı hale geldi.
Statista’ya göre, dünya çapında yaratılan, yakalanan, kopyalanan ve tüketilen toplam veri hacmi agresif oranlarda artarak 2020’de 44 zettabayta ulaştı. Bu veri devrimi çağında 2025 yılına kadar küresel veri üretiminin 180 zettabayt veya daha fazla büyümüş olması beklenmektedir.
Bu resim, kuruluşların giderek artan bir şekilde veriye bağımlı hale geldiğini açıkça gözler önüne seriyor. Bilgi akışının giderek yaygınlaşması da düşünüldüğünde, şirketlerin performanslarını optimize edebilmeleri ve kararlarını sağlıklı almaları noktasında yeni bir yaklaşım benimsemelerini zorunlu kılıyor. Buradaki yanıt ise çok net; büyük veri temeline dayalı güçlü bir veri analitiği sisteminin kurgulanması.
Sağlam bir veri analitiği yapısı, işletmelerin ham, yapılandırılmamış veri kümelerinden benzersiz kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmasını sağlayarak ideal iş stratejilerini ilerletmesine olanak tanır.
BÜYÜK VERİ KAYNAĞI
“Büyük veri” teriminin kesin kaynağı belirsiz olsa da 1990’ların başından beri farklı uzmanlık çevrelerinde kullanılmaktadır. Son zamanlarda birkaç farklı endüstride modaya uygun bir ana akım terim haline geldi. Ancak son 20 yılda üretilen verilerin hacmi ve hızı insan kavrayışının ötesine geçti. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, en gelişmiş teknolojiler bile bazen mevcut tüm veri setlerini analiz etmeye henüz yetmiyor. Büyük veri ve veri analitiği kavramının devreye girdiği yer burasıdır.
Giderek daha büyük ve yapılandırılmamış olan bu karmaşık veri setlerini analiz etme ihtiyacı, geleneksel veri analizinin nasıl büyük veriye dönüştüğünü gösteriyor.
VERİ ANALİTİĞİNİ ANLAMAK: MODERN VERİ ANALİTİĞİ
Modern veri analitiğini oluşturan şey, verileri farklı işleme hatları aracılığıyla yönlendiren araç ve teknolojilerin birleşimidir. Bu, çeşitli analitik profesyonellerinin, üst yönetimin işle ilgili sonuçları iyileştirmesine olanak tanıyan içgörüler elde etmesini sağlar.
Ortaya çıkan faydalar, özellikle üst düzey yönetim için sonsuzdur. Artan gelir fırsatlarının yanı sıra veriye dayalı karar alma şansı; daha etkili, kişiselleştirilmiş pazarlama ve iyileştirilmiş operasyonel verimlilik sunarak firmalara rakipleri karşısında avantaj sağlıyor.
VERİ ANALİTİĞİNE İLİŞKİN YÖNETİM PERSPEKTİFLERİ
Büyük verilerin ortaya çıkışının ardından, modern işletme yönetiminde deneyime dayalı karar verme sürecinden veriye dayalı stratejilere daha fazla güvenmeye doğru bir geçiş olmuştur. Bu bazen kendi uzmanlık alanlarında onlarca yıllık deneyime sahip yöneticilerin artık geleneksel rollerini baltalayabileceği için geçiş yapmak konusunda isteksiz oldukları anlamına gelse de iş zekası ve yapay zeka analitiğinden elde edilen içgörülerin, yöneticileri karar verme sürecine daha somut bir zeminde yaklaşmaya nasıl itebileceğini düşündüğümüzde, verinin yöneticilerin güçlerini artırdığını söylemek yanlış olmayacaktır.
VERİ ANALİTİĞİNİN KATKI SUNABİLECEĞİ ALANLAR
Veri analitiğinin sağladığı tüm katkıları anlatabilmek için bu yazı elbette ki yetersiz kalacaktır. Bu doğrultuda belli başlı birtakım örnekleri şöyle sıralayabiliriz:
- Yapay zeka tabanlı İK sistemleri ile gelişmiş çalışan deneyimi: Şirketlerin çalışanları elde tutabilme ve onlara tatmin edici bir çalışma deneyimi sağlamalarında yapay zekanın kullanımı giderek artıyor. Çalışanların zaman içinde farkında olmadan yapmakta oldukları aksiyonlardan yola çıkarak, çalışanın mutlu mu mutsuz mu olduğunu, ayrılma eğilimine girip girmediğini tahminlemek artık çok zor değil.
- Gelişmiş siber güvenlik: Veri bilimcileri ve mühendisleri, dolandırıcılığı ve potansiyel riskleri tespit etmek için makine öğrenimi modellerini uygulayarak izleme ve raporlamayı etkinleştirebilir. İşletmeler ayrıca büyük veri akışını güvence altına almak için risk yönetimi analitiğine başvuruyor.
- Zenginleştirilmiş müşteri deneyimi: İşletmeler artık müşteri memnuniyetini elde etmek ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak için gerekli tüm bilgilere sahip. Veri analitiği, makine öğrenmesi ve yapay zeka teknolojileri ile bunlar analiz edilerek, müşterilerin kalıcılığı sağlanabilir; sonraki aksiyonlarının tahminlenerek o aksiyona geçtiğinde ona beklentisinin üstünde deneyim sunulabilir.
- Perakende ve pazarlama: Veri analitiği, işletmelerin pazar trendlerini izlemelerine ve ardından müşterileri tarafından olumlu karşılanacağını bildikleri ürünleri piyasaya sürmelerine olanak tanır. Örneğin; perakendeciler, pazarın talebini daha iyi anlamak için yüksek öncelikli müşteri bandındaki tüketici satın alma sıklığı verilerini analiz edebilir. Ayrıca pazarlama ekipleri, hedef pazar, dağıtım kanalları vb. ile ilgili açıklayıcı veri setlerini işleyerek, hedef demografide ne tür reklamların yankı uyandırdığını artık hızlı bir şekilde belirleyebiliyor. Bu yeniliklerin her ikisi de çok daha güvenli bir ürün yönetimi sağlıyor.
- Süreç yönetimi, optimizasyon ve strateji geliştirme: Veri analitiği konusunda derin bir anlayışa sahip yöneticiler, kararlarını ve akıl yürütmelerini sezgi ve görüşlerden ziyade mantık ve gerçeklere dayandırma eğiliminde olduklarından daha iyi liderler haline gelirler. Bir iş stratejisi yalnızca verileri kadar iyidir ve veri analitiği, yöneticilerin, gelecekteki olası eğilimleri göz önünde bulundurarak mümkün olan en iyi stratejiyi formüle etmelerini sağlar.
- Üretimde kestirimci bakım: IoT sayesinde işletmeler artık üretim alanındaki makinelerinden çok çeşitli veriyi (sıcaklık, basınç, nem, vb.) toplayarak hem çıkacak üründe olabilecek potansiyel hataları tespit edebiliyor hem de makine parkurundaki cihazların olası bakım ihtiyaçlarını önceden tespit ederek, üretimin aksamasını engelleyebiliyorlar.
Özetle; veri odaklı bir kültüre inanan herkes, CEO’lardan yönetim kuruluna ve analitik profesyonellere kadar başkalarını bu analitik yaklaşımı benimsemeye ve sürdürmeye ikna etmek için birlikte çalışmalıdır. Bu senaryoda, hızlı ve esnek bir şekilde birlikte çalışmak çok önemlidir. İşin özü, veri analitiğinin burada bir kuruluşun üst düzey yönetiminin ve liderlerimizin deneyime dayalı uzmanlığının yerini alacak olmamasıdır.
İşletmeler, en iyi veri bilimcilerine ve mühendislerine, yüksek kaliteli veri kümelerine, görsel olarak en çarpıcı grafiklere ve çizelgelere ve en adil ve doğru makine öğrenimi algoritmalarına sahip olabilir. Ne yazık ki, yöneticiler kritik iş kararlarını bilgilendirmek ve yönlendirmek için veri analitiğinden yararlanmazlarsa, bu avantajlar boşuna olacaktır. Özetlemek gerekirse, üst düzey liderlik, bir şirketin analitik çabalarının ne kadar etkili olduğunun belirlenmesinde önemli bir rol oynar.