Artık birçok şirket, büyük verinin (big data) sağlayabileceği potansiyel değerin farkına vardı. Fakat tecrübelerimiz, günümüzde pek az sayıda şirketin büyük veri iç görüleriyle elde edilebilecek birçok fırsattan tam anlamıyla yararlanmaya hazır durumda olduğunu gösteriyor. Şirketlerin veri ve analitik yetkinliklerini geliştirmeye başlayabilmesi için izlenebilecek birçok yol var.
Veri odaklı bir şirkete dönüşüm yolculuğunu başlatmak için şirketlerin yaklaşımlarında cesur olması gerekiyor. Değişimi harekete geçirmek için çok sayıda fırsat bulunduğunu görüyoruz. Bunların arasında; yeni verileri eklemeden önce kurum içindeki mevcut “şişmiş” durumda ve dağınık olan veri ve altyapıyı azaltmak, işletme genelinde esnek olabilecek bir veri yönetişimi modeli başlatmak, deneyim kültürünü teşvik etmek ve içerideki depoları yıkacak güçte bir kurumsal veri yönetimi fonksiyonu oluşturmak sayılabilir.
Kârlılık bazlı analitiğe doğru ilerlerken bir yandan da iş modellerini yararlanmakta zorluk çekiyor. Liderlerin yarısından fazlası, veri analizi etrafında karar vermenin zor ya da çok zor olduğunu düşünüyor. Neredeyse tüm yöneticiler (yüzde 96), şirketlerinde veri analitiğini daha iyi kullanabilecekleri konusunda hemfikir. Yöneticilerin yüzde 85’i ise analitik konusundaki en büyük zorluğun veriyi analiz etmek ve yorumlamak için doğru çözümü uygulamakta yaşandığını düşünüyor. Bu zorluk, her ne kadar yeni bir haber olmasa da büyük verinin sadece boyut ve kapsam bakımından değil karmaşıklık bakımından da sürekli olarak büyüyor olmasıyla ilgili.
Sonuç olarak, birçok şirketin mevcut durumda verilerinden gerçek öngörüler çıkarabilmek için veri toplama silkelemek ve statükoya meydan okumak şirketler için son derece önemli olacak.
YÜKSELEN DALGA
Verinin, özellikle de veri analitiğinin, şirketler için muazzam değer yarattığı, yadsınamaz bir gerçek. Üst düzey yöneticilerin neredeyse yüzde 70’i, veri analitiğinin ilerleyen dönemlerde gelir artışı için önemli olacağını, yüzde 55’i ise halihazırda iş stratejilerini büyük verinin zorluklarıyla başa çıkabilmek üzere değiştirdiklerini söylüyor. Analitiğinin potansiyel değeri ortada olsa da birçok şirket, veri analitiği yetkinliklerinden tam anlamıyla yararlanmakta zorluk çekiyor. Liderlerin yarısından fazlası, veri analizi etrafında karar vermenin zor ya da çok zor olduğunu düşünüyor. Neredeyse tüm yöneticiler (yüzde 96), şirketlerinde veri analitiğini daha iyi kullanabilecekleri konusunda hemfikir.
Yöneticilerin yüzde 85’i ise analitik konusundaki en büyük zorluğun veriyi analiz etmek ve yorumlamak için doğru çözümü uygulamakta yaşandığını düşünüyor. Bu zorluk, her ne kadar yeni bir haber olmasa da büyük verinin sadece boyut ve kapsam bakımından değil karmaşıklık bakımından da sürekli olarak büyüyor olmasıyla ilgili. Sonuç olarak, birçok şirketin mevcut durumda verilerinden gerçek öngörüler çıkarabilmek için veri toplama yönetimi ve entegrasyonu konusunda yeni yöntemler keşfetmeye ihtiyacı var.
BÜYÜK VERİ: BÜYÜK ZORLUKLAR
Artık verileri değerli veri odaklı süreçlere çevirmek
Hangi verinin değerli olduğunu, hangi verinin sadece analizi zorlaştırdığını belirlemek
Dış kaynaklardan alınan verilerin doğruluğunu teyit etmek
Bilgi Teknolojileri (BT) veri yatırımlarının değer sağladığından emin olmak
Katma değerli veri ve analiz akışını artırmak
Doğru uzmanlık, yetkinlikleri belirlemek ve korumak
Büyük verinin BT altyapınızı nasıl etkileyebileceğini anlamak
Büyük veriyi finansal planlama, işletme performansı yönetimi ve finansal konsolidasyonunu iyileştirmek için kullanmak
ALINACAK ÇOK YOL VAR
Her ne kadar bazı şirketler açık şekilde verilerini rekabet avantajına dönüştürmeye başlasa da gerçek şu ki yöneticilerin çoğu, halen büyük veriyi “büyük bir fırsattan” çok “büyük bir zorluk” olarak görüyor. Uyum sağlamak için fazla rekabet baskısı olmadan ve ufukta upuzun bir “çok öncelikli zorluklar” listesi varken çoğu şirket elindeki veriye saldırmak yerine onunla amatörce uğraşmayı seçiyor. Aynı şekilde birçok şirketin karşılaştığı en büyük zorluk, mevcut veri yönetimi stratejileri etrafında dönüyor. Özellikle daha büyük ölçekli, karmaşık yapılı şirketlerde veriler depolara hapsediliyor, tutarsız şekilde etiketleniyor ya da erişim kontrollerinin ardına kilitlenip sanal olarak gerçeğin tek bir görüntüsüne erişim imkansız kılınıyor. Benzer şekilde veri yönetimi ve sahipliği çoğunlukla işletme geneline yayılmış oluyor. Bu da çok az şirketin, hangi verilere sahip olduğuna ve bunların nasıl yönetilip kullanıldığına dair merkezi bir bakışı olduğu anlamına geliyor.
Veri yönetimi ve analitik konusunda daha olgun yaklaşımlara sahip olanlar bile iş ortamı değiştikçe zorluk çekiyor.Örneğin, birtakım arka ofis iş süreçleri için dış kaynak kullanımı yönündeki trend, karmaşıklığı artırmış olabilir. Şirket dışından, sosyal medya verileri, ekonomik ya da demografik veriler gibi verileri satın alanlar, farklı veri kaynaklarını entegre ve analiz etmenin sonuçlarıyla boğuşmak durumunda kaldıkları için daha çok zorlanıyor. Çok uluslu şirketlerin de yerel ve bölgesel veri gizliliği düzenlemelerinin kurum genelinde verileri toplama, analiz etme ve paylaşma özgürlüklerini etkileyebileceğini unutmaması gerekir.
FIRSATLARI BELİRLEMEK
Açıkça görülüyor ki şirketlerin, diğer sektörlerde ortaya çıkmaya başlayan veri odaklı, iç görülerle yönetilen şirketlere doğru evrilmesi bir tür transformasyon gerektirecek. Ancak deneyimlerimiz, bunun temelini atmaya başlamak için bugünden alınabilecek birçok aksiyon olduğunu gösteriyor. Bu aksiyonları şöyle sıralayabiliriz:
Elindekileri temizle: Dışarıdan tonlarca yeni veri seti ve kaynağı satın almaya kalkmadan önce şirketlerin halihazırda ellerinde bulunan verileri temizlemek ve entegre etmekle işe başlaması gerekiyor. Nihayetinde hedef, eldeki mevcuda yeni veri eklemeden önce kurum içinde “şişmiş” durumdaki, dağınık veri ve altyapıyı azaltmak olmalı. Bununla birlikte büyük verinin gerçekten değerli olan özelliklerinden bir diğeri de şirketlerin teknik olarak “temiz” olmayan veri setlerinden önemli iç görüler çıkarmaya başlayabilecek olmasıdır. Bu da büyük verinin hızlıca ve kolayca şirketlerin mevcut (ve temiz) verilerinin üzerine yüklenebildiği anlamına geliyor.
Bir veri yönetişimi modeli geliştir: Çok sayıda veri ambarının var olması ve sınırları belirsizleşmiş veri sahipliği karşısında birçok şirketin, işletmeye esneklik kazandırırken aynı zamanda veri kullanımına da rehberlik edecek olan standart ve kontrollere tutarlılık getirecek, kurum genelinde bir veri yönetişimi yaklaşımı yaratmaya odaklanması gerekiyor. Sonuç olarak büyük veri ve dış kaynaklardan faydalanmayı umut edenler, dış kaynaklı veri ve tescilli bilgiler için farklı kontroller sağlayan “hibrit” bir yönetişim modeli geliştirmeyi düşünmek isteyebilir.
Kurumsal veri yönetimi fonksiyonu yarat: Birçok şirketin halihazırda Veri Başkanı (CDO) gibi bir tür veri yönetimi fonksiyonu olsa da çoğu şirket, bilgi akışı ve kullanımını geliştirmekten ziyade kararlı bir şekilde politikalar yaratmaya odaklanıyor. Şirketler, kurum genelinde doğru bilginin kullanılmasını sağlamak için Bilgi Teknolojileri (BT), işletme ve veri arasında bir köprü görevi görecek bir kurumsal veri yönetimi fonksiyonu oluşturmak isteyebilir. İdeal olarak, kurumsal veri yönetimi grubu, işletmeden gelen tüm veri talepleri için ana kaynak olarak yetkilendirilecektir. Bunun işletme için bir büyüme motoru haline gelmesi gerekir.
Bir deney yapma kültürü inşa et: Birçok şirketin eğilimi, daha çok riskten kaçınma odaklı bir kurum kültürü oluşturmak yönündedir. Ancak bu, çok az sayıda çalışanın ya da iş biriminin yenilikçi olmak için teşvik edildiğini hissetmesi anlamına gelecektir. Yeni fikirleri ve yaklaşımları teşvik etmek isteyenler, bazı projelerin başarısız olacağını kabul eder ve böylelikle çalışanlara ve birimlere yeni yaklaşımları güvenle test edebilmek için doğru ilkeleri ve esnekliği sağlayan bir deney yapma kültürünü nasıl uygulayabileceklerini düşünmek isteyebilirler.
Mavi gökyüzüne bak: Elinizdeki verileri işiniz hakkında zaten bildiğiniz şeyleri söylemeye zorlamaktansa dikkatinizi gelişim ya da değer yaratımı için yeni alanlar yaratmaya yöneltin. Bulunan fırsatlar ister elinizdeki veri ve iç görüleri ticarileştirmekte ister verileri daha hedeflenmiş demografik gruplara uygun olan yepyeni ürünler ve hizmetler geliştirmek için kullanmakta olsun şirketlerin ellerindeki veriyi iş modellerini silkelemek ve statükoyu dönüştürmek üzere kullanmanın yollarını araması gerekir.
Olasılık bazlı analitiğe yönelin: Büyük veriyle uğraşırken, iç görüler çıkarmanın anahtarı ihtiyaçlarınızla ilgisi olmayan verilerin (gürültülü veri) yüzde 95 ila 99’luk kısmını eleyebilmektir. Bu geleneksel temel neden ya da regresyon analizi yoluyla başarılamaz; büyük veride değer bulmak olasılık bazlı yaklaşım ve teknikleri anlamayı, bunları çekirdek veriyle ve analitik yetkinlikleriyle bütünleştirebilmeyi gerektirecektir.
Doğru soruları sorduğunuzdan emin olun: Elinizdeki verilerden faydalı iç görüler çıkarmak doğru soruları sorabilme becerinize bağlıdır. Ama bu aynı zamanda mevcut araç ve tekniklerinizle hangi sorulara şu anda cevap veremeyeceğinizi belirleyebilmek anlamına da gelir. Bununla birlikte şirketler, büyük veriye doğru soruları sormaya yatırım yaparsa iç görüler çok hızlı bir şekilde akmaya başlayacaktır.
Günün sonunda, şirketler için en büyük teknoloji riski, verileri iç görülere ve iç görüleri değere dönüştürme yarışında geriye düşmektir. Deneyimlerimiz bize, ancak veri odaklı deney ve keşifler yapmayı destekleyecek doğru ortamı ve yönetişim modellerini yaratabilenlerin, geleceğin daha müşteri odaklı organizasyonel modelinde başarılı olacağını gösteriyor. Pazardaki değişimin hızı göz önüne alındığında, yalnızca ellerindeki veriyle “debelenmeyi” sürdürenler, yakında diğerleriyle arayı kapatmakta zorlanabilir. Bu iki durum arasında bağlantı kurabilen şirketler veri analitiği çalışmalarından çok büyük yarar sağlamaya hazır olacak.
