“2021 Yılında Sıkça Duyacağımız Veri Bilimi Trendleri” yazımızda bahsettiğimiz “data democratization kavramını bu yazımızda biraz daha detaylandırıyoruz.
Data Democratization Nedir?
Dilimize “verilerin demokratikleşmesi” olarak çevirebileceğimiz bu kavram genel olarak, kurum içinde hemen hemen herkesin ilgili verilere erişimini ve bu verilerden içgörüler elde ederek daha doğru kararlar almasını ya da sonuçlara ulaşmasını sağlayan süreçleri tanımlar. Kullanıcıların, şirket içerisindeki rolü fark etmeksizin ihtiyacına göre verilere erişebilmek ve etkin bir şekilde yorumlayabilmek için gerekli yetkinliğe sahip olmaları ve ilgili araçları kullanabilmeleri amaçlanır.
Verilerin Demokratikleşmesi Kurumlar İçin Neden Önemli?
Verileri okumak, analiz etmek, yorumlamak ve bu verilerden bilgi elde etmek, veri odaklı karar verme (data-driven decision making) olarak tanımlanıyor ve işletmelerin dönüşümleri de artık hepimizin bildiği üzere bu yönde ilerliyor. Bu dönüşüm süreci, verilerin erişilebilir olması ve çok daha hızlı yorumlanabilmesi gerekliliğini de beraberinde getiriyor. Üstelik kurumlar, ellerindeki verileri mümkün olduğunca farklı amaçlar doğrultusunda değerlendirmek istiyor. Data democratization kavramı tam da bu ihtiyaç doğrultusunda oluşmaya başladı. Bu amaçla yapılan girişimlerle, teknik bilgisi olmasa dahi kurum içi kullanıcılar ihtiyaçları olan verilere erişebiliyor ve analiz edebiliyor. Bu yaklaşım aynı zamanda daha şeffaf ve erişilebilir bir veri politikasının da önünü açmış oldu.
Veri odaklı karar almanın kurumlara getirilerinden sıkça bahsettiğimiz bu dönemde verilere anında erişim ve yorumlama yeteneği, kullanıcıların sonuçlara hızlı ulaşmasını sağlayarak daha çevik bir kurum kültürünü destekler ve kurumlara rekabet avantajı sağlar. Örneğin, tahmine dayalı bir veri analitiği, rakiplerden önce iş fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olacaktır.
Önceki süreçlerde, kurumlar verilerden değer elde etmek için verilerini gerekli becerilere sahip birkaç veri analistine emanet ediyordu. Kurumun sahip olduğu verilerin birkaç kişi tarafından değerlendirilmesi ve departmanların ihtiyacı olan raporlamaları analistlerden talep etmesi süreçleri oldukça uzatıyordu. Ayrıca veriyi bizzat karar verici kişinin değerlendirmemesi de sağlıklı karar alma süreçlerinin önünde bir engel olabiliyordu. Verileri, veri analisti olmayanlar için de paylaşılabilir ve yorumlanabilir hale getiren teknolojilerin ortaya çıkmasıyla birlikte aslında verilerin demokratikleşme sürecinin de önü açılmış oldu.
Verilerin IT departmanları ya da belirli kişilerin elinde kalması gerekliliğini savunan bir kesim de mevcut ve bu konuda hala belirli tartışmalar sürüyor. Bu tedirginliğin nedeni de verilerin herkesin kullanımına sunulmasının güvenlik tehdidi oluşturabileceğine dair endişeler. Ayrıca verilerin yanlış okunması, yanlış yorumlanması ve dolayısıyla yanlış iş kararlarına neden olması da bu tedirginliğin bir diğer nedeni. Ancak, sağlıklı kurulacak bir sistemle, veri güvenliğinin sağlanmasıyla ve etkili bir eğitimle bu sorunlar büyük ölçüde çözülüyor.
Gerçek zamanlı veri akış desteği sağlayan bir analiz sistemiyle kurum içi herhangi bir kullanıcı veriye anlık erişebiliyor ve gerçek zamanlı karar alabiliyor. Kurumlar için gerçek zamanlı karar alabilme yeteneği, anlık bir müşteri hareketini satışa çevirmek, kriz olabilecek bir durumu önlemek veya sahadaki operasyonları verimli şekilde yürütebilmek açısından oldukça önemli.
Nereden Başlamalı?
Kurumunuzu Tanıyın
Kuruluşlar, öncelikle verilerden destek alacakları hedefleri belirlemeli ve bu hedeflere ulaşmak için ne tür bir sisteme ihtiyaç duyduklarını keşfetmelidir. Bunun sadece kurum genelinde değil, departman bazında da yapılması gerekir. Özellikle her departman için süreçte nasıl ilerlendiği ve eksiklerin neler olduğu dikkatle gözlemlenmelidir. Bu doğrultuda gerekli iyileştirmeler yapılmalı ve varsa güvenlik açıkları belirlenerek gerekli önlemler alınmalıdır.
Daha Anlaşılır Veriler
Amacı herkes tarafından verilerin kolay yorumlanmasını sağlamak olan bu süreçte veriler anlaşılır bir şekilde düzenlenmelidir. Aksi halde yanıltıcı analizler, yanlış kararlara sebep olacaktır. Dolayısıyla analiz sistemi kullanılmadan önce verilerin temizlenmesi ve modellemelerin yapılması gerekir.
Analiz Sisteminin Olmazsa Olmaz Yetenekleri
Öncelikle sistem tüm verilere kolaylıkla erişebilmeli, verileri tek bir yerden yönetebilmeli ve anlık veri akışına olanak tanımalıdır. Aynı zamanda kurum içerisindeki ilgili verilerin sadece yetkili kişilere ulaşmasını sağlayacak gerekli yetkilendirme mekanizmasına da sahip olmalıdır. Bu sistemlerin kullanıcıların içgörüleri rahatlıkla kavramasını sağlayacak güçlü veri görselleştirme opsiyonları sunması gerekliliğinden artık bahsetmiyoruz 😊
Eğitim Süreci
Bu gereklilikleri sağlayan güçlü altyapılar kurulduktan sonraki adım eğitim sürecidir. Verilerin demokratikleşmesi, self servis analitik araçlarının kullanımına bağlı olduğundan kullanıcılar bu sistemlerle ilgili gerekli yeterliliğe sahip olmalıdır. Ancak bahsettiğimiz gibi kullanıcı dostu geliştirilen bu sistemler yoğun teknik bilgi gerektirmediğinden, basit ve kısa süreli bir eğitimle kullanıcılar gerekli yetkinliğe sahip olacaklardır. Eğitim içeriği, analize geçmeden önce kullanıcıların ellerinde bulunan verilerin ve bunları yorumlamanın önemini de kapsamalıdır.
Makine Öğreniminin Gücü
Akıllı otomasyon çözümleri sunan yapay zekâ desteği, analizin, kullanıcının sorduğundan çok daha fazlasını sunmasını sağlayacaktır.
Mevcut verilerinizden maksimum faydayı sağlamak için siz de bu dönüşümü başlatmak isteyen bir kurumsanız, güçlü bir altyapıya ve doğru analiz sistemine sahip olmalısınız. Aynı şekilde gerek IT ekiplerine gerekse kurum içi kullanıcılara yönelik eğitimlerin de en etkili zamanda ve doğru bir şekilde verilmesi gerekir. Tüm bu süreçler sağlıklı yürütüldüğünde “demokratik veriler” kurumunuza çeviklik kazandırarak birçok konuda rekabet avantajı elde etmenizi sağlayacaktır. Datateam olarak tüm bu süreçlerde size nasıl destek olabileceğimizi öğrenmek için bizimle iletişime geçebilirsiniz.