Veri ve analiz profesyonelleri yetenek için yapılacak bir sonraki büyük yarışın merkezinde olacak gibi görünüyor. 2015’te veri bilimi becerileri olan insan sayısında fazlalık vardı. Şimdi ise önemli bir eksiklik var. IBM, 2020 yılına kadar veri ve analiz becerilerine olan talebin daha da artmasını, yalnızca ABD’de 2.7 milyon iş pozisyonu olmasını bekliyor.

Yetenek için yapılacak rekabet özellikle de ileri analizin merkezi bir yer tuttuğu şirketler için yoğun geçecek; bunun için e-ticaret devlerini, yatırım fonlarını ve karmaşık sistem mühendisliği şirketlerini düşünebilirsiniz. Bunlar için, kurumun içinde olacak bir veri uzmanı ekibi bir zorunluluk haline gelebilir.

Peki ya biz geri kalanlar? Veri analizi uzmanlarının üçte birinden fazlasının şirketlerin yapılan analizleri hiçbir zaman kullanmadığı ya da sadece bazen kullandığını söylediği Rexer Analytics anketini düşünün. Bu da büyük resimdeki zorluklara odaklanan merkezi ekiplerce yapılan analizlerin kullanışlılığını sorgulatıyor.

İşletmeyle Tam Entegrasyon

Deneyimlerimiz bize çoğu şirketin küçük bir veri bilimci ordusuna veya üst düzey analitik tekniklere ihtiyacı olmadığını söylüyor. İhtiyaçları olan şey, önemli ticari ve operasyonel problemleri çözecek analizler. İyi haber şu ki, bunu yapabilecek araçlar mevcut ve nispeten ucuz. Aynısı gücü işlemek için de geçerli. Bu sırada, şirketlerin büyük çoğunluğu çok miktarda ticari olarak ilgili verileri topluyor ve bunu daha önce hiç olmadığı kadar hızlı yapıyor (ama analiz etmiyor).

Eksik olan şey, bu becerileri şirketin iş gereklilikleri için özelleştirilmiş şekillerde kullanmasını sağlayacak açık bir strateji ve operasyon modelidir. Bu tür çalışmalar üç temel bileşene dayanır:

Sahip oldukları ticari uzmanlığı ileri analiz metodları ve uygulamaları ile verimli bir şekilde birleştirebilecek kişiler.
Analitik bilgi birikiminin ve iş sorununu kavrayışın, işlemeye uygun içgörülere dönüştürülmesini sağlayan kanıta dayalı bir yaklaşım.
Uygun analitik araç ve teknikleri geliştirecek ve kurumun bunları iç eğitim ve tavsiye yoluyla uygulanmasını sağlamak için küçük bir analitik uzman ekibi (veri bilimcileri değil).

Bu üç bileşen; işletmelerin analizden değer üretebilmesi için, teknik beceri ve ticari düşünme arasındaki boşluğu kapatmanın sağlam bir temelini oluşturur.

İç Beceriler Geliştirmek

Peki nasıl başlamalıyız? Bunun için bu yolda ilerleyen şirketlere bakmanızı öneriyoruz.

Küçük başlayın.

Tahmini analizlerin kayda değer bir şekilde ve hızlıca etkileyebileceği tek bir ana sorunu ya da önemli (ancak sınırlı) bir işi hedefleyin. Ardından sonuçları; güvenilirlik, heyecan ve ivme yaratmak için kullanın.

Şimdi Anheuser-Busch’un bir bölümü olan bira ve içecek şirketi SABMiller, iş bölümleri için veri ve analizi hazır hale getirmeye karar verdiğinde bu yolu izledi. Riski yönetmek için ilk yatırımlarını mütevazı tutuyorlardı. Böylelikle, çalışan araçları ve yaklaşımları yaygınlaştırırken, başarısızlıkları kolayca uzak tutabildiler.

Ticari tutun.

Analitiği kurumunuzun ticari ve operasyonel merkezine yerleştirin. (Temel bir iş gereksinimini karşılamıyorsa, analitik yardımcı değil ancak bir engel olabilir.) Analitik becerileri ticari düşünme sürecini hayata geçirenlere mümkün olduğunca yakın bir yere koyun.

Örneğin Berlin merkezli Zalando, iş birimlerini ürün geliştirmeye odaklanmış yerleşik analistlerle eşleştirilmiş bir self servis analitik altyapı ile güçlendirdi. Sonuç? Moda kategorisinden lojistiğe kadar farklı alanlardaki ekipler, firmanın en önemli iş öncelikleriyle uyumlu olarak almaları gereken akıllı kararlar için veriye dayalı içgörüleri elde edebiliyor.

Hem mevcut hem de potansiyel analitik yeteneklerinizi tanımlayın.

Pek çok şirketin iş sorunlarını çözmek için analizleri kullanan kişilerin yanı sıra strateji, finansal planlama veya işle ilgili öngörüye odaklanmış departmanları zaten bulunuyor. Bu varlıkları yeni becerilerle güçlendirerek geliştirin. Özel yeterlilikler gerekli değil – sadece veriyi okuyabilme ve seçtiğiniz araçlarda yetkin olma becerisi (ve isteği) gerekli.

Jaguar Land Rover, departmanlarında self servis analitik faaliyetleri fark ettiğinde şirket içi analiz eğitimi sunmaya başladı. 60 kişilik ilk kursun kapasitesi doldu. Geçen sene itibariyle, 1.800 ile 2.500 arasında çalışanın “doğal analistler” haline geldiği tahmin ediliyor – bu kişiler gündelik işlerinin bir parçası olarak kendi analizlerini yaratan insanlar.

Araç seti oluşturun.

Kod yazmayı öğrenme ihtiyacını ortadan kaldıran self servis araçlarıyla analizlere katılmaları için çalışanları teşvik edin.

Bu araçlardan en etkili olanı; şirket verilerinde gezinmek, grafikler ve gösterge tabloları oluşturmak ve farklı kitlelere öngörü sağlamak için yerleşik algoritmalara sahiptir.

Nike; iş zekası, analiz ve görselleştirme için bir dizi özel yazılım aracını bir araya getirdi; bunların hepsi, teknik engelleri azaltmayı ve çalışanlara içgörü sunmayı amaçlıyordu. Araç seti, yalnızca temel gösterge panelini isteyen kullanıcılardan kendi araştırma analizlerini yapmak için mümkün olduğunca fazla veri arayanlara kadar tüm kullanıcı gereksinimlerini kapsamak zorundaydı. İstikrarlı, güvenli ve güncel (up-to-date) bir ortam sağlamak için gerekli yönetimi sağlayan merkezi bir ekipten tüm kullanıcılar fayda sağlamaktaydı.

Evangelistler yaratın.

Çalışanların analizlerin ticari değerini kendi başlarına anlamaları için bırakmayın. Bunun yerine, organizasyondaki savunucular ağı aracılığıyla onlara bu değeri gösterin. Bu savunucular aracılığıyla şirketler, iş için mevcut kabiliyetleri proaktif olarak tanıtabilir ve yollarını bulmaya çalışanlar için uzman desteği sağlayabilir.

İngiliz süpermarket Sainsbury’nin “Humanalysts” adında yeni bir iç ekip oluşturduğunda yaptığı şey buydu. Grubun görevi, işi geliştirmeye yönelik veriye dayalı fırsatları belirlemek; örneğin, yeni fiyatlandırma stratejilerine müşterilerin verdiği tepkileri öngörmek gibi; ve bu süreçte çoğunlukla şüpheci olan çalışanları inananlara dönüştürmek.

Sahip Olduklarınızı Kullanmak

Yolculuğunuza nereden başlarsanız başlayın, şunu aklınızda bulundurun: Analitiğin demokratikleştirilmesi kaçınılmaz bir şekilde yinelenen bir süreçtir. Her adım; uygun kontrollerin, eğitim ve dağıtım mekanizmalarının yerinde olmasını ve olması gereken şekilde çalışmasını sağlamak için bir geriye bakış gerektirir. Voltaire’in gözlemlediği gibi, büyük güç büyük sorumluluk gerektirir.

Sizinle benzer durumda olanlara bakmak da iyi bir fikirdir. İlgili vaka çalışmalarını cömertçe kullanın. Ticari faydalar sağlayan içgörülere öncelik verin. Kuruluşunuza rapor verirken, temel modellerden ziyade çıktıya ve etkiye odaklanın. İlham alın ve ilham verin.

Son olarak, işletmeniz için neyin mantıklı olduğunu düşünmeden yüksek ücretli uzmanlardan oluşan ekipler oluşturmak için var olan baskıya boyun eğmeyin. Analitik hakkında o kadar özel bir şey yoktur ki, çözmeniz gereken problemlere fazlasıyla aşina olan ve sizin için zaten çalışıyor olanlardan korunmalıdır. Analitik, herkesin anlayabilmesi için gerekli araçları sağlamalıdır. Diğer bir deyişle: veri analizi herkes içindir – yalnızca birkaç kişi için değil.

Kaynak: Harvard Business Review

Veri Merkezlerinin Artan Önemi

Veri Analizinizi Nasıl Verimli Bir Şekilde Kullanırsınız?

Veri Merkezi Altyapısı Tier Standardı Nedir?

Veri Merkezi Nedir, Neden Önemlidir?

Büyük Veri (Big Data) Hakkında Bilinmesi Gerekenler

Veri Miktarı, Aktarım Hızı, Trafiği ve Bant Genişliği (Bandwidth) Nedir?

Topluluk Bulutu (Community Cloud) Nedir?

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir?

Veri Yönetiminde Devrim: Akıllı Doküman İşleme ve Avantajları