Veri-Değer zincirini anlamak.

Besin zincirini bilirsiniz. Genel olarak yaşayan canlıların beslenmek için nasıl gıda temin ettiklerini gösteren, aldıkları gıdalarla kendilerini ve aslında birbirlerini nasıl beslediklerini gösteren bir zincirdir. Plantlardan, otlardan başlayan zincir, küçük hayvanlardan, kocaman memelilere kadar devam eder. Bu yazıda, veriden değer üretmek için birbirine bağlı olan ve birinin girdisi diğerinin çıktısı olan bu zincire göz atacağız. 

Peki, yeni veri işleme teknolojilerine neden bukadar çok ilgi var?

Büyük Veri araçlarının esnekliği, büyüyebilmesi değil tek sebep. Veriye bakıp bizi yönlendirmesi, veriyi bir hammadde gibi işleyip, ondan “ürün” elde edilebilmesi en çok da kurumları heyecanlandırıyor.

Veriden değer üretme konusunda kurumları sıkıştıran ve kısıtlayan en önemli bakış açısı BT Merkezli bakış açısı. BT bakış açısında, dünya uygulamalar bütünü olarak görülür ve fonksiyonlarına göre sınıflanmış veriler ve silolar ortaya çıkar. Bu bakış açısı, “İş Merkezli” olarak kullanılmaya kalktığında, birbirinden bağımsız veri siloları, esnek olmayan geçişkenlik ve veri keşfedememe olarak geri döner. İşletme, eski bakış açısı ile işlevini ve büyümesini sürdürebilir ama “gelecek fırsatlar” konusunda, keşif için sıkıntılar başlar. Yıllardır “maliyet-merkezli” bakış açısı ile çalışan kurumların, “değer yaratan” bu yeni bakış açısı ile yeniden düzenlenmeleri çok hızlı ve kolay da olmayacaktır.

Sık kullanılan Veri ve Petrol benzetmesi vardır, bilirsiniz. Ham Petrol örneğinde olduğu gibi veri de eğer farklı uygulamalar tarafından kullanılabilirse ancak, “ham madde” olmaktan çıkar ve değerli bir ürüne dönüşebilir.

Bu kapsam da veri de petrol gibi bir çok farklı aşama ve dönüşümden geçtikten sonra değerli ürün olarak kabul görebilir. Bu adımları anlamak ve uygulamak, modern bir veri mimarisi çıkarmak, kurumu dönüştürür, iş problemlerine hemen çözüm getirebilecek bir imkana ulaştırır.

Veri Değer Zincirine yakından bakalım.

-     

      Discover: Günümüzün sayısal dünyasında, dağınık, farklı platformlarda, farklı formatlarda, kurum içi veya kurum dışında üretilen ve saklanan veriler var. İşiniz ile ilgili bir soruya yanıt ararken bu sorunun doğru yanıtını barındıran, “doğru veri kümesi”ne uygun maliyetle erişmek ve keşfetmek, aranan cevabın bulunabilmesi için birinci adımdır.

-      Ingest : Çok çeşitli kayıt formlarında saklanan veriler ve çok çeşitli ağ erişim metodları var. Bütün bunların sanal olarak tekleşip erişilebilir olmasını saylayabilen teknoloji adımı Ingest olarak düşünülebilir.

-      Process : Bir çok uygulama Ingest aşamasını geçtikten sonra keşfedilen veri kümelerinden ihtiyacı olanı çekip, istediği formata dönüştürüp kullanır ve anlık olarak ihtiyacını görür.

-      Persistency: Uygun maaliyetli dağıtık yüksek yoğunluklu saklama üniteleri bu konuda çok seçenekler sunar. Verinin saklama formatı ve veri tabanı teknolojisinin seçimi (İlişkisel, Hiyerarşik, Merkezi, Dağıtık vb…), veri değer zincirinin diğer halkalarından, özellikle Analiz tarafından etkilenerek belirlenir.

-      Integrate: Big Data’yı değerli kılan durum, çok çeşitli veri kaynaklarını ve formasyonlarını entegre edebilmesinden geçer. Bu adım Veri Değer zincirinin en önemli olmazsa olmaz adımıdır.

-      Analyze: Veri Bilimi konusunun %80’i bu adımda gerçekleşir. Big Data “gösterisinin” parlayan yıldızı, görünen yüzü analiz adımıdır. Veriden değeri üreten, karmaşık analiz araçları bu adımda devreye girer

-      Expose: Analiz sonucunda ortaya konanların, kurum tarafından özümsenmesi, tüketilmesi ve elle dokunulabilir değere, kurumun üretim ve ürünlerine yansıması bu aşama da olur.

Veriden değer üretilmesi yeni bir bakış açısı gerektirir. Silolardan Teknik ve kavramsal olarak kaçmak mümkün değildir. Değişmesi gereken bakış açısı tam olarak şudur:

“Veriye NE YAPILDIĞI”na odaklanmış olan, fonksyonel bakış açısından kurtulup, “Veri ILE NE YAPABILIRIZ”in cevabını arayan iş odaklı bir bakışa geçmek gerekiyor.

2015’de İş Analizi konusunda On Tahmin

2015’de İş Analizi konusunda On Tahmin

2015’de Business Analytics (BA) – İş Analizi sanayisi nereye gidiyor? IIA (International Institute of Analytics) takip edilmesi gereken 10 akımı şöyle özetlemekte.

1-   İki Rol, Tek Ofis 

 

Kurumların CAO (Chief Analytics Officer) ve CDO (Chief Data Officer) rollerini iyi özümsemeleri ve görev dağılımlarını daha iyi yapılandırmaları gerekecek. Bu iki rolün sahiplendikleri alanlarda çakışmalar var ve birbirlerinin ayaklarına basmamaları gerekiyor.

2-   Bir zamanlar… 

 

“Hikaye oluşturmak”, İş Analizi konusunda yeni ve önemli bir iş kolu olacak. Çünkü, üst yönetim, verinin ve bilginin kullanım değerini gündelik hayattaki canlı örnekler üzerinden anlamayı ve anlamlandırmayı öngörüyorlar. Bunun içinde “Hikayeler”le bu konunun anlamlandırılması gerekli.

3-  Bütünleşik Modeller

İş Analizi için kullanılan farklı modeller, bir arada kullanılacak şekilde yeniden entegre olacak, “Predictive Modelling” daha gelişkin ve anlamlı hale evrilecek.

 

4-   Analitik ve BT Güvenliği

İş Analizi Uygulamaları, Entegre Güvenlik Çözümlerinin kaçınılmaz bir parçası olacak ve kurumların “Top Priority” listesinin en üst basamaklarında yer bulacak. Güncel, canlı ve kritik veriler üzerinden analiz yapıldığı için bu konu olmazsa olmaz.

5-   Analitik ve “Internet of Things”

Internet’de veri üreten bütün paydaşların üretimlerini toplayan, bir arada analiz edilebilmesine olanak sağlayan ve bu verileri merkezi bir ortamda saklayan “The Analytics of Things” kavramı çok konuşulacak.

6-   Hadoop daha da olgunlaşacak.

Açık Kaynak kod teknolojisi Hadoop, kurumların teknoloji stack’lerindeki yerini daha da güçlendirecek. Hadoop dağıtıcısı Hartonworks, başarılı bir halka arz sağladı. Rakip MapR ve Cloudera iyi işler çıkartıyor. Hadoop’u daha da fazla göreceğiz.

  

7-   Daha büyük yatırımlar.

Kurumlar yatırım kararlarını iki katına arttırmayı hedefleyecek. Bu gerçekleşirmi bilinmez ama hedef olarak İş Analizi yatırımlarının artacağı öngörülüyor.

8-   Veri Gizliliği Gözönünde

Veri Gizliliği konusundaki talepler, kullanıcıların, sahip oldukları verilerin kimler tarafından, ne koşullarda paylaşıldığını öğrenmeye yönelik araç ve hizmetlerin geliştirilmesini ve yaygınlaşmasını tetikleyecek.

iŞşGücü–Yeniden tanımlanacak

Analytics, machine learning ve cognitive computing konuları, bilgi teknolojileri alanında çalışanların yeni iş alanları olacak ve artarak devam edecek.

 

-- Karar verici makineler

Otomatik Karar veren yapılar 2015’de daha çok konuşulacak ve uygulanması konusunda çalışmalar yapılacak.