Ana içeriğe atla

Veriden Bilgiye Dönüşüm Sürecinin Temelleri



Merhaba,

Ağırlıklı olarak Telekom sektöründe uzun yıllardır çalışmakta olan birisi olarak, büyük şirketlerdeki verinin ilk çıkış noktalarından, raporlarda yer alması ve karar destek sistemlerinde görünmesine kadar giden süreçler hakkında önemli bir bilgi birikimim oldu. Bu bilgi birikimi farklı noktalardan bakışı gerektirir ve az sayıda profesyonel, bu bakışa sahip olma ayrıcalığını taşır. Sürekli değişen Bilgi Teknolojileri (BT) araçları ve yüksek rekabet ortamı içinde bu bilgi ve tecrübeyi sürekli güncel tutmakta ayrı bir gayret gerektirir.
Tabii ki bu tecrübede kullanılan araçların yeri yadsınamaz. Atalarımız alet işler el övünür derken haklı bir noktaya temas etmişler. Fakat bu bizde, aletin işin en önemli parçası olduğu şeklinde bir yanılsama yaratmasın. Peki, işin en önemli kısmı nedir öyleyse? Bu soruya yanıt vermeden önce sürece biraz yakından bakmakta fayda var.

Gerçekte birbirine benzeyen büyük şirket yada kurumlarda (yazının devamında ikisi içinde büyük organizmalar kelimesini kullanacağız) temel kavramlar ortaktır fakat o şirketin/kurumun kültürü yada birikimi olarak adlandırabileceğimiz iş yapma tarzı farklılıklar arzeder. Bunun  nedenleri arasında;
  • yönetim anlayışı farklılıkları,
  • zorunluluklar,
  • kaynak bolluğu yada kısıtları,
  • çalışan ekibin sinerji yaratıp yaratamadığı,
  • yapılan işlerde önceliklerin nasıl belirlendiği
gibi birçok faktör yer alır. Doğası itibarı ile zaten karmaşık olan iş süreçleri ancak;
  1. ön analiz,
  2. detaylı analiz,
  3. dizayn,
  4. geliştirme
  5. test
  6. üretime alma.
safhalarından geçtikten sonra kurum yada şirket açısından faydalı bilgiler üretir. Tabii burada unutulmaması gereken önemli bir nokta, çıktılarından yararlanılan bir projenin gerçekte asla bitmediğidir. Eğer bu bir gerçekse, bir projenin başlangıcında en az bazen hiç düşünülmeyen kısmı olan operasyon adımı projelerde en uzun süre devam eden adım olarak görülebilir.

Soruyu unuttuğumu sanmayın. "Peki, işin en önemli kısmı nedir öyleyse?" Vücudun yaşaması için gerekli olan kanın, vücut için gördüğü işlev ne ise verinin kurumlar içinde ki yeri ve önemi aynıdır. Hayatidir. Yani bir tool/alet olmadan da işlerinizi yapmanın bir yolunu zorda olsa bulabilirsiniz, ama veri olmadan asla! Bu hayatilik verinin üretildiği noktalardan, kullanılacağı noktalara ulaştırılması konusunda günümüzün en zor BT problemlerini önümüze çıkarır.

İnsan vücudunu organizasyonlar için bir prototip olarak alırsak kavramları daha iyi oturtabiliriz. Vücudumuzda organlarımız bir organizasyondaki departman veya bölümler ile benzer özellikler taşır. En önemli özellikleri bir konuda uzmanlaşmış olmalarıdır. Uzmanlaşma, organizmayı ilgilendiren birçok diğer konudan ya az bilgi sahibi olmayı yada hiç bilgi sahibi olmamayı birlikte getirir. Gelişmiş organizmalarda bu temel bir özelliktir. Az gelişmiş organizmalarda bir organ birden fazla işlev görür fakat genelde hiç birinde çok iyi değildir yada az kapasite ile işlevlerini yerine getirir. Uzmanlaşmayı bu şeklide temel bir özellik olarak ortaya koyduğumuzda kaçınılmaz olarak iletişim ikinci sırada konumlanır ve hemen ardından ihtiyaç ve isteklerin karşılanması gelir. Bu üçlü, bütün büyük organizmalarda birlikte işler ve ne kadar iyi işlediğine paralel olarak organizma büyümeye ve/veya gelişmeye devam eder.
  1. uzmanlaşma
  2. iletişim
  3. ihtiyaç ve isteklerin karşılanması
Uzmanlaşan organ ne ile uğraştığını bilir ve günlük hayatına bu şekilde devam eder. Bu açıdan bakıldığında, Pazarlama bölümleri müşteri sayısını arttırmaya çalışırken, Finans bölümleri müşterilere yapılan satış veya hizmetlerden elde edilmesi gereken gelirleri toplamaya, doğru şekilde kayıt altına almaya çalışır. Teknik bölümler ise diğer bölümler temel işlevlerini yerine getirirken ihtiyaç duydukları teknik altyapıyı kurmak, geliştirmek, ve bakımını yapmakla yükümlüdür. Bu anlamda Finans bölümü organizasyonun müşteri sayısını arttırmayı günlük işleri açısından öncelik olarak ele almaz, yada Pazarlama bölümü verilen hizmetlerden kazanılması gereken gelirlerin toplanması konusunda fikir yürütmez. Toplam rakamlar yada kırılımlarla ilgilenmez demiyoruz bununla, sadece müşteri aldığı hizmetin bedelini ödeyecek mi diye bir kaygısı öncelikli değildir. Teknik kısımlarda benzer şekilde teknik altyapı ile ilgilenirken, finans ve pazarlamanın gerçek hassasiyetlerinin farkına varmaz çoğu zaman. İşe yukarıdan bakıldığında ise bölümler ne kadar iyi işlerse müşteri ve hizmet kalitesinin artmasına dolayısı ile gelirlerin artmasına olumlu yönde katkıda bulunurlar.
Bu resme bakınca, organizmanın gelişip büyümesinin doğal olarak amaçlarda farklılığı da beraberinde getirdiğini görüyoruz. Bu farklılıklar, verinin kurum/şirket içinde aldığı yol, geçirdiği aşamalar açısından en çok dikkat etmemiz gereken noktadır. Bu şekilde sloganımıza erişmiş oluyoruz. Veri öyle bir değerdirki "doğru şekilde, doğru zamanda, doğru kişiler" e ulaştırıldığında nitelikli bilgiye oradanda kazanca dönüşebilir. Yani üç doğruyu yapmak zorundayız;
  • Doğru veri,
  • Doğru zamanda,
  • Doğru kişiler/sistemlerde.
olursa organizma sağlıklı bir şekilde işleyebilir. 

Sağlıcakla kalın.


Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

SAS Nedir?

Anthony Barr, James Goodnight, John Sall ve Jane Helwig isimli dört kişi tarafından 1976 yılında Statistical Analysis System i smi ile kurulan fakat yazılım alanında ürettiği ürünlerle bu sınırları aşan SAS (SAS Institute) günümüzde borsaya açık olmayan dünyanın en büyük yazılım şirketlerinin başında geliyor. Hiç kuşkusuz bu dörtlüden en önemlisi, Harvard Business School tarafından* 20 inci yüzyılın en önemli iş liderleri listesinde gösterilen ve aynı zamanda şirketin CEO su olan James "Jim" Goodnight dır. İstatistik alanında doktorası olan Goodnight ayrı bir yazı konusu olmayı hakeden renkli bir kişilik. SAS denince ilk akla gelen öncelikle istatistik ve iş zekası alanlarında marketin önemli oyuncularının başında gelen ve "Bilmenin gücü (Power to know)" nü uzun yıllardır müşterilerinin hizmetine sunan Amerika Kuzey Karolayna merkezli dev bir yazılım şirketi olduğudur. Detaylarda ise genetik, tarım, finans, telekom, uzay, ilaç, kimya, bankacılık gibi birçok farkl

Veri kalitesi işlemlerinde bulanık mantığın (Fuzzy logic) kullanılması

Bulanık mantık (Fuzzy Logic) üzerine 1995 yılında bitirdiğim yüksek lisans tezinde, bulanık mantık ile çalışan bir uzman sistem yapmıştım. O zamanlar bulanık mantık, bilişim teknolojileri alanında yeni yeni emekleme dönemindeydi. Özellikle veritabanlarında bilgi keşfi çalışmaları için kullanılması yönünde oldukça çok akademik çalışma yapılmaktaydı. Günümüzde Bilgi Teknolojileri (BT) sektöründe bulanık mantık dahil diğer bilgi belirsizliği modellerini, BT profesyonelleri "kullanıyor" dememiz zor. Fakat en zor alanlardan biri olan ve gün geçtikçe önemi artan veri kalitesinin arttırılması konusunda yapılan çalışmalarda, bulanık mantık terimi oldukça sık ismi geçen bir terim haline geldi. Bu nedenle yazımızın konusu bu terimin genel anlamından çok veri kalitesinde kullanımı konusunda olacak. Veri kalitesi çalışmalarında fuzzy logic kelimelerini ilk duyduğumda kelimelerin bulanık küme teorisinde kullanılması geldi. Örneğin; çok gürültülü kelimesinin bulanık kümesinin kurulmas