Veri Biliminin Zor Kısmı: Rakamların Hikayesini Anlatmak

Şirketinizin sahibi olduğu büyük veri, iş dünyasında en kıymetli hazineniz.

Bilişim teknolojileri danışmanlık firması Gartner, birkaç yıl içinde şirketlerin finansal tablolarında sahip oldukları bilgi ve verilere şirket varlığı olarak yer vereceğini öngörüyor.

5G ve Nesnelerin İnterneti teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, hayatımızdaki her nesne çılgıncasına veri üretmeye başladığında büyük veri çok daha önemli hale gelecek. Gelecekte iş dünyasının şampiyonları, bu verileri işlemek ve yorumlamak için doğru stratejilere sahip olan şirketler olacak diyebiliriz.

İngiliz matematikçi Clive Humbly’nin söylediği gibi:

“Veri yeni petrol. Değerli, fakat tıpkı petrol gibi, işlenmeden kullanılması mümkün değil.”

Geçtiğimiz yıllarda yapay zeka alanında yaşanan gelişmeler, verilerin işlenmesini çok daha pratik hale getirdi. Bugün, teknoloji sayesinde zaman ve emekten tasarruf ederek devasa bir veri yığınından anlamlı istatistikler çıkarabiliyoruz. Fakat iş burada bitmiyor: Verinin toplanmasından, işlenmesine kadar gösterilen çabayı anlamlı kılacak esas şey, veriyi doğru bir şekilde anlayabilmek ve anlatabilmek aslında.

Günümüzde, şirketler veriyi toplamak ve işlemek için en yeni teknolojilere yatırım yapıp yetenekli kişiler işe alsalar da günün sonunda elde edilen içgörülerin iletişimi yapılamadığı için ne yazık ki büyük verinin sunduğu imkanları yeteri kadar değerlendirilemiyor.

Harvard Business Review, geçtiğimiz ay “Veri Bilimi ve İkna Sanatı” adlı sayısında bu sorunun sebep ve çözümlerini irdelediği enfes bir makale yayımladı.

Harvard Business Review’a göre, kurumların veri biliminden istedikleri faydayı elde edememelerinin arkasında yatan sebep şu:

Veri üzerine çalışan takım, analitik projesinden değer çıkarabilmek için öncelikle doğru soruları sormalı, ilgili verileri kurgulamalı ve içgörüler ortaya çıkarmalıdır. İkinci olarak, bu içgörülerin şirketin ana işi için ne anlama geldiğini belirleyip bunun iletişimini yapmalıdır. Bunların ikisini aynı anda yapabilecek yetkinlikler çok kıttır ve veri bilimcilerin birçoğu birinci tarafa eğilimlidir.

Eğer şirketler, söz konusu uçurumu kapatabilecek başka kişileri işe alıyorlarsa bu durum kabul edilebilir fakat çoğu zaman böyle kimseleri işe almıyorlar. Veri bilimcilerden veriyi toplamaları, şirketi ve stratejisini anlayıp bu bağlamda veriyi analiz etmeleri, tablolar hazırlamaları ve bunları belirli bir hedef kitleye sunmaları bekleniyor. Bu hiç de mantıklı değil. Bunu yapabilecek birini bulmak tek boynuzlu at bulmak gibi…

Bu satırları okuduğumda Teknoloji İletişimi kavramını Türkiye’de tartışmaya açmakla ne kadar doğru bir noktaya temas ettiğimizi bir kez daha anlamış oldum. Bir önceki blog yazımda bahsettiğim üzere, kurumların Bilgi İşlem (IT) alanındaki amaç ve hedeflerine ulaşmada yaşadığı en büyük zorluk teknik ve idari ekiplerin birbirlerinin dilinden anlamakta zorlanması. Makaleye göre, veri bilimi operasyonlarından elde edilen sonuçlar yöneticilerin anlayacağı dilden ifade edilmediği için yönetim katında veri bilimine yapılan yatırımların boşa gittiği gibi bir algı yaratıyor ve çalışmalar istenilen şekilde net bir sonuca bağlanamıyor.

Veri bilimci Hugo Bowne-Anderson, podcastinde 35 veri bilimciyle yaptığı mülakatlardan edindiği izlenimi 2018’de HBR.org’a yazdığı makalede şöyle aktarıyor: Podcast’ime konuk olan kişilerin büyük çoğunluğu, veri bilimcilere dair kritik becerilerin; işi yolda öğrenmek, işe dair soruları yanıtlamak için iyi bir iletişimci olmak ve teknik olmayan paydaşlara karmaşık sorunları açıklayabilmek olduğunu belirtmişlerdi.”

Buradan şu sonucu çıkartıyoruz: Daha etkili bir veri operasyonu kurmak için teknik personelin iletişim becerilerine yapılacak yatırım kritik öneme sahip. Eğer teknik kişilerin bu becerileri geliştirmek için yeterli zamanı yoksa çözüm ekibe iletişimciler alınarak ya da bu konuda profesyonel destek sağlayan bir paydaş edinerek sorun çözülebilir. Unutmayalım ki, veri analizini kodlama ve matematikten ibaret görürsek verinin “insan” tarafını yok saymış oluruz. Sonuçta bu veriler insanlardan toplanıyor ve nihai amacı da insanlara değişik perspektifler kazandırmak.

Son olarak, Tableau’nun araştırma bilimcisi Micheal Correll’in veri bilimi ile sosyal bilimleri bütünleştirmenin önemini vurgulayan şu sözlerine kulak verelim: “Verinin insandan ayrı düşünülmesi mümkün değildir. Sosyal bilimler işin içine girmeyi ve bağlam görmeyi sağlar. İnsanların, teknolojinin göremediği biçimde görünmesini sağlar.”

Kaynak: HBR