Farkında olsak da olmasak da veri hayatımızın her alanında, hatta anında sürekli büyüyen bir ivmeyle karşımıza çıkmaktadır. Lisans eğitimim İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri . 90’li yılların ortasında aslında bugünlere ışık tutan, programı kuranların müthiş bir öngörü sergiledikleri bir bölüm. Bölüm bizden sonra sadece İstatistik olarak hizmet etti ve bugün özellikle veri bilimi alanında İstatistik bilmeden yapılan çalışmaların eksikliğini görmek mümkünken, bu alanla ilgileneceklerin istatistik bilimine yeterince değer vermesi gerektiği aşikar.
Sonrasında yaptığım her işte, çalışmada, projede, disiplinler arası uygulamalarda istatistik ve bilgisayara dair çalışmalar o kadar çok karşılık buldu ki hayatımda, her çalışma aynı zamanda yeni bir şey de kattı mevcut bilgime. Son beş yıldır (doktoradan dolayı) işletme alanına ilgi duydum. Çalışmalarım esnasında fark ettim ki meyveleri 1980’lerde başlayan, adı ilk kez 2011 yılında telaffuz edilen endüstri 4.0 la dijital dönüşüme adapte olanların yaşamlarını devam ettirdiği, geleneksel yöntemle yürümekte ısrarcı ve inatçı işletmelerin faaliyetlerinde sorunlar olduğunu gözlemledim. Haliyle bu gibi firmalar dönüşüm isteseler de öyle bir bakışa sahip olmamaları sebebiyle, gelen engellerin üstünden atlama konusunda problem yaşadıkları görülmektedir.
İşletmelerin işleyişini insanın işleyişine benzetmek mümkündür. Pazara gidip almayı düşündüğümüz ürünlerde karar vericilerimiz otomatik olarak devreye girer. Kimimiz pazar yerini gezer en uygun fiyat araştırması yapar, ya da en kaliteli ürünü bulmak ister. Kimimiz de, önceki deneyimlerimizden elde ettiğimiz çıkarımı yeni faaliyeti içinde de deneyimlemek ister. İşte bu karar vericilerimiz önceden elde ettiğimiz aklımızda işlediklerimizin bir sonucu aslında ve bu sonuç bize en uygun alışverişi yapma imkanını sağlamakta. Günlük hayatımız da aslında bilinçsiz olarak verilere dayalı kararlar aldığımızı görmekteyiz.
İşletmeler, geleneksel yöntemde (teknolojiyi yeterince kullanmayan diyelim) karar vericilerin tecrübe ve deneyimlerinden yararlanarak risk ya da belirsiz ortamların üzerinden gelebilmekte iken, hele ki pazarda rekabet edeceği alternatifler de yoksa, rahatlıkla süreci yürütebileceğini söylemek doğru olabilir. Ancak aksi durumları düşünelim. Pazarda rakip çok, küresel pazar sürekli tehdit, değişime gidenin, gündemi takip edenin nispeten daha şanslı olduğu düşünüldüğünde karar vericilerin karar yetilerini güçlendirmek bir zorunluluk olmaktadır. Bir de bu duruma yukarıda saydıklarımdan çok daha önemli veri olgusunu ve veriye dayalı karar vermenin zorunluluğunu düşünürsek, en tecrübeli yöneticilerin tecrübelerinin bile bu anlamda dönüşüme uğraması olmazsa olmazdır. Tabi bütün bunlar için maliyeti minimize etme gerçeğini de hep en üstte tutmamız lazım. Karar destek sistemlerinin bu anlamda karar vericinin kararında önemli bir sağ kol olduğunu düşünmekteyim.
İşletmenin hangi departmanında olursak olalım, eğer veriye dayalı bir çalışma yapmamız isteniyorsa veri biliminin türlü tekniklerini kullanmamız gerektiğini bilmemiz gereklidir. Yani veri bilimi derya deniz iken, iş zekasına dayalı çalışmalar işin niteliğine göre doğru tekniklerle sonuçlandıracağımız bir çalışmayı doğurmakta. İş ortamında verileri analiz etmek ve modeller oluşturmak için veri bilimini mutlaka bilmemiz gerekmekte. Yapılan analizlerde maliyeti küçültme ve rakip analizleri sürekli yaparak pazarda güçlü olabilme şartlarını göz önünde bulundurmak da zorunlu olmakta.
Veri biliminde kendini geliştirme şarttır. Bu alandaki son eğilimleri takip etmek kesinlikle çok öenmlidir. Sadece bu da değil, gerektiğinde kullanabilmek için daha fazla teknoloji bilgisi, kodlama becerileri ve programlama dilleri becerisi de sağlamak çok büyük avantajları beraberinde getirir. Bu durum işletmeye katkı sağlarken aynı zamanda kariyerinize de çok önemli katkılar sağlayacaktır. Veri biliminde edindiğiniz deneyim diğer disiplinler de hizmet edecektir. Birey yarın bir gün başka bir yerde çalışmaya başlasa da, veriye dair çözüm süreci öncekiyle benzer olacaktır. Sadece kullanacağı teknikler veriye dayalı olduğundan işe/göreve/projeye özgü değişecektir.
Maxim Scherbak, “iş zekasını bilinen bilinmeyenlerle uğraşmak, veri bilimini ise bilinmeyen bilinmeyenlerle uğraşmak” şeklinde ifade etmektedir.
Sektöre göre değişim gösterse de iş zekası esasına göre anlattıklarım genel ifadelerdi. Gelen verinin türüne göre değişiklikler ve karar verme farklılıkları gösterebilir.
Veri bilimi çalışmalarında ise bu işi en doğru şekliye gerçekleştirebilecek matematik, istatistik ve bilişimi bir arada gördüğümüz teorik ve uygulamaya dönük çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalardan türeyen teknikler kullanım alanlarından sadece biri olan ve iş zekası denilen, iş amaçlarına ulaşabilmek adına bu teorilerin, metodolojilerin ve teknolojilerin kullanılarak fırsatlar yaratılması ve iş geliştirmeye destek olması için büyük verilerin ve bilginin yönetilmesidir.
