Bütünsel bir döngünün fayda noktaları
Oracle Analitik İş Geliştirme Müdürü Pelin Özbozkurt
İş analitiğini iki ana kırılıma ayırmak mümkün: Geçmişi ve bugünü kapsayan, geçmişte gerçekleşmiş ve hala gerçekleşmekte olan olaylar hakkında bilgi veren ve ‘tanımlayıcı analitik’ olarak da isimlendirilen iş zekası raporlama süreçleri; geçmişteki bilgileri kullanarak gelecekte olabilecek olaylar hakkında tahminlerde bulunmamızı sağlayan ve günümüzün en çok konuşulan konularından makine öğreniminin alt başlıklarından olan ‘analitik tahminleme’ yöntemleri. Bu bilgiyi vererek, tam bir analitik yaşam döngüsüne sahip olabilmek için her iki boyutun da resmin içinde olması gerektiğine dikkat çeken Oracle Analitik İş Geliştirme Müdürü Pelin Özbozkurt, eklemeden geçmedi: “Özellikle makine öğreniminin getireceği, daha önce fark edilememiş, gözle görülemeyen, tanımlı iş kuralları ile bulunamayan yapıların tespit edilip, son kullanıcının erişebildiği iş zekası raporlarının içinde etkin bir görsellikle sunulabilmesi oldukça büyük öneme sahip.”
Etkin veri yönetimi farkındalığı arttı
Gün geçtikçe gelişen teknoloji ile birlikte ulaşılabilecek veri kaynakları, analiz edilebilecek veri boyutu ve çeşitliliği de artıyor. “Dört yılı aşkın süredir, boyut ve yapısına bakmaksızın bütün veriyi tek bir ortamda toparlayıp analiz edebilecek büyük veri yönetim sistemleri üzerinde konuşuyoruz” bilgisini veren Pelin Özbozkurt’a göre, bugün birçok kurum verinin önemini idrak etmiş, etkin veri yönetimi ve analizi için ilk adımları atmış durumda. “Son yıllarda analitik açıdan kurumsal farkındalık, özellikle makine öğrenimi konusunun yeniden yükselişi ile, oldukça yüksek düzeylerde diyebiliriz” yorumunu yapan Pelin Özbozkurt, kurumsal stratejileri ve 2018 hedefleri hakkında şu detayları paylaştı:
İş analitiği, yapay zeka ile zenginleşecek
“Analitik süreçlere; veriyi toplama anından, son kullanıcıya ulaştığı noktaya kadar bir bütün olarak yaklaşıyor ve bu bütünün parçalarını tek bir sistem üzerinde birleştiren entegre bir platform sunuyoruz. İş analitiği süreçlerinin başarısı, temelde ne kadar doğru veri ile çalıştığınızla doğru orantılı. Buna ek olarak, analize tabi tutulacak verilerin tek bir entegre sistemde olması da kritik. Çünkü bazı durumlarda hiç beklenmedik olayların birbirleri ile ilintili olabileceğini görüyoruz. Veri bilimcilerinin daha önce tahminlememiş sonuçlara ulaşabilmesi için birbiriyle ilintisiz gibi görünen bilgileri aynı ortamda analiz edebilmeleri gerekiyor. Oracle olarak, verinin çeşidine ve boyutuna bakmaksızın, gerek Hadoop tabanlı ortamlarda gerekse ilişkisel veri tabanlarında depolanıp raporlama ve makine öğrenmesi süreçlerine hazır hale getirilen ortamlar sunuyoruz. Kurumlar dilerlerse uçtan uca entegre Oracle sistemleri ile çalışmayı seçebildikleri gibi, kendi mevcut ortamlarına uyumlu hibrit çözümler ile ilerlemeyi de tercih edebiliyorlar. Kendi kendini yöneten veri tabanları, insan müdahalesini ve iş kuralların gerekliliğini en aza indiren makine öğrenimi ile desteklenmiş bulut sistemleri, kullanımı kolay son kullanıcıya hitap eden raporlama sistemleri, yapay zekanın gücü ile desteklenen iş uygulamaları da son zamanlarda yoğunlaştığımız alanlar arasında. İlerleyen zamanlarda da iş analitiği süreçlerini yapay zeka ile harmanlayan, kullanımı ve yönetimi kolay bulut sistemleri üzerinde çalışmaya devam edeceğiz.”
Öncelikle bir hedefiniz olsun!
Analitik; veri yönetimi ile başlayan ve son kullanıcıya sunulan hizmet ya da raporlar ile tamamlanan bir süreç. Pelin Özbozkurt’a göre, burada önemli olan ise doğru yerden doğru projeler ile başlayabilmek. “Veri entegrasyonu ya da kalitesi konusunda problem yaşayan bir kurumun, bu problemi çözmeden iş analitiği süreçlerine yapacağı yatırım, beklenen verimliliğe ulaşamayabilir” örneğini paylaşan Pelin Özbozkurt’un dikkat çektiği gibi, benzer şekilde, veriyi çok iyi yönetmek ve sadece geçmişe dayalı bilgiler içeren raporlar üretmek, ne kadar yüksek kalitede ve görsellikte olursa olsun, ileriye dönük stratejileri oluşturmada yeterli olmayabilir. “Analitiği bir bütün olarak düşünmek ve buna göre yatırım hedefleri belirlemek lazım” vurgusunu yapan Pelin Özbozkurt, ekledi: “Bu konuda yatırım hedefi olmayan, doğru planlama ile doğru teknolojiler ile çalışmayan kurumların verinin gücü ile şekillenen pazarda ciddi bir pay kaybetme riski ile karşı karşıya kalacaklarını düşünüyorum.”
