DEPOLAMADAN ANALİTİĞE, ÖNCELİKLER DEĞİŞİYOR VE GELİŞİYOR

Büyük veri, analitik ve CRM operasyonları eski ve yeni teknolojilerin buluşma gerekliliği ışığında önemli değişimlere gebe. Ama bu kadar da değil. Çünkü ‘yeni nesil teknoloji’ tanımı IoT’den M2M’e birçok yeniliği, bu yönüyle sadece BT odaklı değil, operasyonel değişimi de gerektiriyor.
BT yöneticileri büyük veri ve analitik odaklı çabalarının önemli sonuçlar ortaya koyduğunun bilincinde. Ama bu konuda yatırım ihtiyaçlarının da sonu yok. Örneğin 2017 yılında daha çok sayıda analitik sistemin iş süreçleri için ‘kritik’ kategoride konumlanması beklenirken, bunların operasyonel yetkinliklerinin de gücünü koruması, bir taraftan da yönetimsel standartları karşılaması gibi şartlara uyumu isteniyor.
Analitik sistemlerin iş süreçlerindeki kritik öneminin artması, CIO’ların ve büyük veri odaklı şirket görevlilerinin de yeni eğilimleri dikkate almasını gerekli kılıyor. İlk unsur, buluta yönelimde yaşanan değişim. Buna göre, sadece büyük ölçekli şirketler değil, KOBİ’ler de giderek daha çok uygulamayı veri merkezinden çıkartarak, bulutta konumlandırma çabasında.  Bu eğilim büyük veri ve analitik alanında olduğu kadar, bütünsel BT yaklaşımlarında da önemli bir değişime işaret ediyor. Çünkü her ölçekte şirketin önceliği veri merkezlerine daha az para harcamak, buna karşılık çözümlerin kullanımında daha fazla esnekliğe de sahip olmak. Bu eğilim; kayıt ve kullanım süresi tabanlı uygulamaları öne çıkartırken, geleneksel ‘cihaza sahip olma maliyeti’ odaklılığı devre dışı bırakıyor. Büyük veri ve analitikte bu eğilimi pekiştiren bir unsur da yetkin İK sıkıntısı. Yani kurumsal Hadoop yapılarını işletmek için yetkin istihdama her şirket ulaşamıyor ve onlar da bunun yerine, büyük veri işleme platformunu kullanma konusunda bulut servis sağlayıcılarla bağlarını güçlendiriyor. 
 
Geleneksel veri kaynaklarınızı, yeni sistemlere ekleyin
İkinci unsur dijital olarak yapılandırılmamış verinin ve makine IoT verilerinin dev yığınlar oluşturması. Birçok şirketin çalışmalarının temelinde IoT verilerini kullanmak ve bu verilerle doğru bağlantıları kurabilmek var. Şirketlerin büyük veri kümeleme hedefleri; aslında insanlar tarafında sistemlere dahil edilen standart dijital verilerle makinelerden elde edilen verilerin bütünleştirilmesi, anlamlı bir yapıya kavuşması. Bu yönde çalışma, iş yapış şekillerinde dönüşümleri beraberinde getirme potansiyeline de sahip. Büyük veri ve analitik sağlayıcıları ve bu konuda uzman danışmanlar da şirketlerin yeni veri kümeleme hedeflerine ulaşabilmesi için danışmanlık desteği sunacak.
Üçüncü sırada kullanımı daha da artan karanlık veri var. Şirketlerin bilgiden gerçek değere ulaşabilmek için kağıt bazlı dokümanlara, fotoğraf ve videolara, depolarda veya arşivlerde duran diğer kurumsal veri kaynaklarına ihtiyacı bitmiyor. Yani bu geleneksel yapılardaki verilerin büyük veri kümeleri yaratmaya odaklanabilmesi de bir gereklilik halini alıyor. Belirttiğimiz bu veri yapılarının büyük veri analizlerine doğru yöntemlerle dahil edilmesi, şirketlerin geriye dönük performans eğilimlerini çok daha doğru ortaya koyabileceği gibi, geleceğin süreç planlamasında önem taşıyan, fikri mülkiyet gibi yasal haklarda sınırları çizen ürün döngüleri konusunda da fikir verme potansiyeline sahip.
 
Herkes her veriye erişmemeli 
Dördüncü sırada veri güvenlik yetkilerinin daha güçlü ve etkili biçimde yönetimi var. Zira veriler gün be gün büyür ve itinayla depolanırken, şirket çalışanları da en doğru karar ve öneriler için aynı veriyi kullanabilmeli, bu verileri temel almalı. Gereklilik bu, ama şirkette her çalışan tüm verilere erişim hakkına sahip değil. Bu gerçeğin ve beraberinde getirdiği gerekliliğin farkında olan şirketler, veri erişim yetkilendirmelerini sıkılaştırmak, böylece her bir veri kullanıcısının ‘doğru erişim izinlerine’ sahip olduğunu ortaya koymak için çalışıyor. Bu çalışmanın içinde erişim izin politikalarının yaratılması veya güncellenmesi, ayrıca kullanıcıların veri toplama veya transfer için veri erişim ve yetkilendirilmelerinin netleştirilmesi de var.
 
Hızlı analitik gerek   
Beşinci unsur ‘analitik hızının hız kazanması’ olarak gösteriliyor. Günümüzde tüm iş süreçlerinde hız temel unsur ve yöneticiler de onlara kolayca erişebilecekleri, veriyi hızla sunan analitik yapılara büyük önem veriyor. Yani birkaç yıl öncesine kadar ön planda olan analitik raporlarını bekleme günleri geçmişte kaldı. Aslında analitik raporlar, büyük veri analizlerinin temelini oluşturmayı sürdürüyor. Ama burada söz konusu olan değişim, erişilebilir analitik sonuçlarını çok daha hızlı sunmak üzere BT biriminin üzerinde daha da yoğunluk kazanacak baskı. Böylece daha fazla gerçek zamanlı büyük veri ve analitiğe odaklanılacak.
Altıncı unsur ise büyük veri projelerinde iş birimlerinin yaptıkları değerlendirmeler. Burada da BT biriminin değişen rolünü göz ardı etmemek gerek. Yani teknoloji yöneticileri yatırım geri dönüşüne sadece kendi BT birimleri odaklı bakmamalı, kurumsal iş süreçlerinin bütününde söz konusu yatırımların beraberinde getirdiği faydalara odaklanmak gerektiğini bilmeli. Aksi halde, şirketin tüm departmanlarının hedefi halini almaları kaçınılmaz olabilir. 
 
Büyük veri ve analitikte bunlara hazır olun!

• Programcıların veri bilimi yetkinlikleri edinmesi bir gereklilik olacak. Çünkü gündemi doğru takip edebilmeliler ve kariyer hedeflerine ulaşabilmeliler. 
• Önem derecesi yüksek kurumsal uygulama projelerinin odağında yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve bilişsel işlem yetkinliği olacak.
• Geleneksel kurumsal uygulama zincirini kıracak projeler medya analitik yayını, gömülü öğrenme, bilişsel IoT, otonom araçlar, otomatik arşivleme gibi yenilikler olacak.
• Veri bilimcilerin operasyonel sorumlulukları; gerçek hayattaki deneyimleri tasarlamak, oluşturmak, izlemek ve yönetmek olmayı sürdürecek. Makine öğrenimi ve öngörüsel analitik gibi unsurlar ise temel iş süreçleri ve tüketicilere dokunma noktalarında öne çıkacak.
• Veri bilimciler entegre, çoklu disiplinli, bulut tabanlı geliştirme ortamlarının içinde çalışmalarını sürdürecek, zengin işbirliği ve proje takip araçları ile gücünü artırırken, güvenlik ve yönetim kontrollerini de güçlendirecek.
• Öğrenme ve bilişsel IoT gibi başlıklara odaklı açık kaynak araçlar, veri uygulama geliştiricilerin  de önceliği olacak.
• Kurumsal uygulamalar AI, makine öğrenimi ve öngörüsel analitik gibi yeniliklerin katma değerini dengelemek adına gelişim sergileyecek.