SAĞLIKLI VERİ, HIZLI VE KOLAY ERİŞİMİ HAK EDER
Verinin BT’lerin mülkiyetinde olduğu ve BT kapasitesi kadar anlamlandırabildiği dönemden, veri okuryazarlığının hızla arttığı ve iş birimlerinin giderek daha fazla BT bağımsız veri yorumlama sorumluluğu aldığı bir döneme geçiyoruz. BT kendi asli fonksiyonu olan veri yönetişimi (data governance) konusuna odaklanırken, iş birimleri self servis iş zekası ve analitik araçlarını kullanarak daha verimli ve hızlı sonuçlar üretiyorlar. “Kurumsal iş zekası ve analitik ürünler içerisinde hızlı bir doğal seçilim süreci içerisindeyiz” yorumunu yapan Kara Danışmanlık Kurucu Ortağı ve Genel Müdürü Ertan Erışık, veri ile etkileşim konusunun da bir diğer önemli değişim konusu olduğuna dikkat çekti. Bu kapsamda geçmişin hesap tabloları temelli raporları yerine, görsel analitik hızla yaygınlaşıyor. Görsel algılamaya yönelik tasarlanmış iş zekası ürünleri kullanıcıların veri ile olan etkileşim sürelerini en verimli şekilde değerlendirip hızlı ve doğru kararlar almalarına yardımcı oluyor. “Önemli olan; verilerin görselleştirilmesi değil, görsel analitik ile soruların sorulabilmesi ve yanıtlanabilmesi” diyen Ertan Erışık, bu alanda beklentilerini şöyle anlattı:
“Yakın gelecekte BT birimlerinin artık “rapor” yapmayacağını düşünmek hayal değil. Veri okuryazarlığının daha da ilerlemesi ile iş birimleri sahip oldukları işe ait verileri kendileri yorumlayacak, veriye dayalı kararları kendileri alacaklar. Bu konuda konsolidasyonun kısa süre içerisinde gerçekleşeceğini söyleyebiliriz. Yapay zeka destekli doğal dil işleme teknolojileri giderek yaygınlaşarak, iş zekası ve analitik süreçlerine daha fazla damga vuracak. Yazılan bir cümleyi analitik raporlara dönüştüren teknolojilerin yakın bir zamanda konuşma algılaması ile sözlü talimatları algılayıp analiz imkanı sunması söz konusu olacak. Öngörüsel analitik daha bugünden hayatımıza girmeye başladı. Tableau’nun 2019.3 versiyonunda gelen “explain” özelliği doğal dil işleme fonksiyonları ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak “Ne oldu?” sorusunun yanında “Neden oldu” sorusunu cevaplama imkanı sunuyor. Bu özellik veriyi anlama açısından ciddi imkan. Önümüzdeki dönemde IoT uygulamalarının yaygınlaşması ile son kullanıcılardan kaynaklanan verilerin ciddi artış göstereceği ve büyük veri teknolojileri ile öngörüsel analitik uygulamalarının entegre çalışmasına ihtiyaç duyulacağını söylemek mümkün. Özellikle veri tabanı teknolojilerinde çeşitlenme ve MongoDB gibi NoSQL ya da Exasol gibi analitik veri tabanlarına yönelim kaçınılmaz.”
Öngörüsel analitik konusunda Türkiye pazarının dünya pazarından belli konularda negatif ayrıştığı yorumunu yapan Ertan Erışık’a göre, bu tür analizlerin büyük şirketlerin tekelinde pahalı uygulamalar olduğu algısı var. KOBİ’ler ve startup’ların ise öngörüsel analitik konuları ile pek ilgilenmedikleri ya da bir aksiyon almadıkları görülüyor. “Oysa KNIME gibi hem open source olup hem de sektöründe lider ürünlerin varlığı ya da 200GB veriye kadar ücretsiz sürümü olan Exasol gibi hız rekoruna sahip analitik veri tabanlarının varlığı bu konuda gerçekleştirilebilecek projeleri mümkün kılıyor” örneklerini veren Erışık, şöyle devam etti:
“Birçok şirket, müşteri tercihleri, sepet analizi gibi hayati konularda öngörüsel analitik imkanlarından faydalanabilir. Daha büyük şirketler ise prototip çalışmalarını kolay bir şekilde bu teknolojiler ile gerçekleştirebilir. Gerek Türkiye pazarı, gerekse küresel bazda bütün bu öngörüsel imkanların kullanımının ana koşulu doğru ve sağlıklı veriye kolay ve ucuz erişim. Verilerin üstel biçimde çoğaldığı ve yapısal olmayan verilerin ağırlık kazandığı günümüz dünyasında veri yönetişimi stratejisinin belirlenmesi ve bu yönetişimin doğru araçlarla gerçekleştirilmesi hayati önem kazanıyor. Bu alanda MongoDB gibi NoSQL teknolojileri kurumların önünde yeni imkanlar açarken, Exasol gibi analitik ihtiyaçlara yönelik veri tabanları da öngörüsel analitik konusunda rekabette öne çıkmaya yardımcı oluyor.”
