Eksik Halka: Veriden Ürüne Giden Stratejik Yolculuk

Haftanın Konusu - 78

Eksik Halka:Veriden Ürüne Giden Yol

Verinin Raydan Çıktığı Yer…

Neden Ölçekleyemiyoruz?

Elinizde değerli yüklerle dolu onlarca vagon var ama her birini ayrı bir lokomotif çekiyor…

Böyle bir taşımacılık sistemi verimli olabilir mi? Elbette hayır. Oysa bugün pek çok kurumun veriyle yaptığı tam olarak bu.

Kurumsal veri yatırımları her zamankinden daha büyük, veri ürünlerine olan ilgi her zamankinden daha yaygın. Ancak asıl sorun şu: Veriyi ürün haline getirebiliyoruz ama onu ölçekleyemiyoruz…

Her kullanım senaryosu için ayrı ayrı bir veri çözümü inşa etmek, sistemin içindeki potansiyeli parçalıyor…

Sonuç:
Dağınık veri yapıları, tekrarlayan maliyetler ve karşılığı alınamayan projeler…

McKinsey’nin son analizine göre, veri ürünlerini gerçekten değer üreten yapılara dönüştürebilmenin en işe kritik beş varlığı, güncel veri aktör sahnesi de bu altyapı bileşeni değil, kurumsal stratejinin motoru.

Verileri Anlamak...

Veri ürünlerini oluşturmak, çoğu zaman teknik bir beceri meselesi gibi görülüyor. Oysa McKinsey’nin onlarca organizasyonla yaptığı çalışmalardan çıkan net bir sonuç var:

Asıl mesele teknoloji değil, strateji ve operasyon...

01 - Daha İyi Veri Değil, Daha Fazla Değer
Veri ürünlerinin amacı, sadece daha “temiz” veri üretmek değil; gerçek iş değeri yaratmak. Bu adım, her kullanım senaryosunun potansiyelini doğru hesaplamak ve buna göre önceliklendirmekle başlıyor...

02 - Veri Ürünlerinin Ekonomisini Anlamak
Bir veri ürünü ne kadar çok iş senaryosuna hizmet ederse, o kadar çok maliyet düşer, değer artar. İşte buna “Çark Etkisi” deniyor ve ölçeklenebilirlik için kritik bir konumda bulunuyor...

03 - Çark Etkisini Güçlendirebilecek Veri Ürünleri Oluşturmak
Her veri ürünü sıfırdan inşa edilmemeli. Modüler, tekrar kullanılabilir, düşük bakım maliyetli sistemler, daha uzun ömürlü ürünlerin sürdürülebilirliğini sağlıyor...

04 - Veri Ürününü İş Gibi Yönetecek Kişileri Bulmak
Veri ürünleri, hedeflenen işin hem sahibinden anlamalı, hem de teknik bir bakış açısına sahip olmalı. Bu insanlar, strateji, değer ve operasyonun kesişiminden ilerlemeli...

05 - Üretken Yapay Zekayı Oyunun Parçası Yapmak
McKinsey’nin analizlerine göre, en hızlı ve ucuz çözümlerden biri generative ai’den geliyor. En iyi dönüşü üretken yapay zeka sistemleri üzerine inşa edilen değer döngüsü sunuyor...

1. Ders: Daha İyi Veri Değil, Daha Fazla Değer

Veri ürünlerinin amacı daha “temiz” ya da “düzenli” veri üretmek değil; işe gerçekten yarayan çözümler üretmek. Ancak birçok organizasyon, veri ürünlerine hala yalnızca bireysel kullanım senaryoları üzerinden bakıyor. Böylece küçük kazanımlar kutlanıyor, ama büyük fırsatlar kaçıyor…

Etkili bir veri stratejisi, önce hangi iş alanlarının gerçekten yüksek değer potansiyeline sahip olduğunu belirlemekle başlıyor. Sonrasında benzer veri kaynaklarına dayanan bu fırsatlar küme haline getiriliyor. Eğer bir veri ürünü yalnızca tek bir kullanım senaryosuna hizmet edecekse, belki de hiç inşa edilmemesi gerekiyor. Ama birden fazla yüksek değerli iş ihtiyacı aynı veri kümesine dayanıyorsa, işte orada gerçek bir veri ürünü yatırımı yapılması gerekiyor…

McKinsey tarafından yapılan analiz, yalnızca bugünü değil, önümüzdeki 12 – 24 ayı kapsayan bir değer haritası çıkarmanın gerekliliğini vurguluyor. Böylece organizasyon genelinde tüm veri yatırımlarının değeri ölçülebiliyor; öncelik sırası netleşiyor, ve veri ürünlerinin gerçekten stratejik bir temele oturması sağlanıyor…

Sonuç:
Daha fazla veri değil, daha fazla anlam. Daha çok aktivite değil, daha yüksek getiri…

Veri Ürünü = İş Değeriyle Uyumlu Bir Yatırım

2. Ders: Veri Ürünlerinin Ekonomisini Anlamak

Veri ürünleriyle ilgili kararlar genellikle sezgisel, tahmine dayalı ve eksik bilgiyle alınıyor. Oysa bir veri ürününün gerçek gücü, onu her kullandığınızda maliyeti düşürmesi ve değeri artırmasıyla ortaya çıkıyor. Buna “Çark Etkisi” yani değer döngüsü deniyor…

Çoğu zaman veri ürünlerini inşa etmek için yapılan harcamalar, tek seferlik yatırımlardır. Örneğin çalışmada yer alan bir telekom şirketinde, veri ekibinin zamanının %60 ila %80’i ilk ürün kurulumu sırasında veri bulma, hazırlama ve kalite kontrolüne gittiği görülüyor. Ancak bu çaba, sonraki tüm kullanım senaryolarında tekrar edilmiyor. Başka bir ifadeyle ilk yatırım kendini amorti ediyor…

Bir uluslararası tüketici markasında ise bu etki çok daha net görülüyor. Aynı veri ürünü beş farklı iş senaryosuna hizmet verdiğinde, maliyet %30 daha düşük çıkıyor. Ürün başka bir pazara genişletildiğinde bu oran %40’a kadar geriliyor. Sebebin sadece ürünün yeniden kullanılmaması olmadığı; ekibin edindiği deneyim ve standart altyapının yeni kurulumlara esneklik getirmesi kalmasında olduğu görülüyor…

Veri ürünleri doğru inşa edilirse, zamanla azalan maliyet ve artan değer dengesi yaratıyor. Bu ekonomi anlaşılmadıkça, organizasyonlar hala her ihtiyaç için ayrı veri inşa eder ve gereksiz yere tekrar tekrar harcar…

Değer Döngüsü Sadece Maliyetle Sınırlı Değil

Veri ürünlerinin sağladığı “Çark Etkisi” yalnızca düşen maliyetlerle sınırlı değil, aynı zamanda değer yaratma hızını da artırıyor…

Bir veri ürünü, ne kadar çok iş senaryosuna hizmet ederse, her senaryonun getirisini o kadar hızlı hayata geçirebilir. Örneğin çalışmada yer alan bir sigorta şirketinin, veri ürünleri sayesinde planladığı kullanım senaryolarından 210 milyon dolarlık değeri çok daha hızlı kazanca çevirdiği görülüyor. Aynı hedefe geleneksel veri programlarıyla ulaşılabilirdi; ama %50 daha pahalıya ve neredeyse iki kat daha uzun sürede…

Ayrıca veri ürünlerinin sunduğu standartlaşma, yapılandırma ve otomasyon, veri kalitesiyle ilgili hataları ciddi biçimde azaltıyor. Bu da sistem arızalarını ve ürün hatalarını en aza indirerek gizli maliyetleri ortadan kaldırıyor…

Bu ekonomik anlayış üç önemli sonucu beraberinde getiriyor:

Az Ama Etkili Veri Ürünleri:
Şirketlerin toplam değerinin büyük kısmı, genellikle 5 ila 15 iyi kurgulanmış veri ürününden geliyor.

Veri Ürününün İş Değeri Anlatılabilir Hale Gelir:
CIO’lar artık yatırım taleplerini sadece teknik değil, iş temelli argümanlarla destekleyebilir.

Kaynak Ve Motivasyonlar Daha Verimli Hizalanır:
Veri ürünü “yapıldı bitti” değil, yaşayan bir sistemdir. Bu yüzden bakımına odaklı olacak çerçeve, yeniden kullanım hızına ve gerçek temel performans göstergelerine odaklanmak gerekir.

3. Ders: Çark Etkisini Güçlendirebilecek Veri Ürünleri Oluşturmak

Veri mühendisliği kulağa heyecan verici gelmeyebilir. Ancak veri ürünlerinin ölçeklenebilir olması, yani zamanla daha az maliyetle daha fazla değer üretmesi, tam da bu “görünmeyen” altyapının ne kadar sağlam kurulduğuna bağlıdır…

01 - Geleceğe Hazır Tasarım
Veri ürünleri değişen ihtiyaçlara uyum sağlayabilmeli. Bunun için veri modeli, yeni kaynaklar eklense bile bozulmamalı. Temel veriler saklanmalı, tek seferlik hesaplamalar veri yapısına gömülmemeli.

02 - Mevcut Sistemlerle Uyum
En güçlü veri ürünü bile, eğer diğer sistemlere kolayca bağlanamıyorsa etkisiz kalır. Standart uygulama programlama arayüzleri, başta teknoloji ve kurumsal veri havuzu uyumu, yeniden kullanım ve performansın anahtarıdır.

03 - Kolay Erişim ve Kullanıcı Odaklılık
Veri ürünlerine erişmek zor olmamalı. Organizasyon içinde herkesin arayıp bulabileceği, kullandıkça öğrenebileceği, iyi tasarlanmış arayüzler destek sağlar.

04 - Otomasyonla Güçlenen “DataOps”
Veri akışlarını elle yönetmek hem zaman alır hem hataya açıktır. Otomasyon, özellikle DataOps altyapısı üzerinden mümkün olmalı. Kodlanmış işlem adımları, hızlı geri dönüşüm ve veri ürünleri arasında bağ kurulmasını sağlar.

05 - Güvenilir Veri Alanları
İyi veri ürünü, iyi veriyle başlar. Ancak birçok organizasyonda veri alanları tutarsız, dağınık ve şüpheli. Güvenilir veri alanları veri ürünlerinin temelidir. Bu yapı, stratejik bir mimariyle inşa edilmelidir.

4. Ders: Veri Ürününü İş Gibi Yönetecek Kişileri Bulmak

Veri ürünleri sadece BT projeleri gibi ele alındığında, çoğu zaman etkisiz kalıyor. Çünkü bu ürünler veri sunmakla değil, değer yaratmakla sorumlu. Gerçek dönüşüm için, bu süreci yönetecek doğru kişilere ve yapıya ihtiyaç var...

Güçlü Veri Ürünü Sahipleri Atamak
Veri ürünü sahipleri, sadece teslim tarihlerini değil, iş sonuçlarını takip eden liderler olmalı. Etkili bir veri ürünü sahibi:

- İş birimleriyle yakın çalışır, yeni kullanım senaryoları keşfeder
- Anahtar performans göstergelerini takip eder, maliyet azaltma yolları bulur
- Gerekirse, veri ürününü kapatmayı bile önerir
- Yönettiği ürünün yarattığı değerle ölçülür

Veri ürünü sahipleri, veri alanlarının teknik yöneticisi değildir. Bu görev veri yöneticilerine aittir.

Tasarımı İş Tarafının Sahiplenmesi
Teknik olarak harika çalışan bir ürün, iş ihtiyacını karşılamıyorsa boşa kürek çekilir. En iyi organizasyonlar, veri ürünlerinin tasarımına iş birimlerinden uzmanları doğrudan sürece dahil eder. Bu sadece bir ürün kararı değil; kurumsal değişim meselesidir.

Orkestrasyon: Geniş Katılım Gerektiriyor
Veri ürünleri tek birimle yapılmaz. Satış, operasyon, müşteri yönetimi, süreç güncellemeleri... Tüm organizasyonun veri ürünlerinden fayda sağlayabilmesi için tasarım ve kullanım aşamalarına aktif müşteri katılımı gerekir. Bu süreç, veri ürünü yöneticisinin liderliğinde, farklı iş birimlerinin temsilcilerinin bilgi ve çabasıyla ilerler. Başarılı örneklerde, bu katılım yalnızca fikir alışverişi değil, aynı zamanda karar alma sürecinin bir parçasıdır.

5. Ders: Üretken Yapay Zekayı Oyunun Parçası Yapmak

Üretken yapay zeka araçları, veri ürünlerini geliştirme sürecini geleneksel yöntemlere göre üç kata kadar hızlandırabiliyor. Ancak birçok organizasyon bu potansiyelden tam anlamıyla faydalanamıyor…

Neden mi?

Çünkü üretken yapay zeka yalnızca sürecin ucunda, örneğin analiz ya da özetleme kısmında kullanılıyor. Oysa asıl kazanç, geliştirme sürecinin tamamına entegre edildiğinde ortaya çıkıyor…

Hangi Adımlar Üretken Yapay Zeka ile Hızlanabilir?
☑ İş hedeflerinden gereksinim üretimi
☑ Kabul kriterleriyle birlikte kullanıcı hikayeleri oluşturma
☑ Veri ilişkileri ve dönüşüm kodlarının otomatik yazımı
☑ Kaynak ve veri hedef eşleşmelerinde kod üretimi
☑ Veri kalitesi ve mahremiyeti için otomatik test senaryoları oluşturma

Tüm bu adımlar, insan gözetimeinde ama yapay zekanın desteğiyle çok daha hızlı, tutarlı ve ölçeklenebilir hale geliyor…

Yapılandırılmamış Verilerle Değer Katmak
Üretken yapay zeka, yalnızca yapılandırılmış tablolarda değil; görseller, yorumlar, videolar gibi yapılandırılmamış verilerde de etkili çalışabiliyor. Örneğin, kullanıcı yorumlarından dayalı analiz yapmak ya da anlam çıkaran modeller mümkün…

Ama bunun önce şu işlenebilir hale getirmeli:
Etiketlenmiş, sınıflandırılmış, konumlandırılmış veri ve kullanıclarına erişim kolaylaştırılmalı. Aksi halde sistem veriye ulaşamaz ve maliyet/etik zorlarsız...

Üretken Yapay Zeka, organizasyonların endüstrileşmiş ve yüksek oranda tüketilebilir veri ürünlerini iyileştirmek için tüm veri ürünü geliştirme döngüsünü yeniden tasarlamalarını sağlıyor…

Veri ürünü geliştirme aşamaları

Keşif
- Verilerden yararlanılan kullanım durumlarını belirleme
- Veri ürünü vizyonunu tanımlama

Hazırlık
- Gerekli veri kaynaklarını belirleme
- Veri erişilebilirliğine ve kalitesine erişme
- Veri havuzları oluşturma
- Verileri dönüştürme ve zenginleştirme

Üretken yapay zekanın veri ve yazılım alanındaki yetenekleri ile 3 kata kadar daha hızlı

Dağıtım
- Verileri kullanım için paketleme
- Veri kalitesini ve kullanımını izleme
- Kod geçerliliğini test etme
- Yayınlama

Kullanım
- Veri kataloğunda referans oluşturma
- Veri destekli kullanım senaryoları geliştirme
- Kullanım senaryosu performansını ve benimsenmesini izleme

Veri ürünleriniz gerçekten değer mi üretiyor, yoksa sadece veri mi sunuyor?

Bugün inşa ettiğiniz veri altyapısı, yarının ihtiyaçlarına uyum sağlayabilecek kadar esnek mi?

Veriyle çalışan ekipleriniz, sadece talepleri mi yerine getiriyor, yoksa iş için stratejik değer üretiyor mu?