Veri (data), dünyamızı eşi görülmemiş bir hızla değiştiriyor. Her iki günde bir, zamanın başlangıcından 2003’e kadar ürettiğimizden daha fazla veri üretiyoruz. Neredeyse yaptığımız her hareket ardında dijital bir iz bırakıyor. Adeta her birimiz insan sensörler konumuna geldik. Veri zincirinin çok önemli bir parçasıyız, veriyi hem tüketiyor hem de üretiyoruz. Hayatımızın her anına yayılan ve tüm sektörlere yön veren veri hakkında bilgi sahibi olmak, onu kullanabilmek oldukça önemli. Bernard Marr’da kitabında hem bizler için hem de şirketler için birbirinden değerli strateji oluşturmuş. Alıntılar biraz uzun fakat sabırla okunduğu takdirde yararlı olacaktır diye düşünüyorum. Kitapta unutmamak üzere altını çizdiğim satırları sizlerle de paylaşmak isterim.
Keyifli okumalar.
-Ne kadar veriye sahip olduğumuzun bir önemi yok. Önemli olan onu nasıl kullandığımız.
-Veri kullanımına bir örnek: Analiz güdümlü bir seçim kampanyasında kararsız seçmenlere odaklanılır. 2012’de bu sistemin öncülüğünü Obama kampanyasında 100’ün üzerinde veri analistinden meydana gelen bir ekip her gün 66.000 bilgisayarın simülasyonunu yürütmekle görevlendirildi. Analistler önce seçmen kayıt verilerinden, bağışlardan, kamu kayıtlarından,, satın alınan üçüncü taraf verilerden elde edilen tüm verileri toplayıp birleştirdiler. Ardından toplanan veriler, bilinen destekçilerin profilleriyle ne kadar uyuştuğuna bağlı olarak değerlendiriliyor ve ona uygun mesajlar atılıyor. (OBAMA)
-Büyük veri tüm dünyada Ebola ve Zika dahil olmak üzere salgınları izlemek, analiz etmek ve tedavi etmek için kullanılıyor.
-Kişisel bilgilerimizi bir fayda karşılığı seve seve paylaşıyoruz.
-Kestirimsel Analitik : Tahminlere Dayalı Öneri
-Veride patlama nedenlerinden biri de şüphesiz IoT.
-IoT internet üzerinden veri toplayan ve ileten cihazları ifade eder.
-Günümüzde milyarlarca cihaz sadece internete değil birbirine de bağlı. (50-70 milyar arası)
-Yapay Zeka: Bilişsel Bilişim ile Bilgisayar Bilimi’nin birleşimi. Amaç insan düşüncesini simüle etmesini ve beyinlerimizin çalışma şeklini taklit etmesini sağlamaktır.
-Sahip olunan veri büyüdükçe bilgisayarların öğrenme, anlama, ve karşılık verme becerileri artıyor.
-Duygusal Bilişimle birlikte yüz ifadelerini, jestleri, ses tonunu…analiz edip kullanıcının duygusal durumunu analiz edebiliyor.
-Verinin önemli olduğu 3 alan var:
- Karar verme sürecini geliştirme,
- Faaliyetleri geliştirme
- Veriyi parasallaştırma.
-Sensörler kullanarak çalışanlarının hareketlerini, stres seviyesini, sağlığını hatta kiminle nasıl bir ses tonuyla konuştuğunu analiz edip personel memnuniyetini ve üretkenliğini geliştiren şirketler var.
-Ör: Rolls-Royce
Motorların işleyişi hakkında, yerdeki izleme istasyonlarına gerçek zamanlı veri gönderebiliyor.
-Depolar düzenli olarak kullanılan dijital kameralara stok seviyesini takip edip stoğun yenilenmesi için uyarı veriyor.
-Önce buhar, sonra yapılan işleri makineleştiren ilk makineler. Bu gelişmeleri montaj hattı, elektrik ve seri üretim takip etti. Bilgisayarla birlikte seri üretim çalışanları yerini robotlara bıraktı. Otomasyonla birlikte Endüstri 3.0 başlamış oldu ve sırada Endüstri 4.0 var.
Bunun için dört özellik şart:
Müşterek Çalışma – Birbiriyle bağlantı kurabilen makine, sensör, cihaz…
Bilgi Şeffaflığı
Teknik Destek
Merkezi Olmayan Kararlar Alma Süreci
-Otomasyonla ilk giden meslekler; fabrika işçileri ve taksiciler…Sigortacılar, ve hatta mimarlar ( müşterilerin kendi evlerini tasarlamasına yardımcı olan ve tasarımla ilgili süreçleri otomatik hale getiren programlar var.)
-Pazarlama büyük ölçüde ikna ve yönlendirme gibi insani vasıflarla ilişkilidir. Ama işler değişiyor. Yazılım firması PERSADO perakendeciler için ilgi çekici ve ikna edici e-posta başlıkları yazmakla görevlendirdi ve bu başlıklar e-posta açma oranını ikiye katladı.
-Şirketler otomatik reklam denemeleri yapıyor. Reklamların hangi dergilere ve sayfalara koyulacağını seçen insanlar yerine artık bu işleri milyonlarca veriyi referans alarak bilgisayarlar yapıyor.
-Avukatlık yine öyle. Günümüzde büyük davalar için avukatlara ciddi meblağlar ödeniyor. Michigan Üniv. ve Güney Teksas Hukuk Okulu’ndaki araştırmacılar tarafından oluşturulan bir istatistik modeli davaların neredeyse %71’ini doğru tahmin edebildi.
-Değişmeyen ve veri devriminin benimsemeyen şirketler yarışın gerisinde kalacak.
-Dünya akıllı hale geldikçe veri de bu rekabetin anahtarı haline geliyor.
-Veri alanında yaşanan patlamadan gerçekten faydalanan şirketler, veri ve onunla ne yapacağı hakkında akıllıca düşünmeyi öğrenmiş olan işletmelerdir. İnovatif yollar bulmak ve geliştirmek…
-Veriyi işle ilgili içgörüler yaratmak için akıllıca tasarlanmış bir strateji gerekiyor.
-İyi bir CDO’nun (Chief Data Officer) özellikleri:
Üst düzey vizyon – doğru soruları soran ve stratejisi ile ilgili büyük resmi gören…
Uygulama- her seviyede uygulanmalı
Verinin doğruluğu, güvenliği -vicdan
İş fırsatlarını belirleme – kazancı arttır maliyeti azalt.
Veri güdümlü kültürü lideri – ikna et, dahil et
Ürün olarak veri – net bir yol haritası
-Veri heyecan verici hatta devrimci bir şey…
-İyi bir strateji, şirketin elde etmek istediğiyle ve verinin o noktaya ulaşmasına nasıl yardımcı olacağı ile ilgilidir.
-Veri daha iyi kararlar almamızı sağlar.
-Veri, kararları almak için gereken içgörüleri sağlar.
-Faydalı verileri toplayıp, veri temelli bir karar alma kültürü yaratarak rakiplerden bir adım önde olabiliriz.
-Ör: Saat 14.00’da New York’ta ve saat 15.00’te Yeni Delhi de yapılan alışveriş sonucu kart otomatik olarak kapanıyor.
-Amazon, geniş çaplı bir tanıtımını yaptığı bir hamle ile, biz daha satın almaya karar vermeden ürünleri bize göndermek için tasarlanmış bir sistemin patentini aldı. Analitik sistemlere güven giderek artıyor. (Netflix)
-Uber’in standart taksi hizmetlerinden farkı, gidilen mesafeye göre değil yolculuk süresine göre ücretlendirme yapıyor.
Trafik koşullarını ve yolculuk sürelerini gerçek zamanlı takip eden algoritmalar geliştirdi.
-Rolls Royce
500 Havayolunda ve yaklaşık 150 orduda kullanılan çok büyük motorları üretiyor.
RR veriyi üç alanda kullanıyor:
Tasarım – Simülasyon ve Hava Koşulları
Üretim – IoT, birbirileri içinde iletişimi güçlü ürünler. Kalite kontrol…
Satış Sonrası Destek – gerçek zamanlı olarak en ufak aksaklığı tespit edip karadaki mühendislere aktarıyor.
-Bakım faaliyetlerini haftalar öncesinden belirleyebiliyor. Böylece havayollarının ve yolcuların yaşayabileceği aksaklıklar minimize ediliyor. ek- maliyetler de ciddi oranda düşüyor.
-2015’te IBM 2 milyar dolara The Weather Compony’i satın aldı. Neden? Veri.
Şirket her gün 3 milyar hava tahmin verisi üretiyor. (50.000 uçuş ve 40 milyondan fazla akıllı telefondan.)
Güvenilir hava durumu verisi tarım, ulaşım, lojistik… vb sektörleri için oldukça önemli.
İlaç şirketleri bile nezle ve soğuk algınlığı ilaçlarına olan talebi tahmin etmek için bu veriden yararlanıyor.
-Başka örnek: Microsoft 26.5 milyar dolara LinkedIn’i satın aldı. Yarım milyardan fazla kullanıcıya ve bu kullanıcıların ürettiği verilere sahip oldu.
-Veri bir değerdir. BİLGİNOMİ (infonomics)
-Büyük verinin gücü kendisinden değil, onu nasıl kullandığınızla ilgili.
Yapılan hatalar bile toplanıp analiz ediliyor. Google bu verilerden dünyanın en iyi yazım denetleyicisini yaratmak için kullanıyor.
-Veri kullanımı ile ilgili güçlü bir iş planı hazırlamak planın ana ögelerini tüm kuruma iletmektir.
Çalışanlar veri fırsatlarından haberdar olursa ve heyecan duyarsa, bu fikirleri daha kolay benimserler.
-Akıllıca kararlar, kurumu stratejik hedefleri gerçekleştirmeye yakalaştıran şeydir.
-Çok net amaç ve soruların olması veriden en iyi şekilde faydalanmamıza yardımcı olur.
-Müşterilerinizi gruplara böldüğünüzde pazarlama mesajınızı ve hizmet seviyenizi her gruba ayrı ayrı uyarlayabilirsiniz.
-Ör: En karlı müşterilerin ilk alışverişini belli bir dergideki belli bir reklamdan yaptıklarını keşfedip bu içgörüye göre strateji oluşturabiliriz.
-İçgörüleri eyleme dökemediğimi sürece verinin pek de anlamı yok. Bu sebeple veri görselleştirme mühim. ( veriyi ilgi çekici, basit ve anlaşılması kolay hale getirmek) Ve bu iş için görselleştirme araçları mevcut.
-Tablolara Elveda Veri Görselleştirme Merhaba
-Önemli veriler tablolarda gizli kalır ve anlamayı zorlaştırır. Örnek araçlar: Tableu ve Qlik
-Maksimum etki için kelime görsel kolerasyonu önemli. Kısa açıklamalarla herkesin veriyi aynı şekilde anlamasını sağlayabiliriz. Örnek araç: Quill – Veriyi yorumlamakla kalmıyor, bir insan tarafından yazılmış metinden ayırt edilmesi imkansız bir şekilde yapılandırabiliyor.
-Veri, kuruluşun hedeflerine ulaşmasına yardımcı oluyorsa, en güçlü konumda demektir.
-Veri yardımcı olur.
-Süpermarketler, taze ürünlerin kalitesini otomatik olarak denetlemek ve stok ile ilgili sorunlara saptamak için kamera ve sensör kullanıyor. Bozulan ve çürüyen meyve-sebzelerden yayılan gazı algılayabiliyor.
-Amazon, cirosu çok yüksek olmasına rağmen kârı nispeten düşüktür. Düşük kar marjı ve son derece yüksek ürün miktarları söz konusu olunca verimlilik çok daha önemli hale geliyor.
-Raftan alma işlemi otomatik. Kiva Systems ( Amazon tarafından 775 milyon dolara satın alındı.) Raflar hareket ederek ürünleri sabit toplama makinelerine götüren ve sonra belirlenen yere geri dönen robotik raflar gibi depo robotları geliştiriyor.
-Müşterilerin seslerindeki stres seviyesine göre dolandırıcılık tespiti.
-Amerika şirketi SST Inc. tarafından geliştirilen ShotSpotter teknolojisi bir şehrin tüm ses alanını analiz ediyor ve silah patladığında gerçek zamanlı olarak uyarı veriyor. Sesin sensörlere ulaşma süresindeki farklar ölçülerek sesin tam yeri belirleniyor. Sonuç ne mi? Silahlı suç oranında %28’lik bir düşüş.
-Walmart’ta saatte 3 petabayttan daha fazla bilginin işlenmesini sağlamak için dünyanın en büyük özel veri bulutunu yaratma sürecinde olduğunu açıkladı. 200 milyar satırlık işlem (birkaç haftalık işlem!) verisinden meydana gelen ve sürekli yenilenen bir veritabanıyla çalışıyor. Bunun yanı sıra meteorolojik, ekonomik, telekom, sosyal medya, benzin fiyat… vb gibi verileri toplam 200 kaynaktan da veri alıyor.
-Müşteri hakkında ne kadar bilgi, o kadar satış. Her müşteri için kampsamlı tablolar yaratmak, veri güdümlü pazarlama ve satışın temelini oluşturur.
-RR ürün üretip satmanın yanısıra, satılan ürünleri düzenli takip etme ve sorun olduğunda parçaları değiştirme veya tamir etme hizmeti de sunuyor. Müşterilerin motor kullanım sürelerine göre para alıyor. (yeni kazanç kaynağı) Ve bu bakım hizmetleri uçak motoru departmanının yıllık gelirin %70’ini meydana getiriyor.
-IBM Watson, belli bir konudaki mevcut tıp araştırmalarını analiz etmesine ve ardından bilgilerin doktorlar için özetlenmesine olanak sağlayan bir bir arayüz üzerinde çalışıyor. Böylece doktorlar saatlerce araştırma yapmak yerine en iyi tedavi seçeneğini belirleyebiliyorlar.
-Hayatı basitleştirme veya iyileştirme potansiyeline sahip ürünler sunan Nest Google tarafından 3,2 milyar dolara satın alındı.
-Ralph Lauren artık, kullanıcın hareket verilerini ve nefes-nabız hız bilgilerini toplayan akıllı polo tişörtler üretiyor.
-Pantelligent’in akıllı tavası eti ne zaman çevirmeniz gerektiğini telefonunuza bildirim olarak gönderiyor.
Nesnelerin bağlanabilirliği arttıkça akıllı evler, akıllı şehirler hatta akıllı ülkeler olağan hale gelecek.
-Dünyanın en iyi kurumlarının ortak özelliği, büyük miktarda veri toplayabilme ve kendi avantajları için kullanabilme becerileridir. ( Yazılım devi Microsoft, perakendeci devi Amazon, sosyal ağ devi Facebook, medya devi Google…)
-Facebook, İsrailli yüz tanıma firması face.com’u yüz tanıma becerilerini sosyal ağlarına entegre etmek amacıyla satın aldı.
-Instagram 2012’de 1 milyar dolara satın alındığında personel sayısı 13’tü.
Yandex Türkiye – 8 kişi
Letgo – 2 kişi
-En değerli içgörüler harici ve dahili verilerin kombinasyonudur.
-Analitik, iş yapma şeklini geliştirmeye yardımcı olacak içgörüler oluşturmak için veri toplama ve analiz etme sürecidir.
Veri madenciliği, büyük veri setlerini inceleyerek, performansı arttırabilecek ticari içgörüler ,örüntüler, veya değişkenler arasında ilişkiler bulmak için tasarlanmış bir analitik süreç. Esas olarak yapay zeka, istatistik, veritabanı sistemleri, veritabanı araştırması ve makine öğrenmesinin bir karışımıdır. Nihai amaç tahmindir.
Analitiğin Süreçleri: Hipotez yarat – Deneyi tasarla – Deneyi gerçekleştir – sonuçları analiz et ve takip et.
-Bulut Tabanlı Hizmet Sistemleri – pazar giderek büyüyor. Kiralama sistemleri. Hasara, yangına, hırsızlığa karşı garanti sağlar. Aynı zamanda internet aracılığıyla her yerden ulaşım sağlanabilir.
-Amerika’nın en büyük tarım makineleri üreticisi John Deere- Traktörlere yerleştirdikleri sensörler sayesinde toprak ve mahsüller hakkında da veri topluyor. Ve bu verileri MyJohnDeere.com ve farmsight.com platformlarına aktarıyor. Çiftçiler buraya abone olarak yedek parçaları ne zaman sipariş verebileceğinden, bitkileri nereye ekeceğini kadar bilgiye ulaşabiliyor.
-Hadoop- veri depolama sistemi. Fortune 500 şirketlerinin yarısından fazlası kullanıyor.
-Veri yetkinliklerini gelişiminde ik ana yol var: biri kurum içindeki uzmanlığı arttır, diğeri ise veri analizlerini dışarıya yaptırmaktır.
-Veri setleri analizi için en çok kullanılan program dilerinden biri Python.
-Eğitimler giderek artıyor. Hem de ücretsiz.
IBM’in çeşitli ücretsiz online kurs içeren Büyük Veri Üniv. girişimi yarım milyondan fazla insana eğitim veriyor.
Washington Üniv. Veri Bilimi’ne Giriş kursları veriyor. (Coursera)
Harvard da kendi “Data Science” kursunu ücretsiz sunuyor. (Coursera)
Kaliforniya Üniv. kendi web sitesi üzerinden “Visualization” kursu sunuyor.
-KAGGLE Dünyanın en yetenekli veri bilimcilerinin beyin gücünü organize eden bir girişim.
-Google Street View, özel verilerden dolayı başı derde girdi.
-Veri istifçiliğine gerek yok. Veri minimizasyonu yaklaşımı.
-Ortalama veri güvenliği ihlalinin maliyeti 4 milyon dolar.
-İyi bir veri yönetişiminin altında güçlü bir veri kültürü yatar.
-Veri stratejisine sahip olmak, altyapı yatırımları yapmak, veriyi toplamak ve analiz etmek veri hayata geçirilmediği takdirde anlamsızdır. Güçlü bir iletişimle stratejiyi şirketin her aşamasına dahil edilmesi şart.
-Pek çok insan ve iş için değişim zor ve olumsuzluk bulaşıcıdır. O kişilere verinin işlerini nasıl kolay hale getireceğini göstermek lazım.
-Veriyi tıpkı bir çalışan gibi kilit noktaya koymak lazım.
-Veri sayesinde kurumlar müşterileri daha iyi anlıyor ve onların bireysel ihtiyaçlarına uygun ürünler sunabiliyor. Aynı zamanda şirketlerin faaliyetlerini daha verimli şekilde yürütmesine, israfı azaltmasına ve daha iyi ürünler yartmasına yardımcı oluyor.
