Big Data at Work | Thomas Davenport (Kitap)

Büyük veri, uzun zamandır yalnızca teknoloji meraklılarının değil, karar vericilerin, yöneticilerin ve hatta günlük kullanıcıların bile sıklıkla karşılaştığı bir kavrama dönüştü. Viktor Mayer-Schönberger ve Kenneth Cukier tarafından kaleme alınan Big Data, bu terimin sadece hacimden ibaret olmadığını, aksine verinin yapısı, kullanımı ve sağladığı içgörülerle birlikte yepyeni bir çağın kapılarını araladığını anlatıyor.

Kitabın ilk sayfalarında, büyük verinin ne olduğuna dair sade ama etkili bir tanımla karşılaşıyoruz: “Büyük veri, alışılmış kapsayıcılara sığmayan veriler için kullanılan geniş kapsamlı bir terimdir” (sayfa 7). Bu, sadece verinin çok büyük olması değil; aynı zamanda yapılandırılmamış, sürekli akan ve klasik veri ambarlarına sığmayan formuyla da ilgilidir. En önemli nokta, verinin analiz edilebilir olmaktan çıkması değil; aksine, doğru analiz edildiğinde büyük bir değer yaratma potansiyelinin olmasıdır.

Yazarlar, büyük veriyi etkin kullanabilmenin önemine dikkat çekerken, bunun sanıldığı kadar yaygın olmadığını da gözler önüne seriyor. 2013 yılında yapılan bir ankette, sadece %3,5’lik bir kesimin büyük veriyi nasıl kullanacağını bildiğini söylemesi (sayfa 11), ne kadar az sayıda kurumun bu alanda etkin bir stratejiye sahip olduğunu açıkça ortaya koyuyor. Ayrıca kurumların yalnızca %6’sı büyük verinin kritik iş birimlerine etkisini değerlendirmiş durumda.

Nesnelerin interneti ile birlikte, internete bağlanan cihaz sayısındaki patlama büyük veri oluşumunu hızlandırıyor. 2020 itibarıyla internete bağlı cihaz sayısının 50 milyarı geçtiği tahmin ediliyor. Bu, sadece daha fazla veri değil; aynı zamanda daha hızlı ve karmaşık veri anlamına geliyor. Veri analizi artık sadece bilgi işlem departmanlarının değil, pazarlamadan üretime kadar birçok birimin gündeminde.

Örneğin LinkedIn gibi platformlar, kullanıcı verilerini işleyerek “Tanıyor olabileceğiniz kişiler”, “İlgilenebileceğiniz iş ilanları” gibi öneri sistemlerini sürekli geliştiriyor. Bu tür veri tabanlı uygulamalar, sadece kullanıcı deneyimini artırmakla kalmıyor; aynı zamanda platformların ticari başarısını da belirliyor.

Kitapta sektörlere özel analizler de dikkat çekici. Sağlık hizmetleri, endüstriyel ürünler ve B2B firmaları büyük veriden faydalanma konusunda geride kalırken; online platformlar, tüketici ürünleri ve kredi kartı şirketleri bu alanda oldukça başarılı örnekler sunuyor (sayfa 51). Kritik iş birimleri açısından bakıldığında ise pazarlama, satış ve tedarik zinciri öne çıkan alanlar arasında.

Yazarlar, büyük veri ile başarılı olmanın yalnızca teknoloji yatırımıyla değil, aynı zamanda stratejik düşünce ile mümkün olabileceğini vurguluyor. 6. bölümde ele alınan DELTA modeli bu stratejik yaklaşımın temelini oluşturuyor: Data (veri), Enterprise-wide (kurumsal düzeyde), Leadership (liderlik), Targets (hedefler) ve Analysts (analistler). Bu model, büyük veriyi iş süreçlerine entegre etmenin kapsamlı bir yol haritasını sunuyor.

Kitap ayrıca büyük verinin organizasyon kültürünü, karar verme süreçlerini ve liderlik anlayışını nasıl dönüştürdüğünü gösteriyor. Geleneksel sezgisel kararların yerini, veri temelli analizlerin aldığı bir çağda; yöneticilerin sadece doğru verilere ulaşması değil, bu verileri anlamlandırabilecek nitelikte ekiplerle çalışması gerekiyor. Kitapta bahsedilen veri bilimcinin sahip olması gereken beş özellik (hacker zihniyeti, bilimsel bakış, analitik beceri, danışmanlık yetisi ve iş bilgisi) bu anlamda dikkat çekiyor.

Big Data, hem teknik hem de stratejik bir rehber niteliğinde. Her bölüm sonunda yer alan eylem planları ise teoriyi pratiğe dökmek isteyenler için son derece faydalı. Ek bölümdeki “Büyük Veri Beceri Seviyesi Değerlendirme Anketi”, okuyuculara kendi yetkinliklerini değerlendirme şansı da sunuyor.