İş Hızında Kararlar

BÜLENT DAL | CEO

Veriden karara ve aksiyona giden sürecin işleyişinde işletmelerin ciddi gelişim göstermesi gerektiği bir dönemin içerisindeyiz. Yapay zeka, robotlardan bahsettiğimiz tamamen dijitalize olmuş süreçlerde kararları otomatik hale getirme konusunda gayet hızlı ilerlemeler kaydetmekle beraber insana dayalı süreçler ve organizasyonel hiyerarşilerin olduğu işletmeler dünyasında aynı hızı yakalayamamış bulunmaktayız.
Çok önemli bir kesimini halen insanların aldığı kararların büyük çoğunluğunun anlık gelişmelere endeksli operasyonel süreçlerde verilmesi gerekiyor. Veriye dayalı bir şekilde verilmesi gereken bu kararlar için ham petrol olarak nitelendireceğimiz operasyonel veriyi işleyerek kullanmak önem arz ediyor. Bu noktada arabamıza nasıl işlenmemiş petrol koyarak çalıştırmamız mümkün değilse, veriyi anlamlandıracak bir içgörüyü karar verecek iş çalışanlarına sunmayan işletmelerin de veriden değer yaratması mümkün olmamaktadır.
Verinin hacimsel artış hızı, veriden istifade etmedeki artış hızından daha fazla. Veri işleme sürecine baktığımızda, son 1 sene içerisinde 100 terabyte’dan daha fazla veriye sahip şirket sayısının yaklaşık 2 katına çıktığını görüyoruz. Adeta veri içerisinde boğuluyoruz, ancak işletmeler sahip oldukları yapısal verinin ancak %20’sini, yapısal olmayan (sosyal medya, diyalog, konuşma, görüntü, sensör vb.) verilerin ise %10’unu (*) verdikleri kararlarda kullanıyor. Söz konusu kararların daha akıllı, otomatik ve optimum olmasına yönelik bir çıta koyduğumuzda bu oranlar daha da aşağıya düşüyor. Özetle işletmeler veriye ancak küçük bir pencereden bakabiliyor. Başka bir deyişle de işletmeler neyi bilmediğini bilmiyor. Veri içerisinde boğulmasına rağmen, veriden faydalanamama diye nitelendireceğimiz bu problemin arkasında insan, süreç ve teknoloji olarak tasnifleyebileceğimiz üç önemli sebep bulunmaktadır.
İnsana dayalı en önemli problem, iş tarafı ile bilgi teknolojisi birimlerinin veriye dayalı yönetim yetkinliğini artırmak için yapılacaklarda ortak aksiyon alamamasıdır. Normalde teknolojik olarak yapılması gerekenler yıllardır aynı ve belli. Fakat bu tariflenileni hayata geçirmek iş dinamikleri nedeniyle kolay değil. Çünkü iş tarafı öncelikli olarak yeni bir mağaza açılışı, kampanyaya çıkış vb. acil işlerinin yapılmasına öncelik vermekte. İş tarafının işini nasıl yöneteceği ile ilgili bir tarif ve bakış açısı getirmekle ilgili önceliğinin olmaması durumunda bilgi teknolojisi ekiplerinin getirebileceği çözümlerin başarılı olması mümkün olmayacaktır.
Sürece dayalı en önemli problem ise işletmelerde hangi süreçte hangi göstergeye bakıp hangi kararın alınacağı ile ilgili tepeden en uçtaki karar vericiye kadar bir veriye dayalı yönetim disiplininin olmamasıdır. Böyle bir disiplin yoksa, şirket içerisindeki kısıtlı sayıdaki kişi ya da veri bilimcilerin olması da işletmeye yeteri kadar katkı sağlamayacaktır. En kolay teknolojik iş zekası aracı kullanılsa dahi ya alınan sonuçlar subjektif olacaktır ya da kararlarda etkin olmayan kişilerin bulduğu doğru sonuçlar gerçek hayattaki karar ve aksiyonlara büyük ölçüde yansıyamayacaktır.
Teknolojik açıdan; halen işletmelerin %66’sının (*) raporlama ve analiz içeriklerinin yarısından fazlasını excel’lerde tuttuğunu görmekteyiz. Yani, kurum geneline yansımış veriye dayalı bir yönetim kültürüne sahip değiller. Birçok karar halen deneyime dayalı alınmakta, birçok karar da self servis iş zekası araçları veya excel’ler üzerinde kişisel yorumlamalarla hayata geçmektedir. Halen işletmelerin ancak %34’ü herhangi bir sonucun sebebini iş hızında  öğrenebilmektedir (**). Örneğin neden A ürününün B ürününden daha iyi sattığı ya da neden A kategorisindeki karlılığın düştüğü sorusunun cevabını ellerindeki araçlar ve altyapı üzerinden öğrenmeleri vakit alabilmektedir. İşletmelerin ancak %3’ü kritik kararları için öngörü yapabilmektedir.
Veriye dayalı yönetim yetkinliğini artırmak için karar vericileri direkt ham veri ile baş başa bırakmaktansa takip edilmesi gereken hesaplanmış göstergeler ve içgörüler üzerinden hızlı ve doğru karar almayı sağlayacak bir sistemi hayata geçirmesi gerekmektedir. Aksi takdirde veriden hesaplama, analiz ve öngörüler yapmaya hazır hale getirmek için harcanan süre ve kişilerin yorumuna bağlı yanlış sonuçlarla verinin potansiyel değerinden çok az ölçüde istifade edilmiş olunacaktır.

Kaynaklar: (*)Business Technographics Global Data and Analytics Survey, Forrester, Haziran 2017.
(**) Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics, Gartner, Temmuz 2017.

Please follow and like us:

Bir Cevap Yazın