Big data
Geçen haftaki yazımda ODTÜ İdari İlimler Fakültesi’ne (İİF) öğrenci olarak kaydımı yaptırdığımda bırakın kullanılacak teknikleri, işletmeciliğin kendisi nedir konusunda hiç bir bilgimin olmadığını yazmıştım. Okurlarım geçmiş yazılarımdan mezun olduğumda da, kariyerimin son 20 yılına kadar da bu konuda aynı cehalette kaldığımı itiraf ettiğimi hatırlayacaklardır. Sizin anlayacağınız gelişmem vakit aldı. Bu arada tahsil süremi kapsayan 1964-1974 yılları arasında benim dışımda bir çok önemli gelişim oldu. Bunlar arasında en başta geleni hesap yapmada kullandığımız aletlerdeki ilerlemelerdi. Kollu Facit hesap makinaları, hesap cetvelleri gitti yerine o zamanlar pahalı olmakla beraber Texas Instruments elektronik hesap makinaları geldi. Kutu kutu delikli kart taşıyıp sonuçlarını üç gün beklediğimiz bir iki otomobil büyüklüğündeki yavaş! IBM 1620 bilgisayar gitti (O bilgisayar şimdi ODTÜ stadyumu olan zeminde gömülüdür. IBM geri taşımaya tenezzül etmemişti) yerine ‘hızlı’ IBM 360 geldi. ABD’de doktora yaparken de delikli kartlar gitti yerine ‘dumb terminal’ dediğimiz kilometrelerce uzakta olan ‘Research Triangle’ denilen yerleşkeye gitmeden ofislerden bilgisayarlara veri gönderebileceğiniz terminaller geldi. Yani kısacası eskiden günler alan hesaplamalar dakikalar alır oldu.
O yıllarda pazarlama dersleri arasında en dişli dersler araştırma konusundaki derslerdi. Pazarlama araştırması, araştırma metotları, uygulamalı istatistik, yöneylem araştırması (operations research), çok değişkenli istatistik gibi veri derleme ve analizi konulu dersler kantitatif hazırlığı zayıf olan öğrencilerin en zorluk çektikleri derslerdi. Benim alt bilim dalı olarak seçtiğim sosyometri ve psikometri zaten tanımları gereği araştırma dersleriydi. Yüksek lisansımı ODTÜ matematik bölümünde yaptığım için doktora derslerimde hiç zorlanmamıştım. Bu derslerin ortak bir yönü vardı. Derslerin neredeyse tamamı veri toplanması metotlarının ve toplanan verilerin analizine yönelik tekniklerin anlatımıyla geçerdi.
Bu derslerde akla hayale gelebilecek, kalitatif-kantitatif veri toplama yöntemleri, istatistiksel ve matematiksel analiz teknikleri kullanılarak toplanan verilere nasıl anlam verileceği anlatılırdı. Pazarlama konusunda yeni bir ürün mü düşünüyorsunuz? Bu ürüne kimin ihtiyacı var? İhtiyaç varsa talep var mı? Ürün neye benzemeli? Filan gibi sorulara cevap pazarlama araştırmaları yapılarak toplanır, toplanan veriler kantitatif yöntemler aracılığı ile analiz edilir, cevaplar analiz sonuçlarına göre verilirdi. Toplumlar hakkındaki sorular sosyometri, bireyler hakkındaki sorular ise psikometri derslerinin konularıydı. Buralarda da veriler toplanır ve analiz edilerek bir sonuca ulaşılmaya çalışılırdı. O gün bu gün bu hiç değişmedi. Bazı yeni teknikler bulundu ama bu teknikler de, eski teknikler de yeni gelişimden yararlandılar: Bilgisayar teknolojisindeki baş döndürücü gelişim ve bilgisayar teknolojisine paralel gelişen iletişim teknolojisi. Yani yaptığınız iş değişmedi ama o işi nasıl yaptığınız değişti. Yine veri toplanıyor, yine bu veriler analiz ediliyor ve analiz sonuçlarının yorumuyla kararlar veriliyor. Verilerin nasıl toplandığı ve hangi teknik ve süratle analiz edildiği teknolojik gelişmeler nedeniyle değişti. Bunun dışında çok değişen başka bir şeyde yok.
Zaten bazı uğraş alanlarında “Güneşin altında yeni bir şey yoktur” sözcüğünü sık sık kullanırım. Hafızası dikkatli okurlar sık kullandığım sarkastik bir örneğimi hatırlayacaklardır. Söz gelimi, Hz. Musa’nın peşine binlerce inananı takıp çöllerde kırk sene dolaştırdıktan sonra altında petrol bulunmayan tek araziyi “İşte Tanrı’nın size vaat ettiği topraklar” diyerek üç bin yıldır süren bir çekişmeyi başlattığından bu yana liderlik konusunda yeni bir şey pek keşfedilmemiştir. Bu big data ve analytics konusunda da güneşin altında yeni bir şey olmadığı kanısındayım. Gelelim konuya. Şimdilerde veriler ve verilerin toplanma yöntemleri tartışılırken klasik tekniklerin isimlerinden çok ‘büyük-veri; big-data’ bu verilerin analizi yoluyla karar vermeye de ‘analitik; analytics’ kelimeleri geçiyor. İtiraf etmeliyim ki bu benim uzmanlık iddiasında bulunduğum bir konu değil. Ancak araştırma nedir nasıl yapılır, niye yapılır bilirim ve ‘yeni’ literatür bu konun o kadar üstünde duruyor ki değinmeden geçemeyeceğim.
Anladığım kadarıyla bilgisayar teknolojisi ve iletişim teknolojilerindeki gelişmeler o düzeye geldi ki işletmeler bilgi açlığı değil veri bolluğundan mustarip. İşletmeler sağdan soldan, direkt olarak kendi kayıtlarından o kadar fazla ve çeşitli veri derleyebiliyorlar ki buna ‘büyük veri–big data’ deniliyor. O kadar çok ve çeşitli veri bulmak olanağı var ki bu verilerin ‘analizi’ denilen şey ol rivayet yeni bir iş kolu yaratmış: Analytics.
Yapılan araştırmalar etkileyici iddialar getiriyorlar. Önümüzdeki yıllarda big data ve analytics’in inovasyon, rekabet ve verimlilik konularının temelini oluşturacağı ileri sürülüyor. İşletmeler big-data ve analytics konusuna yatırım yapmaya çağrılıyor, gençler önümüzdeki on senede sadece ABD’de 200 bini aşkın veri derleyici ve analizci açığı olacağına dikkat çekilerek bu alanda eğitim almaya, yöneticilerin dikkatleri ise bu işten anlama zorunluluğuna çekiliyor. Perakendecilerin big-data kullanarak karlarını %60 arttıracakları, ABD’de sağlık sektörünün yılda 300 milyar dolar fazla değer yaratacağı, Avrupa’daki devlet kurumlarının yılda 150 milyar dolarlık tasarruf sağlayabilecekleri, hizmet sektörünün yılda 600 milyar dolarlık tüketici fazlası (Tüketici fazlası tüketicilerin ürün ve hizmetlere pazar fiyatları üzerindeki bir fiyatı isteye isteye veya çaresizlikten ödedikleri zaman ortaya çıkar. Okurlarım benim buna rant dediğimi hatırlayacaklardır) üreteceği iddialar arasında. Big-data ve analytics’in ‘doğru kullanımı’ halinde elde edilecek kazancın henüz hiç bir sektörde edilemediği de araştırma bulguları arasında. Bazı araştırmalar bu potansiyelin şimdiye kadar sadece %20-%30 kadarının değerlendirildiğini yazıyorlar. Yani daha çok kazanç var ufukta. Bunlar ciddiye alınması gereken iddialar. İşletme yöneticisi olup, bu potansiyeli öğrenip de heyecanlanmamak olası değil. Yalnız bu big-data ve analytics bedava değil elbette. Biz de ciddiye alarak bu konuya, sizler heyecanlanıp, big-data ve analytics konusuna binlerce dolar yatırım yapmadan önce, bir eğileceğiz.
Sağlıcakla kalın.