Tesisat Dergisi 297. Sayı (Eylül 2020)

18 Tesisat / Eylül 2020 tesisat.com.tr KONUK YAZAR veya sonuçlarını karar aşamasında göz önüne almayabilirdi. Ama en azından veri odaklı bir idareci gibi görünürdü. Bakmayın di’li geçmiş zaman kul- landığıma. Etrafınızda bu aşamayı geçmiş kaç tane şirket görüyorsunuz? Bir roketin yerçekiminden kurtulmak için harcadığı en fazla enerji ve zaman dönemidir bu. 2.0 ile birlikte Büyük Veri ufukta görünmeye başladı. Google, eBay, PayPal, LinkedIn, Yahoo! gibi çevrimiçi sektörün önde gelen Silikon Vadisi şir- ketleri 1.0’ın ötesine geçiyorlardı. Yol açtıkları bütün müşteri tıklama veri- lerini anlamlandırma ihtiyaçları, onları veri ve analitiğe karşı yeni bir yaklaşım benimsemeye itti. Bu veriler hacimli, hızla hareket edip hızla değişen ve her zaman satır ve sütunlar halinde gelmi- yordu. Kısacası büyük veriydi. Elbette bununla başa çıkmak için yeni teknolo- jilere ihtiyaç vardı ve büyük miktarlarda veriyi, dağıtılmış sunucular arasında depolamaya yarayan açık kaynaklı programlar doğdu. Henüz üretilen veri analizi matematiği o kadar karmaşık değildi ancak esneklik, teknolojinin ucuzluğu ve analitiğin daha az yapılan- dırılmış biçimdeki verilere uygulanması, ileriye yönelik atılmış büyük adımlardı. Bu yeni araçlarla hem programlama hem de biraz veri analizi yapmak için yeni bir iş alanı açılması uygun görüldü. Büyük veri analitiğini uygulayan kim- seler kendilerini veri bilimcisi olarak adlandırmaya başladılar. Emir alan kategorisinden hızla çıkıp ürün, özel- lik, demo gibi müşterilerin kullanacağı şeyler üzerinde çalışmaya başladılar. Roket, yerçekiminden kurtulmaya doğru bir aşama daha geçmişti. 3.0, birçok açıdan 1.0 ile 2.0’ın bir- leşimi oldu. Kısa bir tanımla 3.0, büyük şirketler için büyük veri demekti. Ancak küçük veri de önemini korudu. Nesne- lerin İnterneti (IoT) bu dönemin veri sağlayıcılarından biri haline geldi. 2010 yılından sonrasında başlayan bu süreç şirketlerin hem kararları hem de yeni ürün ve hizmetleri şekillendiren bir dizi veri analizi hedefine yöneldikleri ama aynı zamanda bunu daha geniş çapta ve kapsamda yapmayı istedikleri bir süreç oldu. Bu dönemin ilk ve en etkili uygu- lamasının, UPS’in ORION adı verilen ve ABD genelinde uygulanan sürücü yönlendirme uygulaması olduğu kesin. Şirket bunu başarmak için on yıl uğraşmış. Sorun sadece teknoloji değil, 50 bini aşan sendikalı sürücünün bu yönteme geçiş için ikna ve eğitim çalışmaları da olmuş. Daha önce her gün aynı rotayı çizmektense kargoların hangi adresten alınıp hangilerine bıra- kılacağına dayanan bir yönlendirmeyi temel almışlar. Bugün ORION, her bir güne özel olmak üzere her bir sürü- cüye rota veriyor; direktiflerini de hava durumu, telefon çağrısı veya trafik gibi faktörlere bağlı ve gerçek zamanlı ola- rak değiştiriyor. Şirket bu sayede yılda yarımmilyar dolar tasarruf sağlıyor. İşte bu 3.0 döneminin kazandırabileceği bir ölçek. Metaforik olarak da roketimizin yerçekiminden kurtulduğu aşama. 4.0 ise fazlasıyla “derin”. Çünkü “insan hesaplayıcıları” aktörünü denk- lemden çıkarmayı veya en azından rollerini kısıtlamayı öngörüyor. Yapay zekâ veya bilişsel teknolojiler, belki de dünyamızın karşı karşıya olduğu en yıkıcı teknolojik güç olarak görülüyor. Bunların altında pek çok farklı teknoloji var ancak “makine öğrenimi” bunların en yaygınlarından biri ve son derece istatiksel. Öğrenen makine (bilgisayar) artık modelleri yaratıyor ve onların verilere uyup uymadığına karar veriyor. Birçok şeyi tahmin etmek veya karara ulaştır- mak için çok sayıda özellik ve katmana sahip olduklarından ötürü “derin öğren- mek” zorunda. Bunu sürdürebilmek için de üst düzey hesaplama gücüne ihtiyaç var. Bilgisayar işlemci gücünün her 18 ayda ikiye katlanacağını öngören Moore Kanunu, gerekli olan üst düzey hesaplama gücünü sağladı. İşin güzel yanı bu yazılımlar artık açık kaynaklı ve birçok yazılım şirketi tarafından halka açık hale getirildi. Dünya büyük ve karmaşık bir yer ve giderek boyutuyla karmaşıklığını yansıtan, gün geçtikçe artan miktarda veriye sahip. Bunların hepsiyle gele- neksel, artisanal veri analizi metotlarını kullanarak başa çıkamayız. Dolayısıyla 4.0’a geçme zamanı gelmiştir. Öte yan- dan biraz tecrübe ve yeteneğe sahip kuruluşlar, daha fazla otonomi içeren yaklaşımlara geçişte daha az zorlana- caklardır. Peki bu devrim, şirketler için ne anlama geliyor? Elbette analitiğin nasıl yapıldığına dair bu hızlı değişikliklerin şirketler için önemli sonuçları var. Yeni beceriler, çalışanların sergilediği yeni davranışlar, yeni iş modelleri ve stra- tejileri anlamına geliyor. Her şeyden önce böyle kısa bir sürede çok fazla değişiklik, veri analizi konusunda reka- bet etmek isteyen şirketlerin çok çevik olmasını gerektiriyor. Veri analist ve veri bilimcilerin şir- ketlerdeki yer ve öneminin gelişimini artık biliyor ve görüyoruz. Ya yönetici ve idarecilerin bu konudaki sınav- ları nasıl gidiyor? Veri ve veri analizi güdümlü bir kurum kültürüne geçiş, öncelikle onların üzerine düşüyor. Üste- lik birçokları için bu öyle kolay bir iş de değil. Yapılan anketler bu yola çıkan şirketlerin %37’sinin bu konuda başa- rıya ulaştığını göstermiş. Problemin kökünde ise güçlü liderlik eksikliği var. Hiçbir tür kültürel değişim, kendini ada- mış liderlik olmaksızın gerçekleşemez. Üstelik iş dünyasında veri ve veri ana- lizi ile rekabet etmeye kendini adamış yeteri kadar lider de yok. Yeni stratejiler ve iş modelleri oluş- turmak için yeni yönetim becerileri de