28 Mart 2019 Perşembe

Pazarlamada Dijital Dönüşüm

Bugün OMERD tarafından düzenlenen Pazarlamada Dijital Dönüşüm konulu etkinlikte konuşmacıydım.

Son zamanlarda gündemde olan “Büyük Veri / Büyük Soru” [Big Data / Big Question] ile başlayıp, “pazarlamacılar veriden anlamalı” diye biten bir konuşma yaptım.

🙂

Bu konuşma sırasında çekilen ve Linkedin’de yayınlanan bir resim sayesinde,

doğrudan mesaj DM üzerinden bir tartışma oldu. Benim VERİ BİLİMİ kavramımın “genel kabul görmüş” veri bilimi kavramlarıyla uyuşmadığını tartıştık.

Sunumdaki resim şöyle:

Bu iç içe daireleri bir yabancı blogda gördüm. Ne var ki, oradaki aşamaları beğenmediğim için, kendi basamaklarımı yazdım.

Yabancı yayınlarda VERİ ANLAMLANDIRMA hemen hiç kullanılmıyor. Dolayısıyla, ticari sonuçlardan – neredeyse –  bağımsız, tamamen teknoloji odaklı bir VERİ BİLİMİ anlatılıyor. Veri Bilimi konulu yazıların çoğunun içinde her türlü veri teknolojisi var ama anlamlandırma, içgörüye dönüştürme ve ticari başarı yok.

🙁

Yakın geçmişte şahit olduğum bir toplantıyı anlatayım.

Dünya çapında bilinen bir teknoloji ve donanım firması, bulut bilişim konusunda bir İngiliz girişimini satın almış. Türkiye’deki müşterileri için danışmanlık hizmeti verecek kurum arıyorlardı. Öğretim üyesi arkadaşım onları “sanayi-okul işbirliği” çerçevesinde bir üniversitenin üst yönetimi ile tanıştırdı.

Masada MIS Bölüm Başkanı profesör, Mühendislik Fakültesi Dekanı profesör, Rektör Yardımcısı profesör, arkadaşım, ben ve uluslararası firmanın Türkiye Genel Müdürü ile bulut bilişimci girişimci (35 – 40 yaşlarındaki) İngiliz vardı.

MIS Bölüm Başkanı profesör “Biz veriyi öylesine inceleriz ki daha önce farketmediğiniz ilişkileri buluruz” diye başlayan birkaç dakikalık konuşma yaptı.

  • Bu “daha önce farketmediğiniz gizli bağlantılar ve ilişkiler” konuşmasının benzerlerini defalarca duymuşumdur.

İngiliz girişimci, profesöre “Biz artık veri madenciliğine veri bilimi demiyoruz” dedi.

  • Biliyor musunuz… Toplantıya gitmeden önce arkadaşıma, bunun olacağını söylemiştim.

😉

Dün akşamki tartışmamızın sonu şöyleydi. Bana “Makine öğrenmesi konusunu niye veri bilim içerisinde görmüyorsunuz? Bir araç gibi mi düşünüyorsunuz?” diye soruldu.

  • Aslında makine öğrenmesi veya yapay zekayı tümden dışlamıyorum. Zaten dışlanamaz. Sadece – gerçek zeka olmadan yapay zeka uygulamalarını gördükçe – onların yerini farklı görüyorum.

“Eğer veri bilimci iyi ise, makinenin neyi öğrenmesi gerektiğini oluşturması kolay. Süreç önce verinin iş birimine yarayacak duruma getirilmesi ile başlar. Makine öğrenmesi sonraki adım.” diye yanıtladım.

😉

Kategori: bilişim, dijital dönüşüm

“Pazarlamada Dijital Dönüşüm” yazısına şu ana kadar 4 yorum yapılmış:

  1. Cem Batu
    +1.
    Daha once de yazmistim. burada pazarda birebir satista ogrendiklerimi hicbir teknoloji ya da sistem ogretemezdi.
    Zaten online kisimda mesela oyle bir veri yok (anket falan denesen bile gercek birebir iletisim gibi olmuyor).
    Ben bir reklamcilik vs okulu acsam kesinlikle mesela birebir satis staji zorunlu kilarim vs.
    cok katiliyorum, deli gibi katiliyorum ehehehe
    .
    Devletsah Ozcan
    Ya Nişantaşı’ndaki çiçekçileri konuşmaya çağırdılar diye gıcık olan kişiler vardı diye hatırlıyorum. “Reklamcılığı, satışı çiçekçiden mi öğreneceğiz” dediydiler. Ama sonra baya popüler olduydu çiçekçiler. Ön0ne gelen röportaj yapıyordu.
    .
    Mustafa Demir
    Tebrikler. Ayni gorusteyim.
    .
    Burak Şendoğdu
    Bir de ne yazık ki veri bilimci denilince, düşünce şekli ve sektör bilgisi sorulmadan hemen “x kodlama dilini biliyor musun?” sorusu geliyor.
    Bence kaçırılan önemli bir nokta var ki her fırça ve boyaya sahip olan ressam olamaz. 🙂 Sonra duvar boyacısı neden sanatsal resim yapamıyor dememek lazım. 🙂
    Düşüncelerim sizinkine paralel Uğur Hocam. Sevgiler.
    .
    Uğur Özmen
    Bu şekli derste gösteriyordum zaten. Burak Şendoğdu seninle sohbet ettikten sonra açıkça savunmaya başladım. “Farklı düşündüğümü” söyleyen mühendis-teknologlara “Burada yapılmışı var” diyorum artık 😉
    .
    özlem Kılıç
    hocam crm dersini ve elbette sizi ozledim ki ben.
    .
    Enver Altın
    O saydıklarınızı tanımadan herhangi bir şirket veya kurumda mavi yakalı işçiden başka birşey olunamıyor hocam.
    .

  2. Hocam, dün Linkedin’de yazdığım gibi; üniversite sıralarından bu yana yazılarınızı neredeyse hiç kaçırmam. İlk kez sizi canlı dinleme fırsatım oldu. Çok keyifli ve öğretici bir sunumdu. İnşallah farklı konularda tekrar tekrar dinleme fırsatımız olur.

  3. @ Mehmet Ortaç,
    Umarım farklı konulardaki sohbetlerde tekrar karşılaşırız.

  4. Murat Taylan Kaymakcı

    Hocam veri madenciliği ile veri analizi aslında kesişen kümeler gibi geliyor bana aslında madencilik kısmında da bir çok analiz ve raporlama mevcut. Biraz daha minör seviyede kalsa da…
    ·
    Ugur Ozmen

    Veri madenciliği ile veri analizi aslında kesişen kümeler EVET ve fazlası. Veri madenciliği, veri analizinin alt-kümesi. Minör raporlamalar da bu alt kümenin bir parçası.
    Zaten yukarıdaki şekilde de görüşüyor.
    .
    Murat Taylan Kaymakcı

    Ugur Ozmen ben madenciliğin analizden tamamen ayrıştığı noktalar da vardır muhakkak diye düşündüm. Madencilikte verideki anlamlı yapıları keşfetme güdüsü – çıktısı da “data pattern” diye adlandırılan kısımlarken, analizde aslında bir problemi doğrudan kurulan hipotez ile sınama ve istatistiksel modelleme ile çözüm sunma var sanki…
    .
    Ugur Ozmen

    Bu dediklerin olmadan veri analizi nasıl yapılır?
    Dahası, bir üst aşamaya veri anlamlandırmaya (sonra da veri bilimine) giden yolda başka türlü nasıl olabilir ki? Bunu merak ettim şimdi?
    .

Yorum Yazın