Beklenen hata payı

Blog okurlarından Engin Tüzün, konulara farklı yaklaşır.  Ayrıntılı sorular sorar. Yanıtlar, bazen yeni bir blog yazısı oluverir.

Veri kalitesi isimli yazı üzerine şöyle sormuş:

• Gördüğüm kadarıyla her iş belirli hata paylarıyla yapılır (inşaatlar bile). Başak burcu titizliği işi kusursuz hale getirebilir fakat bu faaliyetler maliyeti yükseltir. Veri ambarlarında tahammül edilebilecek genel bir hata payı/oranı var mıdır? Alt segmentte oran artarken, üst segmentlerde oran azalır mı? Ya da tersi mi olur? 
  

Diyorum ki…

Yukarıdaki cümleye göre, sanki “bilerek hata payı bırakılır” gibi olmuş. Hata payının “şöyle olursa… ” gibi kontrol edilemeyen diğer bir değişkene göre olası durum şeklinde düşünüldüğüne inanmak isterim.

İnşaat örneğinden gidersek,  “7.8 üzerinde bir deprem olursa yıkılabilir” gibi…  Eğer bölgede 7.8 üzerinde deprem olma olasılığı ihmal edilebilir düşüklükteyse, gereksiz maliyet yaratılmaz.  Sanırım aynı fikirdeyiz.

😉

Mükemmeli arayışı bir burç (Başak burcu) ile birlikte anmaya gelince… en yakın arkadaşlarımdan biri Başak burcu. İnanın, yıllarca arkasını topladım. O da benim titizliğime kızıyordu.  “Mükemmel iyinin düşmanıdır” deyip dururdu.

🙂

Bence titizlik bir burç özelliği değil, yetişme tarzı veya yapılan işin gereklerine bağlı. İki haneli milyon dolarlık proje yürütüyorsanız, her ufak hata onbinlerce dolar kaybettirir. Bu projenin yönetimini size veren patron, çok toleranslı olmaz. İşin gereği titiz olursunuz, ya da o göreve getirilmezsiniz. Getirilmişseniz de hemen kovulursunuz.

🙁

Gelelim veri ambarlarına…

Veri ambarında da, (yukarıda dediğim gibi) en baştan tahammül edilebilecek hata payı oranı diye bir kavram yok. Hata payı kavramı farklı şekildedir.

Şöyle: Gelirini bildiğimiz insanlar modellenir ve bilinmeyenlerin gelirleri tahmin edilmeye çalışılır. Bu durumda elbette bir hata payı olur.

Aynı modele göre geliri zaten bilinenler – sanki bilinmiyormuş gibi – tahmin edilir ve gerçek ile tahmin arasındaki sapmaya bakılır. Bu şekilde, verilecek kararın ne kadar yanıltıcı olabileceği bulunur.

(Dikkat: farklı bir “hata payı” kavramımız var.)

Başka bir örnek daha. Müşteriye çapraz satış için teklif yapılırken, satın alma olasılığının nasıl bulunduğunu Yaşam boyu değeri artırma yazısında anlatmıştım. (Bilgi yönetimi açısından çok ayrıntılı ve yararlı bir yazıdır.)

😀

Özetle, bilgi yönetimi sürecinde verilere göre anlam çıkarılır, bu anlamın yüzde kaç olasılıkla doğru olduğu tahmin edilir. Teklif (veya uygulama) sonrasında gerçekleşen ile tahmin edilen tekrar ölçülür. Tahmin edilen hata payı ile gerçekleşen arasındaki fark da anlamlandırılır.

🙂

Daha somut akılda kalması için biraz daha detaylandıralım.

Müşteriye yapacağınız teklifin kabul edilme olasılığını başta %65 diye buldunuz. Demek ki – daha en baştan – %35 bir hata payı var.  Bu hata payı size müşteri kaybettirmeyecekse, müşteriniz sadece HAYIR deyip ilişkisini sürdürecekse teklif edersiniz.

Diyelim ki, o segmentteki tüm müşterilere teklif ettiniz ve %58‘i kabul etti.

Bir hata oranı daha çıkıyor. %65 ile %58 arasındaki fark. O da sizin modelinizin hata payı. Bu hata payını daha sonraki çalışmalar için de kullanırsınız. Modeliniz başka bir segment için %55 kabul edilecek demişse, gerçek kabul oranının %50 civarında olacağını düşünürsünüz.

😀

Hatalı veri olduğunda, erkek müşteriye “Kemal hanım” deme ihtimaliniz olur. Müşteriyi kaybedebilirsiniz.

Bu nedenle Veri kalitesi yazısında “eksik veri varsa da karar alınabilir;  ama veri hatalıysa doğru karar çıkmaz” denilmiştir.

🙂

Engin Tüzün’e teşekkürler. Sayesinde sabah saatlerinde hemen bir yazı ekleme fırsatım oldu. Yorumdaki “bilgi güncelleme kampanyaları ne derece etkilidir?” sorusunu başka bir yazıya bırakıyorum.

😀

Etiketler: bilgi, bilgi yönetimi, çapraz satış, CRM, hata payı, modelleme, veri, veri tabanı, veri temizliği, yaşam boyu değer

Kategori: bilişim, CRM