Bu blogda yayınlanan Doğru Raporlama ve Yapay Zeka yazısına yorum yapan sayın MAHİR H. “Yapay zekâ destekli raporlamaya geçmeden önce kurum genelinde ortak bir veri sözlüğünün oluşturulması gerektiğini vurguluyorsunuz. Sizce veri sözlüğünün ve kritik metrik tanımlarının sahipliği iş birimlerinde mi olmalı, yoksa iş birimleriyle veri ekiplerinin birlikte yönettiği bir veri yönetişimi yapısında mı?” diye sormuş.

Bu soru çok önemli + çokomelli. Veri sözlüğünün ve kritik metrik tanımlarının sahipliği konusu, veriye dayalı projelerin en hassas noktalarından biridir. CRM veya dijitalleşme projesine başlarken bu konuda karar vermemişseniz bile (ki çoğunlukla bu ihtiyacı bilemeyiz) süreç içinde karşımıza çıkar.

Sayın Ozan Kaan KARAMIK‘ın Linkedin’de yayınladığı “Çok acil, olmazsa olmaz denilip iş listesinin en önüne konan ama geliştirildikten sonra kimsenin kullanmadığı özellikler…” konulu bir yazısının yorumlarında bu konuya biraz dokunmuştuk. Ozan Kaan KARAMIK “Verinin sahibi ile bilginin sahibinin ayrışması meselesi az konuşulan ama sahada çok yaşanan bir durumdur” diye vurgulamıştı.

Dijitalleşme veya veriye dayalı düşünme konularına eğildiğimizde önemli duruma gelen “sahipliğin kimde olması gerektiği” konusunda ahkam (hatta racon) kesmeden önce sorumluluğun ne olduğunu tanımlamak isterim.

Kurumun Tek Doğrusu

Veri sözlüğünün amacı “kurumun tek doğrusu” diyeceğimiz alt-yapıyı, böylece kurumsal kavram birliğini oluşturmaktır. (Buna “aynı dili konuşmak” da diyoruz.) Kurumun tek doğrusu kavramı, teknoloji kavramı değil, kesinlikle iş birimi kavramıdır. Örneğin, müşteriler için:

• “Kredi alabilirliği yüksek”
• “Muhtemelen dolandırıcı”
• “Borcunu öder ama zamanında ödemez, sürekli geciktirir”
• “Gecikmeyi haklı göstermek için hep şikayetlerde bulunur”
• “Önce, çok satın alacakmış gibi pazarlık yapar. Sonra toptan fiyatına az ürün satın alır”
• vb… (yüzlerce bulabiliriz)

Bunlar teknoloji kavramları değil, bizzat iş birimlerinin kavramlarıdır. Bu noktada aynı fikirdeysek, iş biriminin “bilginin sahibi” olduğu konusunda da aynı fikirde olmamız gerektiği kanısındayım.

Bilgiden Veriye

Yukarıda “Verinin sahibi ile bilginin sahibinin ayrışması meselesi” dedik ya… Şimdi, bilgiden veriye doğru inelim. Tanımları yapmaya çalışırken, yukarıdaki her bir tanım (bilgi) cümlesi için, hangi verilere bakılması gerektiğine karar vermeliyiz.

Bu aşamayı daha ilk görüşmede anlattığımda “Aaaa… CRM çok kolay bir iş değilmiş. Danışmanın elinde sihirli değnek yokmuş. Öyleyse sonraya bırakalım” diyen kurum gibi düşünmeyin. Bir yerden başlamak gerekiyor.

O listeden tek bir cümleyi seçerek başlayalım. “Borcunu öder ama zamanında ödemez, sürekli geciktirir” diyorsak, her bir teslimat için:

• Borcun (alacak hesabının) doğduğu tarih [üretim tarihi mi, teslimat tarihi mi, kurumun zaten tanıdığı bir ileri vadeli tarih mi?]
• Borç tutarı
• Ödenmesi gereken tarih
• Gecikme olarak tanımlanan süre [çoğunlukla 3-5 gün sonra ödenmesi gecikme sayılmayabilir]
• Ödemenin yapıldığı tarih
• Ödeme yapılan tutar

verilerinin olması gerek. Ama yetmiyor.

Tanım gereği bu verilerin sonucunda şu hesaplamayı da yapmalıyız:

• Borç tutarı = Ödeme yapılan tutar [Borcunu ödedi]
• Ödemenin yapıldığı tarih (eksi) Ödenmesi gereken tarih (büyüktür) Gecikme olarak tanımlanan süre [ama gecikmeli ödedi]
• Bu iki koşulun da kaç kere tekrarlandığı [Bu bir alışkanlık mı]

Burada, bazı verilerin sahibi üretim ve/veya teslimat / lojistik ve/veya muhasebe ve/veya finansman departmanlarından biri veya birkaçı olabilir. “Borcunu öder ama zamanında ödemez, sürekli geciktirir” bilgisinin sahibi, muhtemelen Finansman veya Satış yöneticileridir. Kurum içinde bu kişi her kim ise, hesaplamanın nasıl yapılacağını da belirtmek zorundadır. (İsteyenler bu aşamada yapay zekadan destek alabilir. Hiç sakıncası yok ve hatta daha geniş görülmesini de sağlayabilir 🙂 ) Bu aşamada, veri ekiplerine güncelleme, hesaplama, rapor sıklığı, vb. gibi konularda danışılabilir ama sorumluluk ilgili iş birimindedir.

Eminim dikkat etmişsinizdir. Hem veri anlamlandırma, hem de veri modeli oluşturma örneklerini görmüş olduk. Veriden Önce Yanıtlanması Gereken Soru yazısındaki örneklerin nasıl yapıldığını da hatırladık.

CRM eğitimlerimde, farklı sektörlerdeki anlamlandırma tanımlarını ve tanım cümlesinden başlayıp veriye doğru geri yönlü yolculuğunu ödev olarak veririm. Projeye başladıkları zaman, ellerinde – kendilerinin yazdığı – bir rehber olmasını sağlamak isterim.

Sahiplik = Sorumluluk

Sahiplik kavramının bir önemli noktası, sorumluluğun
– işler kötüye gittiğinde “Ben yapmadım, Miki yaptı” diyerek başkasına bırakılan bir iş olmasını
– işler olumlu olduğunda “Hepsi benim fikrimdi. Miki’ye öyle yapmasını ben söyledim” denilmesini
engellemektir. Dolayısıyla sorumluluklar bir komiteye bırakılamaz. İlgili iş biriminde bir kişinin sorumlu olması tercih edilmelidir.

Amerikalıların “deve, komite tarafından tasarlanmış bir attır” (camel is a horse designed by committee) diye bir esprisi vardır. Ürün tasarımlarında farklı fikirler iyi olabilir ama sorumluluklar söz konusu olduğunda, tek kişinin sorumluluk almasına inanırım.

Veri Sözlüğünün Sahibi Kim?

Verinin ve bilginin sahiplerini belirledik. Onlar hep iş birimleri idi. Sıra geldi veri sözlüğüne… Burası tam da zurnanın zırt dediği yerdir.

Birçok farklı iş birimi, kendi doğruları yönünde tanımlar oluşturabilirler. Bir sözlük hazırlanacak ama her departmanın deyimleri, jargonu, beklentileri farklı olabilir. Oysa veri sözlüğü, kurumun tek doğrusunu sağlayan teknolojik alt-yapının sözel beyan ve taahhüt karşılığıdır. Farklı departmanların değişik beklentilerinin kurumun tek doğrusunu bozmamasını sağlamak, tarafları – gerekirse – bir araya getirerek sorunu çözmek ve tekrarlayan bilgilerin farklı tanımlarının olmamasını sağlamak gerekir. Biraz koruyucu hekimlik, biraz da bekçilik gerektiren bir görevdir.

Veriyle çalışmayı henüz yeterince içselleştirememiş iş birimlerinin taleplerini hizalamak için hem veri ekipleriyle yakın çalışacak, hem de iş birimlerinin sorunlarının kökenine inebilecek bir düzeyde olması gerekebilir. Benim önerim bu zor görevin, kurumun dijitalleşme projesi sponsoru (büyük olasılıkla CEO veya bir GMY) olan yöneticiye doğrudan bağlı – en az – direktör düzeyinde iş birimi kökenli olmasıdır. Zaten, veri ambarının teknoloji tarafını yöneten, teknoloji kökenli bir yakın çalışma arkadaşı olacaktır.

😉

Kültür Stratejiyi…

“Pusulanın ibresi hep iş birimlerini gösterdi ama nerede böyle ayrıntılı düşünen, veri modeli oluşturan ve anlamlandırma yapan iş birimi?” diye soruyorsanız… işte tam da bu nedenle, “dijitalleşme bir teknoloji değil kültür projesidir” diyoruz.

Eş zamanlı olarak Linkedin’de yayınlandı.

“CRM ne işe yarıyor ki?”  [1] ve [2]  yazılarına gelen yorumlarda yoğun tartışmalar olduğunu yazmıştım. Bunlardan biri de “kendi CRM yazılımını üretmek” konusundaydı.

Şöyle bir tartışma oldu:

Pınar Demir – Bir CRM yazılımı olmadan firmanın kendi CRM yazılımını oluşturma süreçlerini yönetmek mesleki hayatımda bana en keyif veren kısım.
Uğur Özmen – Aynı fikirdeyim. IT tarafı güçlü kurumlara ben de “bir CRM yazılımı olmadan firmanın kendi CRM yazılımını oluşturmalarını” öneriyorum. Böyle bir projeyi yönetmek… paha biçilemez.
Engin Alan – … Günün sonunda içerideki konunun kendimiz mi geliştirsek, satın mı alsak noktasına gittiğini görünce şaşkın şaşkın bakıyorum. Amacımız temiz kıyafetse “hadi güzel bir çamaşır makinesi yapalım” demek amaca bir o kadar uzak kalıyor. Ucuzu pahalısı bir makine bulunur. Danışmanlık deterjanıyla belli bir ısıda (sürede) yıkanırsa pür-ü pak kıyafetler de giyilir. 🙂

Kısaltarak aktardım, tamamını yorumlardan okuyabilirsiniz.

🙂

Sayın Engin Alan’a hak verdiğim kısmın altını çizeyim. Aslında, girişimcilerde sıkça duyduğum “Dışarıda içine ne koydukları belli değil, en iyisi evde kendimiz yapalım”  mantığının çoğunlukla doğru olmadığını ben de sıkça söylüyorum. Özellikle ölçek ve güncelleme sorunlarını hatırlatıyorum.

Diğer yandan… Aksine örnekleri yaşamışlığım da var. Gerçek bir örnek de vereyim:

Dizinin ilk yazısında bahsettiğim gibi Chordiant muhteşem bir kampanya yönetimi aracıydı. Yanlış hatırlamıyorsam, istatistik doktoralı 3 kişinin başlattığı, müşterilerin sorunlarını çözerek ilerledikleri bir araçtı. “Şu da var mı?” dediğim her şey vardı. Üstüne, aklıma gelmeyen birçok özellik de barındırıyordu.

Fiyatı 1 milyon US$ civarındaydı. Bankamız bu parayı ödeyemezdi. Ne yapabilirdim?.. Tüm etkinliklerine katıldım. Yayınlanmış tüm dokümanları okudum. Chordiant’ı öylesine incelemiştim ki, Türkiye temsilciliğinde çalışanlardan daha iyi bilir durumdaydım.  Benim hazırladığım özellikler ve talepler (spec’ler) çerçevesinde Dışbank’ın değerli yazılım ekibi üretti. Elbette Chordiant kadar mükemmel olmadı ama 2 sene içinde eş zamanlı 70 kampanya yapar duruma geldik. Bana söylendiği kadarıyla bize maliyeti 60 bin US$ olmuştu.

😀

Elbette satın almak veya üretmek arasındaki seçim, zaman ve para maliyetleriyle birlikte ele alınır. Biz içeride geliştirmeyi kutsamıyoruz ama eğer içeride geliştirme yapabilecek beceri ve yetenek varsa o projeye danışmanlık yapmanın çok keyifli olduğunu söylüyoruz. Zaten teknolojisi gelişmiş kurumlar, piyasadaki yazılımları çok hızlı inceliyor ve kendilerine uyanları hemen satın alıp adapte edebiliyorlar.

“Onlar yapıyor, biz de yapalım” diye kalkışmadan önce elbette, “Profesyoneller tarafından özel alanda gerçekleştirilmiştir. Lütfen evde denemeyiniz” uyarılarını dikkate almak gerekir.

.

B2B iş yapanlarda farkındalık gecikmesini – yani son kullanıcı konusunda geç bilgilenmeyi – sıkça [1] , [2] , [3] , [4] vurguluyorum. Kötü örnekleri çokça konuşuyoruz. Bugün, güzel bir örnekten bahsetmek istedim.

😀

Birkaç sene önce Türkiye’de bir kumaş üreticisinin, dönemin en bilinen yapay zeka yazılım paketine yatırım yaptığını öğrenmiştik. O kurum da veri yönetimi konusunda bilgi birikimi arıyordu. “Arz ve talep buluşursa birlikte iş yaparız” diye düşünerek ziyarete gittik.

Uzunca bir sohbetimiz oldu. Ne kadar çok bilgi kaynağını gözden geçirdiklerini öğrendik.  Giderken “kumaş üreticisi, big data ve yapay zeka… ne alaka” diye düşünüyordum. Açıkçası dönüşte kendime kızdım.

Resim şuradan alıntıdır.

Kurumun anlattıkları içinde beni en çok etkileyeni paylaşmak istiyorum.

O kumaş cinsinde, ilk üçte yer alan üreticilerden biriydi. Dünyanın en bilinen markalarına kumaş satıyordu.  Doğrudan tüketiciyle bir ilişkisi yoktu. Her hangi bir dükkanda kendi markası adına tek bir santimetrekare rafı da yoktu. O markaları giyenler üreticinin adını çoğunlukla bilmiyordu. [Ziyarete gidene kadar, biz de bu çapta iş yaptığını bilmiyorduk.]

Bu üretici, dünyada meşhur hızlı moda (fast fashion) markalarına daha iyi hizmet verebilmek için, nihai tüketicilerin esinlendikleri moda unsurlarını izliyordu.

Son müşteriye dokunmuyordu ve bilinen markaları aradan çıkarıp doğrudan tüketiciye gitmeyi de düşünmüyordu. Buna rağmen, ürettiği kumaş için yakın veya uzak bir gelecekte olabilecek değişiklikleri (markalar kendisinden istemeden önce) anlamaya çalışıyordu. Dünya üzerinde çok sayıda “moda etkileyicisini” (influencer) ve sokak modasındaki gelişmeleri – sosyal mecraları – yapay zeka destekli yazılımlarla ve tasarımcılarla izliyorlardı.

Yönetim kavramları konusunda sohbet ettiğimde “amirinin senden ne istediği ile yetinme, amirinin amirinin ondan istediğini hazırla ve amirine sun” diyorum. “Onun hayatını kolaylaştırırsan, senin de hayatın kolaylaşır” diye anlatıyorum. Bunun B2B’de bir sektöre uygulanışını görünce çok etkilendim.

Fason üreticilere çoğunlukla “markaların sizinle çalışmaya devam etmeleri için, ucuza üretmekten başka bir özelliğiniz var mı?” diye sorarız. Bu soruyu sormaya gerek duymadık. Müşterisine, ürettiği ürün dışında katma değer sunmak için çalışma yapan bu üreticiyi çok beğendik.

😉

Meraklısına: Tekstil sektöründeyseniz, nihai tüketicinin

• Konfeksiyon alışveriş deneyimi
• Mobilya alışveriş deneyimi

ilginizi çekebilir.

😀