Posted by: bluesyemre | November 15, 2021

Veriye Dayalı Projelerde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

Şirketlerin hedeflerine ulaşması, gerçekleştirdiği ve planladığı projeleriyle doğrudan ilişkilidir. Kritik projeleri belirlemek ve onlara öncelik vermek, firmanın bulunduğu sektördeki rakipleriyle sıkı rekabeti ve vizyonunu gerçekleştirme açısından önemlidir. Bazı projeler firmanın pazar payını artırmasına, rakiplerine çalışma alanını daraltmasına ve sektördeki konumunu güçlendirmesine vesile olacak şekilde sonuçlanır ve böylelikle firma sürdürülebilir bir hayat yolculuğuna emin adımlarla devam eder.  Projelerin içeriği ve kapsamı kadar yönetimi de o projenin sonuçlarının firmaya ve sektöre etkisinde rol oynar. Proje yönetimindeki başarı, şirketlerin hedeflerine ulaşmasıyla orantılıdır. Bu yazımda da veriye dayalı projelerin işleyişinde göz ardı edilmemesi gereken önemli noktaları ele alacağım.

Veriye Dayalı Projeler Ne Demek?

Veri işleyen firmaların hemen hemen hepsinde dijitalleşme ve otomasyona geçme, teknolojinin vermiş olduğu imkanlar doğrultusunda günden güne artıyor. Artık sektör fark etmeksizin tüm firmalar, verilerinden müşteri davranışlarına yönelik örüntüler çıkararak analitik çözümler sunan modeller geliştiriyor ve bu geliştirdiği çözüm modellerini otomatize etmeye odaklanıyor. Günümüzde artık herkesin duymaya alıştığı analitik uzmanı, veri bilimci, veri mühendisi, veri analisti pozisyonlarını barındıran İleri Analitik Departmanları (Advanced Analytics Dep.) kurulmaya başlandı ve hâlâ bu konuda aksiyon almayan şirketler de altyapıyı oluşturmaya yöneliyor. Bu bölümlerde uzmanlar, istatiksel veya matematiksel yöntemlerden (makine öğrenmesi, yapay zeka ve sezgisel algoritmalar gibi) yararlanarak firmaya yarar sağlayacak çözümler üretir. Bu çözümleri üretmeye imkan sağlayan projeler veri analizi, veri temizliği, model geliştirme, model doğrulaması gibi belirli adımlardan oluşur. Bu tip projeler, sektörün problemlerine çözüm üretmenin yanı sıra sektöre ilişkin içgörüler de sağlayabilir. Bu şekilde oluşturulan projelere veriye dayalı projeler diyebiliriz.

Son zamanlarda, iş yapış şekillerinin veriye dayandırılarak yapılmaya doğru yönelmesi, pek çok farklı projenin ortaya çıkmasına sebep oluyor. Tabii ki bu projeler diğer projelere kıyasla farklı özellikleri ve zorlukları bünyesinde barındırıyor. Makine öğrenmesi gibi yöntemlerin kullanıldığı veriye dayalı projelerin diğer projelerden ayrıştığı başlıca özellikleri şu şekilde:

  • Veri kaynaklarının netleştirilmesi,
  • Veri analizi,
  • Veri doğruluğunun sağlanması (veri kalitesi),
  • Veriye uygun modellerin veya analitik çözümlerin geliştirilmesi,
  • Geliştirilen modellere ait performanslarının ortaya çıkarılması ve sürekli takip edilmesi,
  • Modellerin otomatize edilmesi,
  • Otamatize edilen modellerin yeni verilerle belirli dönemlerle yeniden eğitilmesi (retrain),
  • Otomatize modellerin performanslarının takip edilmesi (duruma göre yeni model veya değişkenlerin denenmesi),
  • Bu ayrışma noktaları, verinin işlenmesi aşamasında ortaya çıkıyor ve projenin çıktısına doğrudan etki ediyor.  

Veriye Dayalı Projede Kritik Noktalar

Şirketlerin üst yönetimleri, pazar payını korumak veya artırmak için eş zamanlı birçok projenin yürütülmesini ve kısa sürede bitirilmesini talep edebiliyor. Kimi zaman projelerin yapılması için danışmanlık firmalarından satın alma yapılabilirken temel yetkinlik gerektiren projelerde ise iç ekipten (ileri analitik bölümü çalışanlarından) destek alınabiliyor. İç ekipten destek alındığı durumda, üst yönetimin proje talebi uzman seviyesine iniyor ve uzman eş zamanlı farklı çeşitlikte projelerde çalışmaya başlıyor. Uzmanların bu tecrübesi, aslında kişisel gelişimi ve deneyimi açısından bulunmaz bir nimet. Farklı modelleri uygulama şansı, farklı domain idrakı, network ağının genişlemesi gibi pek çok kişisel yararları söz konusudur. Ancak projelerin yönetimi tam layıkıyla yapılmadığında, bu durum uzmana ciddi bir iş yükü getirebilir ve çalışma saatlerinin dışında da çalışacağı bir çalışma hayatına dönüşebilir. Çalışanın ve çalıştıranın bu noktayı göz ardı etmemesi gerekir. Pür veriye dayalı projelerde uzman, projeye başından katılacağı gibi proje başladıktan bir süre sonra da (aradan katılma) katılabilir. Aradan katılma durumu, bazen o projedeki sadece belirli iş paketinde çalışması bazen de başka kişilerce yürütülen (danışmanlık firmaları gibi) projelerin devredilmesi olarak ortaya çıkabilir.

Projenin başlangıcından bu yana çalışan uzman, tüm bilgi birikimine (know-how) hakim olmakla birlikte hangi verinin nasıl elde edileceğini (sistemden, kişiden) de bilir. Geliştirilen hipotezleri, yapılan analizleri, iş kollarının tüm beklentilerini, projeye ait kısıtlamaları (limitation) ve bunun gibi pek çok bilgiyi bilir. Kısacası, projenin sonuçlarının üretileceği tüm çerçeveyi görür ve bu çerçevenin çizilmesine kendi de katkıda bulunur. Sonunda el sıkışılan sonuçları teslim ederken beklentileri çizilen çerçeve kapsamında ilgili birimlere verir. Böylelikle, birimlerin isteklerinin tam olarak karşılanmadığı iddiasında bulunması durumda, uzman neden o iddianın karşılanmadığını proje başından elde ettiği bilgi birikimi ve tecrübesine dayanarak sebepleriyle birlikte açıklayabilir. 

Eğer uzman aradan bir projeye katılırsa, bu onun için yorucu olabilir. Bunun nedeni, başından itibaren projeye katılması durumunda elde ettiği bilgi farklılığıdır. Yani, yukarıda sayılan bilgilerinden yoksun kalmasıdır. Sadece spesifik bir iş paketini yapması (çizilmiş bir çervevede model geliştirme gibi) kısmen tolere edilebilirken yapılan bir projenin devamını sağlama durumda işler daha karmaşık olabilir. Burada proje aktarımı kritiktir. Bazen projeyi sahiplenen kişi aktarım yaparken bazen de aktarım yapılan kişi projeyi devam ettirecek uzmana aktarım yapabilir. Bu durumda, aktarımda bilgi kaybı kaçınılmazdır. Proje için kullanılan veriler dağıtık bir şekilde pek çok farklı kişilerden toplanabilir. İş kollarıyla sözleşilen teslimlerde farklılaşmalar ortaya çıkabilir. Kısacası, projenin başından bu yana elde edilen bilgi birikimi ve tecrübelerden eksik (yani çizilen çerçevenin tam olarak muğlak olması) göz göre göre projeye devam edilebilir. Tüm bunların dışında, önceki teslimlerde potansiyel hataların olması, uzmanı referans aldığı nokta bakımından yanlışa itebilir. Dolayısıyla, iş kollarına durumu açıklaması zorlaşabilir. Projeye ait dokümanlarda eksiklik olması ise aradan projeye dahil olan uzmanın projeyi anlamlandırması için ekstra zaman harcamasıyla sonuçlanabilir.

Sonuç olarak, günümüzde çalıştığımız firmalara rekabet avantajı sağlayacak projelerin eksiksiz tamamlanabilmesi için proje detaylarının (doküman, veri, kısıtlama gibi) net bir şekilde oluşturulması ve saklanması şarttır. Kullanılacak verilerin bir arada tutulması ve proje kapsamının açık ve net bir şekilde ifade edilmesi, iş kollarıyla anlaşılan noktaların yazılması gibi pek çok noktanın detaylı bir şekilde not edilmesi gereklidir. Kritik projelerde eşsiz başarılar elde etmemiz dileğiyle…

https://hbrturkiye.com/blog/veriye-dayali-projelerde-dikkat-edilmesi-gereken-hususlar


Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Categories

%d bloggers like this: