Büyük veri ve buna bağlı oluşan teknolojik çözümlerin, yeniliklerin bol bol gündemde yer aldığı, veri yönetimi tarihinde en hızlı değişim ihtiyacının ortaya çıktığı bir dönemdeyiz. Kısaca veri yönetiminden konuşmak için oldukça heyecan verici bir zaman.
Günümüzde kurumlar farkında olsunlar veya olmasınlar geçmişten çok daha fazla sayıda kaynaktan çok çeşitli yapıda veri toplamakta ve depolamakta. Ancak bu veriler, işin öncelikleri ve bu öncelikleri destekleyen iş süreçleri doğrultusunda bilinçli olarak yönetilmiyorsa “Uzak bir ormanda bir ağaç devrilirse ve çevrede hiç kimse yoksa ağaç devrilirken ses çıkar mı? şeklindeki George Berkeley’ in meşhur sorusu ve bu soruyla anlatılmak istenen duruma benzer bir durumla karşılaşmak mümkündür. Bu konu aslında oldukça geniş bir felsefi tartışma, ben haddimi bilerek o kısma girmeyeceğim. Sadece konumuza yaklaşmak için bu düşünceyi kullanmak istedim. Berkeley bu sorusuyla ağacın düşmesini algılayacak kimse yoksa o sesin de olmadığını söylemek istemektedir. Aynı şey veri yönetimi için de geçerlidir. Verileri yöneten yoksa bu verilerden bir bilgi ve değer açığa çıkmaz.
Veri merkezli teknolojide mevcut olan yeni fırsatlardan kaynaklanan iş yapış tarzındaki dönüşüm gerekliliği doğrultusunda bazı kurumlar doğru adımları atarak verilerini yöneten ve verilerinden değer üreten bir yapı haline gelirken, bazıları ise maalesef kimsenin olmadığı ormanda düşen ağaç misali ses duymadan yollarına devam ediyor. Aradaki farka bakacak olursak, verileri yöneten ve verilerden değer üreten bir şirket, süreçlerini geliştirmek, mevcut pazarında stratejik avantaj elde etmek için bilgiyi kullanır. Örneğin, bir telekomünikasyon şirketi, bölgesinde daha büyük bir pazar payı elde etmek için müşteri verilerine dayalı daha iyi pazarlama kampanyaları veya kişiselleştirilmiş fiyatlandırma planları oluşturabilir. Aynı telekomünikasyon şirketi, verilerinden değer üretmek için, verinin sadece bir kaynak değil aynı zamanda değerli bir varlık olduğunu fark edebilir ve müşteri şebeke kullanım verilerini şehir ulaşım ihtiyacının tahmin edilmesinde, ulaşım planlarının modellenmesinde kullanıma sunabilir veya yeni ürünler geliştirebilir.
Aslında veri yönetiminin iş başarısını artırdığı çok uzun zamandan beri bilinen bir gerçek. Maliyetleri düşürmek, müşterilerde güven oluşturmak, müşteri deneyimini iyileştirmek, doğru fiyatlandırma yapmak, operasyonel verimsizlikleri önlemek, iş süreçlerini ve karar verme süreçlerini geliştirmek isteyen her kuruluş için veri yönetimi çok kritik bir konudur. Veriler doğru yönetildiğinde karar verme hızlanır, doğrudan verilere dayalı yeni, yenilikçi ürünler veya hizmetler yaratılabilir, süreç verimliliği artar, finansal olarak değer artışı sağlanır.
Danışmanlık kariyerim boyunca çeşitli sektörlerdeki bir dizi üst düzey iş lideriyle çalışma fırsatı bulduğum için onur duyuyorum. Bu liderlerle konuştuğumuzda, kuruluşlarının gelecekteki büyüme fırsatları için veri yönetiminin kritik olduğunun farkına varmaları oldukça olumlu ve ortak bir eğilim fakat aynı zamanda da ortak bir hayal kırıklığı.
İşte bu nedenle bu yazımda veri yönetiminde hep ihmal edilen ve sonuçta hayal kırıklıklarına neden olan bir konudan; verilerin iş süreçleri ile ilişkilendirilmesinden bahsetmeye çalışacağım. İş süreçlerini verilerle ilişkilendirme kavramı yeni bir kavram değil. Ancak çeşitli sektörlerde farklı farklı müşterilerimizle yürüttüğümüz projelerde veri yönetimi konusunda yaşanan sorunların benzerliği, verilerin iş öncelikleriyle ve iş önceliklerini destekleyen iş süreçleriyle bağlantısındaki boşluklar bu konunun daha iyi anlaşılması gerekliliğini gündeme taşıyor.
Veriler yalnızca bağlama yerleştirildiğinde değerlidir ve iş süreçleri, verilerin bir kuruluşta nasıl kullanıldığına ilişkin önemli bir bağlam sağlar. İş süreci modelleri, ana veri yönetimi, veri yönetişimi, veri kalitesi, büyük veri analitiği ve diğer veri yönetimi girişimleri üzerinde net etkileri olan hangi verilerin nerede ve kimler tarafından kullanıldığını belirlemeye yardımcı olur. Bir iş sürecini incelerken ürün ana verisinde tutulması gereken bir verinin eksikliğinin süreçlerde bir sürü gereksiz işleme neden olduğunu görebilirsiniz. Örneğin Planlama bölümü tarafından direkt olarak üretime gönderilmesi gereken iş emrinin ürün ana verisindeki bir eksikliği tamamlamak için önce kalite kontrole gönderilmesi ve kalite kontrolün iş emrine eksik olan bilgiyi ekleyerek iş emrini planlamaya geri göndermesi ve daha sonra planlamanın bu iş emrini üretime iletmesi gibi. Ya da GTİP (Gümrük tarife istatistik pozisyonu) verisini öğrenmek için ilgili birimin bir dolu telefon ve mail trafiğiyle boğuşması gibi. Kısaca iş sürecinde katma değer yaratmayan pek çok iş, tutulması gereken bir veri eksikliği nedenli olabilir.
Veriler, işin önceliklendirilmesi için de yararlıdır. Bir kuruluştaki tüm bilgileri yakından yönetmek imkansızdır. Bu yüzden iş açısından kritik verilere öncelik vermek, herhangi bir veri yönetimi disiplininde önemli bir adımdır. Örneğin, hangi veriler geliri artıracak şekilde satış döngüsünü destekler? Bu veriler kuruluş genelinde birden fazla süreç tarafından mı kullanılıyor? Hangi veriler tedarik zincirimizi daha verimli hale getirmeye yardımcı oluyor? gibi sorulara verilecek yanıt, işin başarısını artırmaya yardımcı olan kritik verilerin belirlenmesini sağlayacaktır.
Hay Allah! Bir başladım mı kendimi tutamıyorum. Linkedin’in yayınlanacak makaleler için altı dakikayı aşmayın uyarısını dikkate alarak bu yazımı burada sonlandırıp ikinci bölümde kaldığım yerden yazmaya devam edeceğim. Umarım sizlerde okumaya devam edersiniz:)