Pek çok kez karşılaşmışsınızdır, her yıl, bir sonraki yılın önde gelen konuları listelenir. Birkaç konu son 20 yıldır hep listelerde ve bunların en başında da İş Zekası
( (BI) Business Intelligence) geliyor. Son yıllarda özellikle veri hacmindeki büyük gelişme ve genleşme ile birlikte daha da çok konuşulur oldu. Şöyle ki, Bilgi İşlem teknolojilerinin ilk zamanlarında biraz gelişmiş bir hesap makinası ve kayıt tutma cihazı olarak gördüğümüz bilgisayarlar çoğunlukla muhasebe ve finansal işlemlerde kullanılıyordu. Sonrasında ise hızla ERP, dokümantasyon yönetimi, insan kaynakları yönetimi, CRM, internet, güvenlik gibi pek çok alanda yönetimi ele geçirdi. Daha çok alanda kullanım ile birlikte daha çok verinin üretilmesine, bu da karar verme aşamasında daha çeşitli verinin birbiri ile ilişkilendirilme mecburiyetine neden oldu. Günümüzde ise “veri = petrol” mottosu ile firmaların en önemli kaynağı/gücü haline geldi.
Verinin bu kadar önemli hale gelmesi BI projelerinin de önemini arttırıyor. Sonuçta yöneticiler, örneğin sadece günlük satış miktarlarını görmek yerine, bu satışların lokasyonlardaki dağılımını, hangi ürünün daha çok satıldığını, bir önceki senedeki durumunu, hedeflerin ne olduğu, satışın firmaya gerçek maliyeti gibi birçok bilgiyi tek bir anda görmek istiyorlar ve buna da mecburlar. Teknik olarak bu kadar farklı ve büyük bir verinin sürekli raporlanabilir olması da imkânsıza yakın bir süreç. Bu gereklilikte firmaları öncelikli olarak veri ambarı projelerine sonrasında da iş zekası projelerine yönlendiriyor.
Peki firmaların karar verme mekanizmalarında bu kadar önemli bir rolü olan İş Zekası projelerinde karşılaştığımız büyük hatalar nelerdir?:
Doğru Hedef belirlenmemesi
Yukarıda da anlattığımız üzere gereklilikler, mecburiyetler ve biraz da konunun popüler olması nedeni ile firmalar hemen bir proje başlatıp bu yapıya sahip olmak istiyorlar. Aslına bakarsanız herhangi bir projeye başlarken atılması gereken ve bana göre en önemli ilk adım ROI (Return Of Investment) hesaplamalarının yapılmasıdır. Sadece maliyet olarak değil ama “bu proje bize ne kazandıracak?”, “bu proje ile şu an yapamadığımız neyi çözüyoruz” gibi sorulara cevap bulunması gerekiyor. Sadece sahip olmak için başlanacak İş Zekası projesi, öncelikle projenin sapmasına, daha sonrasında ise veri kirliliğine, iş yükünüzün daha da artmasına, emek ve mali kayıplara neden olacaktır.
Çok fazla Veri
Bilgi işlem teknolojilerinin her departmanın kullanıma girmesi yetmiyormuş gibi, sosyal medya, IoT (Internet of Things) gibi konularında olaya dahil olması ile birlikte kullanılacak verinin miktarı oldukça arttı. Tabii ki, tüm bu verinin, karar verme mekanizmamızda kullanılacağı düşünülemez. Hedeflerimize bizi ulaştıracak, stratejimizi kontrol etmemizi sağlayacak bilgileri bize verebilecek kadar verinin kullanılması önemlidir. Bunun için İş Zekası projesinin çıktıları doğru tespit edilmelidir ki bu da iyi bir analiz süreci ile sağlanabilir.
Kirli Veri
Burada kastettiğimiz, farklı veri tiplerinde ya da farklı formatlarda tutulan verilerdir. Yanlış yazılan müşteri isimleri, tarih formatlarındaki tutarsızlıklar, eksik girilen bilgiler en çok karşılaşılan kirlilik türleridir. Bunlar kendi başlarına masum gibi görünseler de, veri entegrasyonu sırasında yanlış hesaplamalara, veri kaybolmalarına ve gereksiz iş yüküne neden olur.
Tek lokma
Yıllarca üzerinde düşünülerek kurgulanmış sistemlerin ürettiği verinin tek bir proje ile analiz edilmeye çalışılması hataları da beraberinde getirecektir. İş zekası projeleri, firma ile birlikte yaşayan ve gelişen projeler olmalıdır. En iyisi, hedeflerin aşamalı olarak belirlenmesi ve belirli süreler ile bu hedeflerin güncellenmesi olmalıdır. Kullanıcıların kullanım oranlarının artması da sağlanabilir ise, yeni fikirler ve amaca daha uygun hedefler belirmeye başlayacaktır. Tek bir fazda tüm projeyi bitirmeye çalışmak verinin replike olmasına, standartlardan uzaklaşmaya hatta motivasyon düşüklüklerine neden olabilir.
İletişim eksikliği
Farklı sistemler, farklı veri kaynakları dedik. Tabi ki tüm bu sistemlerin düzgün bir şekilde bir araya gelebilmesi için öncelikle departmanlar arasındaki iletişimin sağlanması gereklidir. Başka bir değişle raporlarınızdaki veri entegrasyonundan önce, bu veriyi sağlayan departmanlarınızın entegre olması önemlidir. Bu ciddiyetin sağlanmasına en büyük katkıyı, şirket yönetiminin projeye olan desteği ve güveni sağlayacaktır. Üst yönetimler tarafından desteklenmeyen projelerin alt yönetimlerin desteğini alması zordur.
Master Data Management
Zaman içerisinde değişen verinin ne şekilde ele alınacağının da belirlenmesi gerekir. Değişiklik gösteren verinizin bazı raporlara olan etkisi, eski ve yeni bilgilere göre yaşanacak değişim ve hesaplamalar düşünülmüş olmalıdır. Ya da aynı bilginin farklı depatmanlarca farklı algılanmamasının sağlanması gerekir. Tabii ki her veriyi bu şekilde takip etmek zorunda değilsiniz. Tam da bu nedenle sizin için önemli olan verinin belirlenmesi ve yaşanacak bir değişikliğin/güncellemenin ne şekilde yönetileceği analiz edilmelidir.
Sevilmeyen ürün
Teknolojideki gelişme ile birlikte BI ürünlerinin de kapsamları gelişmeye devam ediyor. Ürünlerin gerek kullanım olarak gerekse çözüm olarak yanlış konumlandırılması ya da ihtiyaç olandan çok daha karışık ya da yetersiz bir ürünün kullanılmış olması kullanıcıların sistemden soğumasına neden olmaktadır. Yavaşlık, raporların eksik ya da yanlış olması, geliştirmelerin çok zor uygulamaya alınması, projenin getirilerinin kullanıcılarca tam anlaşılamaması gibi sorunlar nedeni ile BI sistemleri atıl kalmaktadır.
http://www.theprowess.net/yazilar/is-zekasi-projelerinde-karsilasilan-7-sorun
No responses yet