Yazarlar 08 NİSAN 2013 / 08:21

Geleceğin bilgi kaşifleri "Veri Analisti" ve "Veri Bilimcisi"



Kartvizitinde "veri analisti" yazan bir profesyonelden ne beklerdiniz? Sizce iş profili ve görev tanımları nedir? Birçok bilişim mesleği gibi yurtışından ithal bu işin muhteviyatı için de beynelmilel araştırma yaparak başlayalım. Veriyi matematiksel işlemlerle istatistiksel yollardan sunuma hazırlayan bu bilimcilerin lineer cebir, sayısal analiz ve makina dili gibi alanlarda çalışmaları gerekiyormuş.


Etkin bir veri analisti olmak için aşağıda bahsi geçen teknik becerilere de hakim olmak gerekir;

  • Büyük veri setlerine erişebilme

  • Sorgulama ve seçim ile bilgi kaşifliği yapabilme

  • İş ya da uygulama problemlerini çözümleyecek modeller kurma (sınıflandırma, kümelendirme ve anormalizasyon tespiti)

  • Analitik paketlerde SAP, SPSS ve SSIS gibi araçları kullanabilme

  • Veri analizlerini uygulamaya sunmak yani sonuçları (bulguları) görselleştirmek


Peki teknik beceriler yetiyor mu? İyi bir veri analisti olmak için belki ancak mükemmel olmak için beşeri nitelikler de lazım;

  • Kullanıcılarınız ile etkin bir iletişim

  • İyi ve güçlü sezgiler

  • Bütün analizlerin ötesinde mantıksal çözümlemeleri derinine anlama


Veri analistinin ağababası veri bilimcisi  

Veri analistliğini anlatırken yurtdışında Web'in yeni çağına dahası büyük veriye hazırlıkla yeni bir iş doğuyor: "veri bilimcisi" (data scientist). Veri bilimcisi genellikle bilgisayar bilimleri veya matematik alanlarından birisinde eğitim görmüş fakat buna ek olarak samanlıkta iğne bulabilecek kadar analitik düşünebilme yeteneğine sahip kişiler için kullanılıyor.

Evangelist veri analistleri diye de adlandırabiliriz kendilerini. Bireysel bir rönesans hareketi gibi; hem gerçekten birşeyler öğrenmek hem de değişimi getirmek isteyecek birileri olarak görüyoruz bu yeni veri neferlerini.

Şu anda ABD'de veri bilimcisi arayan şirketler arasında Paypal, Amazon ve HP gibi büyük firmalar da var. BT profesyonelleri için iş ilanlarına yer veren Dice.com’da ise yüzün üzerinde ilanda bu terim geçiyor.

Artık BT birimleri bünyelerinde Apache Hadoop gibi yazılımlarda uzmanlaşmış elemanları barındırmaya başlıyorlar. Bugüne kadar bu şirketlerin elde ettikleri bu verileri hızlı ve maliyeti düşük bir şekilde analiz edebilecekleri bir teknoloji bulunmuyordu ve bu gerçekten aşılması zor bir darboğazdı. Fakat artık Google ve Yahoo gibi devlerin Hadoop veya MapReduce ile neler yaptıklarını okuyoruz.

Bu üstadları oyunda doğru konumlandırmalı

Bu unvanların şirketlerdeki rolünün görünmez gücünü yadsımamak gerek. Peki onlardan azami faydalanmanın ipuçları nelerdir?

  • Bir projeye başlıyorsanız ilk toplantıya veriyi en iyi bilen ve analizi tüketen kişiyi mutlak çağırın. Veri analisti sizi ne kadar iyi anlarsa o kadar aksiyona değer sonuçlar üretir. Veriyi süreci koklamalı halka inerek yaşamalı.

  • Dürüst sorular sorun. Analistin kafası bir senarist gibi işler. Sizin anlattıklarınızı karakterlere olaylara ve mekanlara giydirir. Ona göre anlatın.

  • Veriye ne olduğunu belirtin! Bir satır düz mü? Yoksa dönüşüm var mı? Nasıl? İş kuralları neler? İstisnalar örnekleriyle verilmeli.

  • Başarısızlığa karşı hoşgörülü olun, hatta izin verin. Analistler bir yöntemden sonra diğerini dener ve bazen kaçırırlar. Eğer başarısızlığa aman yoksa güvenilir sularda yüzüp patikaları keşifsiz bırakırlar. Geleneksel iş kültüründe de "dene ve öğren" iştahlısı pek azdır genelde karşıtı olarak "kaybet ve defol" tercih edilir.

  • Veri analistlerin zamanına saygı gösterin. Analistlerin işi çoğu zaman tam anlaşılmadığından serbest meslek erbabından hallice profilde görülürler. Onların zamanını "KPI nedir?" sorularıyla tekerliğin keşfine kadar götüren toplantı sakinlerine sesleniyoruz: "Anahtar kullanıcılarınızı kullanın".

  • Öncelikleri adaletli ve doğru düzenleyin. İşin başında zaman baskısı olmazsa ve makul bir yol haritası ile çıkılırsa birçok proje gibi hakkını verecektir. Bu da boyacı kübü değil!

  • Onlar gibi düşünmeyi öğrenin.


Bu 7 ipucunun beraberinde bir de bonus ipucu verelim; "Eğer yanlış adımda başladıysanız da sorun değil bir kahve ve soda ile gönül alınır."

Geleceğin veri analistlerini arıyoruz

Bugün akademik nüfusu değerlendirirsek; Yönetim Bilişim Sistemleri (MIS) ve Enformatik mezunları bu işin hakkını verecek en yakın meslek erbabları olarak görülüyor. İş birimlerine en yakın teknik ve analitik becerileri en gelişmiş bu ustaların ise yetersiz mezun vermesiyle Endüstri Mühendisliği, İşletme Mühendisliği, Matematik ve İstatistik mezunları da bu işin profesyonelleri arasına katılır oldu.

Peki az çok profili anladık. Bir de bu profilin arkasından çıkacak efsanelere (dedikodulara) kulak kabartalım.

  • Veri analistleri asosyal bilgisayar bağımlılarıdır. Doğrusu; onlar iyi iletişimcilerdir. Yöneticilere ve alt seviyeye iner ki onları heyecanlandırandır. Çünkü bilmediklerini gösterendir, onlar da ilk görenler.

  • Analiz tümüyle bakış açısı ve derinliğidir. Doğrusu; analizin tümüyle etki olduğudur. Zekice bir bakış var ama büyük araştırmalar sonrası değişim yoksa anlamsız.

  • Veri analizi gayet kolaydır. Doğrusu; öğrenmesi zaman alır. Br ekosistemi ne kadar geniş araştırırsanız organizmaları o kadar iyi anlarsınız. Bu iş tecrübe gerektirir, o da zaman.

  • İstatistik bu profilin en önemli becerisidir. Doğrusu; iş konusundaki zekası daha önemlidir. İlişkisel ve çözüme yönelik sunum sadece teknik bir aksiyon değildir.

  • Analistler düşünce hızında çalışırlar. Doğrusu; düşünce genellikle yavaş ve doğrusal olmayan bir süreçtir. Soruları cevplaması hep zaman alır. Analistlerin işi bir labirentte peynir kovalamaya benzer. Bir çıkmaza gelirsiniz ve tekrar tekrar başa sararsınız. Her projede yeni bir bulmaca ile karşılaşırsınız. Cevabı bulsalar dahi bunu anlamlı bir şekle büründürmek her daim zaman almıştır.

  • Analistler nadir bulunurlar. Doğrusu; hepimiz birnevi veri analistiyiz. Günümüze kadar tecrübeli analistleri bulmanın çok zor olduğu doğruydu. Ancak günümüz teknolojisi ve bilgi çağı sayesinde yükselen verinin akışında hepimiz nasibini alıyor.

YORUMLAR
Ayhan Elbeyioğlu 19 MAYIS 2013 / 12:22 0 0
Merhaba,

Öncelikle makalenizin içerdiği bu yararlı bilgilerden ötürü teşekkür ediyorum. Bir matematikçi aynı zamanda bir ERP Danışmanı olarak veri analizinin ne denli öneli olduğunu ve bu tarz bir işi yapabilmenin anahtar noktalarından birininde analitik ve sunum konularında kendilerini geliştirmelerinin olduğunda hem fikirim.

Yazılarınızın devamını dilerim.
Burhan Gemici 02 MAYIS 2013 / 17:32 1 0
Merhaba makalenizi okudum. Böyle bir makalenin varlığı beni çok mutlu etti. öncelikle tebrik ediyorum.
Ancak en yakın meslek erbablarını değerlendiriken iSTATİSTİĞİ VE MATEMATİĞİ ikinci plandaymış sanki bu işin içinde yokmuş gibi değerlendirdiğinizi anladım. Şunu söylemeliyim ki bir yerde veri varsa veri analizi varsa orada istatistik yöntemleri vardır. Bu işin erbabları istatistik matematik ve bilgisayar bilimcilerdir. Türkiye' de istatistikçilerin ve matematikçilertin buı konularda çalışamaması ya da az çalışması ise işin işi bilmeyenler ve olayın farkında olmayanlar tarafından yönetilmesinden kaynaklıdır. Tabiyki bunun sorumlusuda yine istatistik ve matematikçilerdir.

Çalışmalarınızın ve yazılarınızın devamı dilerim.