Big Data Üzerine Söyleşi

Jonathan Lerner (JL): Verinin büyüklüğü ve bunun yönetilebilmesi son yıllarda önemli bir konu haline geldi. McKinsey’nin yapmış olduğu bir çalışmaya göre veri bilimi önümüzdeki yılların en etkileyici mesleklerinden biri olacak. Peki, ilerleyen dönemlerde ne gibi değişikliklerin olmasını bekliyorsunuz?

Eric Bradlow (EB): Geçenlerde Rotterdam Erasmus Üniversitesi’nde bir konferans verdim. Konu “Big Data”’ydı. Konuşmama kimsenin beklemediği bir şekilde başladım –ki orada Heineken gibi büyük ve yerel bazı şirketler de vardı- dedim ki: biri bana büyük bir veri yığını gönderdiğinde ilk söylediğim şey “Kahretsin! Ne yapacağım şimdi?”. Elinizde büyük bir veri seti var ve veri o kadar büyük ki matematiksel modelleri bile kullanamıyorsunuz. Hatta okuması veya temizlemesi bile zor. Biliyorum ki bu veri yığınını küçük bir veri setine dönüştürmeliyim; fakat çok fazla bilgiyi de kaybetmek istemiyorum. Yani konferansta yaklaşık 60 dakika süren konuşmamda şunu anlattım: Büyük bir veri yığınından nasıl çok fazla bilgi kaybetmeden küçük bir veri seti oluşturursunuz?

İstatistik dünyasında –kendim de bir istatistikçiyim ayrıca- veri yeterliliğinden söz edilir. Yeterli istatistiğe sahip şeyler. Çok sayıda sütunu alıp onları daha az sayıda sütunlara çevirebilirsiniz. Ben buna yatay özetleme diyorum. Diğer yandan büyük bir veri setini alıp örneklem oluşturabiliriz, buna da dikey özetleme diyorum. Birçok şirket 100 milyon satırlı, 1000 sütunlu veri setlerini analiz etmek istiyor. Belki siz yapamazsınız, ama istatistikçiler örnek oluşturma problemleri verinin özetlenmesi ile ilgili yıllardır çalışıyorlar. Ben yeni veri kaynakları ile ilgileniyorum, daha büyük veriler ile değil. Çünkü günün sonunda büyük veri yığınını almış ve özetlemiş olacağım. Önemli olan nokta veriyi özetlemek için hangi yolları kullanmalıyım? Önümüzdeki yıllarda da daha çok bununla ilgileneceğim.

JL: İlginç. Yani size göre trend bu olacak?

EB: Evet Bence öyle olacak. Gizlilik bizi bunu yapmaya zorlayacak. Çünkü veriyi toplasanız bile, aslında veriye hakim olamıyorsunuz. Dolayısı ile yapmanız gereken şey, sınırlı veriden Benim müşteri analitiği olarak nitelendirdiğim çözümlemeyi yapmak. Ayrıca bu Beni işimin içinde tutuyor. Eğer istediğin herhangi bir veri elinde varsa, bir istatistikçiye gerek duymazsın. Herhangi birinden çeşitli regresyonlar çalıştırmasını istersiniz ve cevabı bilirsiniz. Fakat veri sınırlı olduğunda, veriyi özetlemeniz veya örnek oluşturmanız gerekir. İşte o zaman Benim gibi biraz daha dolgun ücretli çalışanlara ihtiyacınız olacak.

JL: Oldukça tutkulu gözüküyorsunuz. Bu sadece güzel bir iş fırsatı olduğu için değil, aynı zamanda iyi paralar kazandırdığı için de böyle galiba. Peki şu anda öğrenci olup bu gibi fırsatları değerlendirmek isteyenler nasıl düşünmeliler?

EB: Şu şekilde anlatayım. Öncelikle şuna inanıyorum ki bir kişi analitik bilgiye sahip değilse önünde aşması gereken sağlam bir engel bulunmaktadır. Teknolojinin mümkün kıldığı veriye ve algoritmik gelişimlere sahip değilseniz üst düzey pozisyonlara gelmeniz mümkün olmayacaktır. Bilgisayar programcısı olmanız gerektiğini söylemiyorum. Fakat veriyi toplayan insanlar ile konuşamıyorsanız bu veriyi kullanarak nasıl doğru kararlar alınmasını sağlayabilirsiniz ki? Dolayısı ile öğrencilere ilk sözüm budur: veriyi anlama yetisine sahip olamadıkları sürece ilerlemeleri kolay olmayacaktır.

İkinci olarak söylemek istediğim şey şu anda iki grup var. Birinci grup veri bilimcisi olmak isteyenler. Bunlar tabi ki Wharton Üniversitesi MBA öğrencileri değil. Daha çok Wharton’da lisans okuyanlar olabilir. Şu anda veri bilimcisi olmak istiyorlar fakat bu kariyer seçimi zaman içinde onları ürün yöneticiliğine doğru kaydırabilir. Geriye kalan büyük grup Wharton Üniversitesi’nin neden analitik alanda master programı açmaması gerektiğinin sebebi aslında. Çünkü istatistik gibi bilimler teknik alanlardır. MBA programında ise liderleri eğitiriz. Dolayısı ile analitik bilginin yanında Wharton’dan MBA derecesine sahip olmak size çok büyük paralar kazandırabilir. Yani öğrencilere demem odur ki: Analitik donanıma sahip olun ve MBA eğitimi alın.

Öğrencilere söylemek istediğim bir başka şey sektör agnostisizmin olduğu. Yani “Google’da çalışmayacağım, çünkü bana uygun değil” şeklinde düşünmek. Aslında gerçek hiç de öyle değil. Müşteri bazlı analizlere ihtiyaç duyan birçok sağlık ve finansal danışmanlık firması mevcut. Bize veri yığınınızı verin, biz de size müşterilerin yaşam boyu değer hesaplamalarını yapalım; size müşteri portföyünüzün ne kadar sağlıklı olduğunu gösterelim.

Toparlamak gerekirse,

1. Data ve analitik çözümleme anlayışı olmadan üst pozisyonlara gelmeniz kolay olmayacaktır.
2. Data ve analitik anlayışın yanında strateji ve yönetim becerisine de sahip olun.
3. Her sektörde size ihtiyaç olduğunu unutmayın.

Orijinal yazı: http://whartonjournal.com/2015/02/02/professor-eric-bradlow-on-business-and-big-data/?utm_content=buffer17997&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer

Çeviren: Zomato