Uzun yıllardır sektörün hem kurumsal hem de danışmanlık tarafında calışan birisi olarak şirketler için gördüğüm en büyük zorluk ve tehditlerin başında dönüşüm ihtiyacını doğru tariflenmesi, ihtiyaç ve gelişim alanlarının kurum genelinde önceliklendirilmesi ve bunlara paralel oluşturulan yol haritalarının yönetim seviyesinde sahiplenilerek hayata geçirilmesi diyebilirim.
Şirketlerin rekabet avantajlarını kaybetmemeleri için Dijital Dönüşüme, Veri ve Analitik stratejilerine odaklanmaları , yeni nesil teknoloji ve teknikleri kullanarak hareket etmeleri artık kaçınılmaz. Ancak zaman zaman dijitalleşme ya da analitik dönüşüme sadece teknoloji yatırımı veya hazır çözümlerin kullanımı gözüyle bakıldığını da gözlemliyoruz.
Veri ve analitik dönüşüm programlarının kalıcı ve etkili olabilmesi için nihai hedefin ; şirketin en önemli değeri olan çalışanlarının ve karar vericilerinin veri ve analitik konularına bakış açılarını değiştirebilmek, kurum genelinde veri okuryazarlığını artırmak, taktiksel ve stratejik her kararda veriyi kullanabilecekleri altyapıları hayata geçirmek olması gerekiyor.
30 yıla yakın bir süredir sektörlerinde öncü kurumlara veri ve analitik çözümler sağlayan Komtaş Ekosistem şirketleri olarak bu ihtiyaçları göz önüne alarak adına DnA Strategy dediğimiz bir metodoloji geliştirdik. Global teknoloji ortakları ile yaptığımız projeler ve ekosistem şirketleri içerisindeki uzmanlık merkezlerinden Analythinx, Damalink ve Digitallency’nin onlarca yerel proje deneyimi ile geliştirdiği ve sektörlere göre farklılaştırdığı bu danışmanlık hizmetini farklı ölçek ve sektörlerde birçok şirkette uygulama imkanı bulduk.
DnA Strategy çerçeve modelini kullanarak kurumların veri ve analitik yetkinliklerini aşağıda görseli bulunan 9 ana başlık içerisindeki 40’a yakın boyut çerçevesinde analiz edebiliyoruz.
Framework içerisinde sektöre özel analitik senaryo havuzlarının olması iş birimleri ile Büyük Veri, IoT, Cloud gibi yeni nesil teknolojiler ve ileri analitik, ML, AI tekniklerini kullanarak hayata geçirilebilecek iş fırsatlarını rahatça konuşup değerlenirebilmemizi, bu senaryoların üst seviye zorluk/fayda analizlerini yapabilmemizi ve aynı zamanda bu konulardaki farkındalığı artırmamızı sağlıyor.
Önceliklendirilen bu senaryoları etkin bir şekilde hayata geçirmek ve operasyonel riskleri minimize etmek adına Veri Yönetişimi ( Veri Kalitesi, Veri Kataloğu, Veri Güvenliği, Yönetişim Süreçleri) ve Veri Konsolidasyonu ( Veri Ambarı/İş Zekası ) gibi yetkinlikleri de sorguluyor ve büyük resimde tüm ihtiyaçları ortaya koyabiliyoruz.
DnA çalışmasının benzer yaklaşımlara göre en büyük farkının çalışma sonuçlarının ortaya koyulma seviyesinde görüldüğünü söyleyebilirim, bu tip çalışmaları saha deneyimi olan, ilgili konularda projeler yapmış bir ekibin en kıdemli çalışanları ile yaptığınız zaman projelerde “öğrenilen dersler” den yola çıkarak doğru soruları sorma şansınız oluyor, sadece hayali resmetmekten öte, projelendirme aşamasında karşınıza çıkabilecek problem ve soruları en baştan sorarak strateji çalışması çıktılarına yedirebiliyorsunuz.
Bu açıdan tamamladığımız DnA çıktılarımıza bakıldığında sadece heyecan yaratacak analitik ya da iş zekası projelerini görmüyorsunuz, bunların yanında Veri Gölü, Veri Ambarı, IoT mimarisi gibi yapısal dönüşüm proje ve yatırımlarını, bu sistemleri ve süreçleri işletecek insan kaynağı kabiliyet/kapasite gelişim alanlarını ve organizasyonel iş yapış model değişikliklerini de bulabiliyorsunuz. Görüşme sonuçlarını bütüncül bir bakış açısı ile yönetilebilir ve izlenebilir bir program çıktısı haline getirdiğimizde, kurum isterse kendi kaynakları ile bu inisiyatifleri hayata geçiriyor isterse belli noktalarda biz ve bizler gibi çözüm sağlayıcılarla birlikte dönüşüm yolculuğuna devam edebiliyor.
Son olarak bu tip bir dönüşüme girmeyi düşünen şirketler için kiminle ya da hangi model ile yaptığınızdan bağımsız, her zaman için geçerli olan bazı temel başarı faktörlerini ve fark yaratacak kriterleri de sıralamak isterim ;
- Programa C-level bir yöneticinin sponsor olup, kurum içi desteğin sağlanması
- Danışman firma tarafında saha deneyimine sahip deneyimli bir ekibin çalışmayı yürütmesi
- Senaryo önceliklendirmelerinin tüm iş birimleri ve bilgi teknoloji birimlerinin katılımı ile yapılması
- Prototip çalışmaların sürece dahil edilmesi ( Örneklem veri seti üzerinde veri kalitesi çalışması, hızlı kazanım modeli ile buluta geçiş deneyimi, ya da hazır bazı analitik senaryoların demo/prototiplerinin yapılması gibi )
- Kurum içinde analitik ve veri yönetişim gibi noktalarda mükemmeliyet merkezleri ve hibrit çalışma modellerini destekleyen etkinleştirme yol haritasının çıkarılması
- Dönüşüm yol haritasında muhakkak ara çıktı ve hızlı kazanım projelerinin yer alması
Geçtiğimiz senelerde bu programı uyguladığımız farklı sektörlerden bir çok müşterimiz oldu, her birinin ihtiyaçları, çıktı ve yol haritaları o kuruma özel olsa da hepsinde gördüğümüz ortak nokta , çalışmanın hemen peşinden gelen dönüşüm projeleriydi.
Birkaç örnek vermem gerekirse geçen sene içinde büyük bir sağlık grubunda sadece 3 haftalık bir süreçte yaptığımız çalışma sonrasında ERP dönüşümü, dijitalleşme inisiyatifleri, veri/analitik program önerileri ve teknoloji yatırım projelerini birlikte belirledik ve dönüşümün başlamasına vesile olduk.
Yine geçtiğimiz sene içerisinde büyük bir holding e ait 5 şirket için ortak bir DnA Strategy programı ile gerçekleştirdiğimiz çalışmanın sonucu olarak her alt şirketin kendi ihtiyaç ve gelişim alanlarına göre özelleştirilmiş dönüşüm programları ve hedef mimariler oluşturduk, şu anda bu şirketlerdeki dönüşüm programları öncelikle veri yönetimi olmak üzere, bulut teknolojileri üzerinde ileri analitik projeler ile birlikte yoğun bir şekilde devam etmekte.
Bu çalışmaları çok daha önceki yıllarda bankacılık ve sigortacılık sektöründe yaptığımız örnekler de oldu, veri ve analitik yatırımlarına çok daha erken başlayan bu kurumlar bu açıdan avantajlı görünseler de , mevcut mimari ve süreçlerinin değişim zorluğu sebebi ile çok daha zorlu bir dönüşüm geçirmek zorundalar. Bu açıdan bu kurumlarda yaptığımız çalışmalarda minimum efor ve risk ile geçiş modelleri nasıl oluşturulabilir, hibrit yapılarla ihtiyaçlar nasıl karşılanır ve veri/teknoloji migrasyon modelleri gibi sorulara da yanıtlar aradık. Benzer çalışmaları yaptığımız iki farklı bankada da , strateji çalışması sonrasında çıkan analitik öncelik haritaları doğrultusunda teknoloji ve insan kaynağı dönüşümü de yapılarak birçok başarılı ileri analitik projeye imza atıldı.
Eğer sizler de şirketinizin rekabet gücünü artırmak için Veri ve Analitik dönüşümle fark yaratmak istiyorsanız , DnA Strateji çalışmasının bu sürece nasıl bir katkı sağlayacağını karşılıklı değerlendirmek için her zaman bana veya info@komtas.com ' a ulaşabilirsiniz.
Özgür Kaynar
Analythinx - Managing Partner
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
Veri analisti (Data Analyst), verileri toplayan, analiz eden ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkararak işletmelere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan bir profesyoneldir.
Makine Öğrenimi Mühendisi (Machine Learning Engineer), veri analizi ve yapay zeka algoritmalarıyla çalışan, makinelerin öğrenmesini ve veri odaklı kararlar almasını sağlayan sistemleri geliştiren bir profesyoneldir. Bu mühendisler, istatistik, programlama ve veri bilimi becerilerini kullanarak, iş süreçlerini otomatikleştiren ve optimize eden çözümler oluşturur.