Speak With (Big) Data

Speak With (Big) Data | From T Shape To Pi Shape

Endüstriyel proseslerde her daim problem vardır (No problem is problem). Her ne kadar süreçlerimizi standartlaştırmaya çalışsak dahi kontrol edemeyeceğimiz ya da kontrolü pek kolay olmayan unsurlar sonucunda problemlerle karşılaşırız. Rekabetçi bir işletme olabilmek için işletme içinde problem çözme yetisi yüksek iş gücüne çok fazla gereksinim vardır. Bu anlamda veriler üzerinden süreçlere bakıp, PPS gibi (Practical Problem Solving) problem çözme tekniklerin bilmek ve uygulamak endüstriyel proses problemlerinin çözümünde oldukça fayda sağlar.

Ancak şu an durum eskiye göre çok daha farklı. Eskiden sahip olmadığımız yeni imkanlara sahibiz. İkinci makine döneminin (II. Machine Age) ortaya çıkardığı makine öğrenmesi konusu bunların başında geliyor. Bir problemi çözebilmek için artık PPS yapmak yerine büyük veriyi bir kara kutuya (Function approximator) gönderiyor ve çıkışında çözümü elde edebiliyoruz. Büyük veri, algoritmalar ve işlem yeteneğininin bir araya gelmesi bunu olanaklı kılıyor. Veri bilimi, yeni dönemde ‘moonshine’ olarak karşımıza çıkıyor ve bizim adımıza sürekli iyileştirme/problem çözme süreçlerinde rol alıyor!

Alan bilgisi (domain knowledge) süreç yönetiminde oldukça önemli. Fizik bilmeden tasarım yapılamaz, süreç bilmeden ERP kurgulanamaz… Ancak, artık sadece alan bilgisi ya da bir konuda uzmanlık tek başına yeterli gelmiyor rekabetçi olabilmek için. Süreç içinde oluşan problemleri hızlı ve doğru şekilde çözebilmek hem ‘alan bilgisine’ hem de ‘problem çözme yetisine’ bir arada sahip olmayı gerektiriyor. Bir başka ifadeyle yeni dönem, bizleri T tipi yetkinlikten Pi tipi yetkinliğe geçiş yapmaya, bunun için de ‘Makine Öğrenmesi’ konusunda kendimizi geliştirmeye zorluyor. Artık, iş disiplini ne olursa olsun hemen herkesin standart olarak veri bilimi konusunda bilgi sahibi olması gerekecek gibi görünüyor. Bunun üzerine düşünün derim…