Büyük veri karar vericiler onun ne anlama geldiğini özümsemediği takdirde işe yaramaz. Bunun üstesinden gelmek için buyurun veri görselleştirme uzmanlığına.
Tek bir resim bir milyon veri puanı değerinde. İş analitiğinde şu günlerdeki düşünce yapısı böyle.
Büyük veri trendi yoğunlaştıkça ve analitik işletmeler içerisinde daha fazla kökleştikçe, verileri akıllı yollardan kolay bir biçimde sunabilen insanlara olan gereksinim de artıyor. Geçtiğimiz sonbaharda Gartner 2015 itibariyle 4.4 milyon büyük veri iş pozisyonunun olabileceğini öngörmüştü. Bunların çoğu veri görselleştirme gibi yeni, geleneksel olmayan becerileri gerektiriyor.
Peki veri görselleştirme tam olarak nedir? Bu görselleştirme işini tam olarak kim yapar ve rengarenk ilgi çekici bir grafikten ne kadar farklıdır? (Bu sorular içerisine daha derinden girmek için Dataviz: Nasıl Yapılır Özeti kutusuna bakınız.)
İronik olarak bir veri görselleştiricinin net bir resmini elde etmek güç. Fonksiyon henüz iyi bir tanıma sahip değil ve bir iş unvanı olarak nadiren görülüyor, şeklinde konuşuyor IT kariyerleri takipçileri. Bunun tersine, giderek daha fazla firmanın diğer rollerin bir parçası olarak talep ettiği bir beceri seti; özellikle iş zekası ve analitik işlerinde.
“Veri görselleştirme” iş tanımlarında bir gereksinim olarak son altı ayda yüzde 12 oranında arttı. Veri analitiği pozisyonlarında uzmanlaşan bir iş ilan tahtası icrunchdata’nın kurucularından Todd Nevins’in düşüncesi bu şekilde. Diğer taraftan iş tanımlarında bir gereksinim olarak “büyük veri” yüzde 63 arttı. “Veri görselleştirme halen emekleme döneminde ancak firmalar verilerin açığa çıkartılıp kullanılması etrafındaki stratejilerini oluştururken daha belirgin bir hal alıyor,” şeklinde toparlıyor Nevins.
Görselleştirilen veri IT’den gelmiyor, en azından şu ana değin. IT veri analizinde oldukça kısıtlı bir role sahip ve görselleştirmedeki rolü ise daha da az, şeklinde konuşuyor veri uzmanları. “IT tipik olarak bugün yönetim panelinin önemli bir kısmından ve iş zekasının dağıtımından sorumlu,” diyor Cisco’nun analitik yöneticisi Gregory Lewandowski. “Fakat IT’yi sıklıkla nihai oyunu anlamaya çalışmaktan ziyade bir sipariş alan kapasite olarak görüyoruz.”
İyi bir veri görselleştiricinin nitelikleri
Puzzle çözmeyi ve veriyle oynamayı sever
Hedef kitleyi ve onun enformasyon ihtiyacını bilir ve anlar
Veriyi görüntülemenin yeni araçları ve yeni yollarını anlamak için sabırlıdır.
Sanat ve güzel görsel tasarımla ilgilenir ve takdir eder
Matematik, mühendislik, istatistik, işletme veya finans diplomasına sahiptir
Edward Tufte veya Stephen Few gibi konunun uzmanlarından en iyi uygulamaları öğrenmiştir
Hem sol hem de sağ beyin becerilerini, bazen ikisini birden, çalıştırabilir
IT genellikle görselleştirmeye imkan veren teknoloji üzerine odaklanıyor, fakat teknolojinin kendisini kullanmıyor, diye açıklıyor veri görselleştirme üzerine uzmanlaşan danışmanlık firması Perceptual Edge’in kurucusu ve başkanı Stephen Few. IT ve iş zekası arkaplanına sahip olan Few, görselleştirme gurusu Edward Tufte’den bir seminer aldıktan sonra 2003 yılında danışmanlık firmasını kurdu. Tufte veri görselleştirmeyi bir disiplin olarak geliştirmesiyle tanınıyor ve 1983 yılında konu üzerinde açıklayıcı bir kitap yazdı; The Visual Display of Quantitive Information. Few’in kendisi bir dataviz uzmanı olarak ün yaptı ve Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten dahil olmak üzere çeşitli kitaplar kaleme aldı.
Bünyesinde yerleşik bir iş zekası bulunan IT departmanlarında dahi, o kişi çoğunlukla talebe bağlı olarak üretim raporları oluşturuyor, diyor Few. “Fakat tipik olarak onlar veriyi anlamıyorlar. Onlar rapora yerleştirdikleri o veriyi insanların nasıl kullandığını gerçekten bilmiyor,” şeklinde konuşuyor.
“Kararları vermek için verilerle çalışan asıl insanlarla onların ihtiyaç duyduğu verileri tedarik eden IT arasında bir kopukluk mevcut,” diye sürdürüyor konuşmasını Few. “Veriyi gerçekten anlayan ve organizasyonun veriyi dağıtmak için sahip olduğu teknolojiyi anlayan insanları bulmak oldukça güç (bu iki şeyi tek bir insanda bulmak).” (Gerekli yetenekler için, İyi bir veri görselleştiricinin nitelikleri kutusuna bakabilirsiniz.)
Few ve diğerlerinin konuştuğu şey, daha çok günümüzdeki veri görselleştirmenin gereksinim duyduğu daha iyi bilenmiş bir estetik his hakkında. Forrester Research başkan yardımcısı ve baş analisti Boris Evelson, veri görselleştirme yeteneklerinde iki seviyenin gelecek vaat ettiğini söylüyor. Bir seviye bilgiyi analiz edip sunmak için kişinin en son teknolojiyi ve araçları kullanma yeteneğine atıfta bulunuyor. Söz gelimi Excel, hatta Cognos kullanmak yerine, veri analistleri görsel olarak daha memnun edici ve çok daha kolay bir biçimde çizelgeler yaratmak için Tableau ya da Spotfire kullanıyor.
Dataviz gurusu Stephen Few tarafından tasarlanan bir grafik, izleyenlerin üç farklı veri seti arasında kolaylıkla karşılaştırmalar yapmasına yardımcı olmak için basit renklerdeki çubuk kümeleri kullanıyor. Bir ok ve dipnot grafiğin anlamını netleştiriyor.
Ancak bu bazı uygulamalarda yeterli değil. Yakın zamanda büyük bir New York City bankası Evelson’a karmaşık ve kapsamlı bir portföy analizini görsel olarak sunmak için daha derin yeteneklere sahip birisine ihtiyacı olduğunu söyledi; çeşitli yatırım türlerine ve risklere sahip binlerce müşterinin analizi için. Her ne kadar banka “tüm doğru araçlara ve teknoloji uzmanlarına” sahip olsa da, beynin nasıl tepki verdiğini ve görsel enformasyonu nasıl sindirdiğini anlamada uzmanlaşmış bir kişiyi arıyordu, diye konuşuyor Evelson.
“Bu veri görselleştirme teknolojisi hakkında değil, görsel algının felsefesi hakkındaydı,” diye konuşuyor. Banka farklı veri türleri için hangi görselleştirme tekniklerinin en iyisi olduğunu ve aynı zamanda belirli tekniklerin kısıtlamalarını bilen bir kişiyi istiyordu. Örneğin, “popülasyonun küçük bir bölümü (yaklaşık yüzde 7) renk körü,” diyor. “Dolayısıyla onlar belki de yoğun bir biçimde renge bel bağlamamalılar.”
Banka bir profesyonel getirmeye karar verdi; tam zamanlı bir çalışandan ziyade part time bir danışman olarak. Analistler bunun, büyük verinin ısınmasıyla birlikte muhtemelen çoğu firmada tekrarlanacak olan bir trend olabileceğini söylüyor.
Bu arada, işletmeler veri görselleştirme eğitimini sadece kendi iş analistleri için değil tüm organizasyona yönelik bir gereksinim olarak görmeye başlıyor gözüküyor.
Cisco’dan Lewandowski Few’in kursunu altı yıl önce aldı. “Gerçekten birçok insanın kaçırdığı önemli ama göze çarpmayan şeylere gözlerimi fal taşı gibi açtı,” şeklinde konuşuyor. “Şu anda fark edemeyebileceğiniz çok farklı ama dünyadaki tüm farklılığı oluşturan şeyler mevcut.”
Sayısız veri görselleştirme uzmanı gibi, Lewandoski alan içerisine dolambaçlı bir şekilde geldi. Satış ve iş geliştirmeye Cisco’da 14 yıl önce başladı. Ardından bir kanal ortaklık ilişkisi yönetimi rolüne geçiş yaptı. İşte burası BI uygulamalarını kullanmaya başladığı yerdi. Kademeli olarak BI ve veri analizindeki uzmanlığını genişletti ve şimdi Cisco Global Business Operations bünyesinde üç kişilik bir ekibin başında yer alıyor. Bu ekip firma çapında iş zekasının dağıtımından sorumlu. Birimini hibrit bir iş ve IT organizasyonu olarak tanımlıyor, her ne kadar veri görselleştirmeyi bir IT fonksiyonu olarak dikkate almıyor olsa da.
Burada Few verinin ana noktasının (pazar payı) kolay görülebilir olması için basit bir çizgi grafiğini seçti; etiketler ayrı bir kutudan ziyade doğrudan veri çizgilerinin yanında yer alıyor. Grafiğin altına bir tablo entegre etmek, ana görselle karıştırmak istemeyenler için kesin değerler sağlar.
Lewandowski’nin ekibi zamanının önemli bir kısmını veri görselleştirme üzerinde harcıyor; hem Cisco verisinin özel görselleştirmesi hem de firma çapında en iyi uygulamaların tanıtımı üzerinde. Ekip “biraz daha fazla eğitimin dünyanın alevli, dönen 3D pasta çizelgelerini devre dışı bırakabileceğini” umut ediyor, diyor Lewandowski. “Günün sonunda herkesin denemek ve daha iyi iletişim kurmak için sorumluluğu var.”
Diğer taraftan veri görselleştirme profesyonelleri için nihai amaç belirli soruları yanıtlayan verileri sunmak değil, diye dikkat çekiyor Lewandowski. “Onun bir kısmı liderlerimizin daha önce hiç ifade etmedikleri soruları sorabilmelerine imkan sağlamaktır. Çünkü onlar meseleleri daha önce hiç görmedikleri bir yoldan görüyorlar,” açıklamasını yapıyor. “Eğer başarılıysak, insanlar onların daha iyi sorular sormasına imkan tanıyan mesajları görebilir ki bu da daha iyi bir strateji ve nihai olarak daha iyi bir firmaya yöneltir.”
İyi veri görselleştirme gerçek nihai iş faydalarına sahip olduğunu Cisco’da kanıtladı, diyor Lewandowski. Söz gelimi o “Lewandowski’nin piramidi” adlı bir grafik geliştirdi ki bu da “global stratejide değişikliklere ön ayak oldu.” Stratejik olarak o kadar önemli ki, aslında kendisi fazla ayrıntı vermiyor. “Temelde bir segmentasyon veya tabakalaşma modeli. Burada bir şeyi, örneğin sipariş sayısını veya müşteri adedini sayıyoruz ve ardından bunu farklı katmanlara bölümlendiriyoruz.”
Zaman içinde model yöneticilerin değişiklikleri (nelerdeki değişiklikleri, bizimle paylaşmadı) izlemesini sağlıyor ve örneğin yön düzeltme gerçekleştirmek veya gelişen bir pazarın avantajından faydalanmak üzere daha iyi bir pozisyon almak için bu değişiklikler arkasındaki faktörleri belirlemelerini sağlıyor. “Biz bunu onların daha önce hiç görmediği bir yoldan resmediyoruz; dahili paydaşların sorması gereken türden soru türlerini oldukça netleştiren bir yoldan,” şeklinde konuşuyor Lewandowski.
Wells Fargo’da kurumsal veri ve analitik ekibinin analitik yöneticilerinden olan Dana Zuber, altı yıl önce bankaya katılana dek veri görselleştirmeye aşina olmadığını söylüyor, her ne kadar 12 yıllık kariyeri boyunca çeşitli işlerde verileri analiz etmiş olsa da. Banka onu veri görselleştirme üzerine şirket içi eğitim programlarıyla birlikte dışarıdaki seminerlere de gönderdi. Bunlardan biri Tufte’nindi. “Bunun öncesinde veri görselleştirme etrafında bir disiplin olduğunu bilmiyordum,” şeklinde konuşuyor.
Bankanın yöneticileri belirgin bir biçimde veri görselleştirmenin sadece veri analistleri için değil kritik bir beceri haline geldiğini hissettiler. Şirket içi eğitim firmadaki herkese açık, diyor Zuber. “Kursu daha fazla insanın almasıyla veri görselleştirmeye olan ilgi organizasyon geneline yayıldı,” diye konuşuyor Zuber. “Daha fazla insan onun değerini fark ediyor ve işlerine nasıl yardımcı olabileceğini anlıyor.”
Bu Few’in daha fazlasını görmek istediği türden bir ilerleme. Her ne kadar büyük veri ilgiyi veri görselleştirme üzerine odaklamış olsa da, bu esasında uzun süredir işletmelerde tek başına ihtiyaç duyulan bir yetenek, diyor Few. Ve firmalar onun önemini fark etmeye başlasa da, onlar çoğu yanlış şeyler üzerine odaklanıyor. Söz gelimi iş tanımlarında grafik tasarım uzmanlığından ziyade Cognos’ta nasıl çizelge oluşturulacağı gibi teknik yetenekler istiyorlar.
“Onların aradığı yetenek türleri esasında ihtiyaç duydukları yetenekler değil,” şeklinde konuşuyor Few. İnsan beyninin renkleri ve şekilleri nasıl algıladığı dahil olmak üzere ince ayrıntıları anlamaksızın, “o çok yanarlı dönerli veri görselleştirmeleri elde edersiniz; renklerin ve şekillerin tümünün dönüp ileri geri uçuştuğu,” şeklinde açıklıyor. “Bu sadece göze hoş gelir ve veriyle anlatmaya çalıştığınız hikaye efektlerin arkasında kaybolmuştur.”