Kurumsal dünyada en sık sorulan sorulardan biri olan veri analitiği sahipliği, şirketlerin dijital dönüşüm süreçlerinde kritik bir yol ayrımı yaratmaktadır. Uzmanlar, analitiğin tamamen IT departmanına bırakılmasının hantallığa, tamamen iş birimlerine devredilmesinin ise veri karmaşasına ve maliyet artışına yol açtığını belirtmektedir. İdeal model, veri mühendisliğini IT departmanına, analitiği ise iş birimlerine bırakırken, bu iki yapı arasında köprü kuracak küçük bir uzman ekip oluşturulmasını gerektirir. Gartner tarafından yapılan 2.400’den fazla CIO üzerinde yürütülen araştırma, IT ve iş birimlerinin ortak sahiplik modelini benimsediği durumlarda dijital hedeflere ulaşma oranının %63 seviyesine çıktığını, sadece IT merkezli yapılarda ise bu oranın %43’te kaldığını ortaya koymaktadır.
- Veri analitiğinde IT ile iş birimlerinin ortak sahiplik modeli, hedeflere ulaşma başarısını %20 oranında artırmaktadır.
- Tamamen merkeziyetçi veya tamamen dağınık analitik yapıları, düşük kullanıcı benimseme oranlarına ve yüksek maliyetlere sebep olmaktadır.
- Analitik süreçlerinde standardizasyonu sağlayan bir ara yönetim ekibi, departmanlar arası verimliliği ve güveni yükseltmektedir.
Merkeziyetçi ve Dağınık Yapılar Neden Başarısız Olmaktadır
Analitik süreçlerinin tamamen IT departmanı tarafından yönetildiği durumlarda, güvenlik ve veri yönetişimi gibi temel alanlarda yüksek standartlar korunsa da iş çevikliği ciddi şekilde sekteye uğramaktadır. İş analistleri, basit bir gösterge paneli değişikliği için bile karmaşık talep formları ve uzun onay süreçleriyle karşılaşmaktadır. Bu durum, sürekli değişen iş sorularına hızlı cevap verilmesini engellemektedir.
Diğer tarafta, analitiğin tamamen iş birimlerine bırakıldığı durumlar ise veri tutarsızlığına yol açmaktadır. Farklı departmanların kendi “müşteri” tanımlarını kullanması ve ortak bir standart gözetilmemesi, toplantılarda verilerin doğruluğunun tartışılmasına neden olmaktadır. Ayrıca, merkezi denetimden yoksun bulut analitiği harcamaları, şirketler için kontrolsüz maliyet artışlarını beraberinde getirmektedir.
Kullanıcı Benimsemesi Tasarım Süreciyle Artmaktadır
Teknik olarak mükemmel görünen bir analitik platformu, son kullanıcılar tarafından kullanılmadığı sürece başarısız sayılmaktadır. Bir üretim şirketinde yapılan gözlemler, binlerce çalışanı olan bir kurumda merkezi IT tarafından geliştirilen panellerin yalnızca altı kişi tarafından kullanıldığını göstermiştir. Bu durum, kullanıcıların tasarım sürecine dahil edilmemesinden kaynaklanmaktadır.
Analitik araçlarının benimsenme oranları, araçları kullanan kişilerin geliştirme sürecinde aktif rol alması durumunda %80 seviyelerine kadar çıkabilmektedir. IT departmanının altyapıyı, iş birimlerinin ise kullanıcı arayüzlerini ve raporlama mantığını üstlendiği hibrit modeller, gerçek bir başarı hikayesi oluşturmaktadır.
Standardizasyon Ölçeklenme İçin Gereklidir
Başarılı bir analitik yapısı için standardizasyon, ödenmesi gereken zorunlu bir bedel olarak kabul edilmelidir. Ortak veri modelleri ve isimlendirme kuralları başlangıçta yavaş bir ilerlemeye neden olsa da, uzun vadede departmanlar arası uyumu kolaylaştırmaktadır. Tek bir merkezden yönetilen önceliklendirme süreçleri, departmanların kendi çıkarları yerine şirketin genel ihtiyaçlarına odaklanmasına yardımcı olmaktadır.
Bu modelin kurulum aşamasında koordinasyon zorlukları yaşanması ve standartların kabul görmesinin zaman alması normaldir. Ancak, IT ve iş birimleri arasında bir köprü kuran “seam team” yani dikiş ekibi yapısı, analitiğin gerçekten işe yarar hale gelmesini sağlamaktadır. Bu yapı, veri güvenliğini IT’nin çeviklik ve yetkinliği ise iş birimlerinin sorumluluğuna bırakarak en verimli çalışma ortamını oluşturmaktadır.
Sizce şirketinizdeki veri analitiği süreçleri IT ve iş birimleri arasında nasıl paylaşılmalı? Kendi kurumunuzda yaşadığınız zorlukları veya başarılı bulduğunuz yöntemleri yorum kısmında bizimle paylaşarak tartışmaya katılabilirsiniz.