Kaynaklar, inovasyon, büyük veri ve değer yaratma

Büyük verinin bir işletmenin değer yaratma sürecine ne tür etkiler yapabileceği üzerinde durulması gereken bir konudur. Bu konuda birkaç kuram yaratma ve bu konuda ki kuramlara bakmak faydalı olacaktır.

                Değer alıcıların bir ürün veya hizmet için ödemeyi kabul ettiği tutar olarak tanımlanır. Değer zinciri analizi bir işletmenin faaliyetlerini tanımlar ve ardından bunların ekonomik anlamlarını inceler. Değer yaratmanın en önemli unsurlarından birisi inovasyondur. Yeni ürünler, üretim yöntemleri, pazarlar, tedarik kaynakları ortaya çıkararak ve süreçleri yeniden düzenleyerek inovasyon sayesinde değer yaratılabilir[1]. İnovasyon genellikle fiziksel ürünler bağlamında değerlendirse de altta yatan iş süreçleri, marka imajı ve şirketin stratejik konumu gibi daha geniş alanlarda da gerçekleşebilir ve bunların tümü bir şirketin kaynaklarının nasıl birleştirildiği ve yeniden yapılandırıldığını etkileyebilir. Kaynaklar insanlar, ekipmanlar ve sermaye gibi fiziksel kaynaklar olabileceği gibi fiziksel kaynakları verimli ve değer ortaya çıkaracak şekilde birleştirmek için gerekli bilgi temelli kaynaklar da olabilir[2].

Değer yaratmaya diğer bir yaklaşım kaynak temelli olandır. Bu yaklaşımda bir işletme kaynakların ve yeteneklerin bir kümesi olarak ele alınır. İşletme maliyetleri düşürmek veya gelirleri arttırmak için bu kaynakları ve yetenekleri düzenleyerek ve özel şekillerde birleştirerek değer yaratır.

Stratejik işbirlikleri, ortak girişimler, uzun vadeli alıcı-tedarikçi ilişkileri veya diğer bağlar şeklinde ortaya çıkan stratejik ağlar da işletmelerin bilgi, pazar, teknoloji, etkinlik gibi kaynaklara erişimine imkan vererek değer yaratılmasını sağlar. Stratejik ağlar bunların yanında değer yaratmayı risk paylaşımı, ölçeklendirilebilirlik, bilgi paylaşımı ve öğrenme ile de destekler.

İşlem maliyeti kuramına göre ise, bir işlemin verimliliği arttığında değer yaratılmış olur. İşlem geniş anlamda malların veya hizmetlerin teknolojik olarak ayrılabilir ara yüzlerde transferi olarak tanımlanır.

Farklı değer yaratma kuramları birbiriyle bağlantılıdır ve çoğu durumda çakışır. Örneğin, inovasyon değer yaratmanın birincil ögesi olarak kabul edilse bile inovasyon mevcut fiziksel malların veya bilgi temelli kaynakların birleştirilmesinden ortaya çıkacaktır. Aynı şekilde, bir işletme tasarruf ve verimlilik amacıyla ekipmanlarını yenilemek isteyebilir ve bunu uzun vadeli alıcı-tedarikçi ilişkileri temelinde başka bir işetmeden kiralama yoluyla gerçekleştirebilir. Bu durumda stratejik ağlar ve işlem maliyeti kuramları arasında bir bağ ortaya çıkacaktır.

Yukarıdaki kuramlar temelinde büyük veri analitiği ile nasıl değer yaratılacağına ilişkin üç görüş ileri sürülebilir.

  • Büyük veri analitiği işlem verimliliğini iyileştirerek maliyetlerde azalma veya gelirlerde artış getirir.
  • Stratejik ağlar vasıtasıyla kaynaklardan yararlanmak özel büyük veri analitiği senaryolarına imkan vererek alıcıların harcamayı kabul ettiği tutarı arttırır.
  • Büyük veri analitiği ürünleri, hizmetleri ve kanalları ortaya çıkarır, destekler ve iyileştirir.

Büyük veri ile inovasyon ilişkisinde vurgulanması gereken bir konu da rakipler bir inovasyonu kolayca kopyalayabileceği için inovasyondan yaratılan değerin kısa ömürlü olabileceğidir. Özellikle, teknik inovasyonlar için geçerli olan bu olgu nedeniyle inovasyon ancak işletmeler inovasyonlar yapmaya devam ettiği müddetçe değerli bir kaynak olabilir. İnovason konusunda başarılı işletmeler düzenli aralıklarla ürünlerinin yeni sürümlerini piyasaya sürerek tüketicilerin ürüne olan ilgisini sürdürmeyi başarmaktadır.

Son olarak gelin birkaç örneği inceleyelim

UygulamaBüyük veri analitiğiDeğer yaratma üzerindeki etki
Hasta verilerinin tedavi sonuçlarıyla birlikte analiz edilmesiÇok sayıda verinin zamanında analiz edilmesiGereğinden az veya fazla tedavilerin önlenmesi
Üretimde algılayıcı temelli operasyonlarAlgılayıcılardan elde edilen veriler temelinde gerçek zamanlı analizKapsamlı süreç kontrolü ve optimizasyon sayesinde verimlilik artışı
Gelişmiş çapraz satışYapısal olmayanlar dahil farklı kaynaklardan verilerin analiz edilmesiMüşteri bilgilerine daha ileri seviyede erişim ve anali ile nihai durumda satışlarda artış
Müşteri davranışı temelli reklamDavranış, demografi gibi müşteri bilgileri sayesinde gelişmiş müşteri segmentasyonuHedeflenmiş satışlarla karlılık artışı
Çok sayıda müşterinin dinlenmesiWeb, e-posta gibi farklı kaynaklardan geri bildirimler içiren kapsamlı verilerin analiz edilmesiGeri bildirimlerin otomatik olarak sınıflandırılmasıyla işgücü tasarrufu

[1] Amit, R., & Zott, C. (2001). Value creation in E-business. Strategic Management Journal, 22(6-7), 493–520. doi:10.1002/smj.187

[2] Galunic, C., & Rodan, S. (1998). Resource recombinations in the firm: knowledge structures and the potential for Schumpeterian innovation. Strategic Management Journal, 19(12), 1193–1201.