Bir perakende zincirinin genel müdürü geçen yıl iki veri analisti ve bir istatistikçi işe aldı. Ekip altı ay boyunca satış verilerini işledi, tablolar hazırladı, sunum üstüne sunum yaptı. Yönetim kurulu toplantılarında renkli grafikler döndü. Ama hiçbir karar bu analizlere dayanarak değişmedi. Stok politikası aynı kaldı, fiyatlandırma aynı kaldı, mağaza yerleşimi aynı kaldı. Ekip dağıtıldı. Genel müdür ‘veri bilimi işe yaramıyor’ diye not düştü dosyasına. Oysa sorun ekipte değildi.
Veri bilimi projeleri çoğunlukla tek bir hatadan dolayı başarısız olur: iş sorusu tanımlanmadan önce teknik kapasite kurulur. Şirketler önce veri ambarı kurar, sonra analist alır, sonra ‘şimdi ne yapacağız?’ diye sorar. Bu sıralama tersine çevrilmeden hiçbir analitik yatırım sürdürülebilir sonuç vermez. Doğru sıralama şudur: önce karar vericinin gerçekten yanıt aradığı, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir bir iş sorusu tanımlanır; sonra bu soruyu yanıtlamak için hangi verinin, hangi analizin ve hangi profilin gerektiği belirlenir.
İş sorusu ile araştırma sorusu arasındaki fark kritiktir. ‘Müşterilerimiz hakkında ne biliyoruz?’ bir araştırma sorusudur — sınırı yok, yanıtı yok, eylemi yok. ‘Hangi müşteri segmenti son üç ayda sepet büyüklüğünü düşürdü ve bu düşüşün önüne geçmek için hangi kampanya tipi tarihsel olarak işe yaradı?’ bu bir iş sorusudur. İkincisi yanıtlanabilir, sınırları bellidir ve yanıtı doğrudan bir kararı besler. Analistinizin masasına birinci tür soru koyarsanız, altı ay sonra elinizde çok sayıda grafik ama hiç karar yoktur.
Pratik deneyim gösteriyor ki bu sorunun en yaygın belirtisi, analiz raporlarının ‘ilginç’ bulunmasıdır. Yöneticiler ‘çok ilginç, ilerleyelim’ der ve toplantı kapanır. Hiçbir şey ilerlemez çünkü ‘ilginç’ bir bulguda eylem tetikleyici unsur yoktur. Buna karşın iyi tanımlanmış bir iş sorusundan çıkan analiz ‘ilginç’ değil ‘rahatsız edici’ veya ‘doğrulayıcı’ olur — ikisi de karar gerektirir. Bir lojistik firmasının ‘teslimat gecikmelerinin hangi rotada, hangi gün yoğunlaştığını’ soran analizi, operasyon müdürünü hemen harekete geçirir çünkü yanıt onun sorununa doğrudan çarpar.
Toplam sahip olma maliyeti (TCO) açısından bakıldığında, yanlış soru sorarak yapılan analitik yatırımın maliyeti yalnızca analist maaşından ibaret değildir. Veri temizleme süresi, altyapı maliyeti, yönetici zamanı ve fırsat maliyeti birlikte hesaplandığında, altı aylık yanlış yönlendirilmiş bir analitik projenin kuruma gerçek maliyeti tahmin edilenden çok daha yüksek çıkar. Üstelik bu süreçte oluşan ‘veri bilimi işe yaramıyor’ algısı, gelecekteki doğru yatırımların önünü kapatır. ROI hesabı yapılırken bu ikinci zararı da tabloya koymak gerekir.
Bir diğer yaygın tuzak, veri bilimcinin iş sorusunu kendisinin üretmesini beklemektir. Analitik ekip teknik uzmandır; hangi sorunun şirket için stratejik öncelik taşıdığını bilmek onların görevi değildir. Bu sorumluluk karar vericiye aittir. Veri bilimci size hangi soruyu sormalısınız diye öneride bulunabilir, ancak hangi sorunun yanıtlanmasının şirketin öncelikli hedefiyle örtüştüğüne siz karar verirsiniz. Bu ayrımı kuramayan şirketlerde analist kadrosu zamanla kendi gündemini üretmeye başlar — ve bu gündem çoğunlukla teknik açıdan tatmin edici ama iş açısından marjinal konuları kapsar.
Analitik proje başlatmadan önce karar vericinin kendine sorması gereken üç soru vardır. Birincisi: bu analizin sonucuna göre hangi kararı farklı vereceğim? Eğer bu soruya net bir yanıt yoksa analiz henüz olgunlaşmamıştır. İkincisi: bu kararı vermek için hangi bilginin eksik olduğunu biliyorum, yoksa genel olarak ‘daha fazla veri’ mi istiyorum? Üçüncüsü: analiz tamamlandığında sonucu uygulayacak operasyonel kapasite ve yetki var mı? Bu üç soruya tatmin edici yanıt vermeden veri bilimci işe almak, temeli olmayan bir binaya çatı koymaya benzer.