İş Zekası Nedir, Ne Değildir ?

Biz dışarıdan ithal ettiğimiz kavramları kendimizce evirip biçimlendirmeye bayılırız. İçini ve biçimini değiştiririz de bir tek ismi aynı kalır. Demokrasi mesela. Biz toplum olarak demokrasiyi kendimiz için olduğunda pek severiz de, başkalarının hakları söz konusu olduğunda gözardı ederiz. Dilimizde pelesenk olmuştur demokrasinin herkese lazım olduğu, ama sadece kendi anladığımız şekle sokabildiysek. Tüm gelişmiş ülkelerde demokrasi aynı şekilde tanımlanır. Bizim her parti liderlerimiz içinse ayrı bir tanımı vardır demokrasinin. Keza gazetecilerimiz için de öyledir. Bir sorun bakalım Oktay Ekşi, Mehmet Tezkan, Emin Çölaşan demokrasiden ne anlıyor; Mehmet Barlas, Engiç Ardıç, Mehmet Altan, Etyen Mahçupyan ne?

Demokrasi kavramı için geçerli olanın ERP kavramı için de geçerli olduğunu bir önceki Kavramları Doğru Kavramak başlıklı yazımda anlatmıştım. İş zekası kavramının başına gelen de pek farklı değil. Son bir kaç yıldır sıkça üzerine konuşulan iş zekası kavramını da, ERP kavramını ne hale soktuysak, benzer derecede beter bir hale soktuk ne yazık ki. "Business Intelligence", "data mining" demek değildir kesinlikle; ama "iş zekası", "veri madenciliği" demektir bu topraklarda.

Gardner'dan Andreas Bitterer iş zekasını bakın nasıl tanımlıyor: "İş zekası, kurumların etkinlik ve finansal fayda elde etmek amacıyla, performansla ilgili doğru kararları verebilmek, ölçümleri yapabilmek, süreçleri en iyi şekilde yönetebilmek ve optimize edebilmek için bilgiyi kullanmalarıdır." Malum bunun için de veriye, veriyi doğru ilişkilendirme ve yorumlama yeteneğine ve dolayısıyla iş bilgisine gereksinim var.

İş zekası kavramının içinin bu kadar boşaltılmış olmasının temel sebebi sözcüğün dile bu şekilde çevrilmesi olabilir mi diye düşünüyorum. Malum, kavramın orijinal ismi "business intelligence". "Intelligence" sözcüğü dilimize zeka olarak çevrilince, kavram da tümden içerik değiştirdi. Sonra "intelligence" sözcüğünün aslında CIA içinde geçen "intelligence" olduğu dillendirilir oldu, haber ve bilgi toplama yani. Birtakım insanlar da iş zekasını bu algı üzerinden değerlendirdi. Haber ve bilgi toplamak yeterliydi sanki.

Tabii kavramın anlamının bu kadar çarpıtılmasının bir sebebi de "business intelligence tools" olarak bilinen SPSS, Business Objects, QlikView gibi yazılımların ülkemizde pazarlanma şekli. Bu yazılımlar öyle bir anlatıldılar ki pazarda, sanırsınız ki parayı verip kurduğunuzda tüm dertleriniz sona erecek. Tüm verilerinizi kontrol altına alıp kolaylıkla yorumlayabileceksiniz ve tüm kararları doğru verme şansına sahip olabileceksiniz. İşin komik tarafı bu uygulamaların benzer şekilde konumlandırıldığı başka bir yazılım pazarına da rastlanmadı yeryüzünde. Evet bunlar kullanımı son derece kolay, veritabanı bağımsız çalışabilen, son derece anlaşılır görseller sunan, kolaylıkla diğer uygulamalara entegre edilebilir harika yazılımlardı. Ama adı üstünde bunlar sadece "tool"du. Bir işinize akıl katarken kullanabileceğiniz kullanışlı araçlar. Hepsi bu.

Yukarıda saydıklarım yüzünden mi, yoksa "gerçeğini yapamıyoruz bari adıyla idare edelim" temalı pazarlama stratejilerinden mi bilinmez, iş zekası denen şey, tümden olmadığı bir şey haline geldi. Yazılım şirketlerinin sundukları iş zekası çözümleri yazılımlarını bir yana koyun, her bir veritabanı yazılımının bir iş zekası modülü oldu neredeyse. Müşteri tanımları listesi bile görmeyeli epey bir serpildi, iş zekası raporu uygulaması oldu.

İş zekası kavramının ortaya çıkışı, veri madenciliğinin tek başına çok da bir şey demek olmadığı anlaşıldıktan sonradır. Cognos gibi, QlikView gibi yazılımlar verileri işlemede ve raporlamada büyük avantajlar sağlıyorlardı ama iş yazılımcıların üzerine kalınca birer raporlama aracı olmaktan öteye gidememişlerdi. Bu uygulamaları kullanan teknik personel çok zaman hangi verilerin birbiriyle ilişkili olabileceğini, hangi parametrelerin birbirini nasıl etkileyebileceğini ortaya koyamadı. Kaldı ki bu insanlara böyle bir görev yüklemek de anlamsızdı.

Veri madenciliği yazılımlarına yapılan yatırımlar tam çöpe gidecekken, teknik bilgiye sahip ama ondan da önce "iş" (business) bilen kişilerin ellerine bırakıldı bu zorlu görev. Ancak bu noktada doğru analiz edilen verilerden anlamlı bilgiler üretmek mümkün olabildi. Yani "tool" aynı "tool"du, ama işi bilen kişilerin elindeydi şimdi. Ama bu değişim bir devrim niteliğindeydi, çünkü veri madenciliği sadece bir teknolojiyken, henüz adı konmamış hali, yepyeni bir kavramdı.

Bir süre sonra sadece operasyonel sistem üzerinden toplanan verilerle, karar verme sürecine katkı sağlayacak bilgiler üretmenin bir hayalden öteye gidemedği anlaşıldı. Bunun için daha planlı ve en baştan varılmak istenen nokta hesaba katılarak düşünülmüş bir yapı kurmak gerekiyordu. Yani veri madenciliği ve raporlama artık yazılım sürecinin en son adımı değildi; tasarımla başlayıp son güne kadar devam eden bir süreçti. Günlük operasyon içinde önemi olmayan bir veri dahi, raporlama esnasında bir kriter olarak önem kazanacağı düşünülerek veritabanı yapısına dahil edilir oldu. Tabii, operasyonel süreçte kullanılmadığı halde kritik olabilecek parametreleri bilmek sektör bilgisine sahip kişilerin harcıydı yalnızca.

Sektör bu noktaya ulaştığında, iş zekası çözümü sunmak için gerekli tüm altyapıya sahipti. Doğru tasarlanmış bir veritabanı, operasyonel veri, harika raporlama araçları. Ama sanılanın aksine unu, yağı ve şekeri bulduktan sonra helva yapmak o kadar kolay değildi. Çünkü bu malzemenin teslim edildiği kişiler yine teknik personeldi. Veri madenciliği yaparken sektör ve iş bilgisizliği yüzünden yaşanan sıkıntı bir kez daha ortaya çıkmıştı. Ancak yazılım dünyası bu sefer daha deneyimliydi, verileri yorumlama işini "business" bilen kişilere devretmekte bir önceki seferki kadar geç kalmadı.

Böyle bir tarihsel gelişimle ortaya çıkmıştır iş zekası kavramı. Yani ülkemizde kullanıldığı gibi şık görünümlü raporlama araçları yeterli değildir tek başına. Evet, doğru veritabanı tasarımıyla, operasyonel sistemiyle, raporlama aracıyla bir mühendislik işi yanı da vardır iş zekası kavramı içinde. Ama iş zekası bir bakış açısı ve vizyon meselesidir, son tahlilde. Çünkü bir iş zekası çözümü üretebilmek için yazılımın içine iş aklı katmak gerek. Bunu yapabilmek içinse yazılımdan ziyade işin kendine odaklanmak gerek herşeyden önce.

Bizde durum biraz değişik. Raporlama departmanları iş zekası departmanlarına dönüştü yalnızca. Bir de excel ve word'le alınan raporlar daha pahalı yazılımlarla alınabiliyor. Bolca yaldızımız var anlayacağınız ama kutunun için hep aynı.

Bundan birkaç ay önce Türkiye'nin kalburüstü yazılım firmalarından birinde bir toplantıya katılmıştım. Orada İş Geliştirmeden sorumlu kişiye, verilere bakarak bilgi üretmenin önemli olduğunu, ama iş zekasının gelmesi gerektiği noktanın bunun ötesinde bir şeyler olması gerektiğini söyledim. Veriler doğru analiz edildiğinde kullanıcının farkında olmadığı gereksinimler ortaya konabilir ve yepyeni sektörler bile yaratılabilirdi. Bu bey, kendinden ve yazılımından emindi. "Bizim yazılımımız" dedi, "pek çok sektörün her türlü ihtiyacını karşılıyor ve hiç bir açık bırakmıyor. O yüzden neyi inceleyip de yeni şeyler bulacağız. Yapılabilecek her şeyi yaptık biz."

Böyle bir cümle üzerine söylenecek birşey yoktu doğrusu. Ama böyle bir cevap üzerine gülümsememek de olmazdı. Tabii ki aklıma Charles H.Duell gelmişti. Bilirsiniz canım siz de, 1899 yılında "Artık yeni hiç bir şey yok, icat edilebilecek her şey icat edildi" diyen Amerikalı. Hani şu Amerikan Patent Dairesi Başkanı olan adam. Anımsadınız mı?

Bir sonraki yazımda iş zekası çözümü geliştirme sürecini basit örnekler üzerinden anlatmaya çalışacağım. Böylesi çok daha çarpıcı olacak kanısındayım.

Bülent Göven - 07.09.2009