Değerli okurlarım, malumunuz karda yürüyüp, izini belli etmemek; namümkün. Dijital dünyada da bu durum aslında hiç farklı değil. En basit örneğiyle, kullandığınız sıradan bilgisayarlı bir yazılım sistem veya program, klavyede tıklamış olduğunuz her tuşu veya işleme soktuğunuz her fonksiyonu arka planda kaydetmektedir. Mecazen, her IT programın bir “kara kutusu” var yani. Tahmin edebileceğiniz üzere, internet kullanımında bu takip edilebilirlik ve dolayısıyla şeffaflık, doruk noktalarda.

Rutin internet gezintilerimizde ardımızda bıraktığımız veri izini, “dijital ayak izi” (İngilizce: “digital footprint”) olarak tanımlıyoruz. Online dünyada istemeden bıraktığımız veri izine “pasif dijital ayak izi” diyoruz. Mesela ziyaret ettiğimiz bir web site sunucusu, IP adresimizi kaydederek, ufak bir yanılma payıyla da olsa, bulunduğumuz konumu rahatlıkla belirleyebilir. Buna karşın, gönderdiğimiz bir e-posta, yaydığımız bir Tweet veya Instagram´da paylaştığımız bir fotoğrafla “aktif dijital ayak izimizi” bilinçli ve kasıtlı bir şekilde çoğaltmış oluyoruz.

Başka bir değişle, sosyal platformlarda ne kadar çok gezinirsek, dijital ayak izimiz o kadar fazla, bir o kadar da büyük olur. Dijital “radara” girmek için, illa bir metin, video veya fotoğraf paylaşımı yapmaya da gerek olmuyor. Facebook´da yapmış olduğumuz bir “like”, yani beğeniyle dahi, arkamızda bir iz bırakmış bulunuyoruz. Yakın çevremdeki insanlarla bu konuyu değerlendirdiğimde, sürekli konunun ehemmiyetini küçümseyen, benzer tepkilerle karşılaşıyorum. Söylemlerin eğilimi hemen hemen hep aynı: “…ben yasadışı internet sitelerini ziyaret etmiyorum ki, gizlim-saklım olsun.” veya “…ben sosyal platformlarda sırf şahsen ta -nıştığım insanlarla etkileşim içindeyim.” Fakat kullanıcıların göz ardı ettikleri teknik bir husus var. Mevzubahis dijital verilerimizi işleten ve bir şekil kaydeden merkezi sunucular bulunmakta. (İngilizce: “Server”). Ve en nihayetinde bu merkezi bilgisayarın “sahipleri”, yani kişisel verilerimize erişebilen şahıslar veya şirketler var. Gelişim seviyesi en yüksek bilişim ve analitik teknolojilere sahip sözkonusu firmalar, verileri çok başarılı bir şekilde paraya çevirme imkân ve becerisine sahipler. Nitekim son yıllarda tabanında “veri” bulunan yeni iş modelleri türedi. Mevzunun maddi boyutunu ele almak yerine, sizlerle paylaşmak istediğim iki analitik senaryo var.

Senaryo derken yanlış anlaşılmak istemem. Bunlar kurgu veya hayal ürünü değil. Aksine, iş hayatında bilimsel kanıtlarla sabit. Makalemin üst kısmında Facebook “like”, yani (paylaşım) beğenilerinden bahsettim. Bu dijital platformda, video, yorum veya fotoğraf gibi herhangi bir içerik paylaşmadığınızı, sırf görmüş olduğunuz paylaşımları “like” yaptığınızı varsayalım. Bu masumane “tıkları” yorumlayabilme kabiliyetine sahip bir Facebook algoritması var. Öyle ki, yaptığınız 15 beğeni sonucunda Facebook sizi mesaarkadaşınızdan daha iyi tanımlamakta. 70 beğeniden itibaren, kişiliğiniz hakkında yakın bir arkadaştan daha çok çıkarsamaya sahip. 300 beğeniden itibaren, ilgi alanlarınızı, siyasi eğilimlerinizi ve değer yargılarınızı eşinizden daha iyi bilmekte! Bir diğer kurumsal uygulamada ise, ödeme hizmetleri sağlayıcısı “Mastercard” algoritması, son 5 yılın müşteri kredi kartı verilerini baz alarak, önümüzdeki iki yıl içinde, yüzde 95´lik bir başarı oranıyla, müşterinin eşinden boşanma ihtimalini öngörebilmekte. Daha doğru bir deyimle, hesaplayabilmekte. Kıymetli okurlarım, her ne kadar “savaşlar tarihi” uzmanlık alanım olmasa da, tahmin ediyorum, 50 yıldan beri dünyada (bilhassa Ortadoğu´da) petrol savaşları yaşanmaktadır.

Bu hammadde önümüzdeki 20 yıl içinde global önemini yitireceği için, uğrunda savaşılacak cazibeyi de kaybetmiş olacak. Yazımın başlığında da belirtmiş olduğum gibi, petrolüm tahtına “veriler” geçecek. Makalemin naklettiği kilit mesajı özetlemem gerekirse; süregelen internet cağında verilere hükmeden, gücü, etkiyi ve “parayı” da sahiplenmiş olacak! Türkçemizde “veri günümüzün petrolüdür” anlamını taşıyan İngilizce “Data is the new oil” sloganını daha detaylı açmadan önce, yazımın ilk bölümünü sektörümden bir gelişmeyle noktalamak istiyorum. Bilindiği üzere, Internet devi Amerikan Google şirketi otonom sürüş teknolojik beceriye sahip bir otomobil üretti. Başka bir teknolojik dev olan Apple şirketinin de benzer bir niyeti olduğu dedikodusu ayyuka çıkmış durumda. Bu firmaların ortak motivasyonu, yakın gelecekte “dört tekerli bilgisayarlara” dönüşecek olan otomobillerin üreteceği ilaveten seyir halindeyken, içinde oluşacak verilere (verilerimize) sahip olmak. Yani 130 yıllık maziye sahip otomotiv sektörüne giriş temel gayeleri, otomobil üretiminden ziyade, yeni oluşacak yüksek hacimli veri kaynaklarına bu vesileyle daha yakın olabilmek.

VERİ (DATA) GÜNÜMÜZÜN PETROLÜ

Süregelmekte olan dijital teknoloji çağında, “büyük veri” (İngilizce: “big data”) olarak isimlendirdiğimiz devasa miktarda dataya “dijital petrol” tanımı da yapılır. Yakıştırılan analoji birden fazla sebepten ötürü akla yatkın:

  • Şirketler ve bilim dünyası, yeni veri kaynaklarına ulaşmak adına, devamlı “sondaj” çalışmaları yapmakta, bu değerli “kaynağı” ekstre edebilme uğruna, sürekli yeni teknikler geliştirmekte.
  • Gerçek katma değer, verilerin işlenmesinden sonra elde edilir, çünkü petrol misali, ham haliyle data da genellikle yararsız ve faydasızdır.
  • Sözkonusu kaynak (yani data) ancak “rafine” süreci sonucunda değerli bir maden haline bürünür. Meydana gelen iç görüler ve bilgilerle, kârlı işler yapılabilir, iyi para kazanılabilir. Metaforla ilgili ilginç olan bir diğer şey, veri kullanımı süreci için de kullanılabilmesidir. Petrol gibi, içil veriler de işlenmeden önce örneğin şirketlerde meşakkatli bir şekilde saptanmalı, eriştirilmeli ve en nihayetinde firmanın çıkarları doğrultusunda faydalı bir bağlama entegre edilmelidirler. “Petrol borusu” (İngilizce: “pipeline”) terimi, veri mühendisliği alanında da sıkça kullanılır, zira bilgilerin iletimi, birleştirilmesi ve depolanmasını sağlar. Petrol gibi donelerin de öncelikle rafine edilmesi ve işlenmesi gerektiği ger -çeği, günümüzün veri bazlı şirket imajına eşgüdüm. Velhasıl, kuş bakışı büyük resme yoğunlaştığımızda kuşkusuz özdeş amaç görüyoruz: Makinelerin çalışmasını sağlayan petrol (yağ) olmasaydı, bugüne kadar görüp geçirdiğimiz endüstriyel devrimler yaşanmayacaktı.

Güncel veri kullanımı da benzer toplumsal ve ekonomik “ihtilallere” olanak tanıyor aslında: Sonuçta günümüzde verilerin ne denli efektif kullanılabileceğine dair yüzlerce uygulama örneği mevcut. Teknik yönelim ve mahsus kendini ziyadesiyle kanıtladı bile. Bu nedenle, başlangıçta çok yönlü “kartelleşme” töhmeti altında kalan gelişim, son yıllarda yürürlüğe giren uluslararası “anti-tröst” (tekel kurulmasını önleyici) yasalar sayesinde, eleştirisel ve tehditkâr bir slogandan, global kamuoyu nezdinde vizyoner bir metafora dönüştü. Yukarıda belirtmiş olduğumu yinelemek istiyorum: Geçen yüzyıla damgasını vuran petrol artık miadını doldurdu. Geleceğin tartışmasız en değerli hammaddesi veriler/datalar olacak ve dünya üzerinde de mazide petrolün oluşturduğu aynı etkiye sahip olacak. Olumlu ve olumsuz. Metaforun büyük resmi: Konu başlığını sonlandırırken, metaforu biraz daha ileriye taşımak istiyorum. Bir petrol boru hattı sızıntısı ne kadar vahim bir durum ise, olası bir veri sızması da benzer kritikliğe sahip mevzudur: son derece kıymetli kaynak açığa çıkar, daha kötü ihtimalle yitirilir ve sonucunda sorumlu şirket birçok eleştiriye göğüs germek zorunda kalır. Konvansiyonel firmaların petrole olan bağımlılığı gibi, Google ve Amazon misali yeni nesil (İngilizce: “new economy”) teknoloji devlerinin de dataya varoluşsal tutkusundan bahsedebilirim: Bahsettiğim teknoloji şirketlerinin çoğu yalnızca veri güdümlü değil, iş modeli özünde aslında veri tabanlıdırlar. Yani “bilgi” bu firmalar açısından bir hammaddeden çok daha fazlasını ifade ediyor. İnsanoğlunun yaşamsal ekmeği, suyu ve havası gibi.

“BÜYÜK VERİ” (İNGİLİZCE: “BİG DATA”) ANALİZLERİ

Son birkaç on yılda artan dijitalleşme, şirketlerin ve kamu kurumlarının büyük miktarda veri üretip kaydetmelerine (depolamalarına) neden oldu. Hacim olarak, dünya çapında günde 2,5 trilyon bayttan bahsediyoruz (bu volüm, 36 milyon iPad depolama kapasitesine eşit). Global anlamda mevcut verilerin yüzde 90’ının son iki yılda oluştuğunu göz önünde bulundurursak, dijital dataların katsal-patlayıcı büyümesi özellikle belirgin ve şaşırtıcı bir halde dikkat çekiyor. Durmaksızın gelişen yazılım sistemleri ve artan sayıda küresel internet ve sosyal medya kullanıcısı ile bu büyüme trendi gelecekte de devam edecek. Bu devasa veri miktarı ile nasıl başa çıkılacağı günümüzde şirketler açısından çok önemli bir soru. Çünkü firmalar, doğru analizlerle, verilerden stratejik şirket kararlarının temelini oluşturacak önemli iç görüler elde edebileceklerinin farkındalar.

“BÜYÜK VERİ” TANIMI

Özünde “büyük veri”, şirketler ve özel şahıslar tarafından günbegün üretilen büyük miktarda datadır. Tüketici düzeyinde bu veriler, çevrimiçi (İngilizce: “online”), ürün arama (sorgulama) ve satın alma davranışı ile ilgili bilgileri içerir. Şirket düzeyinde ise, örneğin, nakliye ve üretim verilerinden bahsedebiliriz. Daha teknik bir tanımlamayla: “Büyük veri”, boyutu ve şekli itibariyle geleneksel ve ilişkisel veri tabanları ile, kaydedilmesi, yönetilmesi ve işlenmesi artık mümkün olmayan veri kümelerini ifade etmekte.

BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ

Bilinçli veya bilinçsiz şekilde “büyük veri” toplayan şirketler, sahip oldukları bilgilerin kendileri için yarayışlı olup olmayışını veya kullanıp kullanamayacaklarını ve tabi ki nasıl etkin kullanabileceklerini ilk etapta çözemezler. Tartışmasız, yalnızca bu verilere sahip olmanın hiçbir ticari faydası yok. Tam bu noktada “büyük veri” analitiği devreye girmekte ve çeşitli kaynaklardan, düzenli veya düzensiz biçimde toplanan büyük miktarda doneyi çözümlemek adına çok sayıda metodu beraberinde getirmekte.

Yine teknik bir tavsifle: Büyük veri analitiği, çok büyük ve çeşitli veri kümeleri için geliştirilmiş, analitik tekniklerin kullanımını tanımlar. Bu veri kümeleri,

farklı kaynaklardan ve farklı boyutlarda; terabayttan zettabayt’lara kadar yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içerir. Amaç, yararlı bilgilerden ve özellikle veri hacimlerinden örüntü ve korelasyonları okumaktır (elde etmektir). Kazanılan bilgi ile şirket süreçleri optimize edilebilmekte ve rekabet avantajları elde edilebilmekte. Ekseriyetle, elde edilen optimizasyon önlemleri maliyetleri düşürmeye, zamandan tasarruf etmeye, ürün ve müşteri hizmetlerini optimize eniyilemeğe yardımcı olur.

“BÜYÜK VERİ” DEĞERLENDİRMELERİ

Analiz sürecinin ilk adımında, veri miktarı topyekûn kaydedilmeli ve daha sonraki işlemler için hazırlanmalıdır. Buradaki zorluklar, dataların farklı yapısal koşulları, formatları ve kaynaklarıdır. Ek olarak, bilgilendirici (katma-) değerlerinden emin olmak için mevcut verilerin uygunluklarını kontrol etmek önemlidir. Büyük hacimdeki bilgiler, komplike edinme, özütleme ve transaksiyon (işlem) süreçleri gerektirir. Sonraki analiz, büyük veri yazılımı ve istatistiksel yöntemler yardımı ile gerçekleştirilir. Elde edilen bilgiler daha sonra hazırlanır ve görselleştirilir. Böylelikle “büyük veri” analizi, daha önce erişilemeyen veya kullanılamayan donelerle çalışmayı mümkün kılmakta. Geleneksel analitik yöntemlerinden diğer bir önemli farkı, analizlerin (yalnızca) geçmiş olaylardan bir şeyler öğrenmek için kullanılmamasıdır. Birincil hedef, gelecekteki olası gelişmeleri “kestirmek” ve müşteri davranışının ve müşteri isteklerinin ileride nasıl şekilleneceğini öngörmekte.

“BÜYÜK VERİ” ARAÇLARI VE YÖNTEMLERİ

Büyük boyutlarda bilgi beraberinde karmaşıklık getirir, bu nedenle geleneksel ve ilişkisel veri tabanlarının artık büyük veriler için yeterli olmaması teknik açıdan şaşırtıcı değil. Bu yüzden pratikte tercihen “veri madenciliği” (İngilizce: “data mining”), “metin madenciliği” (İngilizce: “text mining”), “süreç maden -ciliği” (İngilizce: “process mining”) ve “makine öğrenimi” (İngilizce: “machine learning”) gibi en gelişkin analitik teknikler kullanılmakta. Bunlar ve diğer istatistiksel yöntemler gelecekteki olayların ortaya çıkma olasılığı hakkında gayet başarılı tahminlerde bulunabilmekte. Pratikte kullanılan en popüler “büyük veri” analitiği tekniklerine kompakt bir genel bakış:

  • Data Mining: Örüntü (İngilizce: “pattern”), eğilimler ve ilişkiler açısından büyük boyutta veri incelenir.
  • Machine Learning: Bilgisayar programları yeni bilgileri bağımsız olarak edinir ve tahminler ve kararlar için kullanılan veri modelleri oluşturur.
  • Process Mining: Bu alanda, “temel performans göstergeleri” birer birer incelenmez. Süreçler uçtan uca ve verimlilikleri açısından analiz edilir ve tam olarak realitede çalıştıkları (işledikleri) gibi görüntülenir.
  • Text Mining: Metinlerden analiz edilebilir bilgileri çıkarır (örneğin kelime sıklığı/frekansı). Teknik nitelendirmede, yöntemlerin hemen hemen hepsinin tahmin ve gelecekteki eğilimleri tanımayı amaçladığı dikkatinizi çekmiştir. Özünde tüm teknikler, kestirimsel çözümleme (İngilizce: “predictive analysis”) analitik alanında buluşur ve “Ne Olacak?” sorusuna yanıt verirler. Bu bağlamda belirtmem gerekiyor ki, “büyük veri” tahmine dayalı analitik süreçler için uygun olduğu kadar, “tanımlayıcı” ve “betimsel” (İngilizce: “descriptive”) uygulamalarda da başarıyla uygulanabilir.

PRATİKTE “BÜYÜK VERİ”

“Büyük veri” analitiğinin sağlam temellere dayanan ekonomik karar verme potansiyelini sanırım izah edebildim. Farklı endüstriler, rekabet avantajları oluşturmak ve işlerini güçlendirmek için “büyük verileri” etkili bir şekilde kullanmakta. Çeşitli şirket departmanları ve sektörler açısından “büyük verinin” sunduğu avantajları aşağıda derledim:

1. SATIŞ VE PAZARLAMA

Maliyetleri düşürmek adına pazarlama departmanlarında “büyük veri” analizi yaygın kullanılmakta. Söz konusu hedef, bireysel pazarlama önlemleri ile birlikte müşteriye özel olarak hazırlanmış bir ürün ve hizmet yelpazesi ile elde edilebilir. Bilinen tüm müşteri doneleri (örneğin demografik bilgiler, konum, işlemler ve ilgi alanları) değerlendirilir. Bu temelde, satın alma kararları için modeller ve örüntüler türetilmekte. Bunlar, yeni müşteri segmanları oluşturmak ve hedeflemek için kullanılır. Detaylı müşteri bilgilerine dayalı çapraz satış (İngilizce: “cross-selling”) yine başka bir avantajdır. Bununla birlikte, aynı zamanda, memnun olmayan ve muhtemelen üründen uzaklaşabilecek müşteriler de belirlenebilir. Zamanında alınacak proaktif bir önlem (örneğin, indirim kampanyaları yoluyla) bu durumu ortadan kaldırabilir.

2. ÜRÜN GELİŞTİRME

Ürün geliştirme, müşteri memnuniyetini kaydetmek ve değerlendirmek için “büyük veriler” hâlihazırda kullanılmakta. Bu aynı zamanda, ürün zayıflıklarının nerede yattığını ve hangi trendlerin veya pazar boşluklarının hala keşfedilmemiş olduğunu bulmayı mümkün kılmakta. İlişkin bilgilerin yardımı ile yeni ürünler geliştirilebilir veya var olan ürünler iyileştirilebilir. Bunun satış rakamları üzerinde doğrudan etkisi vardır ve paralelinde, şirketin genel marka algısı hakkında değerli bilgiler sunar.

3. ÜRETİM VE MÜŞTERİ DESTEĞİ

Üretimde “büyük veri”, olası gecikmeleri ve arızaları önlemeye yardımcı olur. Buna, tekil üretim süreçleri hakkındaki tüm bilgilerin toplanması ve birleştirilmesiyle ulaşılmakta. Tüm kritik makinelerdeki sensörler, bilgileri modern veri tabanlarına aktarır ve sorunları ve arızaları gerçek zamanlı (İngilizce: “realtime”) olarak bildirir. Böylelikle acil bir durumda, üretim sürecine doğrudan müdahale edebilir ve değerli zaman ve kaynaklardan tasarruf edebilirsiniz.

4. TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ

Bilindiği üzere üretim yerleri, depolama ve nakliye yolları hakkındaki farklı verilerin bir araya getirilmesi gerektiğinden; tedarik zincirlerinin analizi çok karmaşıktır. “Büyük veri” analizi, bu bilgileri düzenlemeye ve şirketler ile ulaşım/nakliyat arasındaki iletişimi desteklemeye yardımcı olmakta. Bir aracın konum verilerinin alınmasıyla, şirket örneğin alternatif rotalar belirleyebilir ve böylece daha kısa seyahat süreleri elde edebilir.

5. FİNANS VE SİGORTA

Sigorta ve finans sektörlerinde özellikle risk hesaplamalarında “büyük veri” kullanılmaktadır. Bankalar, mesela veri örüntülerini kullanarak, müşterinin kredi geri ödemesi üzerinde olumsuz etkisi olabilecek faktörleri belirlemekte. Kredilerin verilmesi böylece bu risk faktörlerine göre optimize edilmekte. Sigorta şirketleri ise örneğin sigorta maliyetlerini daha iyi hesaplayabilmek için hasta verilerini kullanır. Kayıtlı ve analiz edilmiş bir sağlık durumu, sigortanın yaptırılıp yaptırılmayacağını ve ücretinin (gelişimi dahil) belirlenmesinde yardımcı olabilir. Bu bağlamda Amerikan menşeli “Blackrock” kuruluşunu mercek altına almak istiyorum. Merkezi New York da bulunan bu yatırım şirketi, 2020 yılı sonu itibariyle, global piyasalarda 8.68 Trilyon Dolarlık bir hacmi idare eden, dünyanın en büyük varlık yönetici şirketidir. Dünyada başka hiçbir firma bu kadar sermaye yönetmemekte. “BlackRock’un” müşterileri, özel yatırımcılar ve bankalar, emeklilik fonları, vakıflar, sigortacılar, devlet varlık fonları ve merkez bankaları gibi kurumlardan oluşmakta. Aladdin, “BlackRock’un” bireysel yatırımları değerlendirmek için kullandığı analiz sisteminin ismidir. “BlackRock’un” yaklaşık 4,6 Trilyon Euro değerindeki finansal kalemlerine (yönetilen varlıklar) ek olarak, Aladdin, yaklaşık 15 Trilyon Euro değerinde 30.000 yatırım portföyünün gelişimini de “izlemekte”. Aladdin’in faaliyet gösterdiği dört “BlackRock” veri merkezinden biri Washington eyaleti Wenatchee’de bulunmakta. Wenatchee’deki söz konusu ağ yaklaşık 6 bin bilgisayardan oluşuyor. Bahsettiğim veri analiz yazılımı bu lokasyonu, küresel ekonomik verileri, borsa gelişmelerini ve diğer birçok ekonomik etki faktörünü analiz etmek için kullanmakta. Örneğin, ani hükümet değişiklikleri, depremler, soğuk ve kuraklık dönemleri de portföy değerlendirmesinde dikkate alınmakta. Aladdin’in haftada yaklaşık 200 milyon hesap yaptığı söylenir. Gelecekte, “BlackRock” pazar liderliğini elinde tutabilmek için Aladdin’e daha büyük miktarda veri (“Büyük Veri”) sağlamak gayesinde. Şirket, büyüklü, küçüklü firmalardan ve tabi ki özel şahısların “ürettiği” verilere erişmek istiyor. Örneğin, büyük perakendecilerin otoparklarındaki güvenlik kameralarının kayıtları veya bireylerin sosyal medya etkinliklerini içerebilir. Örneğin, bir arama motorunda bir terim gittikçe daha sık aranıyorsa, bu yeni bir eğilimin göstergesi olarak yorumlanır. Pazarlama şirketinin hisselerine yapılacak bir yatırım, ekonomik açıdan şüphesiz çok değerlidir. Öte yandan, özellikle yatırımcı forumlarında hangi hisseler hakkında sıkça bahsedildiğini bilmekte, “Blackrock” açısından hiç de fena olmazdı hani.

Değerli okurlar, “Blackrock” örneği sanırım şimdiye kadar “büyük veri” ve datanın gücü hakkında aktarmak istediklerimi çok güçlü bir şekilde dolduruyor. Mevzubahis şirket, makalemde izah ettiğim tüm çözümsel teknik ve yöntemleri, en olgun düzeyinde kullanmakta. Eminim uluslararası literatüre dahi girmemiş, akademik ulemanın henüz bihaber olduğu, çok daha gelişmiş teknik ve analitik imkanlara da sahiptir. Üzerindeki sır perdesi yıllardan beri hiç aralanmadığı için, dünya kamuoyu Aladdin hakkında daha detaylı teknik bilgilere sahip değil maalesef. Kurumsal açıdan Aladdin’li “Blackrock” şirketi, geleceğe yönelik analitik tahminler liginin tartışmasız global lideri konumunda. Puan cetvelinde liderin ardından çok büyük bir boşluk geldikten sonra, liste Google ve Amazon gibi firmalarla devam eder.

“BÜYÜK VERİ” ZORLUKLARI

“Büyük Verinin”, suiistimal edilen bir teknoloji olduğunu ve insanoğlunu her an, her şekilde izleyen bir “üst” sistemin en önemli bileşeni olduğunu iddia eden çok sayıda eleştirmenler ve şüpheciler de mevcut dünya genelinde. Teknolojiyi geliştiren ve uygulayan organizasyonlara yönlendirilen suçlama çok açık: Toplum hakkında derlenen ve analiz edilen büyük miktarda data istismar edilerek, şahsi mahremiyet ve kişisel veri korumamız ayaklar altına alınmakta. Dijital bağlamda, özel hayata “tecavüzden” bahseden global bir zümrede de mevcut. Sıkça kullanılan popüler bir örnek, spor aktivitelerimizi kaydeden ve sağlık sigortası şirketleri tarafından finanse edilen, dijital spor bileklikleridir. Peki sağlık sigortası şirketlerinin bundan çıkarı ne olabilir? Bazıları, sağlık sigortası primlerinin gelecekte -toplanan ve analiz edilen- müşteri verilerine endeksli olarak belirleneceğini varsayarak, günümüzde bir tür sağlık diktatörlüğü inşa edildiğini iddia etmekte. “Müşteri (hasta) günde ortalama sırf 3 bin adım yürüyorsa, sigorta şirketi neden tansiyon düşürücü ilaçlar veya bir cihazı finanse etmeyi kabul etsin ki?” İnsanların mimlenmesi veya kategorize edilmesi, sağduyu ve bireysel bulguların uzağında, örneğin sağlıkları hakkında yalnızca verilere dayalı, rasyonel kararlar veren olası bir mekanizma, sanıyorum “büyük veri” tartışmasındaki en büyük endişe kaynağı. Gerçek şu ki, gelişmiş teknolojilerin insanları datalarına indirgemesi ve duyguları (insanlar arası kimyayı) pasifize edebileceği korkusunu göz ardı etmek, haksızlık olur. Bu yüzden, veri toplama konusunda şeffaf olmak, bilgi gizliliğini ciddiye almak ve insanlara şahsi dataları üzerinde tatminkâr miktarda kontrol ve yönetim olanağı sunmak şirket ve kurumlar açısından çok önemli. “Büyük veri” potansiyelinden yararlanmak isteyen organizasyonlar, öncelikle toplumdaki çekinceyi kademeli bir şekilde azaltmanın yollarını bulmaları gerekmekte. Her açıdan, karşılıklı güven (teknoloji-toplum-şirketler) elzem. Akıllı veriler, belirli yapılara göre algoritmalar kullanılarak büyük miktarda datadan çıkarılan ve anlamlı bilgiler içeren veri bankalarıdır. Bu datalar öncesinde örneğin “büyük veri” teknikleri kullanılarak, toplanmış, düzenlenmiş ve analiz edilmiş bir şekilde kullanıcıya (tüketiciye) sunulmuş olabilirler. Fakat eldeki çözümlenmiş verilerden mantıklı sonuçlar çıkarabilmek için, kullanıcının bu verileri öncelikle anlayabilmesi ve yorumlayabilmesi gerekir. Datanın anlamı, kalitesi, güvenliği ve koruması gibi faktörler de dikkate alınmalıdır. “Akıllı veriler” hem ham bilgilerden istifade ederek yeni iç görüler elde etmek, hem de verileri analiz etmek için uygulanabilecek modeller oluşturmak için kullanılır. “Akıllı veriler” genellikle “büyük veri” mekanizmalarını baz alır. Yakın gelecekte, “büyük veriden”, “akıllı veriye” evirilecek bir sürece tanıklık edeceğiz. “Akıllı Verinin” Basitleştirilmiş Formülü: Akıllı Veri = “büyük veri” + faydalar + anlambilim + veri kalitesi + güvenlik + veri koruma = kullanışlı, yüksek kaliteli ve güvenli veriler

GÜNCEL WHATSAPP TARTIŞMASI

Makalemi kaleme aldığım şu günlerde, global anlamda ciddi bir WhatsApp polemiği patlak verdi. Bilindiği üzere, tüm WhatsApp kullanıcıları yeni veri koruma beyanını 8 Şubat 2021 tarihine kadar kabul etmeleri gerekiyordu, aksi takdirde artık mesajlaşma hizmetini kullanamayacaklardı. Yeni beyanname ile kullanıcılar, Facebook hesabı olmasa dahi, WhatsApp’ın ana kuruluş Facebook’a veri aktarımını kabul etmek zorunda bırakılıyor. Ana şirket Facebook’un motivasyonu ise aşikâr, “büyük veriden” maksimum çıkar, ilave reklam gelirleri ve teknik açıdan veri merkezi konsolidasyonu. Aslında bir yerde malumun ilamı niteliğinde bir gelişme yaşandı Ocak ayı başlarında. Facebook/WhatsApp/Instagram bugüne kadar kendi aralarında veri paylaşmadığına inanmak, ziyadesiyle naif bir düşünce olurdu kanaatimce. Hiç dillendirilmeyen dahası da var gerçi. Sözkonusu şirketlerin uzun süreden beri, internet analizlerine yoğunlaşmış “Crowdtangle” ve Israil menşeli “Onavo” firmalarıyla bilgi paylaştıkları da bilinmekte. Sanıyorum kamuoyunu son gelişmeyle en çok rahatsız eden nokta, Facebook, WhatsApp ve Instagram üçlüsünün çok güçlü bir “Bermuda üçgenine” (veri tekeline) dönüşüyor olması. Değişikliklere tepki olarak, rakip mesajlaşma hizmetleri “Telegram”, “Threema” ve “Signal” son günlerde milyonlarca yeni kullanıcı kazanmış oldular.

Pazar liderinin rakipleri kendi ortalamalarının çok çok üzerinde büyüdüler. Bir şirket sözcüsüne göre, “Threema” yazılımı Almanya, İsviçre ve Avusturya’daki uygulama mağazalarında ücretli programlar sıralamasında ilk sıraya sıçradı. “Telegram” ve “Signal” sağlayıcılarından da benzer demeçler okuyorum son günlerde. “Telegram” patronu Pawel Durow, Ocak ayının ilk haftasında platformunun aylık 500 milyon aktif kullanıcı sınırını aştığını duyurdu. Bahsettiği dönemde şirketinin 48 saat içinde, 25 milyon yeni kullanıcı edindiği bir pik yaşandı. Global dağılımda; Asya yüzde 38, Avrupa yüzde 27 ve Latin Amerika yüzde 21. “Telegram” şirketinin 2020 yılı totalinde 1,5 milyon yeni kullanıcıya ulaştığını belirtmek istiyorum. Buna karşılık, mesajlaşma hizmeti “WhatsApp”, kullanıcıların şiddetli protestolarının ardından veri koruma değişikliklerini erteledi. Şirket duyurusuna göre, kullanım şartlarında yapılması planlanan değişiklik üç ay sonra gerçekleşecek! Avrupa Birliği ve Birleşik Krallık dışındaki kullanıcıların yeni düzenlemeleri kabul etmek için 15 Mayıs’a kadar süresi olacak. Yani önümüzdeki dönem, bu konu daha ziyadesiyle su kaldıracak. Çağımız teknoloji vizyoneri Elon Musk sayesinde “Signal” uygulaması da ciddi bir sıçrama yaşadı. Öyle ki, borsa değeri tavan yaptı, yoğun kullanıcı kaydından ötürü, yazılımın hizmet sistemleri (alt yapısı) çöktü. Beklenmedik bu kontrolsüz talebin ve büyümenin sonucunda, şirket yetkilileri, “biz WhatsApp skalasında bir şirket ve yazılım değiliz (henüz)” açıklaması yapmak zorunda hissetti kendini. Yukarıda da vurgulamak istediğim gibi, “takke” daha yeni düşmedi. Kamuoyunun hassasiyetini ve tepkisini takdir etsem, de “kel” zaten uzun yıllardan beri apaçık meydandaydı diye düşünmeden edemiyorum. Oluşan veri monopolünü protesto etmeyi, toplumsal açıdan çok doğru ve değerli bir eylem olarak değerlendiriyorum. Fakat yağmurdan kaçarken, doluya yakalanmamak gerekir! Bilhassa kolektif yönlendirmelere ve algı operasyonlarına karşı da toplum bilinçli ve “uyanık” olması gerekiyor. Örneğin Elon Musk’ın “Signal” uygulamasına referans olması ve toplumu bu yöne teşvik etmesi ciddi manada sorgulanması gerekir düşünüyorum. Kısa sürede tavan yapan şirket hisselerine dikkat çekmiştim sanırım! Mevzubahis “anlık mesajlaşma” uygulamalarının teknik nüanslarında farklılıklar mevcut. Tartışmasız yasal açıdan, kullanım koşullarında da diferanslar sözkonusudur. Fakat “büyük veri” ve “akıllı veri” bağlamlarında, sahip oldukları kullanıcı bilgileri servetinden beklentileri farksız. Makalemin ilk bölümünde belirtmiş olduğum gibi; karda yürüyen insan ardında ayak izi bırakır! Günümüzde sosyal platformlar ve mesajlaşma hizmetlerinden feragat edemeyeceğimize göre, kişisel verilerimizi bilinçli ve hassas bir şekilde paylaşmaya büyük özen göstermemiz gerekmekte.

SONUÇ

Durmaksızın ilerleyen dijitalleşme ve buna bağlı olarak meydana gelen, toplanan bilgi miktarı ile “büyük verinin” ehemmiyeti ve alaka düzeyi günbegün artmaya devam edecek. Bu yöndeki gelişim, su götürmez bir gerçek. “Büyük veri”, söz konusu bilgiler doğru bir şekilde analiz edilebilme şartıyla, şirketler için fayda ve menfaat potansiyeline sahip. Firmalara sunduğu olasılıklar ve imkânlar sınırsız düzeyde. Şirketler analitik metotları doğru kullandığı takdirde; pazarları, müşterileri ve trendleri kazançlı bir şekilde çözümleyip, bunlara uygun önlemler alarak, büyük rekabet avantajları elde edebilirler. Ancak, “büyük veri” analitiğinin karmaşıklığı ve ihtiyaç duyduğu maddi & manevi eforu göz ardı etmemek gerekir. Hedeflenen başarılı analitik sonuçlara ulaşabilmek için şirketlerin, ileri teknik bilgiye ve hatırı sayılır bir bütçeye ihtiyaçları var. Bir madalyonun iki yüzü olduğu gibi, her gelişimin de etkileri gibi yan etkileri ve sonucunda kuşkuyla yaklaşan eleştirenleri de olur. Sosyolojik açıdan, toplumda belirli düzeyde bir veri bilgisi ve data temel bilgisi oluşturulmalı. Avrupa Birliği ülkelerinin “veri zekâsı” (İngilizce: “data intelligence”) dersini ortaokuldan itibaren, eğitim sistemine entegre etme düşünceleri mevcut. Güncel “büyük veri” ve geleceğin “yapay zekâ” yıllarına çok iyi bir hazırlık olduğu fikrindeyim. Kurumsal açıdan, “büyük veri” yazılımları biraz daha ilgi ve yatırıma ihtiyaç duymakta. Gerekli maddi kaynaklar sonucunda, analitik çözümlerin fiyatlarının makul seviyelere düşmesi doğal bir süreç olacak. Böylelikle küçük ve orta ölçekli şirketlerde bu ürünlere ve beraberinde getirdiği imkanlara erişebilecek.