Tarihsel Süreç ve Modern Yaklaşımlar
Veriyi kâra dönüştürme fikri yeni değil. Yaklaşık iki yüzyıl önce, Lewis Tappan ve John M. Bradstreet, kredi değerlendirmelerine ilişkin veri toplama, analiz etme ve satma konusunda ilk adımları attı. Bu çabaları, zamanla Dun & Bradstreet şirketinin kurulmasını sağladı ve verinin doğru kullanıldığında ne kadar değerli olabileceğini gösterdi.
Bugün işletmeler, veri yığınlarıyla karşı karşıya, ancak bu veriyi kârlı bir iş modeline dönüştürüp dönüştüremeyeceklerini çözmekte zorlanıyorlar. Pazarın büyük oyuncular tarafından domine edildiği bir ortamda, benzersiz veri setlerine veya yenilikçi veri ürünlerine erişimi olan şirketler, büyük bir potansiyele sahip. Örneğin bir Avrupa yapı malzemeleri şirketi ve bir telekom operatörü, dahili veri araçlarını dışarıya sunarak milyonlarca dolar yeni gelir elde etti.
Veri Paraya Çevrilebilir ama Neden Şimdi?
Teknolojik gelişmeler ve yapay zeka (AI) ile analitiğin giderek daha fazla benimsenmesi, veriyi paraya çevirme sürecini hiç olmadığı kadar mümkün kıldı. Çünkü birçok farklı faktör, işletmelerin veri ürünlerini daha hızlı ve daha maliyet etkin bir şekilde yaratmasını sağlıyor:
- Gelişmiş Veri Yönetimi: Modern veri araçları, işletmelerin veriyi gerçek zamanlı olarak işlemesini, yönetmesini ve çeşitli platformlarda erişilebilir hale getirmesini mümkün kıldı, bu da veri odaklı projelerin ölçeklenmesini kolaylaştırıyor.
- Üretken Yapay Zeka (Gen AI): Gen AI, yapılandırılmamış veriyi (metin, görüntü, video gibi) standart bir forma dönüştürmenin maliyetini önemli ölçüde düşürdü ve bu verilerin kullanımını genişletti.
- Nesnelerin İnterneti (IoT): Sensör teknolojisinin maliyetinin düşmesiyle, işletmeler gerçek dünya verilerini daha verimli bir şekilde toplayıp, veri ürünlerinde kullanabiliyor.
- Dahili Veri Ürünleri: Kuruluşlar, dahili verilerini bir ürün olarak ele alıyor ve bu sayede veriyi farklı uygulamalar için birden fazla şekilde paraya çevirebiliyor.
Veri ve analitikten elde edilebilecek küresel değerin 17,7 trilyon dolarlık bir potansiyele ulaşabileceği değerlendirilirken, üretken AI’dan elde edilebilecek ek değer ise 2,6 ila 4,4 trilyon dolar arasında tahmin ediliyor. Walmart, Luminate adlı veri platformu ile bu trende uyum sağladı ve tedarikçilerine müşteri davranışlarını anlamalarına yardımcı olacak veriler sundu. Walmart, bu tür bir veri işiyle ilk yılında pazarda çeyrek bazında %80 büyüme sağladı.
Fırsatı Değerlendirme
Her işletme veri işinde başarıya ulaşamayabilir. Başarılı bir veri işinin temeli, geniş veri erişimine sahip olmak ya da işlenmiş verilerle karşılanmamış bir piyasa ihtiyacını karşılayacak benzersiz bir yaklaşım geliştirmekten geçer. Şirketler, karar verme süreçlerini yönlendirecek üç ana stratejiden birini benimseyebilir:
- Sektör Standardı Oluşturun: Bu strateji, Moody’s veya S&P Global gibi kredi derecelendirme şirketlerinde olduğu gibi, büyük miktarda benzersiz veri toplayarak sektörde bir kaynak haline gelmeyi içerir. Reddit’in Google ile yaptığı yıllık 60 milyon dolarlık anlaşma buna bir örnektir.
- Kullanıcı Tabanından Elde Edilen Verileri Kullanın: Etkileşimlerinden elde edilen davranışsal veriler, pazar yerleri aracılığıyla satılabilir veya analitik ile birleştirilerek daha değerli içgörüler olarak sunulabilir. Bu strateji, verinin benzersizliği ve müşterilere sunduğu değere dayanır.
- Kurumsal Bilgileri Ürün Haline Getirin: İç iş süreçlerini çözen araçlar, kârlı veri ürünlerine dönüştürülebilir. Daha önce iç kullanıma yönelik geliştirilen araçların dış pazarlara sunulması, bu alandaki fırsatları artırabilir.
İşletmenizin Veriden Kazanç Elde Etmesi için Kritik Hususlar
Başarılı bir veri işletmesi kurma yolunda dikkate alınması gereken birkaç önemli unsur vardır:
1. Müşteri Değer Teklifini Tanımlamak
Güçlü bir müşteri değer teklifi oluşturmak, müşterileri çekmek ve elde tutmak için çok önemlidir. Bu değerlendirme, Veri-Bilgi-Bilgelik (DIKW) çerçevesi kullanılarak yapılabilir. Ürün ne kadar değerli içgörüler sağlarsa, o kadar benzersiz hale gelir ve rekabeti zorlaştırarak kâr marjlarını artırır.
Ayrıca, ürünün nasıl sunulduğu da büyük bir rol oynar. Ham veri genellikle veri platformları aracılığıyla sunulurken, daha gelişmiş içgörüler, kullanıcının iş akışına entegre edilir. Ürün, karar alma süreçlerine ne kadar entegre olursa, müşteri sadakati o kadar artar.
2. İş Modelini Uyarlamak
Veri ürünlerini desteklemek için organizasyonel yapıların ve yeteneklerin uyarlanması gerekir. Bu, yeni kâr-zarar yapıları oluşturmayı, teknik yeteneklere yatırım yapmayı ve yeni fiyatlandırma ile satış stratejileri uygulamayı içerir. Veri ürünleri için uzun vadeli büyüme potansiyeline odaklanmak, erken dönemde kârlılıktan ziyade müşteri büyümesi ve sadakati gibi kilit performans göstergeleri (KPI’lar) üzerinde yoğunlaşmayı gerektirir.
3. Teknik Yeteneklere Yatırım Yapmak
Veri işletmesinin sürdürülebilirliği için modern veri mimarilerine yatırım yapılmalıdır. Özellikle MLOps ve DataOps, şirketlerin yapay zeka yeteneklerini hızlı ve güvenilir bir şekilde sunmasını sağlar. Veri yönetişimi ve güvenlik de büyümeyi destekleyen önemli unsurlar arasında yer alır.
4. Veri Güvenliği ve Gizliliği Yönetimi
Veri güvenliği, gizlilik ve fikri mülkiyet hakları, veri işletmesi kurarken dikkate alınması gereken temel unsurlardır. İşletmelerin aşağıdaki konulara erken dönemde dikkat etmesi gerekir:
- Veri Hakları: Verilerin nereden geldiğini ve kullanım haklarını anlamak çok önemlidir, özellikle de dış kaynaklı veri setlerinin kullanımı durumunda.
- Gizlilik İlkeleri: Verilerin toplanması, kullanılması, saklanması ve korunmasıyla ilgili açık ilkeler belirlemek, yeni ürünler piyasaya sürülürken olası yasal sorunları önlemeye yardımcı olur.
- Yerel Yasalar: Veri işletmeleri, farklı ülkelerdeki düzenlemelere uyum sağlamak zorundadır. Bazı bölgelerde yasal çerçeveler daha net tanımlanmışken, belirsiz bölgelerde faaliyet gösterme riski de değerlendirilmelidir.
- Yönetişim ve Güvenlik: Veri yönetişimi ve güvenlik, özellikle ölçeklenebilirliği etkileyen en zayıf halkalardır. Şirketler, güvenilir veri ürünleri sunmak için bu alanlara yatırım yapmalıdır.
Sonuç
Veri paraya çevrilebilecek büyük fırsatlar sunar, ancak başarı, benzersiz veri setlerine ve doğru stratejik yaklaşıma sahip olmaktan geçer. Güçlü bir müşteri değeri sunmak, teknik yeteneklere yatırım yapmak ve güvenlik ile yönetişim konusunda sağlam temeller oluşturmak önemlidir. Doğru adımları atan şirketler, hızla büyüyen bu pazarda uzun vadeli başarı için kendilerini konumlandırabilir.
Bir yanıt yazın