Dün, IBM tarafından düzenlenen Big Data Forum’a katıldım.

Etkinliğin ev sahibi Four Seasons oteline sabahın erken saatinde geldim. Kayıt masasından “Harness the Power of Big Data” isimli kitabı (kapağını solda görüyorsunuz) ve bir defter teslim aldım.

Önemli not: Sabah anılarımı okumak yerine doğrudan big data ile ilgili kısım için, “Forum…” diye başlayan paragrafa geçebilirsiniz.

Henüz başkası deniz kıyısında dolaşmaya çıkmamıştı. Güzel başlayan günü, güzelce sürdürmeye çalıştım. Serin havanın keyfini çıkarmak istedim. Yüce Zerey’in Konferans İnsanları [1]  yazısındaki öznelerden biri olmamak için çabaladım. Tanıdık sima aramak yerine rüzgası ve denizi yaşadım.

Kapalı bölüm iyice kalabalıklaştı. Anlaşılan çok sayıda davetli veya ilgili vardı. Konsantrasyonumu bozacak etkilerden arınmak ve önden ikinci sırada oturmak için, konferansın olası başlama saatinden 5 dakika önce salon kapısının önüne geldim.

Konferans 9.30’da başlayacaktı ama kapılar 9.45’de açıldı (kapı önünde 20 dakika bekledim), konuşmalar 9.52’de başladı. Daha fazla veriyi daha kısa zamanda işlemeyi öneren kurum bu kadar gecikmemeli. (Benden başkasının rahatsız olmamasını da anlamakta güçlük çektim.)

Ekim ayında ABD’de Internet Retailer’ın bir konferansına katıldım. Sabah 08.00’de denilmişti, saat 08.00’de başladı. İlk konuşmacı takdim edilirken saatim 08.01’i gösteriyordu. Zamanında başlayan bir konferansı Türkiye’de ne zaman görebileceğiz acaba.

Forum, IBM Yazılım Grubu Ülke Müdürü Gökhan Nalbantoğlu’nun “Tüketici veya şirketlerin bizim hakkımızda söylediklerini analiz etme zorunluğu”ndan bahseden kısa açılış konuşmasıyla başladı.

Sonra Gani Müjde sahneyi aldı. Sosyal medyadaki takip konusuna değindi. “Eskiden biri bizi takip etse, ya polise giderdik ya da psikoloğa… Şimdi seviniyoruz” dedi.

Kendi hayat öyküsü ve ülkenin doğal mizahını, her anlama gelebilen kelimeler ile süsleyerek anlattı. Özellikle Erman Toroğlu – Şansal Büyüka dialogları herkesi kırdı geçirdi.

Big Data ile ne ilgisi var demeyin. Yapısallaştırılamayan ve esnek cümleleri veri olarak değerlendirmeye kalkarsanız, başınıza gelecekleri düşünün.

Gani Müjde’nin örneklerinden biri Airbus uçaklarının kontrolu ile ilgiliydi. Joystick gibi olan levye’yi aniden çekseniz de, itseniz de uçak çok az yön değiştiriyormuş. 11 Eylül olaylarından sonra, bilinçsiz bir harekete karşı gerekli kontroller eklenmiş.

Gani Müjde’den sonra, konferansa girerken verilen kitabın yazarlarından biri, IBM WorldWide Big Data Architect Dirk deRoos “Big Data’nın Gücünden Yararlanın!” konulu konuşmasına başladı.

Notlar:

1 – IT bilgim çok sınırlı. En son yazdığım kodlama cümlesi, 1998’de Taksitcard’ı çıkartırken iş analizi belgesine yazdığım =IF diye başlayan excel cümlesidir. Zaten tüm bildiğim de o kadar. Bu nedenle konferansı, iş – ticari anlamda bilgi üretmek üzere dinledim. Yazılım veya donanım konulu IT ürünleri konuşulurken kitaba odaklandım.

2 – Daha sonraki sunumların büyükçe bir kısmı, Dirk deRoos‘un İngilizce anlattıklarının Türkçe açıklamaları olduğundan, tüm içeriği bu kısımda vermeye çalışacağım.

Büyük veri: Daha önce analizi mümkün olmayan, çok büyük ve çok çeşitli ve akışkan veri olarak tanımlandı (Vizyon Bilgi Teknolojileri’nden Cüneyt Göksu)

İngilizce’de 3 V (Volume – Velocity – Variety) “Hacim – Hız – Çeşitlilik” birleşim Veracity diye özetlenmiş. (Cüneyt Göksu bu 3V’e Value “değer” eklemiş)

Hacim: Her geçen gün veri artıyor. Akan veri ile işlenebilir veri arasındaki fark da artıyor. Artık zettabyte’lar konuşuluyor.

Hız: Her dakika yüzlerce video yükleniyor , binlerce yeni blog yazısı çıkıyor ve iPhone uygulaması uygulama indiriliyor, yüzbinlerce twit atılıyor veya facebook güncellemesi veya arama yapılıyor. Bu akışkan veri dünyasında fırsatları ve tehditleri hemen bulmak gerekiyor. Artık veriler toplanıp sonra işlenemiyor, kimsenin bu kadar beklemeye zamanı yok. Veri akarken işlenmek ve aksiyona dönüştürülmek zorunda.

Çeşitlilik: Sadece sütun ve satırlardaki yapısal veriler değil, yapısal olmayan (metinler, resimler, sesler, görüntüler, videolar, RFID, sensor, ve saire…) veriler işlenip bilgiye dönüştürülüyor.

Veracity denildiğinde verinin ne kadar güvenilir olduğu gündeme geliyor. İçinden makine olanları (ABD seçimlerinde Barack Obama’yı destekleyen twit’lerin yarıya yakını insan değil, araçlardan gönderilmiş) veya makine dışı sahte olanları (yanlış mesaj gönderenler, başkasına ait yanlış mesajları yayanlar…) ayıklayıp, doğru kaynağa ulaşmak önemli.

Büyük verinin 5 Ana kullanım alanı:

• Sosyal verinin arama ve keşfi: Fırsatlar,dolandırıcılıklar… hangi veriyi ne zaman kendi ortamına çekeceksin.
• Müşterinin 360 derece görüntüsü: Müşteri hakkında zor ulaşılan verilerin bulunması, müşterinin daha iyi tanınması.
• Güvenlik / İstihbarat: telefon konuşmaları, trafik kontrol, o anda havaalanında bulunan kişilerden tehdit oluşturabileceklerin en tehlikelileri kimler.
• İşlevsel analiz: Yapısal olmayan veri analiz ediliyor. Mağazada gezerken satın aldıkları, önünde durup inceleyip satın almadıkları, sosyal medyada ilgi duydukları ile daha önce satın aldıklarının eşleştirilmesi ve en iyi teklifin sunulması.
• Veri ambarı zenginleştirme: Zaten veri ambarı var ama büyük veri sayesinde daha anlamlı şekilde büyütülüyor. Veri eş zamanlı işlenebiliyor; sorgulanabilir duruma getiriliyor; bilgiye dönüştürülüp sonra içeriye alınıyor. Veri büyüdükçe, tüm veriyi tutmak yerine, yapısal olan ve olmayan veriler işleniyor ve yorumlayıp bilgiye dönüştürdükten sonra veri ambarına yükleniyor.

Durumu şöyle özetleyebiliriz:

• Geleneksel: Sorgulama  →   Veri  →   Sonuç
• Big data: Veri  →   Gerçek zamanlı analiz  →   Sonuç

Konferansın “Sosyal Medya Yönetiminde Büyük Veri” konulu panel kısmına geçildi. İçinde “sosyal medya” geçen bir cümle kurulunca, sonradan konferansın sosyal mecralardaki yansımalarını izlemek için #hashtag aradım. Yoktu.

Konuşmacılara “big data ile ne yaptıkları, sosyal medyanın gücünden nasıl faydalandıkları” gibi sorular soruldu. İlk tur yanıtlarının hemen hepsi “giriş düzeyi” genellemeleriydi [2] . “Müşterinin sesini duymak istiyoruz“, “Müşteriyi tanımak çok önemli” , “Büyük veriden nasıl değer üretebileceğimize çalışıyoruz” , “Sosyal medyayı dinleyip şikayetlere hızla geri dönüyoruz” …

Bunlar basit tracking, monitoring yazılımlarıyla yapılıyor. Artık big data kavramıyla pek de ilgili sayılmıyorlar. Yeni kurulmuş internet girişimlerinin bile yapabildiğini, büyük kurumlar öğünerek anlatıyorlar.

Şikayetlere hızlı yanıt vermek değil, sosyal mecralardaki iş fırsatlarını müşteri ilişkisine, karlılığa, müşteri memnuniyetine çevirme noktasına gelinmeden [3] big data’dan değer üretmekten bahsedilemez.

Bu sitede yer alan Target örneği [4] ve 4 – 5 sene önce Microsoft CFO’sunun verdiği “ABD’de bankalar, bir erkeğin iki sene içinde boşanacağını %90 isabetle biliyor” örneği verildi.

Bu örnekler beni şaşırttı. Her iki örnek de sosyal mecralardan (big data’dan) alınmış değil, Target’in veya bankanın kendi içindeki verileri işleyerek elde ettikleri bilgiler. Dolayısıyla, konuşmacıların sosyal medya sayesinde kullanılan bilgilerden üretilmiş başarı öykülerinden haberleri yok.

Bu sitenin Sosyal CRM [5] bölümündeki yazıları okumalarını öneririm. Hiç değilse birçok güzel örnek bulabilirler. Ayrıca, ne yapılabileceğine dair daha somut fikirleri olabilir.

Tek bir tane bile “Vay be” örneği bulamayan, aksine yurt dışı örnekleri bile sosyal medya ile ilgisiz olan çözüm ortaklarına ve konuşmacı şirketlere karşı güven kaybı hissettim. Söz alıp düşünceleri belirttim. Eskişehirli KOBİ olan Kılıçoğlu Kiremit firmasının yapabildiğinin [6] bile, verdikleri örneklerden daha iyi olduğunu anlattım.

Bir soru sordum: Konuşmacı şirketler (İş Bankası ve Türk Telekom) şikayeti olan bir müşteri birkaç ay sonra tekrar sorun belirttiğinde “DM’den kendinizi tanıtın” demeden onu tanıyabiliyor mu?

Yanıtlar yine net olmayınca üsteledim.

Benim sert çıkışım üzerine konuşmanın moderatörü IBM Yazılım Ürünleri Satış Müdürü Gülçin Uysal, ortalığı yumuşatan cümleler söyledi.

Sosyal medyadan bahsediyoruz. O anda ortalığı kurtarmak çözüm değil. Bloglar vasıtasıyla geleceğe yansımasını nasıl engelleyeceksiniz?

Üstelemem üzerine Türk Telekom Veri Ambarı ve İş Zekası Grup Müdürü Mete Kısacık, big data’ya yakışan konuları gündeme getirdi.

“Semantik kullanarak sosyal medyadaki kişinin geçmişini araştırmak; VIP mi, sahte mi anlamaya çalışmak; hem müşteri olarak düzeyini, hem de sosyal mecralardaki etkisini (lider veya takip edici olduğunu) skorlamak”tan bahsetti. “Şikayet ile başlayan temas ile, müşterinin terketme eğiliminin de skorlandığını” söyledi. “ADSL modem ve telefon’dan yangın alarmı geldiğinde, evde sanki yangın alarm tertibatı varmış gibi davranmak” düşüncesini paylaştı.

Türkiye İş Bankası BT Mimarisi ve Veri Yönetimi Direktörü Serdar Yılmaz da “Müşterilerin beğendikleri firmalar sayesinde ortak markaları bulmak; birlikte kampanya yapılacak olası stratejik ortakları belirlemek; çok izlenen TV veya gazeteleri saptayarak iletişim maliyetlerini azaltmak; müşterinin bulunduğu yere (lokasyona) uygun anlık kampanyalar sunmak” gibi projelerden bahsetti.

 Yine kendime pay çıkaracağım. Üstelemeseydim, big data kavramına yakışan bir proje duyamayacaktık.

Diğer bir soru Barack Obama’nın kampanyasındaki “yarıya yakın sahte tweet’in nasıl anlaşılacağı” üzerineydi. “Kalıp cümlelerin tekrarlanması, daha önceki söylemlerin sürekli aynı kaynaktan re-tweet edilmesi” şeklinde yanıtlandı. Artık akıllı algortima kullanıldığı vurgulandı. (Veri veya analitik konusunun uzmanları için basit bir soru olduğunu düşünüyorum.)

Son soru, düşüncelerime tercüman oldu: “Yapısal veriler çok fazlayken ve yeterince işlenmezken, yapısal olmayan verilerin gündemde tutulmasını popülist bulmuyor musunuz?”

Kişiselleştirmemek için sormamıştım. Henüz anlık hesap dökümü yapamayan  [7] Türk Telekom’un akışkan veriyle ne işi olabilirdi.

İkinci, hatta üçüncü şikayetimde hâlâ “DM’den temas noktanızı bildirin” diyen bankalar sosyal mecralarda başarısı olabilir miydi?

Bu soru, “Bugün erken olsa bile 2 – 3 yıl içinde gündemimizde olacak… Genç nesil sosyal mecra düşkünü… Şimdiden başlamak gerek…” şeklinde yanıtlandı.

Türkiye’de kurumların ve çözüm üreticilerinin big data konusunda ne durumda olunduğu konusunu merak ediyordum. Konferansta yine sayfalarca not tuttum. Fırsat buldukça kayıt sırasında verilen “Harness the Power of Big Data” isimli kitaba göz attım.

2 eski öğrencimle karşılaştım. (Onları derste konuşmacı olarak ağırlayacağım.)

Kendisinden aldığım sosyal CRM dersleri için İbrahim Gökçen’e [8]  ve  [9] minnet duydum.

Özetleyeyim:

Sosyal CRM veya big data kullanımı için büyük kurumların (şimdilik sadece genellemelerle uğraşsalar ve yapısal veri konularını çözemeseler bile), kuramsal geliştirme içinde olmalarını olumlu [10] buldum. Müşteri oralardayken, kurumların farklı yerlerde olması mümkün değil.

Vizyon geliştirici ve yönlendirici olması gereken çözüm ortaklarını ise … Anlattıkları örneklere ve konulara baktığımda sadece satış odaklı olduklarını düşündüm. Yani, pek başarılı bulmadım.

Konuyu gündeme getiren IBM’in sadece teknik kökenliler için değil iş-ticari kökenliler için de toplantılar düzenleyerek, ufuk açıcı yaklaşımla devam etmesini diliyorum.

22 Şubat 2013 

Ek Notlar:

Toplantı sırasında benim dışımda 2 kişi daha bu etkinliği bloglarında paylaşacaklarını söylediler. Bu yazının yayınlandığı saate kadar #IBMBigDataForum hashtag’i ile benim sorgulamam dışında hiçbir tweet atılmamıştı.

Google aramasında IBM big data forum istanbul yazıldığında tanıtım sayfası dışında hiçbir türkçe içerik çıkmıyordu. Oysa, daha fazla kişiye ulaşmak konferansı düzenleyenin hakkıdır.

“Sosyal medya kullanımı” konulu bir panel olduğu zaman, konferansı düzenleyenlerin buna dikkat etmelerini öneririm.

.