Son zamanlarda sıkça duyduğumuz Data Analyst (Veri Analizcisi) pozisyonu tam olarak ne anlama geliyor? İş ilanlarında sıklıkla karşılaştığımız Data Analyst pozisyonunda çalışanlar neler yapıyor?
Data Analist iş tanımı aynen Z Kuşağı tanımı gibidir. Sonra derece ucu açık, oldukça sofistike ve tamamıyla flu tanımlamalara sahiptir. Herkesin kendinden bir parça bulduğu, kendi uzmanlık alanına uygun olduğunu düşündüğü ve genellikle kendisi için ideal bir pozisyon olarak gördüğü bir iş tanımıdır, Data Analist.
Peki, şirketler üzerindeki etkisi nedir?
Z kuşağının 2023 Türkiye seçimlerine olan etkisi gibidir. Herkesin program üstüne program yaptığı, dilinden düşürmediği, değişimin anahtarı olarak gösterdiği Z kuşağının Türkiye'nin yüzüncü yılındaki seçimlerdeki etkisi nasılsa Data Analistlerin de şirketlere olan etkisinin de çokta farklı olamayacağı kanaatindeyim. Çünkü Data Analist (Veri Analizcisi) bir meslek değil, bir yetenektir. Sanatçı gibi, bir sanatçıya sanatını nerden öğrendiği sorulabilir mi? Veya sanatçı sanatını öğretebilir mi? Elbette beli başlı teknik becerilere sahip olmanız gerekir ama takdir edersiniz ki bu esas değildir.
Data Analist konusu da aynen böyledir. Bu aralar biraz Excel kurcalayabilen, grafikleri oluşturabilen, ortalama hesabı yapabilen herkes kendini Data Analist olarak görmeye ve göstermeye başladı ve biraz kodlamada biliyorsa tebrikler artık O bir Data Scientist. 🚀
Peki gerçekten bir Data Analist nasıl biridir? 🧐
Öncelikle yeni mezun biri hiç değildir. Yeminli Mali müşavir gibi, en az 5-10 yıl sektör bilgisi sahibi olması gerekir ki eline aldığı verilerin ifade ettiği manaları idrak edebilsin. Bir sanatçı edasıyla verilerin fısıldadıklarını işitebilsin. Amaç, kimsenin göremediğini görmek değildir, herkesin gördüğü şey hakkında kimsenin düşünmediğini düşünmektir.
Yoksa verileri belirli şablonlara göre tablolara ayırmak sonrasında 3-5 grafik ile görselleştirmek freelancer çalışan 2 yıllık bilgisayar okumuş birine cüzi bir miktar karşılığında yaptırabileceğiniz teknik bir iştir. Hatta artık o tür tekrarlanan ofis işleri için piyasada çok profesyonel ve makul fiyatlı otomasyon sistemler çokça bulunmaktadır.
Doğrusu, Data Analistleri köpek eğiticilere benzetiyorum. Bir köpek eğiticisi, eğitmek istediği köpek ile öncelikle haftalar veya hatta aylar boyunca yürüyüş yapar, yemek verir ve su içirir. Bu süre zarfında köpeği tanımaya ve sağlıklı iletişim kurabileceği yolları keşfetmeye çalışır. Daha sonra köpeği istenen amaca uygun şekilde eğitmeye başlayabilir. Bir Veri Analizcisi de aynı stratejiyi kullanarak veriler ile uğraşmalı. Verisinin boyutuna göre değişkenlerin olası kombinasyonlarını inceleyebilmeli ve fark oluşturabilecek kombinasyonları keşfedebilmelidir.
Çalıştığım reklam ajansında Fransız araştırma firması olan IPSOS'tan satın alınan veri setlerini inceliyorum. Bu veri seti, TV'de yayınlanan her bir reklam ile ilgili 85 boyutlu bir bilgi içeriyor. Bu yüzlerce kombinasyon demek.
Bu 85 boyutlu veri setini incelerken
çalıştığım ajansı rakip ajansların önüne koyabilecek,
hizmet verdiğim müşterilerimin reklam değerini artırabilecek,
rakiplerin reklam stratejilerini anlayıp daha iyisini inşa edebilecek, çözümler ortaya koymak zorundayım.
IPSOS firması Statex platformları ile TV'de yayınlanan her bir reklam için yaklaşık 90 bilgi sunuyor. Bu bilgiler, yayınlanan reklamın; ülkesini, tarih ve zamanını, TV kanalını, hangi programın içinde yayınlandığı, program tipini, hangi şirketin ürün veya hizmeti olduğu, hangi ajanstan yayınlandığı, yayınlandığı reklam bloğunda kaçıncı sırada olduğu vs. gibi onlarca bilgi barındırıyor. Bu bilgiler bir reklamın bilgisinin dışında onlarca farklı bilgiyi bize sunabilir. Öncelikle bir ülkedeki aktif pazar yapısını, sektörel gelişmişliği, güçlü şirketleri, popüler ürün ve hizmetleri, medya yapısı vs. gibi çokca bilgiyi çıkartabilene sunmaktadır. Veri Madenciliği denilen şeyin bu olması gerekir.
İleride yaptığım analizler ile ilgili bazı somut örnekleri Sizler ile paylaşmayı düşünüyorum.
Konu ile ilgili düşüncelerinizi paylaşmanızdan varsa yapıcı eleştirinizi okumaktan keyif alacağımız bilmenizi isterim.
Muhammed Bakır Kurt
TV and Digital Advertising Data Quantitative Analyst
7 yıldan uzun süredir matematiksel modellemeler, istatistiksel çalışmalar ve sayısal analizlere odaklanarak, makine öğrenmesi ve yapay zeka optimizasyonları alanında aktif bir şekilde çalışıyorum. Çalışmalarımdan bazı bölümleri Think on Data bünyesinde yayınlayarak verilerin dünyasındaki güzelliklerin sergilenmesine katkıda bulunuyorum.
Comments