Stacey Matrix
Merhabalar, bu yazımda size Stacey Matrix hakkında bildiklerimi anlatacağım.
Geliştiricisinin kim olduğunundan başlayıp,
Neden Stacey Matrix’ e ihtiyaç duyuluyor ile devam edip;
Stacey Matrix’ i nasıl kullanabileceğimizi örnekler üzerinden anlatacağım.
Stacey Matrix, Ralph D. Stacey tarafından geliştirilmiş bir karar verme aracıdır. Ralph D. Stacey uzun yıllar kurumsal ticari firmaların planlama birimlerinde çalışırken, verilen kararların sonuçlarını kestirememeleri onu bu çalışmaya sevketmiştir. Özellikle liderlerin, politika yapıcıların ve yöneticilerin aldığı kararların sonuçlarını kestirmekteki yanilmalari onun bu çalışmaya başlamasında çok büyük etki yaratmıştır. Çalışmasını yaparken organizasyonların ve yönetimlerin Complex Adaptive Systemler olduğunu ve ve organizasyonların aksiyonlarinin tahmin edilemeyen, kendiliğinden ortaya çıkan processler sonucu ortaya çıktığını modellemistir. Yaptığı gözlemlerde liderler, politika yapıcılar ve yöneticiler kağıt üzerinde planladıkları başarıyı planlanmış şekli ile elde edemiyorlarsa elde ettikleri başarı için nasıl bir yol izledikleri soruları onun çalışmalarını sekillendirmistir.
VUCA Dünyası’nda globalleşme ve digitallesme ile farklı problemler ortaya çıkmıştır. Problemler farklılaştıkça, problemlerin çözümleri de birbirinden farklılaşıyor. Stacey Matrix ‘ i farklı problemlere karşılık gelecek muhtemel çözümleri bulmak için kullanıyoruz.
Aşağıdaki Stacey Matrix’te gösterildiği gibi, X ekseni: Teknoloji’ nin & Bilgi’ nin kesinlige yakınlığını ve uzaklığını göstermek için kullanılırken, Y Ekseni: Gereksinimlerde uzlaşmanın anlaşmaya yakınlığını ve uzaklığını göstermek için kullanılmaktadır.
Stacey Matrixi 4 bolume ayirabiliriz.
- Simple: Teknolojiyi nasıl kullanacagimiza dair bilgi seviyemiz kesinlige çok yakın, ve burdaki ihtiyaçlar üzerindeki anlaşmada uzlaşı hakim sürmektedir. Bu bölgeye düşen problem ile çözüm arasındaki neden-sonuç ilişkisi çok açıktır. Simple bölgesini Bilinen bilineler (Known knowns) olarak ta gösterebiliriz. Burada X yaparsak Y bekleriz gibi best practices çözümler hüküm sürer.
- Complicated:Bu alanda ya Teknoloji & Bilgi kesinlikten uzak yada Gereksinimler üzerindeki uzlaşı anlaşmadan uzak diyebiliriz. (Bu alanı orijinal Stacey Matrix’ ten farklı ele alacağım. Complicated alanları yukardan aşağı sıralarsak; ilkinde politik karar-verme hakim iken, ikincisinde Önyargılı karar-verme hakimdir. Detaylı bilgi için http://www.gp-training.net/training/communication_skills/consultation/equipoise/complexity/stacey.htm) Complicated alanını Bilinen Bilinmeyenler (Known unknowns) olarak gösterebiliriz. Bu alanda neyi bilmediğimizi bildiğimiz için, buraya denk gelen problemlerin neden-çözüm ilişkisi analiz ve expertiz gerektirir. Bu alanda geçmişteki neden sonuç ilişkileri ile gelecek tahmin edilebilir.
- Chaotic: Bu alanda Teknoloji & Bilgi kesinlikten tamamen uzak ve Gereksinimler üzerindeki anlaşma da uzlaşıdan tamamem uzaktadır. Burda kaos hüküm sürer. Burda olmanın maliyeti çok yüksektir. Burada neden-sonuç ilişkisi yoktur. Burdaki olaylar o kadar karışıktır ki bilgiye dayalı cevap beklemek yanlış olacaktır. Burda aksiyon bazlı çözümler hüküm sürer. Yani ilk önce bir aksiyon alınır. Aksiyonun sonuçları kavrandiktan sonra cevap vermeye çalışılır. Burada ilk aksiyon ağır yaralı birinde ilk önce kanamayı durdurmaya benzer. Chaotic alan çok masraflı ve yorucu bir alan olduğu için, burdaki problemleri biran önce diğer alanlara taşımak gerekir.
- Complex: Bu alan Complicated ve Chaotic alanları arasında kalan bölgedir. Bu alanda Teknoloji & Bilgi kesinlikten uzak olup, Gereksinimler üzerindeki anlaşma da uzlaşıdan uzaktır. Burda ki problemlerin çözümdeki neden-çözüm ilişkisi arasındaki ilişki ancak retrospectivelerle gozlemlenebilir. Burda deneysel çözümler geçerlidir. Deneyler çok kısa zaman aralıkları ile uygulanır ki; riskler ve kayıplar minimize edilir. Liderler safe to fail (hata yapmaya uygun)ortamlar sunmalidirki çalışanlar riske girebilsinler. Sabit sıklıkta Inspect & Adapt teknikleri ile çözüme ne kadar yakın olup olmadığımız gözlemlenir. Bu alanı Bilinmeyen bilinmeyenler (Unknown unknowns) olarak ta gösterebiliriz.
Stacey Matrix Nasil Kullanilir?
VUCA dünyasında kurumsal şirketler ve startuplar marketten pay kapmak, yeni marketler oluşturmak için kıyasıya yarışmaktadırlar. Bu yarışı yaparken Stacey Matrix’ ten nasıl faydalanabilecegimize bakalım. Yukarda yazdığım üzere farklı problemlerin farklı çözüm yöntemleri olduğunu bilip, problemi doğru tespit ettikten sonra ilgili çözüme bakmak gerekir..
Chaotic:Bu alan için Discovery (Keşif) alanı diyebiliriz. Bu alanda amaç müşterinin ihtiyaç duyabileceğini ürünü veya hizmeti kesfetmektir. Bu alan için Design Thinking teknikleri kullanılmaktadır.
Edge of Chaos: Bu alan hakkında birşeyler yazmadık. Bu alan Complex ve Chaotic bölge arasındaki şeriti temsil eder. Bu alanı Define (Tanım) olarak ta gösterebiliriz. Bu alanda Keşfedilen çözüm tanimlanmaya çalışılır. Bu alanda MVP ve Lean Startup etkili yaklaşımlardır.
Complex: Bu alana Development (Geliştirme) alanı da diyebiliriz. Bu alanda tanımlanan çözüm müşterinin gereksinimlerine göre geliştirilmeye çalışılır. Burda müşterinin gereksinimlerini bildigini farz etmek dogru olmaz. Müşterinin gereksinimi ve çözüm arasındaki ilişki ancak retrospectivelerle iliskilendirilebildigi için bu alanda emprik deney yolu ile geliştirme yapılmaktadır. Bu alanda Scrum, Extreme Programing etkilidir. Bu bölgede geliştirme yapmak için Transparency, Inspect ve Adapt kaçınılmazdır.
Complicated: Bu alana Delivery (Servis) alanı da diyebiliriz. Burda complex alanda geliştirilen sistem için servis dağılımı yapılıyor diyebiliriz. Bu alanda analiz ve expertiz gerekebilir. Bu alanda Kanban ve Scrum etkilidir. Burdaki servis hizmeti için anlaşma geçmiş datalarin yardımı ile yapılır.
Simple-Obvious: Bu alan için de Delivery (Servis) alanı diyebiliriz. Burda problemlerin çözümleri formülüze edilebilir durumdadır. Burda amaç kullandığımız kaynaklarda boşuna kullandığımız kaynakları minimize etmektir. Bu alanda Lean ve Kanban etkilidirler.
Discovery(Keşif) →Define(Tanımlama) →Development(Geliştirme) →Service(Servis) olarak sıralarsak;
Stacey Matrix’ teki eğilim Chaotic Alan’ dan Obvious Alan’a doğru hareket etmektir ki; problemlerle yaşayabilir ve değer üretebiliriz. Burdaki en önemli şey problemimizi doğru tanimlamaktir. Problemi yanlış tanimlarsak, cevaplarımız da uzun dönemde yanlış olacaktır.
Stacey Matrix Alanlari Icin Ornekler
Birinci örneği çamaşır yıkama üzerinden vereceğim.
Chaotic: Burdaki alanda kirli çamaşırlar,su, temiz çamaşırlar, deterjan, insanlar, yemekler, içecekler vb herşeyin var olduğunu düşünelim. Burda müşterinin neye ihtiyacı olabilir diye düşünmek gerekir. Yani bir çok değişkenin olduğu yerde müşteri ile empati kurup; Müşterinin temiz çamaşır giymek isteyeceğini bulmak gerekir. Böylece kirli çamaşırları, deterjan ve su ile yikayabilecegimizi kesfedelim. Keşif tamam!
Edge of Chaos: Burda Kesifin üzerine çözümün tanımı yapılır. Burda çamaşırları yıkayacak&temizleyecek küçük bir ürün üzerine çalışılır. Burda amaç MVP (Minimum Viable Product) geliştirip müşteriden erken feedback almaktır. Keşif ne kadar iyi olursa olsun, müşterinin para ödeyip kullanacağı bir çözüm değilse, yapılan bütün yatırıma ve zamana yazık olacaktır. Burda amaç çamaşırları yıkayacak ürün için müşterinin para ödeyerek kullanmaya hazır olup olmadığını öğrenmektir.
Complex: Burda tanımlanan ürünün geliştirmesi yapılır. Burada Çamaşır makinesi geliştirilir veya çamaşır makinesi için yeni MMP(Minimum Marketable Product) özellikler geliştirilir. Burda müşterinin ne istediği, neye ihtiyaç duyacağı önceden bilinmez. Gelistirmelerden sonra geriye bakarak bu ilişkiler yapılır. Mesela çamaşır makinesine kurutma özelliği geliştirmek, müşterinin işini kolaylastirip kolaylastirmayacagi ancak bu geliştirme tamamlandıktan sonra ilişkilendirilir. Çok sıcak iklimlerde olan müşteriler için kurutma bir dert olmayıp, bu özellik için ekstra ücret ödemek pek mümkün olmayabilir.
Complicated: Bu ürün gelistirildikten sonra müşterinin farklı kıyafetler veya kirlilik dozajina göre kıyafetlerini nasıl yıkamaları gerektiği, kıyafetlerin ne kadar temizleneceği, yıkamanın ne kadar süreceği bu alana girmektedir. Burda yıkama üzerine servis verilir diyebiliriz.
Simple-Obvious: Burda çamaşırların kirlilik oranları, deterjan ihtiyacı, yıkama sıcaklığı herşey makine üzerinde yapay zeka ile otomatik gerçekleşir. Burda bir seferde en az enerji ile ne kadar çamaşır yıkanabileceği denenebilir. Maksat gereksiz kaynak tüketimini azaltmak olabilir.
Umarım çamaşır örneğim yerinde bir örnek olmuştur. Eklemek yada katkıda bulunmak istediğiniz bir nokta varsa lütfen bana bildiriniz.
İkinci Örneği Basit Matematik İşlemleri üzerinden vereceğim.
Chaotic: Bu alanda sayılar (1,4,7,132,970), harfler (a,X,g,m, Sel), işaretler (&,#,!,+,-,*) karışık bir biçimde olduklarını varsayalım. Burda amaç müşterinin toplama işlemini kullanmak isteyeceğini bulmak gerekiyor. İhtiyaç tespit edilir.
Edge of Chaos: Burda toplama işlemi tanımlanır ve müşterinin bu işlemi kullanacağı müşteriden alınan geri bildirim ile öğrenilir.
Complex: Burda müşterinin problemi toplama işlemi üzerindeki x+y= z denklemine indirgenir. Burda x ve y arasındaki ilişki z ye ulaştıktan sonra sağlanabilir.
Yani; x=3 için y=-1 ise z=2 dir. Burda X ve Y için verdiğimiz değerler için müşteriden geri bildirim alınır. Müşterimizin ekşili sayılarla hiç işi olmadığını öğrenirsek denklemimizin müşteriden aldığımız geri bildirim ile değiştiririz.
Yeni denklem; x+y= z and x,y,z>0
Burda gördüğümüz gibi x,y,z herşey olabilir. x=6 için y=2 ise z=8 bulunur. Burda x ve y değerleri işlem yapıldıktan sonra bulunur.
Complicated: Complex alandaki denklemi bu alana taşımakla bir bilinmeyeni elimine etmek gerekiyor. Denklem bu alanda x+y=8 indirgenir.
Burda x ve y arasındaki işlem matemetik expertligi ile çözümlenebilir.
x’e ve y’e verdiğimiz değerlere göre birden fazla doğru çözüm vardır.
x=2 ise y=6, x=3 ise y=5 gibi.
Simple-Obvious: Burda da bir değişkenin daha gözlemlerle sabite baglanabildigini görmüş sayalım.
Bu durumda denklem x+2=8 ise bu işlemin tek çözümü vardır ve herzamam doğru olmak zorundadır diyebiliriz.
Umarım verdiğim örneklemeler yardımcı olmuştur.
Başka bir yazıda görüşmek dileğiyle.
Doğan.
