Paylaşılamayan Değer: Verinin Ekonomik Değeri
21.yüzyılın kazananlarını ve kaybedenlerini belirleyecek tek güç #Data. Veri analitiği üzerine yapılan araştırmalara göre ABD’da iş dünyasının 2020 yılında yıllık 60 milyar dolardan fazla tasarruf sağlaması öngörülüyor. #DataDriven ‘Veri’ petrol diyoruz ya ekonomik/kullanım değerlerine bakınca veri ve petrol arasındaki en büyük fark; petrolün sınırlılığına karşın, verilerin asla tükenmemesi hatta exponential olarak artıyor olmasıdır. Veri ekonomisi antitröst kurallarına yeni bir yaklaşım gerektiriyor. YENİ bir emtia olan veri, antitröst düzenleyicilerinin akışı kontrol edenleri kısıtlamak için adım atmaya yönlendiren kazançlı, hızlı büyüyen bir veri endüstrisi ortaya çıkardı. Bir asır önce, söz konusu kaynak petroldü. Şimdi benzer kaygılar veriyle uğraşan devler, dijital çağın petrolü “veri” tarafından gündeme geliyor. Örneğin 21.yy şirket birleşmelerinde bile #mergersacquisitions Şirketlerin veri varlıklarının boyutları da #valuation girecek yeni bir emtia, yeni bir #assessmentcriteria #DataScience #DataAnalytics #newoildata #DataDrivenEconomy.
Bunu Google-trends üzerinden karşılaştırmak gerekirse;
Geçtiğimiz günlerde dünyanın en büyük yatırım bankalarından biri olan Goldman Sachs’ın CEO’su “Biz bir teknoloji şirketiyiz” dedi. Goldman Sachs, 1869’da kurulmuş bir banka. Aslına bakarsanız son yıllarda böyle bir eğilim söz konusu zaten. Daha önce J.P. Morgan’ın CFO’su da benzer bir cümle kurmuştu. Peki nedir 150 yıllık bir bankayı teknoloji şirketi olmaya özendiren ve böyle konuşturan? diye bir soru aklınızın baş köşesine gelip yerleşiveriyor. Başta basit bir iş ilanı olduğunu söylemek mümkün. Zira bankanın 2000’nin üzerindeki açık iş ilanının yüzde 46’sı teknoloji birimlerindeki robotik ve yapay zeka ile temellendirilmiş yeni danışmanlık platformları, yeni dijital finans girişimleri, blockchain platformları ve büyük veri analiz birimleri için mühendis aramaları hali hazırda açık pozisyonlarının yarısının bunlardan oluştuğunun bir göstergesi.
Bir diğer neden hatta en önemli neden diyebileceğimiz, birleşme-satın alma işlemleri (M&A). Goldman Sachs son beş yılda, 20’nin üzerinde finansal teknoloji (fintech) startup’ı satın aldı. Önümüzdeki dönemde rekabet güçlerini koruyabilmek için bunun devamının da geleceğini duyurdular. 150 yıllık bir banka artık kendini teknoloji şirketi olarak tanımlıyor. Bunun bir anlamı olmalı? M&A işlemlerinde teknoloji temelli şirketlerin varlığını ve kazanımlarını aşağıdaki grafikler üzerinden okumak mümkün.
Biz şimdi verinin ekonomik değeri üzerine yoğunlaşım ve o değere ait bir dolu sorulara yanıt arayalım.
Peki, günümüzün en önemli varlığı olan “verinin ekonomik değeri” nasıl hesaplanmalı?
Geleneksel muhasebe metodları verinin değerini hesaplamada neden yetersiz? Hepimiz biliyoruz ki, günümüzdeki en değerli şey verinin kendisi. Bu yüzden artık en büyük skandallar, en büyük yolsuzluklar veri üzerine biçilen değer üzerinden dönüyor. Hitachi Vantara CTO’su Bill Schmarzo, yazdığı makale ile verinin ekonomik değeri üzerine değiniyor ve bunun neden zor bir süreç olduğunun altını çiziyor. Verinin değerini hesaplamak zorlu bir süreç Schmarzo’ya göre kurumların verinin ekonomik değerini (EvD) Economic Value of Data #mergeracquisition anlaması için zaman ve çaba harcanması büyük önem taşıyor. Çünkü verinin bir kuruluşun finansal yatırımları ve para kazanma yetenekleri üzerinde doğrudan bir etkisi bulunuyor. Bu büyük etkiye rağmen yine de, EvD’yi hesaplamak çok zordur: Veri, özellikle geleneksel varlıklarla karşılaştırıldığında doğal bir sabit değere sahip değildir EvD’yi hesaplamak için geleneksel muhasebe uygulamalarını kullanmak, veri varlıklarının finansal ve ekonomik potansiyelini doğru bir şekilde yansıtmamaktadır. Verinin ekonomik değerinin (EvD) belirlenmesi için muhasebe veya GAAP (genel kabul görmüş muhasebe ilkeleri) tekniklerinin kullanılması, muhasebenin varlıkların değerini belirlemek için işinizin geçmişe dönük bir görünümünü kullanması nedeniyle oldukça güçtür. Muhasebe, varlığın değerini, kuruluşun bu varlıkları elde etmek için ne ödediğine bağlı olarak belirler. Geriye dönük muhasebe perspektifini kullanmak yerine, verilerin ekonomik değerini belirlemek için ileriye dönük, öngörücü bir bakış açısı kullanmak gerekiyor. Verilerin değerlemesini doğru yapabilmek için iç kontrol sistemleri ve varlıklarının etkili bir biçimde yönetilebilmesi için uyum süreçlerini hızlı bir şekilde tanımlamalı ve tamamlamalıyız. Intel’in araştırmalarına göre 2020 yılında her birimiz günde yaklaşık 1.5 gigabayt veri kullanacağız. Hastaneler için bu miktar 3.000 gigabayta ve akıllı fabrikalar içinse günlük milyon gigabayta çıkacak.
Verinin Opsiyon Değeri Var mı? Opsiyon Değerlemesiyle Benzerlik Taşır mı?
Verinin kullanılabileceği bütün olası biçimlerin toplamı, değerleme yoluyla veriden yeni enformasyona ve sınırsız kullanım potansiyeline sahip olunması verinin opsiyon değerinin bir kanıtı. Verinin yeniden kullanımı ile aynı veriye farklı açılardan bakmak ve değerini katlamak mümkün; Verinin ikincil değeri ve opsiyon değeri burada devreye giriyor.
Bilgiyi toplamak önemli, ama yeterli değildir, verinin sahip olduğu potansiyel, yalnızca sahip olunmasında değil, kullanımında yatmaktadır.
Günümüzün finansal işlemleri geçmiştekilerden oldukça farklılıklar göstermekte. Verilerin analizinde kullanılan geleneksel karar destek süreçleri de verilerin büyüklüğü ile baş edememekte. İşletmeler en azından kendi verilerinin gücünden tam kapasite ile yararlanabilmek için karar destek süreçlerinde yeni teknolojilerle beraber verinin opsiyon değerinden rekabet üstünlüğü sağlayacakları yeni stratejiler üzerine yoğunlaşmalı! #DataDrivenCompany #DataTranslators #DataDrivenEconomy
Veri Şirketinizin Değerini Nasıl Artırabilir?
Verinin ekonomik değeri var mı? #EvD #EconomicValueofData #mergeracquisition
Veri değerleme konusunda çalışmaları yürüten Gartner Inc.’ın Baş Analisti Douglas Laney’den geliyor. Bilginin geleneksel bir varlık gibi ölçülen, yönetilen ve dağıtılan gerçek bir kurumsal varlık olarak ele alınması gerektiğini savunarak “infonomics” i ekonomik bir disiplin olarak öneriyor. #infonomics #EvD #EconomicValueofData
Günümüzdeki en değerli şey verinin kendisi. Bu yüzden artık en büyük skandallar, en büyük yolsuzluklar veri üzerine biçilen değer üzerinden dönüyor. O halde DOĞRU SORU?
Günümüzün en önemli varlığı olan verinin ekonomik değeri nasıl hesaplanmalı?
Geleneksel muhasebe metodları verinin değerini hesaplamada neden yetersiz? / Yeterli mi? EvD (Economic Valueof Data) #mergeracquisition
Verinin bir kuruluşun finansal yatırımları ve para kazanma yetenekleri üzerinde doğrudan bir etkisi bulunuyor. Bu büyük etkiye rağmen yine de, EvD’yi hesaplamak çok zordur. Veri, özellikle geleneksel varlıklarla karşılaştırıldığında doğal bir sabit değere sahip değildir. EvD’yi hesaplamak için geleneksel muhasebe uygulamalarını kullanmak, veri varlıklarının finansal ve ekonomik potansiyelini doğru bir şekilde yansıtmamaktadır.
Verinin ekonomik değerinin #EvD belirlenmesi için muhasebe veya GAAP (genel kabul görmüş muhasebe ilkeleri) tekniklerinin kullanılması, muhasebenin varlıkların değerini belirlemek için işinizin geçmişe dönük bir görünümünü kullanması nedeniyle oldukça güçtür. Peki neden güç? Muhasebe, varlığın değerini, kuruluşun bu varlıkları elde etmek için ne ödediğine bağlı olarak belirler. GERİYE DÖNÜK muhasebe perspektifini kullanmak yerine, verilerin ekonomik değerini belirlemek için İLERİYE DÖNÜK, öngörücü bir bakış açısı kullanmak gerekiyor.
Şimdi EvD (Economic Valueof Data) #mergeracquisition örneklerine grafik üzerinden bakalım;
Tablo 1'de birleşme ve satın alma fiyatları ile yıllık komisyon veya lisanslama gösterilmektedir. 2017'de Amazon’un verilerden elde edilen tahmini yıllık komisyon 41,8 milyar ABD Doları olup, veriye dayalı bir işletme modelinden elde edilen veriler 125 milyar ABD dolarıdır.
Şekil:1:2:3;4: “Value of Data: There’s No Such Thing as a Free Lunch in the Digital Economy”. February 6, 2019. Wendy C.Y. Li (U.S. Bureau of Economic Analysis), Makoto Nirei (University of Tokyo), Kazufumi Yamana (Kanagawa University)
Tablo 2;3:4’te, Amazon, eBay ve Google’ın birleşme ve satın alma geçmişleri listelenmiş. Bir çok R&D vakasındaki amacın verilerle ilgili olduğunu ve bu çevrimiçi platformlar üzerinde şirketlerin topladıkları veri türlerini agresif bir şekilde yeni iş modeline dönüştürdüğünü görebilirsiniz.
Verilerin ekonomik değerinin kullanılması belki de veri ve petrol arasındaki en büyük ekonomik fark, petrolün aksine, verilerin asla tükenmemesi, verilerin asla yıpranmaması ve aynı küratörlü veri setinin sınırsız sayıda kullanım durumunda kullanılabilmesidir. Bu dijital varlık olan verinin ekonomik değeri “Schmarzo’nun Ekonomik Dijital Varlık Değerleme Teoremi ” ve Nobel Ekonomi Ödülü kampanyasının da temelini oluşturuyor (bkz. Şekil 5).
2027'de, bugün S&P 500 listesinde bulunan şirketlerin %75'i olmayacak. Yeni inovatif bilgi temelli şirketler doğacak. Kanımca veriyi bir değer olarak ele alan veya veriyi satarak yeni bir gelir kaynağı yaratan yeni iş modeline sahip şirkteler bu listenin başını çekecek. International Institute for Analytics’e göre 2020 yılına kadar veriyi kullanan işletmeler, veriyi kullanmayan rakiplerine kıyasla 430 milyar dolarlık bir verimlilik avantajına sahip olacaklar. (bkz. Şekil 6).
Aynı şekilde bugün 2020 Mayıs için S&P 500 ün altı şirket dışındaki performansına bakacak olursak bu altı şirket #FAAGNM olmasa S&P 500 bir yere gitmiyor hatta 2015 ten bu yana da hiç bir yere gidiyor değil. ABD’de altı teknoloji şirketine dayalı olarak giden bir borsa balonu var diyebiliriz. (bkz. Şekil 7).
Daha büyük bir resim olarak görülen S&P 500 pazardaki değişim için bir barometre görevi görür. Listede yer alan şirketlerin daralma ömürleri, kısmen şirket liderlerinin kontrolünün ötesinde olan karmaşık teknoloji değişimleri ve ekonomik şokların birleşiminden kaynaklanmaktadır. Ancak şirketler sıklıkla ekonomik yeniliklerle bu değişikliklere uyum sağlama veya bunlardan yararlanma fırsatlarını kaçırıyorlar. Örneğin, mevcut iş modellerini yeni pazarlara uygulamaya devam ediyorlar, düşük kârlı segmentlerde yıkıcı rakiplere yanıt vermekte yavaşlar ya da genellikle on yıl veya daha uzun sürecek yeni büyüme alanlarına yeterince dönüşemiyorlar ve yatırım yapamıyorlar.
Yukarıdaki grafik analizlerine baktığımızda, kurumsal varlıklar veya entelektüel sermaye olarak veri ve analitik, iş dünyasını daha önce hiç görülmemiş bir dönüşüme sürüklüyor görünüyor. Nasıl mı? Veri, alışılmadık bir para birimidir. Çoğu para birimi birebir işlemsel ilişki gösterir. Örneğin, bir doların ölçülebilir değerinin sonlu olduğu kabul edilir — bir seferde yalnızca bir ürün veya hizmet satın almak için kullanılabilir veya bir kişi aynı anda yalnızca bir ücretli iş yapabilir. Ancak, verilerin değerinin ölçülmesi, bu işlemsel sınırlamalarla kısıtlanmaz. Aslında, veri para birimi, verilerin birden fazla kullanım durumunda aynı anda kullanılabileceği ve böylece kuruluşa olan değerinin artırılabileceği bir ağ etkisi sergiler. Bu, verileri yatırım yapmak için güçlü bir para birimi yapar.
Kuruluşların verileri gerçekte bir kurumsal varlık olarak yönetmesini istiyorsak, verilere ekonomik değer ekleyebilmek önemlidir. Zira muhasebenin -veri gibi- maddi olmayan duran varlığın değerini ölçmek için bir mekanizması vardır. Ancak, verilerin somut olmayan ölçülebilir “ihtiyatlı değeri” ile ifade edebilmek mümkün görünmektedir. Yani zorluk “ihtiyatlı değer” oluşturmak için bir formül geliştirmekten geçiyor.
Verinin bir kuruluşun finansal yatırımları ve para kazanma yetenekleri üzerinde doğrudan bir etkisi olduğundan söz etmiştik. Günümüz teknoloji dünyasının sunduğu fırsatlara bakarsak veri varlıklarının birleşme ve satın alma şirketleri (M&A) tarafından değerlemeye tabi tutulması söz konusu(Şeil:2;3:4.). Bilançolar ve gelir tabloları bir şirketi değerlendirmenin bir yoludur, ancak girişim sermayesi (PE) firmaları ve benzerleri değer kaynakları, potansiyel fırsat ve aşırı risk kaynaklarını daha derinlemesine incelemek için ”veri değeri/değerlemesi” üzerine yöntemler geliştirme yoluna gidiyorlar. West Monroe Partners Genel Müdürü Greg Layok, “çoğu PE firması, VC ve danışmanlık firmalarının kurumsal işlem birimleri bilgi çağına ayak uydurmak için sadece dijital işletmeleri desteklemekten başka bir şey yapmamıştır. CIO’lar ve diğer yöneticiler, bilanço dışı varlıklarının değerini ölçmek ve teşvik etmek için çok az şey yaptılar” diyor. Aslında burada şirketlerin veri varlıklarının hem keşfedilmemiş hem de muazzam ölçüde tanınmayan bir değer olduğundan bahsediyor. Günümüz şirketlerin veri varlıklarının boyutları da #valuation girecek yeni bir emtia, yeni bir asset/varlık. Ne yazık ki, kuruluşlar, verileri ve analitik para birimlerini regüle edebilecek koordinasyon noktasına sahip değiller.
Ernst & Young’ın üst düzey yöneticisi Joe Sommer, “Muhasebe standartlarında eğitilmiş kurumsal finans uzmanları, bir bilanço varlığı olarak veri varlıklarını ve bilgiyi sadece işletmeye değer veren bir “varlık” olarak tanımanın tartışmalı olabileceğinden söz ediyor.” Finansal hizmetler organizasyonu içindeki veri ve analiz uygulamaları ise kanımca “günümüzün veri odaklı ekonomisinde muhtemelen kısa görüşlü.” bir bakış açısı. Verilere değer verme ve verilerden değer yaratma yollarını belirleme konusunda kurumsal bilgi birikimi eksikliği kadar bir gözetimin söz konusu olduğunu da söyleyebiliriz.
Yine de hem Sommer hem de Layok, diğer varlık sınıflarında olduğu gibi, herhangi bir veri varlığının değerini değerlendirmenin çeşitli yolları olduğunu kabul ediyor. Bu veri varlıklarının doğruluğu, bütünlüğü, ölçeği, hassasiyeti ve zamanındalığı gibi çeşitli kalite özelliklerinin belirlenmesinden geçiyor. Bunların her biri objektif olarak ölçülebilir, ancak az sayıda kuruluş bunu kendisi yapabilir. Ayrıca, yerleşik maliyet, piyasa ve gelir temelli değerleme yaklaşımlarının uyarlanmış versiyonlarını uygulayarak bir veri varlığının finansal değerini belirleyebiliriz. Uyarlanmış, çünkü veriler diğer varlıkların kullanmadığı bazı benzersiz ekonomik niteliklere sahiptir, örneğin tükenmeden yeniden kullanılabilir ve aynı anda birden çok amaç için kullanılabilir. Yani verinin ikincil değeri ve opsiyon değeri üzerinden yeni bir değer üretmek mümkün.
Bugüne kadar işletme varlıklarının çoğu, bir varlığın değerinin zaman ve / veya kullanım süresi ile “amortisman kuralı” kapsamında değerlendirildi ve hala da muhasebe standartları gereği böyle de devam edecek. Ancak, veri ve analitik gibi dijital (intangiable) varlıklar, bu dijital varlıkların daha değerli hale geldiği “değer artışı/yeniden değerleme” adı altında ölçülebilirler. Yıpranmış veya eski olan varlıkların aksine, mevcut veri kümelerine ne kadar çok veri eklerseniz, eski veriler bile daha güçlü ve daha kapsayıcı/kavrayıcı olur. Aksi halde bağımsız veri haline gelebilecek veriler, diğer veri kaynaklarıyla entegre edildiğinde daha değerli hale gelir. Bu ekonomik olay, özellikle PE firmaları, kurullar ve CIO’lar, özellikle küresel kriz ve pandemi gib zamanlarda, kurumsal veri/varlıklarının finansal değerini ve piyasa potansiyelini azaltıyor. Bugüne kadar M&A şirketlerinin veri varlıklarını düzenli olarak göz ardı ettiği açıktır. Bazı yaklaşımlar bir aday işletmenin bilgi teknolojisi yeteneklerini değerlendirmeyi içermekle birlikte, BT konusundaki titizlik odağı, “T”yi sabitlerken “I”ı neredeyse tamamen göz ardı etmektedir. Sonuç olarak, PE firmaları şirketin veri varlıklarının potansiyel değerini amorti etme eğilimindedir. Fikri mülkiyet firması Ocean Tomo’ya göre, kurumsal değerin % 80'inden fazlasının maddi olmayanlar varlıklardan (intangiable assets) oluşuyor. Günümüz iş dünyasında, bu maddi olmayan varlık değerinin çoğu bir işletmenin değerlemesinde söz konusu değil. Kurumsal değerlemenin bir parçası olarak bu ikincil değer kaynağını göz ardı etmek korkunç bir denetim eksikliği değil de nedir?
Bir PE firmasının, bir şirketin veri ve veriyle ilgili yeteneklerine değer vermek için metodik bir yaklaşım belirleyerek ve bir dizi kıyaslama oranı geliştirerek, muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl içinde M&A rekabetinde gerçek bir sıçrama yapabileceğini düşünüyorum. Veya veri inceleme için resmi prosedürler geliştirmek ve uygulamak için bu tür uzmanlarla ortaklık kurma yoluna gideceklerdir. Gerçekten de, veri titizliği bir PE firmasının repertuarının bir parçası olmalıdır, ancak aynı zamanda, sadece birleşme ve satın alma faaliyetlerinin beklentisiyle değil, CIO’ larının veya baş veri yöneticilerinin (CDO’lar) CFO’larıyla ortaklaşa gerçekleştirdikleri bir şey olmalıdır. Nereden mi başlayacaklar dersiniz? Verilerin maliyet temeli ve potansiyel piyasa değeri nedir? Sorularına cevap aramakla başlayabilirler.
Bu konuda henüz alınacak çok yol olduğunu, daha pek çok sorunun cevaplanması gerektiğini düşünüyorum.
Veri varlıklarının ekonomik değeri iş dönüşümünü sağlamak isteyen kuruluşlar için yeni bir oyun değiştirici olacaktır. 23 Mayıs 2020.
Sevgiler,
Fatma ÇINAR
Data Analyst
