Benzeşen İş Kuralları
[English below]
İyi bir veri analistini diğerlerinden ayıran bence en önemli nokta, farklı işlerde karşısına çıkan benzer problemleri tanıması ve önceki çözümlerini adapte edebilme yeteneğidir. Asfalttaki çatlağa bakarken aklınıza uçaklar geliyorsa konuyu çözmüşsünüz demektir.
Haydi başlasın madem benzeşen iş kuralları…
Her firma aynı mıdır?
Hem evet hem de hayır. Her firma aynıdır çünkü, çalışma alanlarından bağımsız olarak, gün sonunda hayatta kalmak isteyen her firma kar etmek ve bunu sürdürülebilir şekilde yapmak zorundadır. Her firma farklıdır çünkü, her birinin kendi sektöründe kendilerine has iş yaklaşımları ile rekabette fark yaratmaları gerekir. Aksi takdirde hayatta kalmalarını sağlayacak olan o “sürdürülebilir karlılık” pek de mümkün olmayacaktır.
Veri analistinin karlılıkla ne işi olur ki?
Size bir haberim var, bir firmanın her çalışanının karlılıkla işi olur. Eğer aksini iddia ediyorsanız maaşınızın hangi kaynaktan gelen para ile yattığını sormak için finans departmanına kısa bir ziyarette bulunabilirsiniz.
Veri analistleri ellerindeki verileri inceleyerek işletmenin aksayan noktalarının tespit edilmesine yardımcı olabilecekleri gibi gelişmiş analiz algoritmaları ve veri ambarları sayesinde geçmiş verilerin analiziyle karar verme sistemlerine çıktılar sağlarlar. Eğer işletme ilerleyen teknolojinin sağladığı makine öğrenmesi ya da yapay zeka çözümlerine de ihtiyaç duyuyorsa da veri analistlerine her zamankinden fazla ihtiyaç duyuyor demektir. Tüm bunlar temelde operasyonel maliyetleri düşürmek, piyasadaki olası ihtiyaçları önceden tespit etmek, rekabetçi ortamda müşteri ilişkilerinizi rakiplerinizden daha iyi yönetebilmek gibi konular sayesinde karlılığa etki eder.
Peki benzeşen iş kuralları bunun neresinde?
Yukarıda da bahsettiğim gibi, tüm şirketler karlılık peşinde koşarken kendi iş yapış şekillerine has problemlere çözüm bulmak zorundadır. Burada dikkat edilmesi gereken konu iş yapma şekilleri farklı olsa da hepsinin hedefinin aynı olduğunu fark etmektir. Gelin ne demek istediğimi size bir örnekle anlatayım.
Lojistik firması
Kariyerinizin bir noktasında lojistik firmasında çalışırken yakıt tasarrufu ile ilgili çalıştığınızı düşünelim. Bu problemi çözmek için ne gibi bir çözüm bulmuş olabilirsiniz? Paket adreslerini segmente ederek teslimat noktalarını araçların hareket yönüne uygun bir sırada dizmek aklınıza geldi. Bu çözümünüz sayesinde aynı yönde gidiş gelişleri azaltarak görece daha düz bir rotada dağıtım yapılmasını sağlayarak yakıt tasarrufu sağladınız. Unutmayın amaç neydi? Yakıt tasarrufu. Yakıt masrafını azalttığınız için karlılığa katkınız oldu. Peki ya çözüm neydi? Daha düz bir rota. Ek olarak kazancınız ne oldu? Trafik içerisinde sürekli olarak git gel yapmalar azalınca zaman tasarrufu da sağladınız.
Yeni iş, e-ticaret…
Çok iyi bir iş teklifi aldınız ve yeni şirketiniz bir e-ticaret sitesi. Çözmeye çalıştıkları konu nedir? Depolarında paketleme yapan personellerinin bu işlem için çok zaman harcamak zorunda olması. Bunun bir önceki işinizden farkı nedir? Birinde bir kamyon dolusu paketi dağıtmaya çalışırken diğerinde bir kamyon dolusu paketi toplamanın peşindesiniz. Bu sefer derdimiz neydi? Zaman.
Unutmayın bir önceki çözümünüz size yan ürün olarak zaman tasarruf sağlamıştı. O zaman yine bir segmentasyon kullanarak düz rota bulmak işinize yarayabilir. Bu sefer sipariş geçmişlerine bakarak birlikte en çok alınan ürünleri tespit ettiniz. Deponuzu yöneten ekiplere hangi ürünün hangi ürüne yakın konumlandırılması gerektiği konusunda bir detay verdiniz. Depo içinde hareket eden personelleriniz artık daha düz bir rotada hareket ediyor. Birim zamanda daha çok paket hazırlayabilir duruma geldiniz. Ürünleriniz daha hızlı kargoya hazır hale geliyor. Müşteri memnuniyetiniz arttı. Siparişler ve dolayısıyla karlılık da bununla beraber arttı. Bu sırada siparişlerin içeriklerine bakarak insanların temelde hangi ürünleri eşleştirmeye yatkın olduklarını fark ettiniz. Hatta yeterince dikkatli baktıysanız bir mevsimsellik bile keşfetmiş olabilirsiniz.
Havayolu
Yeni işiniz hayırlı olsun, artık bir havayolu firmasında çalışıyorsunuz ve yeni şirketiniz uçuş öncesi bazı özel müşterilerine ek ikramlarda bulunmak istiyor. Bunu kişilerin zevkine uygun yapmanız kritik. Hangi ürünleri seçeceğine karar vermeniz için ne yapmalısınız? Bir önceki iş yerinizde edindiğiniz birbirine eşlik eden sipariş algoritmasını kullanmanın tam zamanı. Bazı müşterilerinizin bazılarının biletlerine ek olarak kayakları için bagaj hakkı satın alma olasılığının yüksek olduğunu tespit ettiniz. Beraber alınan ürünleri bulmak işinize yaradı. Bu iyi bir fikir olabilir ama unutmayın yaz tatiline giden birine hediye olarak kayak takımları için ek bagaj hakkı vermemek önemli. Mevsimselliğe bakarım dediğinizi duyar gibiyim…
Özetlersek…
İş kolları çok farklı olsa da bir firmanın yaşadığı ve çözdüğü bir problemi başka bir firma bambaşka bir isimle ama çok benzer şekilde yaşıyor olabilir. Önemli olan bulduğunuz çözümlerin başka bir probleme de adapte edilebileceği gerçeğini aklınızda tutmanız. Karşılaştığınız problemleri çözerken nasıl değil neden yaptığınıza konsantre olursanız gerisi çorap söküğü gibi gelir.
Bir sonraki yazımda görüşmek üzere…
Similar business rules
The most important thing that distinguishes a good data analyst from others, in my opinion, is the ability to recognize similar problems that arise in different jobs and adapt their previous solutions. If you’re looking at a crack in the asphalt and thinking about airplanes, then you’ve solved the problem.
So let’s get started with similar business rules…
Is every company the same?
Yes and no. Every company is the same because, regardless of their field of work, every company that wants to survive in the end has to make a profit and do it sustainably. Every company is different because each one needs to create a competitive edge with their unique business approaches in their own sector. Otherwise, that “sustainable profitability” that will ensure their survival may not be so possible.
What does a data analyst have to do with profitability?
I have news for you, every employee in a company has to do with profitability. If you claim otherwise, you can pay a short visit to the finance department to ask where your salary comes from.
Data analysts can help identify the company’s shortcomings by examining the data they have, and through advanced analysis algorithms and data warehouses, they provide outputs for decision-making systems through the analysis of past data. If the business also needs machine learning or artificial intelligence solutions provided by advancing technology, it means they need data analysts more than ever. All of these fundamentally affect profitability through reducing operational costs, identifying potential market needs in advance, and managing customer relationships better than your competitors in a competitive environment.
So, where do the similar business rules come in?
As I mentioned above, while all companies are chasing profitability, they need to find solutions to their own problems. The important thing to note here is to realize that, despite their different business approaches, they all have the same goal. Let me explain what I mean with an example.
Logistics company
Let’s say at some point in your career, you worked for a logistics company and were working on fuel efficiency. What solution might you have found to solve this problem? You thought of segmenting package addresses and arranging delivery points in a vehicle-friendly order to reduce back and forth trips in the same direction, thus saving fuel. Remember, what was the goal? Fuel efficiency. Your solution contributed to profitability by reducing fuel costs. So, what was the solution? A more direct route. Additionally, what was the benefit? You also saved time by reducing back and forth trips in traffic.
New job, e-commerce…
You’ve received a great job offer and your new company is an e-commerce site. What issue are they trying to solve? Their warehouse personnel spending too much time on packaging. How is this different from your previous job? In one, you were trying to distribute a truckload of packages, while in the other, you’re after collecting a truckload of packages. What was the concern this time? Time.
Remember, your previous solution also provided time savings as a by-product. So, again, using segmentation to find a direct route might help you. This time, you identified the most commonly purchased products by looking at order histories. You provided details to the teams managing your warehouse on how to position which product near which product. Your warehouse personnel now move in a more direct route. You can prepare more packages in a unit of time. Your products are getting ready for shipping faster. Your customer satisfaction has increased. Orders and profitability have also increased as a result. Meanwhile, by looking at the contents of orders, you realized what products people are inherently inclined to match. If you’ve looked carefully enough, you might have even discovered seasonality.
Airline
Congratulations on your new job, you’re now working for an airline and your new company wants to provide special amenities to some of its premium customers before their flights. It’s critical to tailor this to each person’s taste. What should you do to decide which products to choose? It’s the perfect time to use the matching orders algorithm you acquired at your previous job. You’ve determined that some of your customers are highly likely to purchase additional baggage allowance for their skis in addition to their tickets. Finding products that are purchased together has helped you. This might be a good idea, but remember, it’s important not to offer extra baggage allowance for ski gear as a gift to someone going on a summer vacation. I can hear you saying, “I’ll consider seasonality…”
In summary
Even though the business branches are very different, a problem that one company experiences and solves could be experienced by another company in a very different industry but in a very similar way. It’s important to keep in mind that the solutions you find can be adapted to another problem. If you focus on why you’re doing something, not just how, the rest will fall into place like clockwork.
Until the next article…
