Veri işindeki kan, ter ve gözyaşı
Veri bilimiyle uğraşan herhangi birine bu işin en zor tarafı nedir diye sorsanız muhtemelen büyük çoğunluğu veriyi temize çıkarmak diyecektir. Bunu son birkaç yıldır ben de yakinen yaşıyorum.
Bu yılın başında Twitter’a şöyle bir şey yazmıştım:
Devamı da şöyleydi: “Veri setine çalışarak oluşturduğum görselleştirmeyi ilgililerine teslim etmem (teyitleşme dahil) 8 günümü aldı. Toplamda bu 9 günün geçen seneki maliyeti taslak hariç, teyitleşme dahil tam 2 aydı.”
Neler çektiğimi anlaşılır halde şu birkaç cümleye sığdırmak kolay olmadı, tıpkı önceki yıllarda tabiri caizse kapı kapı dolaşıp oluşturduğum veri setleri gibi.
Uluslararası düzeyde çalışan, gıda, barınma, eğitim, gıda dışı gibi farklı sektörlerde ihtiyaç sahiplerine yardım ulaştıran bir sivil toplum kuruluşunda çalışıyorum. Kendi bünyesinde kurulan bir yazılım geliştirme ekibinin oluşturduğu, kendi ihtiyaçlarına göre inşa edilen, ERP ve CRM özellikleri taşıyan, özellikle yardım sektöründeki çoğu kurumda bu kadar gelişmiş örneği olmayan ve tüm işleyişin onun üzerinden ilerlediği bir yazılım ürünü kullanılıyor. Benim görevim de kısaca bu yazılım ürününün çıktıları olan yardımları, projeleri, bağış hareketlerini, lojistik bilgilerini, saha notlarını… kısaca tüm verileri inceleyip analitik süreçlere dahil etmeye çalışmak.
Sonucunda bu verilerin analizini ister kullanıcı deneyimi tasarımında, ister bağışçı yolculuğunu deneyiminde, ister iş zekası araçları üzerinde raporlamada kullanın tamamen size kalmış. Ama bilenler bilir süreçler böyle kolay olmuyor. Biraz kan, ter biraz da gözyaşı gerekiyor. Bunun semeresi de elbette bir taraftan kendini yetiştirirken bir taraftan da öğrendiklerini kuruma kısmen de olsa entegre edebilmek. Kuruma entegre edebilme konusunda ben yolun henüz başındayım ama özellikle yolu pazarlamaya çıkan veri analitiği ve iş zekası konusunda zihnim geçtiğimiz bu bir yılda oldukça berraklaştı. Kendime çizdiğim bir yolda fazla dağılmadan öğrenebildiklerimi öğreniyorum; ama danışarak ama izleyerek ama deliler gibi okuyarak.
Twitter’da yazdığım o kısa serinin son cümlesi de şöyledi: “Sonuçta çıkan görselleştirmeyi (basit ama) yakında burada paylaşacağım.”
Sıra ona geldi.
İHH’nın 2019'da ulaştırdığı yardımların özeti
Görevimin iş zekasına bakan kısımlarından biri kurumun yaptığı yıllık yardım faaliyetlerinin raporlamasını oluşturmak. Farklı bölgelerde farklı yöntemlerle çalışan birimlerin faaliyetleri çeşitli olabildiği için bunları tek bir veri seti içerisinde değerlendirmek işin kan, ter ve gözyaşına tekabül ediyor. Bundan birkaç yıl öncesine kadar neredeyse kapı kapı dolaşarak oluşturduğum veri setini bu yıl veri mimarisinde birlikte çalıştığımız geliştirmeci arkadaşların da desteğiyle iki saatte oluşturdum. İşin zor kısmı da buydu zaten. Sonuçta oluşturduğum veri setindeki verileri Tableau aracında işleyip görselleştirdim ve yayıncı arkadaşlara teslim ettim. Yayına hazırlığın olağan süreçleri içerisinde de dün itibarıyla (9 nisan) rapor yayınlanmış oldu.
PDF haline buradan ulaşabildiğiniz raporun beni ilgilendiren kısmı ilk bölüm olan insani yardım bölümüydü. Burada üç ana konu üzerinde çalıştım:
- Genel olarak verilerin topluca ne anlama geldiği.
- Öne çıkarılmış ülkelere göre yardımların sektörel dağılımı.
- Sektörel ayrımlara göre yardımların ülke dağılımı.
Özet bölümünde sizi, genel olarak yıllık toplam yardım tutarının sektör ve ülke ayrımını gösteren aşağıdaki grafik karşılıyor.
Öne çıkarılan ülkeler özelinde o ülkedeki proje, sektör ve faydalanan sayısıyla yıllık yardım tutarının sektörel ayrımını bu ve diğer ülke sayfaları anlatıyor.
Son olarak da yardım tutarlarının ilgili sektörlerde hangi ülkelere ulaştırıldığına dair verileri bu ve diğer sektör sayfaları gösteriyor.
Çalışmanın en başından yayınlanması sürecine kadar emeği olan arkadaşlara ve okuduğunuz için size teşekkür ederim. Varsa dönüşlerinizi, tavsiyelerinizi ve eleştirilerinizi beklerim. En büyük teşekkür de müsaade ederseniz kendime. Kan, ter ve gözyaşına.
Bu yazı da ilginizi çekebilir:
Çeşitli furuşluklar paylaştığım Malumat isimli yayınıma da beklerim:
