Kuruluşlar veri, analitik ve yapay zeka konusundaki hedeflerini genişletirken, İş Zekası Yetkinlik Merkezi (BICC) sessiz ama derin bir dönüşümden geçiyor. Raporlama ve kontrol panellerine odaklanan bir işlev olarak başlayan şey, artık modern veri yönetimi, veri entegrasyonu ve hatta ortaya çıkan yapay zeka ve veri bilimi yetenekleri için vazgeçilmez olan stratejik bir merkez haline geliyor. Günümüzün BICC'si artık sadece BI için bir destek merkezi değil; daha geniş, kurumsal çapta veri ve analiz stratejisinin temel sağlayıcısıdır.
BI Desteğinden Stratejik Veri Etkinleştirmeye
Tarihsel olarak BICC'ler büyük ölçüde BT, finans veya başka bir iş kolu fonksiyonunun içinde yer alıyordu. Görevleri büyük ölçüde taktikseldi: BI platformlarının çalışmasını, raporların zamanında yayınlanmasını ve işletmenin kontrol panellerini kullanacak şekilde eğitilmesini sağlamak. Bu eski yaklaşım hala devam ediyor. Dresner Danışmanlık Hizmetleri'nin en son araştırmasına göre, BICC'lerin %26'sı hâlâ BT'ye ve %20'si finansa rapor veriyor; bunların hepsi günümüzün en yaygın kurumsal yapılarını temsil ediyor.
Ancak manzara değişiyor. BICC'lerin veri liderliği rollerine (özellikle baş veri sorumlusu) rapor vermesinde, stratejik bir yeniden yönelimin başlangıcına işaret eden açık bir artış var. 2025 yılında BICC'lerin %14'ü doğrudan CDO'ya rapor verecek ve bu da CDO'yu en yaygın üçüncü raporlama yapısı haline getirecek. Büyüme eğilimi tartışılmaz. Veri liderleri, kurumsal veriler ve analiz stratejisi konusunda sorumluluk aldıkça, BICC'yi giderek kendi yörüngelerine çekiyorlar. Bu değişim daha geniş bir kurumsal gerçekliği yansıtıyor: BI artık veri yönetişiminden, veri mühendisliğinden veya yapay zekadan ayrı tutulamaz. Modern veri stratejileri birleşik bir yaklaşım gerektiriyor ve BICC bu disiplinleri bir arada tutan bağ dokusu haline geliyor.
Daha Geniş Yetkiler Daha Geniş Beceriler Gerektirir
Veri liderliği etkisini genişlettikçe BICC'de beklenen beceriler de gelişiyor. Geleneksel iş analisti rolleri ve istatistiksel kaynaklar hâlâ önemini koruyor ve üretken ve aracılı yapay zekanın yükselişine rağmen bu önemini koruyor. Ancak diğer yeterliliklerin önemi artıyor.
En dikkate değer artışlar şunları içerir:
- Veri entegrasyonu ve mühendislik
- Veri hazırlama ve boru hattı geliştirme
- Veri yönetişimi ve yönetimi
- Veri bilimi ve makine öğrenimi uzmanlığı
Günümüzde veri entegrasyonu ve mühendislik becerileri isteğe bağlı değil, kritik önem taşıyor. Aslında araştırmadaki BICC'lerin %53'ü veri entegrasyon mühendislerini içeriyor ve aynı yüzde de veri bilimcilerini içeriyor. Neredeyse yarısı (%47) çekirdek ekibinin bir parçası olarak veri sorumlularını içeriyor. Geleceğe dönük veri liderliği planları olan kuruluşlar daha da ileri gidiyor: %70'i veri entegrasyon mühendislerini, %60'ı ise veri bilimcilerini BICC'lerine dahil etmeyi planlıyor. Bu beceri artışı, birçok işletmenin şu anda karşı karşıya olduğu bir gerçeği yansıtıyor: BI, AI ve ileri düzey analitikteki başarı, güçlü veri temelleri üzerine kuruludur. BI ekosistemine entegre edilmiş mühendislik, yönetim ve bilim disiplinleri olmadan kuruluşlar, analitik yatırımlarını ölçeklendirmede zorluk yaşar.
DSML ve AI Zorunluluğu
Veri biliminin, makine öğreniminin (DSML) ve yapay zekanın yükselişi, BICC'lerin gelişmesi yönündeki baskıyı hızlandırıyor. DSML ve AI stratejileri aşağıdakiler olmadan başarılı olamaz:
- Temiz, güvenilir, iyi yönetilen veriler
- Tekrarlanabilir veri entegrasyonu ve mühendislik uygulamaları
- Analitik, yönetişim ve teknoloji ekipleri arasında işlevler arası işbirliği
BICC'ler bu yetenekleri yönetmek için benzersiz bir konuma sahiptir. İş ihtiyaçlarını analiz araçları, süreçler ve verilerle uyumlu hale getirme görevi, doğal olarak yapay zeka deneylerini, model operasyonelleştirmeyi ve üretken ve aracılı yapay zekanın benimsenmesini desteklemeyi de kapsıyor. Basitçe söylemek gerekirse: Kuruluşlar yapay zekaya ne kadar çok yatırım yaparsa BICC o kadar önemli hale gelir.
BICC'ler Neden Her Zamankinden Daha Önemli?
Günümüzde veri liderleri, iş zekası ve raporlamanın çok ötesine uzanan stratejiler geliştirmeyi amaçlıyor. Yönetişimi, mühendisliği, analitiği ve yapay zekayı kurumsal çapta uyumlu bir stratejide birleştirmeleri gerekiyor. Modern bir BICC tam olarak şunu sağlar:
- İş önceliklerini analiz yeteneklerine dönüştüren özel bir ekip
- Veri yönetimini BI ve AI girişimleriyle uyumlu hale getiren işlevler arası bir yapı
- Kurumsal analitik başarısı için gerekli olan mühendislik, DSML, yönetim gibi kritik becerileri geliştirmenin ölçeklenebilir bir yolu.
Kısacası, bir BICC'yi eklemek veya olgunlaştırmak, kuruluşların BI ve AI başarı şansını artırmanın en etkili yollarından biridir.
Sonuç olarak
BICC'ler artık yalnızca BI destek ekipleri değil. Dresner Advisory Services'in baş araştırma görevlisi Howard Dresner'a göre, “BICC'ler veri yönetimi, veri entegrasyonu ve modern analitik ile yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesi için temel motorlara dönüşüyor.” Hiç şüphe yok ki, daha fazla BICC, özellikle de CDO'nun veri liderliği altına geçmesiyle, kurumsal veri ortamını şekillendirmede çok önemli bir stratejik rol oynuyorlar. Bu göz önüne alındığında Dresner şöyle diyor: “BICC'nin becerilerini ve konumlandırmasını genişletmeye yatırım yapan kuruluşlar, güvenilir veriler sunmak, yapay zeka girişimlerini ölçeklendirmek ve veri odaklı dönüşümün tüm vaadini gerçekleştirmek için çok daha iyi donanıma sahip olacak.”
Bir yanıt yazın