Veri Ekipleri Öldü, Yaşasın Yeni Veri Ekipleri

Evet, başlık tıklatıcı ve kışkırtıcı, ancak veri alanında birçok yıl geçirmiş bir CTO olarak, dramaya gerekçe olan bir dönüşümün tanığı oldum. Geleneksel “veri ekibi” – raporları ve panelleri işleyen arka ofis ekibi – etkili bir şekilde öldü. Yerini, yeni bir tür veri ekibi aldı: AI-öncelikli, ürün-odaklı bir güç merkezi ile doğrudan gelir etkisi. Artık bir maliyet merkezi değil, kar-generating bir grupturlar.

İş Zekasından Makine Öğrenimine Yolculuk

Uzun zaman önce, veri ekipleri iş zekası (BI) ile eşanlamlıydı. Şirket verilerinin tarihçileri olarak, SQL ve elektronik tablolarla yaşıyor, “Son çeyrekte neler oldu?” sorusunu cevaplamakla görevlendirildik. Büyük veri teknolojileri gibi Hadoop ortaya çıktığında ve “veri bilimcisi” terimi yeni bir iş olarak ortaya çıktığında, veri ekipleri evrimleşti. 2010’ların ortalarında, yalnızca raporlama değil; veri görselleştirme ve etkileşimli analitiklere girdik, her bölüm için dinamik paneller üretiyorduk. İş, veri kavgası, farklı kaynaklardan ve şekillerden veri setlerini karıştırma ve domaine ait bilgiyi anlamaya çalışmayla ilgiliydi.

Sonra 2010’ların sonu makine öğrenimi çağı getirdi. Veri ekipleri, öngörülü modeller oluşturmak ve geniş veri setlerinde içgörüler keşfetmek için veri bilimcileri işe başladı. Geçmişi tanımlamaktan, geleceği öngörmeğe geçtik: churn modelleri, öneri motorları, talep tahmini – adınız neyse. Ancak o zaman bile, çıktılarımız slayt deckleri ve içgörülerdi, canlı ürünler değil. İç hizmet bürosu olarak işlev görüyorduk, analize dayalı olarak işleri danışmanlık ediyorduk. Diğer bir deyişle, maliyet merkezleriydik – değerli, evet, ancak ürün ve gelirin merkezinden bir adım uzakta.

En iyi durumlarda, makine öğrenimi ekipleri ayrı birimlere dağıldı veya ürün gruplarına gömüldü, böylece modelleri ve çıkarımları platformlara tam olarak entegre edilebildi. Büyük bölünme, birçok başarısız proje, batık yatırım ve kaybedilen fırsatlar dẫn etti.

GenAI: Destek Fonksiyonundan Kar Merkezi

Sonra GenAI geldi ve her şey değişti. Güçlü büyük dil modellerinin ortaya çıkması, GPT ailesi ve açık kaynaklı varyantlar gibi Llama, manzara neredeyse bir gecede değişti. Aniden, veri ekipleri yalnızca işleri analiz etmiyor, AI ürünlerini ve deneyimleri inşa etmenin ayrılmaz bir parçası oldular. Bir LLM’yi başarıyla bir müşteri odaklı uygulamaya veya iç iş akışına entegre ettiğinizde, artık yalnızca işleri bilgilendirmiyorsunuz, onu sürüyorsunuz. İyi uygulanmış bir GenAI sistemi, müşteri desteğini otomatikleştirebilir, pazarlama içeriği üretebilir, kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirebilir veya yeni ortaya çıkan ajans AI sistemlerini eğitmek ve bilgilendirmek için gerekli verileri sağlayabilir. Bu yetenekler doğrudan gelir akışlarını etkiliyor. Aslında, veri ekibinin iş ürünü, PowerPoint slaytlarından canlı AI-güçlü uygulamalara kaydı.

GenAI ekipleri, herkesin “vay be!” dedığı kanıtları sunan inovasyon gruplarıyla başladı. Ve kısa sürede herkes AI mühendisi oldu, şirketler boyunca gölge BT’yi yaydı.

Veri ekipleri kendilerine yeni bir soru sordu: “Ne zaman kar merkezi haline geleceksiniz?” AI mühendisleri harika araçlar oluşturmaya başladığında, veri ve uygulamaları inşa eden ekipleri birleştirmenin zamanı geldiği açıktı.

Bir perakende şirketinin satış sorgularını işleme için bir GenAI sohbet botu dağıttığını veya bir bankanın AI sürümlü, kişiselleştirilmiş yatırım danışmanını başlattığını düşünün. Bunlar geleneksel BT yan projeleri değil – bunlar müşteri değerini oluşturan ve geliri üreten dijital ürünlerdir. Ancak, aynı zamanda, bu sistemleri ölçekte oluşturmak için, AI mühendislik ekiplerinin geleneksel ekiplerin hazırladığı verilere erişebilecekleri ve işleyebilecekleri şekilde ihtiyaç duyuyorlar.

Yöneticiler bunu fark etti. Veri ekiplerinin beklentileri şimdi gökyüzünde, yönetim kurulları ve CEO’lar, bir sonraki AI-destekli büyüme vektörünü sunmamızı bekliyor. Arkadan analizciler olarak ön saflardaki inovatörler haline geldik. Bu, bulunmak için heyecan verici bir konum, ancak ölçekte sonuçlar üretme baskısı ile birlikte geliyor.

Keşiften Ürüne – Tek Yönlü Kapı

AI-odaklı ürünlerden keşifsel analize geçiş derin ve geri dönülmez. Neden geri dönülmez? Çünkü GenAI’nin iş üzerindeki etkisi, R&D oyuncak olarak geri dönülmez bir şekilde büyük görünüyor. Recent bir küresel anket göre, %96’sı IT liderleri artık AI’yi core süreçlerine entegre etti – bir yıl öncesine göre %88’den daha fazla. Diğer bir deyişle,几乎 her şirket, AI ile deneyselden misyon-kritik iş akışlarına geçti. Bir kez AI, üretimde değer sunmaya başladığında, geri dönmek yok.

Bu yeni AI-odaklı odak, veri ekiplerinin tempoyu ve zihniyetini değiştiriyor. Geçmişte, uzun keşif projeleri ve açık uçlu analiz lüksüne sahiptik. Bugün, bir AI özelliğini inşa ediyorsak, bu, üretim için hazırlanmış, uyumlu ve güvenilir olmalıdır – herhangi bir müşteri odaklı ürün gibi. “Otonom Çağ”ına girdik. Çalışma rehberimiz olan soru, artık “Hangi içgörüler keşfedebiliriz?” değil, “Gerçek zamanlı içgörüler üzerine hangi akıllı sistemi inşa edebiliriz?”

GenAI sistemleri yalnızca soruları cevaplamıyor, kararlar almaya başlıyor. Bu, tek yönlü bir kapı: bu tür otonomi ve etkiye tanık olduktan sonra, şirketler statik raporlar ve manuel karar almaya geri dönmeyecek. Şimdi daha önce hiç olmadığı kadar, veri ekiplerinin paydaş odaklı ve ürün odaklı olması gerekiyor.

Zor Gerçek: Neden Çoğu GenAI Girişimi Başarısız

Tüm bu heyecan arasında, bir gerçek var: çoğu GenAI girişimi başarısız. GenAI’yi başarılı bir şekilde dağıtmak son derece zor görünüyor. Bir recent MIT çalışması göre, şaşırtıcı bir şekilde %95’lik entreprise GenAI pilot projeleri ölçülebilir bir ROI sunmuyor. Sadece yaklaşık %5’lik AI pilotları gerçekten hızlı gelir artışı veya anlamlı iş etkisi sağlıyor. Bu, potansiyelin eksikliğinden değil, AI’yi doğru yapmanın karmaşıklığından kaynaklanıyor.

Başarısızlık nedenlerini inceleyerek, MIT araştırması net bir resim çiziyor. Çok sayıda proje, “hype över hard work” – ekiplerin gösterişli demo kullanım örneklerini temel fundamentallerin yerine koyması – nedeniyle tökezledi. Diğerleri, “çöp içinde, çöp dışarı” sendromundan – kötü veri kalitesi ve silo veri boru hatları – dolayı başarısız oldu. Çoğu zaman, AI modeli kusurlu değil, çevresi kusurluydu. Araştırmacılar, GenAI’nin laboratuvarda başarısız olmadığını, ancak işletmede belirsiz hedefler, kötü veri ve organizasyonel atalet ile çarpıştığında başarısız olduğunu söyledi. Uygulamada, çoğu AI pilotu, tam üretim dağıtımına geçmeden önce proof-of-concept aşamasında takıldı.

Bu gerçek kontrol, değerli bir ders veriyor. Bize, GenAI’nin ölçekte başarılı olması için, eski BI günlerinde yaptığımızdan çok daha yüksek bir barajı geçmemiz gerektiğini söylüyor.

Akıllı İfadelerden Öte: Veri, Yönetim ve Altyapı

%5’lik AI projelerinin başarılı olmasını sağlayan şey nedir? Deneyimlerime (ve araştırmalara göre), kazananlar temel yeteneklere odaklanıyor – veri, yönetim ve altyapı. GenAI sihir değil, veri üzerine inşa edilmiş. Yüksek kaliteli, iyi yönetilen veri boru hatları olmadan, en iyi AI bile tutarsız sonuçlar üretecektir. Summit Partners recent bir analizde iyi söyledi: “Herhangi bir AI kullanan sistem veya sürecin başarısı, onu besleyen verilerin kalitesi, yapısı ve erişilebilirliğine bağlıdır.”

Pratik olarak, bu, şirketlerin GenAI’yi benimsemeleri sırasında veri mimarisi ve yönetimine odaklanmaları gerektiği anlamına geliyor. Birified, erişilebilir veri depolarınız var mı? Bu veri temiz, küratörlü ve düzenlemelere uygun mu? Veri soyolu ve denetlenebilirliği var mı (AI çıkışlarını güvenebileceğiniz ve nasıl ortaya çıktıklarını bilebileceğiniz için)? Şimdi bu sorular ön planda.

Yönetim de yeni bir önem kazandı. Bir AI modeli yanlış veya saldırıya açık bir cevap üretebilirse, güçlü yönetim artık isteğe bağlı değil, zorunludur. Sürüm, önyargı kontrolleri, insan-müdahalesi incelemesi ve duyarlı veri girişleri вокругu için sıkı güvenlik önlemleri gibi kontroller gereklidir. Proper yönetim ve net hedefler olmadan, güçlü bir AI aracı bile iş dünyasında kazanmak için mücadele edecek.

GenAI Şirketlerin Veri Evini Düzenlemeye Zorluyor

Yönetim ayrıca yeni bir önem kazandı. Bir AI modeli yanlış veya saldırıya açık bir cevap üretebilirse, güçlü yönetim artık isteğe bağlı değil, zorunludur. Sürüm, önyargı kontrolleri, insan-müdahalesi incelemesi ve duyarlı veri girişleri вокругu için sıkı güvenlik önlemleri gibi kontroller gereklidir. Proper yönetim ve net hedefler olmadan, güçlü bir AI aracı bile iş dünyasında kazanmak için mücadele edecek.

Ve altyapıyı unutmayalım. GenAI’yi ölçekte dağıtmak, önemli hesaplama gücü ve katı mühendislik gerektirir. Modeller gerçek zamanlı olarak, düşük gecikmeyle hizmet verilmelidir. GPU’lar veya özel donanımlar ve sürekli izleme, bakım ve yaşam döngüsü yönetimi gerekebilir. Kısacası, güvenli, ölçeklenebilir ve dayanıklı endüstriyel AI altyapısına ihtiyacınız var. İşte Özel AI kavramı, altyapıyı veri ve yönetimle birleştiren çerçeve olarak ortaya çıkıyor. Özel AI, AI’nin kontrol edilen ve güvenli bir ortamda geliştirilmesini ifade ediyor, böylece veri güvenliği ve uyumluluğu sağlanıyor.

Sonuç, GenAI’nin başarısının üç direğin uyumuna bağlı olduğu: veri, yönetim ve altyapı. Bunlardan biri olmadan, %95’lik proje başarısızlık oranına katılma riskini taşıyorsunuz.

AI Mühendislerinin Tek Başına Yapamayacağı

Bu gereksinimlere göre, yalnızca birkaç yetenekli AI mühendisi işe almak, gümüş bir mermi değil. Veri endüstrisinde son birkaç yıl içinde bu dersi öğrendik. Veri bilimci patlaması’nın erken günlerinde, şirketler her şeyi yapabilen “unicorn” veri bilimcilerini aradı. Bu efsane daha sonra dağıldı. Bir deneyimli veri bilimcisi, “Bir defterde oturmuş bir model, iş için aslında hiçbir şey yapmaz.” dedi. Modeli bir uygulamaya veya sürece gömmeniz gerekiyor, değer yaratması için. Bunu yapmak, birden fazla beceri setini kapsayan ekip çalışması gerektirir.

Geçen on yılın sonunda, veri ekipleri farklı rollere ayrıldı: veri mühendisleri güçlü boru hatları inşa etti, makine öğrenimi mühendisleri modelleri üretim için odakladı, analitik mühendisler analitik katmanını yönetti ve böyle devam etti.

Bugün, GenAI bu çubuğu daha da yükseltiyor. Evet, AI uzmanlarına (prompt mühendisleri, LLM fine-tuners, vb.) ihtiyacınız var, ancak bu uzmanlar olgun veri boru hatları, yönetim çerçeveleri ve güvenli platformlar olmadan bir duvarla karşılaşacaklar. Bir AI mühendisi, bir kumarhanede harika bir dil modeli prototipleyebilir, ancak bunu binlerce veya milyonlarca kişi tarafından kullanılan bir ürüne dönüştürmek, güvenlik ekipleri, uyumluluk görevlileri, veri mimarları, site güvenilirlik mühendisleri ve daha fazlasıyla işbirliği gerektirir.

AI, takım sporudur. State-of-the-art bir modeli işinize bırakıp aniden AI-odaklı bir şirketiniz olacağına düşünmek cezbedici. Ancak AI ile başarılı olan şirketler, tüm bu parçaları birleştiren çapraz fonksiyonel ekipler veya “AI fabrikaları” oluşturdu. Veri ekipleri, etkili bir şekilde full-stack AI ürün ekiplerine dönüştü, veri, modelleme, mühendislik ve operasyon uzmanlığını birleştirdi. Araçlarını veri odaklı, ürün liderli bir şekilde inşa ediyor ve dağıtıyor, her KPI’de değer oluşturuyor.

Veri Ekiplerinin Geleceği

Peki, yeni “veri ekibi” için ne gelecek? İşte önümüzdeki birkaç yıl içinde bu ekipler için neler olacağına dair bir bakış:

• Daha az manuel ETL/ELT: Veri kavgası, otomatik veri boru hatları ve AI destekli entegrasyon ile azalacak. İnsanlar, veri hazırlama ve taşıma ile geçirdikleri zamanın yarısını harcayacaklar, zira bu işler zeki sistemler tarafından yapılacak.
• Daha az paneller: Sınırsız panellerin düzenlenmesi dönemi sona eriyor. AI, doğal dil sorgulama ve dinamik içgörüler sunma yeteneği ile geliyor. Kullanıcılar, önceden oluşturulmuş paneller yerine, AI’dan konversasyonel cevaplar alacak (kaynak veriyle birlikte).
• Daha fazla AI-yerli ürün geliştirme: Veri ekipleri, ürün inovasyonunun merkezinde olacak. Müşteri odaklı bir AI özelliğini geliştiriyor olsanız da veya iç operasyonları optimize eden bir AI aracını geliştiriyor olsanız da, bu ekipler ürün takımları gibi davranacak. Yazılım geliştirme uygulamalarını, hızlı prototiplemeyi, A/B testini ve kullanıcı deneyimi tasarımını kullanacaklar – yalnızca veri analizi değil. Her veri ekibi, aslında, AI ürün ekibi olacak ve doğrudan iş değerini sunacak.
• Otonom ajanların yükselişi: Gelecekte, veri ekipleri, rutin kararlar ve görevleri ele almak için otonom AI ajanları dağıtacak. Tahmin etmekle kalmayacak, belirli eylemler gerçekleştirecekler (gözetim altında). Bir AI operasyon ajanı düşünün, bir anormalliği tespit edebiliyor ve otomatik olarak bir düzeltme bileti açabiliyor veya bir satış AI ajanı, e-ticaret fiyatlarını gerçek zamanlı olarak ayarlayabiliyor. Veri ekipleri, bu ajanları inşa etmek ve yönetmekle görevlendirilecek, otomasyonun sınırlarını zorlayacak.

Bu değişikliklere göre, gerçekten de “veri ekipleri olarak bildiğimiz şeyler öldü” diyebiliriz. Elektronik tablo jokeleri ve panel boru hattı ustaları, yerine AI-öncelikli ekipler aldı – veri, kod ve iş stratejisi konusunda akıllılar. Ancak bu, bir ağıt değil, bir kutlama. Yeni nesil veri ekipleri sadece başlıyor ve daha önce hiç olmadığı kadar değerli.

Öyleyse, hatırlayın, veri mühendisi öldü, yaşasın yeni veri mühendisi! Veri ekipleri olarak bildiğimiz şeyler gitti, ancak yeni veri ekipleri – içgörü, sorumluluk ve cesaretle bu AI-odaklı dünyada hüküm sürsünler.