Veri Ekipleri Öldü, Yaşasın Veri Ekipleri

Evet, başlık tıkbaity ve kışkırtıcı, ancak birçok yıl veri alanında görev yapan bir CTO olarak, dramayı haklı çıkaracak bir dönüşüm gördüm. Geleneksel “veri ekibi” – raporları ve panelleri çizen arka ofis ekibi – etkili bir şekilde öldü. Yerine, yeni bir tür veri ekibi ortaya çıkıyor: doğrudan gelir etkisine sahip bir AI-öncelikli, ürün odaklı güç. Artık bir maliyet merkezi değil, kar-generating gruplar.

İş Zekasından Makine Öğrenmesine Yolculuk

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

Sonra 2010’ların sonu makine öğrenimi dönemini getirdi. Veri ekipleri, öngörülü modelleri oluşturmak ve geniş veri setlerinde içgörüler keşfetmek için veri bilimcileri işe başladı. Geçmişi tanımlamaktan, geleceği tahmin etmeye geçtik: churn modelleri, öneri motorları, talep tahmini – adınız ne. Ancak o zaman bile, çıktılarımız slayt deckleri ve içgörülerdi, canlı ürünler değil. Bir iç hizmet bürosu olarak işliyorduk, analiz aracılığıyla işleri danışmanlık ediyorduk. Diğer bir deyişle, biz 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 tam olarak platformlara entegre edilebildi. Büyük bölünme, birçok başarısız proje, battı yatırımlar ve kayıp fırsatlar dẫnetti.

GenAI: Destek Fonksiyonundan Kar Merkezine

Sonra GenAI geldi ve her şey değişti. GPT ailesi ve Llama gibi açık kaynaklı varyantlar gibi güçlü büyük dil modellerinin yayınlanması, manzara neredeyse bir gecede değişti. Aniden, veri ekipleri artık sadece iş hakkında analiz yapmıyordu, aynı zamanda AI ürünleri ve deneyimleri oluşturmak için temel oluyordu. Bir LLM’yi bir müşteri karşıtı uygulamaya veya iç iş akışına başarılı bir şekilde entegre ettiğinizde, artık sadece iş hakkında bilgi vermiyorsunuz, onu sürüyorsunuz. İyi uygulamalı bir GenAI sistemi, müşteri desteğini otomatikleştirebilir, pazarlama içeriği oluşturabilir, kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirebilir veya hatta yeni ajans AI sistemlerini bilgilendirmek ve eğitmek için gerekli verileri sağlayabilir. Bu yetenekler doğrudan gelir akışlarını etkiler. Aslında, veri ekibinin iş ürünü, PowerPoint slaytlarından canlı AI güçlendirilmiş uygulamalara kaydı.

GenAI ekipleri inovasyon gruplarıyla başladı, “wow faktörü” oluşturan kanıtlar sundu. Ve kısa sürede herkes bir AI mühendisi oldu, organizasyonlar genelinde gölge BT’yi yaydı.

Veri ekipleri kısa sürede yeni bir soru ile karşı karşıya kaldı: “Ne zaman bir kar merkezi haline geleceksiniz?” AI mühendisleri harika araçlar oluşturmaya başladığında, veri ekiplerinin ve uygulama oluşturanların bir araya gelmesi için zamanın geldiği açıktı.

Bir perakende şirketinin satış sorgularını işleme için bir GenAI sohbet botu dağıttığını veya bir bankanın AI tarafından yönlendirilen bir kişiselleştirilmiş yatırım danışmanını başlattığını düşünün. Bunlar geleneksel BT yan projeleri değil – bunlar müşteri değerleri oluşturan ve gelir 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 çok yüksek, yönetim kurulları ve CEO’lar bize bir sonraki AI tarafından yönlendirilen büyüme vektörünü teslim etmemizi istiyor. Arka planda analistler olarak işliyorduk, şimdi ön cephe inovatörleriiz. Bu, bulunmak için heyecan verici bir konum, ancak sonuçları ölçekte teslim etmek için yoğun bir baskı ile geliyor.

Keşiften Ürüne – Tek Yönlü Kapı

Keşif analizi ile AI merkezli ürün arasındaki değişim derin ve geri dönülemez. Neden geri dönülemez? Çünkü GenAI’nin iş üzerindeki etkisi, onu bir Ar-Ge oyuncak olarak geri bırakmak için çok büyük olduğunu kanıtladı.最近 bir küresel anket göre, %96’sı artık AI’ı core işlemlerine entegre etti – bir yıl öncesine göre %88’den daha fazla. Diğer bir deyişle,几乎 her kuruluş AI’ı deneysel olarak kullanmaktan misyon kritik işlemlerine entegre etmeye geçti. Bir kez AI üretim değerleri sağladığında, geri dönmek yok.

Bu yeni AI tarafından yönlendirilen odak, veri ekiplerinin tempoyu ve zihniyetini değiştiriyor. Geçmişte, uzun keşif projeleri ve açık uçlu analiz lüksüne sahiptik. Bugün, bir AI özelliğini oluşturuyorsak, bu üretim için hazırlanmış, uyumlu ve güvenilir olmalıdır – herhangi bir müşteri karşıtı ürün gibi. “Otonom Çağ”a girdik. now bizim işimizi yönlendiren soru, “Hangi içgörüler keşfedebiliriz?” değil, “Gerçek zamanlı olarak içgörüler üzerinde hareket eden hangi akıllı sistemi oluşturabiliriz?”

GenAI sistemleri artık sadece sorulara cevap vermiyor, kararlar alıyor. Bu, bir yönlü kapı: bu tür bir otonomi ve etkiye tanık olduktan sonra, şirketler statik raporlar ve manuel karar almaya razı olmayacak. now daha önce hiç olmadığı kadar, veri ekiplerinin paydaş ve ürün odaklı olması gerekiyor.

Zor Gerçek: Neden Çoğu GenAI Girişimi Başarısız Olur

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

Başarısızlık nedenlerini inceleyerek, MIT araştırması net bir resim çiziyor. Çok sayıda proje, gösterişli demo kullanım örneklerini takip ediyor, ancak entegrasyon, doğrulama ve izleme gibi temel şeylere yatırım yapmıyor. Diğerleri, “çöp içinde, çöp outside” sendromundan dolayı başarısız oluyor – kötü veri kalitesi ve silo veri boru hatları projeyi AI’nin işini yapmadan önce mahkum ediyor. Çoğu zaman, yanlış olan AI modeli değil, surrounding ortam. Araştırmacılar bunu şöyle ifade ediyor: GenAI laboratuvarda başarısız olmaz, işletmede başarısız olur, belirsiz hedeflerle, kötü veri ve kurumsal ataletle çarpıştığında başarısız olur. Uygulamada, çoğu AI pilotu prova aşamasında takılı kalır ve tam üretim dağıtımına geçmez.

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

Akıllıca Davetlerden Öte: Veri, Yönetim ve Altyapı Önemlidir

Hangi AI projeleri başarılı olan %5’ten ayrılıyor? Deneyimlerime (ve araştırmalara göre) göre, kazananlar temel yeteneklere odaklanıyor – veri, yönetim ve altyapı. GenAI sihir değil, veri üzerine inşa edilmiş. AI modellerinizi besleyen yüksek kaliteli, iyi yönetilen veri boru hatları olmadan, en iyi AI bile düzensiz sonuçlar üretecektir. Summit Partners yakın bir analizde şöyle demiştir: “Herhangi bir AI sistemini veya sürecini kullanan herhangi bir şeyin başarısı, onu besleyen verilerin kalitesi, yapısı ve erişilebilirliğine bağlıdır.”

Pratik olarak, bu, organizasyonların GenAI’yi benimsemeleri sırasında veri mimarisi ve yönetimine odaklanmaları gerektiği anlamına geliyor. Tüm veri depolarınız (veri merkezleri, hiperskaler, üçüncü taraf SaaS sistemleri vb.) AI’nizin çekilebileceği birleşik, erişilebilir veri depolarına sahip misiniz? Bu veriler temiz, küratörlü ve düzenlemelere uygun mu? Veri soyolu ve denetlenebilirlik (AI çıkışlarını güvenebileceğiniz ve nasıl ortaya çıktığını bildiğiniz için) var mı? Bu sorular şimdi ön planda.

GenAI, şirketlerin sonunda veri evlerini düzene koymasına zorluyor.

GenAI, Şirketlerin Sonunda Veri Evlerini Düzene Koymasına Zorluyor

Yönetim de yeni bir önem kazandı. Bir AI modeli yanlış veya saldırıya açık bir cevap üretebiliyorsa, güçlü yönetim isteğe bağlı değil, zorunlu. Sürümleme, önyargı kontrolleri, insan tarafından gözden geçirme ve hassas veri girişleri etrafındaki sıkı güvenlik önlemleri gibi kontroller gerekli. Düzgün yönetim, eğitim ve net tanımlanmış hedefler olmadan, güçlü bir AI aracı bile iş alanında ilerleme kaydetmekte zorlanacaktır.

Ve altyapıyı unutmayalım. GenAI’yi ölçekte dağıtmak, önemli hesaplama gücü ve katı mühendislik gerektirir. Modeller gerçek zamanlı olarak, düşük gecikme ile belki milyonlarca sorgu üzerinden sunulmalıdır. GPU’lar veya özel donanım ve sürekli izleme, tutma ve yaşam döngüsü yönetimi gerektirebilir. Kısacası, güvenli, ölçeklenebilir ve esnek olan endüstriyel sınıf AI altyapısına ihtiyacınız var. Bu, altyapıyı birleştiren veri ve yönetimle birleştiren Private AI kavramı buraya giriyor. Private AI, veri güvenliği ve uyumluluğunu sağlayan kontrol edilen ve güvenli bir ortamda AI geliştirilmesini ifade eder.

Sonuç, GenAI’nin başarısının üç direğin uyumuyla belirlendiğini gösteriyor: veri, yönetim ve altyapı. Bunlardan biri olmadan, demo aşamasının ötesine geçemeyen %95’lik projelerin bir parçası olma riskini taşıyorsunuz.

Neden AI Mühendisleri Tek Başlarına Yapamaz

Bu gereksinimlere göre, sadece birkaç yetenekli AI mühendisi işe almak bir gümüş kurşun değil. Veri endüstrisinde geçmiş birkaç yıl içinde bu dersi öğrendik. Veri bilimci patlaması’nın erken günlerinde, şirketler her şeyi yapabilen “unicorn” veri bilimcilerini aradı – modelleri oluşturmak, kod yazmak, veri ve dağıtım işini halletmek. Bu efsane daha sonra dağıldı. Bir deneyimli veri bilimcisi, “bir model bir defterde oturmuyor, aslında iş için bir şey yapmıyor” dedi. Modeli bir uygulamaya veya işleve entegre etmeniz gerekiyor, değer oluşturması için. Ve bunu yapmak, birden fazla beceriyi kapsayan bir ekip çabayı gerektirir.

2010’ların sonlarında, veri ekipleri ayrı rollerle çeşitlendi: veri mühendisleri güçlü boru hatları oluşturmaya başladı, makine öğrenimi mühendisleri modelleri üretimleştirmeye odaklandı, analitik mühendisler analitik katmanını yönetti ve così weiter.

Bugün, GenAI bu çubuğu daha da yükseltiyor. Evet, AI uzmanlarına (davet mühendisleri, LLM fine-tuners vb.) ihtiyacınız var, ancak bu uzmanlar olgun veri boru hatları, yönetim çerçeveleri ve güvenli platformlar olmadan bir duvarla karşılaşacaktır. Bir AI mühendisi, bir kumanda alanında harika bir dil modeli prototipleyebilir, ancak bunu bir ürün haline getirmek için, güvenlik ekipleri, uyum memurları, veri mimarları, site güvenilirlik mühendisleri ve daha fazlasıyla işbirliği yapmanız gerekir.

AI bir takım sporu. State-of-the-art bir modeli işinize bırakıp aniden AI tarafından yönlendirilen bir kuruluşa sahip olacağınızı düşünmek cazip gelebilir. Ancak AI ile başarılı olan şirketler, tüm bu parçaları birleştiren cross-fonksiyonel ekipleri veya “AI fabrikaları” oluşturan şirketlerdir. Veri ekipleri, veri, modelleme, mühendislik ve operasyon uzmanlığını birleştiren full-stack AI ürün ekiplerine etkili bir şekilde evrimleştiler. Araçlarını veri odaklı, ürün odaklı bir şekilde oluşturup dağıtıyorlar, her KPI’de değer oluşturmayı içselleştiriyorlar.

Veri Ekiplerinin Geleceği

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

• Elle ETL/ELT Azalacak: Veri kavgası azalan bir iş olacak. Daha otomatik veri boru hatları ve AI destekli entegrasyon ile, ekipler veri temizleme ve taşıma ile geçirdikleri zamanın yarısını harcamayacaklar. Veri hazırlama işinin zahmetli işi, zeki sistemler tarafından ele alınacak, insanlar daha yüksek düzeyde tasarım ve kalite kontrolüne odaklanabilecek.
• Daha Az Paneller: Sınırsız dashboard filtrelerini ayarlayan dönem azalan. AI, daha doğal dil sorgulama ve dinamik içgörüler sunmayı sağlayacak. Kullanıcılar, önceden oluşturulmuş paneller yerine, AI’den (kaynak verilere bağlı) konuşma cevapları alacaklar. Veri ekipleri, statik raporları geliştirmek yerine, AI’yi anında içgörüler oluşturmak için eğitecek.
• Daha Fazla AI-Yerel Ürün Geliştirme: Veri ekipleri, ürün inovasyonunun merkezinde olacak. Yeni bir müşteri karşıtı AI özelliğini geliştiriyor olsanız da veya işleri optimize eden bir iç AI aracını geliştiriyor olsanız da, bu ekipler ürün takımları gibi davranacak. Yazılım geliştirme uygulamalarını, hızlı prototiplendirme, A/B testi ve kullanıcı deneyimi tasarımı kullanacaklar – sadece veri analizi değil. Her veri ekibi, aslında, doğrudan iş değerleri sunan AI ürün ekibi haline gelecek.
• Otonom Ajanlar Yükseliyor: Yakın gelecekte, veri ekipleri rutin kararları ve görevleri ele almak için otonom AI ajanları dağıtacak. Sadece sonuçları tahmin etmekle kalmayacak, belirli eylemler için yetkilendirilecekler (gözetim altında). Bir AI operasyon ajanı düşünün, bir anormalliği tespit edip otomatik olarak bir düzeltme bileti açabilir veya bir satış AI ajanı, e-ticaret fiyatlarını gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir. Veri ekipleri, bu ajanları oluşturmak ve yönetmekle sorumlu olacak, otomasyonun neler başarabileceğinin sınırlarını zorlayacak.

Bu değişikliklere göre, gerçekten “veri ekipleri olarak bildiğimiz şeyler öldü” diyebiliriz. Elektronik tablo jokeleri ve panel boru hattı ustaları, bir şeye yol açtı: AI-öncelikli ekipler, veri, kod ve iş stratejisi konularında akıcılar. Ancak bu, bir ağıt değil, bir kutlama. Yeni nesil veri ekipleri sadece başlıyor ve şimdi daha değerli.

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