Elinizdeki veriye bir de bu gözle bakın!

Bir tedarik zinciri yöneticisi, elindeki ham veriye bakarak doğru karar verebilmek için iyi tanımlanmış bir karar verme sürecini takip etmeli. Bu süreç aşağı yukarı ham verinin algılanması, anlamlandırılması, seçeneklerin muhakeme edilmesi, karara varılması ve harekete geçilmesi adımlarından oluşuyor. Fakat elinizde dikkate almak istediğiniz ne kadar çok veri varsa bu süreç o kadar yavaşlıyor. Kötü haber şu ki, günümüz dünyası avucunuza sürekli daha fazla veri dolduruyor.

Bu yazı dizimin (1) amacı tedarik zinciri yöneticilerine, veriye dayalı karar verme süreçlerini hızlandıracak ipuçlarını vermek.

Hatta bu konu şu an o kadar önemli hale gelmiş ki, SCM World’ün Tedarik Zinciri Yöneticileri raporunda “büyük veri analizi” tedarik zincirlerini etkileyecek en önemli teknoloji olarak gösteriliyor.

Aşama aşama gitmek gerekirse büyük veriyi doğru karara dönüştürmenin ilk adımı veriyi anlamlandırmak. Bu adımı hızlandırmanın yolu da “veriyi görselleştirmek”.

Veriyi görselleştirmek ile veriyi tablolara hapsetmek arasında muazzam bir fark var. Bu yetenek ile donanmış bir tedarik zinciri yöneticisi mevcut durum üzerinden milyonlarca liralık tasarruf sağlayabilir.

Görselleştirilmiş veri ile tablolarla sunulan veri arasındaki önemli farklara birlikte göz atalım.

• İstatistikler hikayenin sadece yarısını anlatır.

Niyetler iyi olsa dahi istatistik bilimi kazara yanlış kullanılabilir. Buna dikkat çekmek isteyen ünlü istatistikçi Francis Anscombe ilginç bir örnek tasarlamış. Anscombe Dörtlüsü (Anscombe’s Quartet) olarak bilinen bu örnekte aşağıdaki gibi dört veri seti verilir.

Hesaplandığında her veri setinin de yaklaşık olarak aynı ortalama, varyans, korelasyon ve regresyon değerlerine sahip olduğu görülür. İstatistiksel analizlere böyle hızlı bir bakış sonucu veri setlerinin birbirine eş olduğu illüzyonuna kanmak çok kolaydır. Ama veri görselleştirildiğinde her veri seti birbirinden farklı hikayeler anlatır.

Şimdi ne düşünüyorsunuz ? Önceden benzer olduğunu düşündüğümüz seçenekler arasında aslında büyük farklar olduğunu keşfettik.

Sadece istatistiksel sonuçlara ve özet tablolara güvenmek yöneticileri kötü kararlar vermek zorunda bırakabilir.

Eldeki veriden doğru anlamı çıkarabilmek için görselleştirme bu yüzden kritik öneme sahip.

• Çok fazla veriye sahibiz.

Tedarik zincirleri çoğunlukla binlerce fiziksel konum, milyonlarca SKU, belki de sayılamayacak kadar çok aktarım, süreç ve ilişkiden oluşur. Bu hacimdeki verinin tablosal gösterimi tek bir ekrana veya sayfaya sığamaz. Dolayısıyla veriden anlam çıkarmak neredeyse imkansız hale gelir.

Buna karşılık devasa hacimdeki verinin tek bir görseli dahi başka türlü teşhis edilmesi güç ilişkileri gözler önüne serer. Twitter coğrafi etiketlenmiş milyarlaca tweet’in yerini işaretleyerek bu müthiş etkileyici İstanbul görselini hazırlamış.

Ne görüyorsunuz ?

Tek bir uydu fotoğrafı bile çekmeden sadece atılan tweet’lerin konumuna bakarak bütün şehrin coğrafyası, nüfus yoğunluğu, ana yaşam merkezleri ve caddeler çok net gözüküyor. Ama dikkatli baktığınızda daha fazlası da var. Boğazı birbirine, adaları ana karaya bağlayan vapur hatlarını bile görmeniz mümkün.

Görselleştirme olmadan bu detayların bir çoğu, ham veride olmasına rağmen, teşhis edilemeyecek ve gizli kalacaktı. Ancak görselleştirme sayesinde devasa boyutlarda veri üzerinde keşif yapmak mümkün oluyor.

• Sahip olduğumuz veri çok karmaşık.

Çok kapsamlı bir olayı karşı tarafa anlatmanın yolu geleneksel anlamda sayfalarca metin ve sayısal tablolar yazmak. Örneğin tarihteki önemli Osmanlı seferlerinin veya Kurtuluş Savaşı’nın askeri lojistiğini (2) öğrenmek istiyorsunuz. Bunun için tarih kitaplarının sayfalarını karıştırmak gerekir.

Ama bakınız, veri görselleştirmenin atası sayılan Fransız inşaat mühendisi Charles Joseph Minard, 1812 yılında Napolyon’un Rusya’ya düzenlediği askeri harekatı tek bir harita görseli ile nasıl anlatmış.

Harita solda Fransız ordusunun Polonya-Rusya sınırını geçmesi ile başlıyor. Sarı renkli çizgi ordunun doğuya olan yolculuğunu anlatıyor ve çizgi kalınlığı ordudaki asker sayısı ile doğru orantılı. Her bir milimetre kalınlık 10.000 asker anlamına geliyor.

Sağda Moskova’ya dayanan ordu nihayetinde kış şartlarına dayanamıyor ve büyük bir çarpışma yaşamadan siyah çizgi ile batı yönünde geri çekiliyor.

Lojistik sebeplerden dolayı her aşamada nasıl kayıplar verildiğini sürekli daralan çizgi kalınlığından görebilirsiniz.

Minard’ın bu ünlü haritası altı farklı veriyi; ordunun büyüklüğü, katedilen mesafe, hava sıcaklığı, enlem ve boylam, önemli tarihleri bir bakışta sunuyor.

Bir tarih kitabının onlarca sayfa yazı ile tasvir edeceği bu dramatik hikayeyi tek bir görsel aynı heyecan ile vermiyor mu?

Sonuç olarak eldeki ham ve büyük veriyi yorumlarken görselleştirmenin tablolaştırmaya karşı büyük üstünlüğünü gördük.

Takip eden bölümlerde ERP üzerinde saklanan kurumsal veriden tedarik zinciri yöneticileri, ellerindeki Excel arşivleri veya TMS ortamından lojistik yöneticileri, WMS’deki veriden depo yöneticileri, bütün üretim verisini toplayan MES’ten üretim yöneticileri nasıl daha fazla fayda sağlar, bunları örnekleri ile göreceğiz.

Notlar

(1) Veriye dayalı karar verme aşamalarını anlatacak olan yazı dizimin üçüncü kısmını okudunuz. Birinci kısım olan “Bu kadar veri, bize ne verir?” ‘de bugün çokça pazarlaması yapılan “büyük veri” kavramını işledim. Anlatıldığı hali ile şirketlerden sadece daha çok IT donanımı ve veritabanı çözümü satın almaları isteniyor. Oysa ki önemli olan toplanacak bu veriden ne fayda sağlanacağı. İkinci kısım “Baktınız mı, gördünüz mü?” ‘de sahip olduğumuz mevcut karar verme yeteneklerimizin büyük veri karşısında nasıl yetersiz kaldığını anlattım.

(2) Minard’ın 1812 Napolyon’un Rusya Seferi tasvirini gördünüz. Neden biz kendi tarih kitaplarımızda dünyanın dört bir tarafına düzenlenen Osmanlı seferlerini, büyük stratejik deha eseri olan Kurtuluş savaşı muharebelerini böyle okuyamadık? Ortaöğrenim ders kitaplarına girmiş askeriyenin kendi haritaları elbette vardı ama askeri sembolleri bilmediğimiz için bu görsel anlatımları haritadaki bir takım oklar şeklinde algılayabildik. Minard’dan 100 yıl sonra dahi neden bir akedemisyenimizin benzer bir çalışma yapmadığını merak ediyorum. Analitik değerlendirmeleri öğrenciye sevdiremediğimiz zaman, koskoca tarihimizi yüzlerce kiloluk top mermisini tek başına kaldıran Koca Seyit gibi efsanevi figürlerin hikayelerine indirgemiş oluyoruz.

İlk olarak LinkedIn’de yayınlandı.