Analitik: Finansal hizmetlerde büyük verinin gerçek dünyada

IBM Global Business Services
İş Analitiği ve Optimizasyonu
Oxford Üniversitesinde Saïd İşletme F a k ü lt e s i i l e i ş b i r l i ğ i
yap ı lm ış tır.
Yönetici Raporu
IBM İş Değerleri Enstitüsü
Analitik: Finansal hizmetlerde büyük
verinin gerçek dünyada kullanımı
Yenilikçi bankacılık ve finans pazarlarındaki kuruluşlar net
olmayan verilerden değeri nasıl elde ediyor?
IBM® İş Değerleri Enstitüsü
IBM Global Business Services, IBM İş Değerleri Enstitüsü aracılığıyla kritik önem
taşıyan kamu ve özel sektör konularıyla ilgili olarak üst düzey yöneticiler için mevcut
verilere dayalı stratejik iş öngörüleri geliştirmektedir. Bu yönetici raporu, Enstitünün
araştırma ekibi tarafından gerçekleştirilen kapsamlı bir çalışmayı temel almaktadır. IBM
Global Business Services'in sürekli olarak şirketlerin iş değeri elde etmesine yardımcı
olmaya yönelik analiz ve bakış açıları sağlama kararlılığının bir parçasıdır.
Daha ayrıntılı bilgi için yazarlarla iletişim kurabilir veya [email protected] adresine eposta gönderebilirsiniz. IBM İş Değerleri Enstitüsünün diğer araştırmaları ibm.com/iibv
adresinde bulunabilir.
Oxford Üniversitesinde Saïd İşletme Fakültesi
Saïd İşletme Fakültesi, Birleşik Krallık’ta lider işletme fakültelerinden biridir.
Fakülte, birinci sınıf bir üniversite olan Oxford Üniversitesi’ne kapsamlı biçimde
yerleştirilerek, işletme eğitimi için yeni bir model oluşturmakta ve dünyada karşılan en
büyük zorluklardan bazılarını ele almaktadır.
Daha ayrıntılı bilgi için yazarlarla iletişim kurabilir veya www.sbs.ox.ac.uk adresini
ziyaret edebilirsiniz.
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 1
David Turner, Michael Schroeck ve Rebecca Shockley tarafından hazırlanmıştır
Hiç kuşkusuz, pek çok kişi için pek çok anlama gelen
“Büyük veri” artık
teknolojinin alanıyla sınırlı değildir. Günümüzde, büyük veri bir iş zorunluluğudur ve dünya
genelinde bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketler için iş ile ilgili süregelen
problemlere dair çözümler sunmaktadır. Finansal hizmet şirketleri; kendi süreçlerini
kuruluşlarını ve yakında da tüm sektörü dönüştürmek için büyük veriden yararlanmaktadır.
“Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı” adlı en yeni
küresel araştırma çalışmamızda, yöneticilerin büyük veriyle ilişkili
fırsatların farkına vardığı görülmektedir. Ancak, medyanın sürekli
ilgisinin olduğu görüldüğü halde, finansal hizmet şirketlerinin
gerçekte neler yaptığıyla ilgili derinlemesine bilgi bulmak zor
olabilmektedir. Bu sektöre özel makalede, bankacılık ve finans
pazarlarının büyük veriyi nasıl gördüklerini ve işlerinde
yararlanmak üzere bunları şu anda ne ölçüde kullandıklarını
inceleyeceğiz.
IBM İş Değerleri Enstitüsü, Oxford Üniversitesi’nde Saïd İşletme
Fakültesi ile işbirliği yaparak, araştırma çalışmamızın temelini
oluşturan İşte Büyük Veri Anketini yürütecektir. Bu ankette,
bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketlerden 124 yanıt
veren veya küresel yanıt veren şirketler havuzunun %11’i dahil
olmak üzere, 95 ülkede 1144 iş ve BT profesyoneli ile anket
yapılmaktadır.
Büyük veri, özellikle finansal hizmet şirketleri için umut verici ve
farklılaştırıcı niteliktedir. Üretilecek herhangi fiziksel bir ürünün
bulunmadığı durumda, bilgi kaynağı olan veriler, muhtemelen en
önemli varlıklarından biridir. Bankacılık ve finans yönetimi işi,
çok sayıda ticari işlem içerir; bu işte, her birinin sektörün yoğun ve
artan çok sayıda veriye başka bir dizi eklediği, günde yüzlerce
milyon işlem yürütülmektedir. Dolayısıyla, rekabet avantajı elde
etmek amacıyla bu bilgileri nasıl toplayacakları ve bu bilgilerden
nasıl yararlanacakları sorusu bu pek çok şirket için devam
etmektedir.
Sektörler arasında yanıt verenlerin %63’üne kıyasla, bankacılık ve
finans pazarlarında yer alan şirketlerin %71’inin, bilgi (büyük veri
dahil) ve analitiğin kullanılmasının, kuruluşları için bir rekabet
avantajı oluşturduğunu bildirdiği görülmüştür. Bankacılık ve
finans pazarlarında yer alan ve IBM’in 2010 yılı Yeni Akıllı
Kuruluş Küresel Yönetici Çalışması ve Araştırması İşbirliğinde
avantaj olduğunu bildiren şirketlerin %36’sına kıyasla, bu,
yalnızca iki yıl içinde %97’lik bir artıştır (bkz. Şekil 1).2
2 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Rekabet avantajının farkına
varılması
2012
%71
%63
2011
%69
%58
2010
%36
Bankacılık ve finans sektörleri, itibarlarının ve markalarının,
müşteriler tarafından büyük kişisel ağlar dahilinde tartışılması
nedeniyle, sosyal medyanın büyümesine karşı dokunulmaz
değildir. Yararlı verilerin oluşturulması artık bankanın
kontrolünün çok dışına çıkmıştır.
Ayrıca çalışmada, bankacılık ve finansal hizmet kuruluşlarının,
büyük verilere iş odaklı ve pragmatik bir yaklaşımda
bulunduğu görülmüştür. En etkili büyük veri stratejileri, önce
iş gereksinimlerini tanımlar, ardından iş fırsatını desteklemek
için veri kaynakları ve analitikten yararlanır.
%97
artış
%37
Bankacılık ve Finans Pazarlarında yanıt verenler (124)
Küresel yanıt verenler (1144)
Kaynak: Analitik: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, büyük verinin gerçek dünyada kullanılmasına
ilişkin işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması © IBM 2012
Şekil 1: Finansal hizmet şirketleri, analitik ve bilgiden rekabet avantajı
oluşturma becerisi bakımından sektörler arasındaki meslektaşlarını
geride bırakıyor.
Bu şirketler, aynı zamanda günün veya gecenin herhangi bir
saatinde, yeni ve farklı yöntemlerle iş yapma ve iletişim kurma
konusunda ısrarlı, çok çeşitli ve talepkâr bir müşteri tabanı ile iş
yapmaktadır. Bankacılık sektörünün yapılandırılmış müşteri
verileri, boyut ve biçim bakımından büyümekle birlikte,
yapılandırılmamış veri dünyası, müşterilere ilişkin çok daha büyük
ve daha önemli iş öngörüsü kaynağı olarak ortaya çıkmaktadır.
Yatırım bankacıları, finans danışmanları, ilişki yöneticileri, kredi
yetkilileri ve sayısız diğer ön ofis çalışanları, düzenleme ve
uygunluk raporlama gereksinimlerini desteklerken, daha iyi ve
daha fazla bilgiye dayalı kararlar alabilmek için ayrıntılı ürün ve
müşteri bilgilerine hazır erişime sahip olmalıdır.
Bu kuruluşlar, mevcut ve yeni elde edilen dahili bilgi
kaynaklarından alınan yeni iş öngörülerini elde ederek, büyük veri
teknolojisine ilişkin bir strateji belirlemekte, ardından veri ve
altyapı kaynaklarını zaman içinde kademeli olarak
genişletmektedir.
Kuruluşlar, büyük veriyle ilgili olarak daha pratik
hale geliyor
İşte Büyük Veri anketimiz, çoğu kuruluşumuzun şu anda büyük
veri planlaması ve geliştirme çalışmalarının ilk aşamalarında
olduğunu doğrulamaktadır. Bankacılık ve finans pazarlarında yer
alan şirketler, sektörler arasında kendileriyle aynı kulvarda
bulunan diğer şirketlerin oluşturduğu küresel havuzda bu
şirketlerle eşdeğer durumdadır. Bankacılık ve finans pazarlarında
yer alan şirketlerin %26’sı, kavramları anlamaya odaklanmıştır
(küresel kuruluşların %24’üne kıyasla); bunların çoğu, büyük
veriyle ilgili bir yol haritası tanımlamakta (%47) veya şimdiden
büyük veriye ilişkin kılavuz programlarını ve uygulamalarını
yürütmektedir (%27, bkz. Şekil 2).
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 3
Büyük veri etkinlikleri
Küresel
%24
%47
%28
Bankacılık ve Finans Pazarları
%26
%47
Bu, pazarda gördüğümüz durumla tutarlıdır; burada bankalar,
ürün odaklı kuruluştan müşteri odaklı kuruluşa geçiş yapma
konusunda büyük baskı altındadır. Günümüzde müşteriler,
verilere ilişkin iş öngörüleri, operasyonlar, teknoloji ve
sistemlerin odaklandığı, merkezi düzenleyici ilke niteliğinde
olmalıdır. Bankalar ve finans pazarlarında yer alan kuruluşlar,
değişen pazar koşullarını ve müşteri tercihlerini tahmin etme
becerilerini artırarak, pazar fırsatlarını hızlı biçimde elde etmek
için yeni müşteri odaklı ürün ve hizmetler sağlarken, müşteri
hizmetleri ve bağlılığını da geliştirebilmektedir.
%27
Büyük veri etkinliklerini başlatmamıştır
Büyük veri etkinliklerini planlıyor
Büyük veri etkinliklerine ilişkin kılavuz program ve uygulama
Kaynak: Analitik: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, büyük verinin gerçek dünyada kullanılmasına
ilişkin işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması © IBM 2012
Büyük veri hedefleri
Küresel
%18
%49
%15
%4
Şekil 2: Finansal hizmet şirketlerinin yaklaşık dörtte üçü, sektörler
arasında aynı kulvarda bulunan diğer şirketlerle eşdeğer durumda,
büyük veri stratejisi geliştirmeye veya büyük verileri kılavuz program
olarak ya da süreç içine uygulamaya başlamıştır.
%4
Bankacılık ve Finans Pazarları
Küresel çalışmamızda, finansal hizmet kuruluşlarının büyük veriye
nasıl yaklaştığını yansıtan, beş temel bulguyu belirledik.3
Bu sektör analizinde, bankacılık ve finans pazarlarında yer alan
kuruluşların olgunluğunu ve bankacılık ve finans pazarlarında yer
alan kuruluşların gereksinimlerine yönelik en üst düzeyde
önerilerimizi bu temel bulgular açısından inceleyeceğiz.
%14
%55
%23
%4
%15
%2
Müşteri odaklı sonuçlar
Operasyonel optimizasyon
Risk/finans yönetimi
Yeni iş modeli
Çalışan işbirliği
Kaynak: Analitik: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, büyük verinin gerçek dünyada kullanılmasına
ilişkin işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması © IBM 2012
1. Müşteri analitiği, büyük veri girişimlerini
destekliyor
Büyük verilere yönelik ilk üç hedeflerini derecelendirmeleri
istendiğinde, bankacılık ve finans pazarı sektöründe etkin büyük
veri çalışmaları olup ankete yanıt verenlerin %55'i, müşteri odaklı
hedeflerini, kuruluşlarının birinci önceliği olarak tanımlamıştır
(küresel yanıt verenlerin %49’una kıyasla, bkz. Şekil 3).
Şekil 3: Finansal hizmet şirketlerinin sürdürdüğü büyük veri
çalışmalarının yarısından fazlası, müşteri odaklı sonuçlar elde
etmeye odaklanmıştır.
4 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Örneğin, Singapur-Malezya pazarlarında yer alan en büyük
bankalardan biri, müşteri odaklı büyük veri girişimleriyle büyük
çapta başarıya ulaşmıştır. Oversea-Chinese Banking Corporation
(OCBC), ayrı ayrı müşteri tercihlerini belirlemek için geçmiş
müşteri verilerini analiz etmiştir. Şirket; e-posta, çağrı merkezleri,
şubeler, ATM’ler, doğrudan posta, metin iletileri ve 3G mobil
bankacılığı dahil birden fazla kanal ve temas noktasında, büyük
hacimli, koordine edilmiş ve kişiselleştirilmiş pazarlama
iletişimlerine odaklanan, etkinlik tabanlı bir pazarlama stratejisi
tasarlamıştır.4
Günümüzde OCBC, karmaşık analitik altyapısı üzerinde
bulunan pazarlama algoritmalarını kullanma yoluyla,
müşterilerini etkinliklerine dayanarak daha doğru şekilde
hedeflemekte ve böylece, programın başladığı 2005
yılından bu yana temel müşteri performansı ölçümlerinde
iki ve üç haneli yüzdelik artışlar elde etmektedir. OCBC,
18 ay içinde uygulaması üzerinde olumlu yatırım getirisi
elde etmiştir.5 . .
OCBC, bu kampanyalar sayesinde, bugüne kadar genel
dönüştürme oranlarında %45, çapraz satışlarında ise %60
artış yaşamıştır. Genel olarak, kampanya
gelirleri %400’ün üzerinde artmıştır. Banka, aynı
zamanda genel pazarlama verimliliğini artırmıştır ve yılda
1200’ün üzerinde kampanya yürütmektedir. Bu rakam,
kuruluş pazarlama yönetim sistemi kurulmadan önce elde
ettiği rakamın 12 katıdır.6
Müşteri odaklı hedeflere ek olarak, bankacılık ve finans
pazarlarında yer alan şirketlerin neredeyse çeyreği (%23), büyük
veriye ilişkin etkin kılavuz programlarına ve uygulamalara
sahiptir ve kuruluş riski ve finans yönetimini geliştirmenin
yollarını hedeflemektedir.
Bu kuruluşlar, düzenleme ve uygunluk hedeflerine ulaşırken,
özsermaye getirisini optimize etmek, dolandırıcılıkla mücadele
etmek ve operasyonel riski azaltmak amacıyla, büyük veriyi
kullanmaktadır.
2. Büyük veri, ölçeklenebilir ve
genişletilebilir bir bilgi temeline bağlıdır
Büyük veriden önemli, ölçülebilir iş değeri elde etme vaadi,
yalnızca kuruluşların hızla artan veri hacmi, çeşitliliği ve hızını
destekleyen bir bilgi temelini uygulaması durumunda yerine
getirebilir. Mevcut büyük veri projelerine sahip yanıt verenlerden,
büyük veri altyapılarının mevcut durumunu belirlemelerini
istedik. Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketlerin
yarısından yalnızca biraz fazlası tümleşik bilgilere sahip
olduğunu bildirmiştir. Öte yandan, şirketlerin %87’si, bu artan
veri hacmini yönetmek için gereken altyapıya sahip olduğunu
belirtmiştir (bkz. Şekil 4).
Kuruluş ve departman siloları genelinde veriler arasında bağlantı
kurulamaması, özellikle şirket birleşmeleri ve satın almalarının
sayısız ve yüksek maliyetli veri silolarını oluşturduğu bankalarda,
yıllar süren bir iş zekâsı zorluğu olmuştur. Bu bütünleştirme,
büyük veriyle çok daha önemli ancak çok daha karmaşık
niteliktedir. Bankacıların yaklaşık üçte biri, Hadoop ve akış bilgi
işlemine ilişkin kılavuz programlar üzerinde çalışıldığını
bildirmiştir. Pazar etkinliği ise bu hızın artmaya devam ettiğini
ortaya koymaktadır. NoSQL motorları ve analitik hızlandırıcıların
kullanımı gibi bankacıların geride kaldığı durumlar, sektörün iş
zekası (örn. SQL programcıları) ve nicelik modellemesi
alanındaki uzun geçmişine dayanarak, önceden uygulamaya
konmuş güçlü becerileri yansıtmaktadır.
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketler, yüksek
kapasiteli veri ambarları, columnar veritabanları, güvenlik,
yönetişim ve optimizasyon motorları gibi büyük veriye ilişkin
diğer temel altyapı bileşenlerinde, sektörler arasında aynı kulvarda
bulunan diğer şirketlerle eşdeğer konumdadır.
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 5
Büyük veri altyapısı
%65
Bilgi
%53
bütünleştirmesi
%64
Ölçeklenebilir
depolama
altyapısı
%87
%59
Yüksek
kapasiteli
veri ambarı
%60
%58
Güvenlik ve
%63
yönetişim
%54
Komut dosyası
oluşturma ve
geliştirme
araçları
“Şu anda günde yaklaşık iki terabayt boyutundaki verileri
işliyoruz; 2015 yılı itibariyle, günde 10 petabaytı aşmayı
umuyoruz. Bu nedenle, bu çok büyük veri hacimlerini gerçek
zamanlıya yakın şekilde analiz etmek için uygun teknolojileri
seçmeliyiz.”8
%64
%51
Columnar
veritabanları
%53
%45
Karmaşık olay
%47
işleme
İş yükü
optimizasyonu
ve zamanlama
%45
%47
%44
Analitik
%25
hızlandırıcılar
%42
Hadoop/
MapReduce
NoSQL motorları
Önde gelen küresel bir borsa şirketi olan NYSE Euronext,
yasadışı ticari işlemlerin yeni kalıplarını saptamak için büyük veri
analitiğini kullanmıştır. Şirket, uzmanlarının milyarlarca ticari iş
içindeki kalıpları analiz ettiği süreçleri hızlandırıp basitleştiren
yeni bir pazar gözetim platformunu aktarmıştır.7
NYSE Euronext şirketinin Küresel Veri Hizmetlerinin başkan
yardımcısı ve Kuruluş Veri Mimarisi başkanı Emile Werr şunları
söylüyor “Yaptığımız her şey, bilgileri analiz etmek ve “samanlıkta iğne
aramak” şeklindedir.”
%36
%42
%17
Akış
bilgi işlemi
%38
%31
Küresel
Bankacılık ve Finans Pazarları
Kaynak: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması
olan İşte Büyük Veri anketi © IBM 2012
Şekil 4: Finansal hizmet şirketleri, ölçeklenebilir ve genişletilebilir bir
altyapıya sahip büyük veri çalışmalarını başlatmaktadır.
NYSE Euronext, yeni altyapının, pazar gözetim algoritmalarını
çalıştırmak için gereken süreyi %99’un üzerinde azalttığını ve
çözümü desteklemek için gereken BT kaynaklarının sayısını ise
%35’ten fazla azalttığını bildirmektedir. Bunların tümü,
uyumluluk ile ilgili personelinin ticari işlem etkinliğine ilişkin
şüpheli kalıpları saptama ve erken inceleme eylemlerini
gerçekleştirme becerisini artırırken, yatırım yapanlara yönelik
zararı da azaltmaktadır.9
3. İlk büyük veri çalışmaları, mevcut ve yeni dahili veri
kaynaklarından iş öngörüleri elde etmeye
odaklanmıştır.
İlk büyük veri çalışmalarının çoğu, dahili verileri tedarik ve analiz
etmeye yöneliktir; bunun, aynı zamanda bankacılık ve finans
pazarlarında yer alan şirketler için de geçerli olduğunu görüyoruz.
Ankete göre, bankacılık ve finans pazarlarındaki yanıt verenlerin
yarısından fazlası, dahili verileri, kuruluşları dahilindeki birincil
büyük veri kaynağı olarak bildirmiştir. Bu durum, bankacılık ve
finans pazarlarında yer alan şirketlerin, büyük veriyi benimsemek
için pragmatik bir yaklaşımda bulunduğunu ve bu dahili
sistemlerin halen yararlanılmamış muazzam değer içerdiğini de
ortaya koymaktadır.
6 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan ve etkin büyük
veri çalışmaları olan, ankete yanıt veren beş kuruluştan dördü,
işlemleri ve log verilerini analiz etmektedir. Bunlar,
bankanın iş veya bilgi sistemlerinde gerçekleştirilen tüm
operasyon işlemlerinin ve otomatik işlevlerin ayrıntılarını
kaydetmek için makine tarafından üretilmiş verilerdir. Bu
veriler, pek çok geleneksel sistem tarafından depolanma ve
analiz edilme becerisini aşmıştır. Sonuç olarak, pek çok
durumda, bu veriler yıllarca toplanmış, ancak analiz
edilmemiştir.
Bankalar ve finans pazarlarında yer alan şirketlerin, sektörler
arasında kendileriyle aynı kulvardaki şirketlerin gerisinde
kaldığı nokta, büyük veriye ilişkin kılavuz programları ve
uygulamaları dahilinde daha çeşitli veri türlerini kullanma
konusudur.
Bu şirketlerin beşte birinden biraz fazlası (%21), genelde
tüketici bankalarının çağrı merkezlerinde fazla sayıda üretilen
sesli verileri analiz etmektedir. Öte yandan, şirketlerin dörtte
birinden biraz fazlası (%27), sosyal verileri analiz ettiğini
bildirmektedir (sektörler arasında aynı kulvarlardaki
şirketlerde sırasıyla %38 ve %43’e kıyasla).
Sektör
uzmanlarının
çoğu,
yapılandırılmış
verilere
odaklanmamayı, kuruluşların yapılandırılmamış verilerini
bütünleştirme konusunda devam eden zorluk ile
ilişkilendirmektedir (bkz. Şekil 5).
4. Büyük veri, güçlü analitik yetenekleri gerektirir.
Büyük veri, önemli iş zorluklarını ele almak için kullanıma
sunulana kadar tek başına değer oluşturmaz. Bu, daha fazla ve
farklı türde verinin yanı sıra güçlü analitik yeteneklere erişimi
gerektirir. Bu yetenekler, hem araçları hem de bu araçları
kullanmak için gereken becerileri içerir.
Büyük veri
kaynakları
%88
İşlemler
%92
%73
Log verileri
%81
%59
Olaylar
%70
%57
E-postalar
%65
%43
Sosyal
medya
%27
%42
Algılayıcılar
%19
65%
%42
Harici akışlar
%36
RFID taramaları
veya
POS verileri
%41
47%
%41
Serbest biçimli
metin
Jeo-uzamsal
Sesli
Hareketsiz
görüntüler/
videolar
%42
%40
%0
%38
%21
%34
%22
Küresel
Bankacılık ve Finans Pazarları
Finansal hizmet kuruluşlarının erken
büyük veri çalışmalarının çoğu, dahili
verileri tedarik ve analiz etmeye
odaklanmıştır; bu pragmatik bir
yaklaşımı ortaya koymaktadır.
Kaynak: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması
olan İşte Büyük Veri anketi © IBM 2012
Şekil 5: Finansal hizmet şirketleri, ilk büyük veri çalışmalarını, dahili
veri kaynaklarına odaklamaktadır.
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 7
Büyük veri etkinliklerine dahil olan ve bankacılık ve finans
pazarlarında yer alan bu şirketler incelendiğinde; bunların, temel
sorgular, tahmine dayalı modelleme, optimizasyon ve benzetim
gibi yapılandırılmamış verileri ele almak için tasarlanmış
analitik yeteneklerin güçlü temeliyle işe başladıkları ortaya
çıkmaktadır. Bununla birlikte, bu şirketler, veri görselleştirme
ve metin analitiğine ilişkin temel yetenekler konusunda,
sektörler arasında aynı kulvardaki şirketlerin gerisinde
kalmaktadır (bkz. Şekil 6).
Daha gelişmiş veri görselliğine ve analitiğe olan gereksinim,
büyük verinin uygulamaya konmasıyla birlikte artmaktadır.
Veri kümeleri, genelde iş veya veri analistlerinin, geleneksel
raporlama ve veri madenciliği araştırmalarını görüntüleyip
analiz edemeyeceği kadar büyüktür. Çalışmamızda, bankacılık
ve finans pazarlarındaki yanıt verenler, beş büyük etkin veri
çalışmasından yalnızca üçünün veri görselleştirme
yeteneklerini kullandığını belirtmiştir.
Aynı zamanda büyük veri, birden fazla veri türünü analiz etme
gereksinimini ortaya çıkarır. Bankacılık ve finans pazarlarında
yer alan şirketlerin, diğer sektörlerde kendileriyle aynı
kulvarlarda bulunan şirketlerin önemli düzeyde gerisinde
kaldığı nokta da burasıdır. Bankacılık ve finans pazarlarındaki
yanıt verenler, etkin büyük veri çalışmalarının %20’sinden az
bir kısmında, çağrı merkezi konuşmalarının metinleri gibi metni
doğal haliyle analiz etmek üzere tasarlanmış gelişmiş
yetenekleri kullanır. Bu analitik; duygu, argo, niyetler gibi dil
farklarını yorumlayıp anlama becerisini içerir ve genel olarak,
davranış ve tercihleri anlamak ve genel müşteri deneyimini
geliştirmeye yönelik çalışmaları desteklemek için kullanılır.
Bankacılık ve finans pazarlarında yapılan etkin büyük veri
kaynağı çalışmalarının 10’da birinden az bir kısmında, jeouzamsal yer bilgileri (%7), sesli veriler (%10), video (%7)
veya akış verileri (%6) dahil, çok daha karmaşık
yapılandırılmamış veri türlerini analiz etme yeteneklerinin
bulunduğu bildirilmiştir.
Bu alanlarda bulunan donanım ve yazılımlar
olgunlaşırken, ilgili beceriler yetersiz kalmaktadır. Ayrıca,
bankalar, bu yetenekleri paraya dönüştürme konusunda
halen zorluk yaşamaktadır.
Analitik yetenekler
%91
Sorgular ve
raporlama
%92
%77
Veri madenciliği
%63
%71
Veri görselleştirme
%60
%67
Tahmine dayalı
modelleme
%64
%65
Optimizasyon
%67
%56
Benzetim
%56
%52
Doğal dil
metni
%18
%43
Jeouzamsal
analitik
%7
Akış
analitiği
%6
Video analitiği
Sesli analitik
%35
%26
%7
%25
%10
Küresel
Bankacılık ve Finans Pazarları
Kaynak: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme
Fakültesi tarafından hazırlanan, işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması
olan İşte Büyük Veri anketi © IBM 2012
Şekil 6: Finansal hizmet şirketleri, temel analitik yetenekler
konusunda sektörler arasında aynı kulvarda bulunan diğer
şirketlerin gerisinde kalıyor.
8 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Büyük verinin mevcut kalıbının kabul edilmesi, bankacılık ve
finans pazarlarında yer alan şirketlerin tereddütte olduğunu,
ancak aynı zamanda ilgilendiklerini vurguluyor.
Büyük veri ortamını daha iyi anlamak için, yanıt verenlerden,
günümüzde kuruluşlarında yer alan büyük veri
yeteneklerinin seviyesini açıklamalarını istedik. Sonuçlar,
tanımladığımız süreç boyunca büyük verinin kabul
edilmesinin ve ilerlemesinin dört temel aşamasını ortaya
koymaktadır: Eğitim, Keşif, Etkileşim ve Uygulama. Kabulün
her aşamasının daha kapsamlı şekilde anlaşılması için, lütfen
bu çalışmanın küresel sürümüne bakın (bkz. Şekil 7).
• Eğitim – Bilgi temelinin oluşturulması: Bankacılık ve
finans pazarlarında yanıt verenlerin %26’sı
• Keşif – İş örneği ve yol haritasının belirlenmesi:
Bankacılık ve finans pazarlarında yanıt verenlerin %47’si
• Etkileşim – Büyük verinin benimsenmesi: Bankacılık ve
finans pazarlarında yanıt verenlerin %23’ü
• Uygulama – Büyük verinin ölçekli olarak
uygulanması: Bankacılık ve finans pazarlarında yanıt
verenlerin %3’ü.
Büyük verinin kabulü
Eğitin
Bilgi toplamaya
ve pazar
gözlemlerine
odaklanma
Küresel
Bankacılık ve
Finans
Yönetimi
%24
%26
Keşfedin
İş gereksinimlerine
ve zorluklarına
dayalı strateji ve yol
haritası geliştirme
Küresel
Bankacılık
ve Finans
Yönetimi
%47
%47
Etkileşim kurun
Değer ve
gereksinimleri
doğrulamak
amacıyla büyük
veri girişimleri
için kılavuz
programlar
oluşturma
Küresel
Bankacılık
ve Finans
Yönetimi
%22
%23
Uygulayın
İki veya daha fazla veri
girişimini devreye alma
ve gelişmiş analitiği
uygulamaya devam
etme
Küresel
Bankacılık
ve Finans
Yönetimi
%6
%3
Kaynak: Analitik: IBM İş Değerleri Enstitüsü ve Oxford Üniversitesi Saïd İşletme Fakültesi tarafından hazırlanan, büyük verinin gerçek dünyada kullanılmasına ilişkin
işbirliğine dayalı bir araştırma çalışması © IBM 2012
Şekil 7: Finans hizmeti şirketlerinin çoğu, büyük veri stratejilerini veya kılavuz programları geliştirmekte, ancak çok az bir kısmı bu analitiği
operasyon süreçlerine dahil etmek üzere taşımıştır.
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 9
Kabulün her aşamasında, bankacılık ve finans pazarlarında yer
alan şirketler tarafından bildirilen büyük veri çalışmalarının
önündeki en önemli engel, ölçülebilir iş değeri gereksinimi ile
onu ifade etme becerisi arasındaki boşluktur. Yöneticiler; büyük
veri stratejileri, kılavuz programları ve uygulamalarından elde
edilmiş değeri veya potansiyel değeri anlamalıdır. Kuruluşlar;
yöneticilerin, büyük veri girişimlerini ilerletmek için gereken
zaman, para ve insan kaynaklarına yapılan yatırıma bağlı kalması
için, gerektiğinde ayrıntılı analize dayalı olarak tahmin edilen ve
mümkün olduğunda kılavuz programlarına bağlı olan değeri ifade
etme konusunda ihtiyatlı olmalıdır.
Öneriler: Büyük veri kabulünün geliştirilmesi
İşte Büyük Veri Çalışmamıza ait bulgulara ilişkin IBM analizi,
bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketlerin, her aşamada
büyük veri çalışmalarını nasıl geliştirdiklerine dair yeni iş
öngörüleri sağlamıştır. Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan
şirketler, iş zorluklarını çözme gereksiniminden hareketle, gelişen
teknolojiler ve değişen veri yapısı doğrultusunda, büyük verinin
potansiyel yararlarına daha yakından bakmaya başlamıştır. Büyük
veriden daha fazla değer elde etmek için, bankalara ve finansal
pazarlarda yer alan şirketlere uyarlanmış geniş bir öneri dizisi
sunuyoruz.
İlk çalışmaların müşteri odaklı sonuçlara ayrılması
Kuruluşların, büyük veri girişimlerini, işe en fazla değer
sağlayabilecek alanlara odaklaması gerekir. Bu durum, bankacılık
ve finans pazarlarında yer alan şirketlerin çoğu için, müşteri
gereksinimlerini gerçek anlamda anlayabilmenin ve gelecekteki
davranışları tahmin edebilmenin sonucu olarak, müşterilere daha
iyi hizmet sağlayan müşteri analitiği ile işe başlamak anlamına
gelecektir. Finans kuruluşları; bu iş öngörülerini, satış fırsatları
oluşturmak, ürünleri geliştirmek, yeni kanal ve teknolojilerden
yararlanmak (örneğin mobil), fiyatlandırmayı ayarlamak ve
müşteri memnuniyetini geliştirmek için kullanmaktadır.
Müşterileriyle anlamlı ilişkileri etkili şekilde geliştirmek
amacıyla, bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketler,
müşterilerle onların değerli olarak algılayacağı yöntemlerle
bağlantı kurmalıdır. Değer, daha bilgiye dayalı, zamanında veya
ilgili etkileşimler aracılığıyla elde edilebilir. Bu, aynı zamanda
kuruluşlar, temel operasyonları, bu etkileşimlerin genel
deneyimini geliştiren yöntemlerle geliştirdikçe de elde edilebilir.
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketler, müşterilerle
en doğrudan şekilde etkileşim kuran süreçleri tanımlamalı ve
ardından birini seçip başlamalıdır. Genelde büyük verinin
değerini ortaya koyan kanıt noktalarını sunması ve daha
fazlasını yapmak için teşvik sağlaması nedeniyle, küçük
iyileştirmeler bile önem taşır. Analitik, müşterilerin beklediği
düzeyde ilişki derinliğini oluşturmak için gittikçe daha fazla
gerekli hale gelen büyük veriden elde edilen iş öngörülerini
desteklemektedir.
Büyük veri stratejisinin, iş odaklı bir ayrıntılı
proje planı ile tanımlanması
Ayrıntılı proje planı, kuruluş dahilindeki büyük veriler için vizyon,
strateji ve gereksinimleri içerir. İş kullanıcılarının
gereksinimlerinin, BT’nin yol haritasının uygulanması ile
desteklenmesi çok önemlidir. Ayrıntılı proje planında, kaynakların
pragmatik şekilde edinilmesini ve kullanılmasını sağlamaya
yardımcı olmak amacıyla, kuruluşların neleri başarmak istedikleri
tanımlanır.
Etkili bir ayrıntılı proje planında, ilgili temel iş zorluklarını, bu
zorlukların ele alınacağı sırayı ve büyük verinin nasıl
kullanılacağını tanımlayan iş süreci gereksinimlerini belirleme
yoluyla, büyük verinin kuruluş dahilindeki kapsamı tanımlanır.
Bunun amacı, “imkansızı istemek” değil, gereken veriler, araçlar
ve donanımların yanı sıra ilgili bağımlılıkları anlamaya yönelik
bir temel işlevi görmesidir. Ayrıntılı proje planı; büyük veri
çözümlerini, sürdürülebilir iş değeri oluşturan pragmatik
yöntemlerle geliştirip uygulaması için kuruluşu yönlendirecektir.
10 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan kuruluşlar için, ayrıntılı
proje planı geliştirmenin temel adımı, iş yöneticilerini geliştirme
aşamasında sürece dahil etmektir. İdeal olan, bunun şirketin halen
Keşif aşamasında olduğu bir durumda gerçekleştirmektir.
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan pek çok kuruluş için,
tek üst düzey yöneticinin etkileşim kurması yeterlidir. Ancak daha
fazla çeşitlendirilmiş şirketler, kuruluş silolarını aşmak ve şirketin
zorluklarına ve sinerjilerine ilişkin bütüncül bir görünümü
yansıtan ayrıntılı proje planı geliştirmek için, küçük bir yönetici
grubundan yararlanmak isteyebilir.
Analitik yeteneklerin iş önceliklerine göre
oluşturulması
Özellikle çoğu bankanın ve finans pazarında yer alan şirketlerin
günümüzde karşılaştığı yasal uyumluluk gereksinimleri ve düşük
kâr marjları göz önünde bulundurulduğunda, her finans
kuruluşunun benzersiz öncelikleri, kuruluşun büyük veri
yeteneklerini geliştirmesini desteklemelidir. Bunun olumlu yönü,
pek çok büyük veri çalışmasının, eşzamanlı olarak maliyetleri
düşürüp gelirleri artırabilmesidir. Bu ikili durum, iş örneğini
destekleyip gerekli yatırımları dengeleyebilir.
Kısa vadeli sonuçlar elde etmek için mevcut verilerle
başlanması
Büyük veri programını sürdürmek üzere ivme ve uzmanlığı
oluştururken kısa vadeli sonuçlar elde etmek için, bankacılık ve
finans pazarlarında yer alan şirketlerin pragmatik bir yaklaşımda
bulunması çok önemlidir. Anketimize yanıt verenlerin doğruladığı
gibi, yeni iş öngörülerini aramaya başlamak için en mantıklı ve
uygun maliyetli yer, çoğunlukla önceden kullanıma sunulmuş araç
ve becerilerden yararlanan, kuruluşun mevcut veri deposunun
içidir.
Örneğin, birkaç finans kuruluşu, pazarlama etkinliklerini
tasarlamak için büyük verilerden toplanan müşteri öngörülerinden
yararlanır, kampanyalar yürütür ve tüm kanallarda satış fırsatlarını,
ürün ailelerini ve müşteri kesimlerini toplar. Bu, gelirleri artırırken,
ilişkileri geliştirip, operasyonların maliyetini düşürebilmektedir.
Diğer şirketler ise kanallar arasında veri bütünleştirmesini
sağlamak için büyük veri teknolojilerini kullanır. Bu durum, onları,
üstün ve tutarlı kanal kullanıcısı deneyimini sağlayacak ve müşteri
memnuniyetini artırıp maliyetleri azaltabilecek konuma getirir.
Kurum içine bakılması, kuruluşların öncelikle mevcut verileri,
altyapısı ve becerilerinden yararlanmasına ve kısa vadeli iş
değerlerini sağlamasına, diğer yandan da önemli deneyim
kazanmasına olanak tanır. Bundan sonra kuruluşlar, daha karmaşık
kaynak ve veri türlerini ele almak için mevcut yetenekleri
genişletmeyi düşünebilirler. Çoğu kuruluşun daha büyük hacimli
verileri veya daha çeşitli kaynakları işlemesine olanak tanıyan
yatırımlar yapması gerekecektir; öte yandan, bu yaklaşım,
yararlanılmamış kaynakların içine hapsolmuş verileri ortaya
çıkarmak için gereken süreyi kısaltıp yatırımları azaltabilir. Bu,
altyapı uygulamaları devam ederken, değer elde etme hızını artırıp,
kuruluşların mevcut havuzlarda depolanan bilgilerden
yararlanmasını sağlayabilir. Ardından, yeni teknolojiler elde
edildikçe, büyük veri girişimleri, daha yüksek veri hacmi ve daha
fazla veri çeşidini içerecek şekilde genişletilebilir.
Bankacılık ve finans pazarlarında yer alan şirketler, kendi
kuruluşları içinde gereken belirli becerileri edinmeye
odaklanmalıdır. Bunlar özellikle, yapılandırılmamış verileri analiz
etme becerilerini artıracak ve iş yöneticilerine, görsel olarak daha
kullanılabilir olduğu ifade edilebilecek beceriler olmalıdır.
Ölçülebilir sonuçlara göre olurluk
incelemesinin oluşturulması
Kapsamlı ve uygun bir büyük veri stratejisi ve ardından yol
haritası geliştirmek için sağlam, ölçülebilir bir olurluk incelemesi
gereklidir. Bu nedenle, bu süreç boyunca bir veya daha fazla iş
yöneticisinin sponsorluğu ve etkin şekilde sürece dahil edilmesi
önem taşır. Uzun vadeli başarı elde etmek için eşdeğerde önemli
olan unsur ise güçlü, sürekli iş ve BT işbirliğidir.
Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı 11
Büyük veri geliştirme ile doğru yolda
ilerleme
Bu önerilerin her birini vurgulayan önemli bir ilke, iş ve BT
profesyonellerinin, büyük veri yolculuğunun tamamında birlikte
çalışmasının gerekmesidir. En etkili büyük veri çözümleri, önce
iş gereksinimlerini belirler, ardından ilgili iş fırsatını
destekleyecek altyapıyı, veri kaynaklarını, süreçleri ve becerileri
uyarlar.
Tüketicinin güçlendirildiği bir ekonomide rekabet etmek için,
bankaların ve finans pazarlarında yer alan şirketlerin; pazarlar,
müşteriler, kanallar, ürünler, düzenlemeler, rakipler, tedarikçiler,
çalışanlar vb'yi kapsamlı biçimde anlamak amacıyla bilgi
varlıklarından yararlanmasının zorunlu olduğu gittikçe açık hale
gelmiştir. Finans kurumları; operasyonlarını, müşterilerini ve bir
bütün olarak pazarı daha iyi anlamak için, yeni ve mevcut verilerin
hızla artan hacmini, hızını ve çeşitliliğini etkili şekilde yönetip
analiz etme ve ayrıca doğru becerileri ve araçları uygulamaya
koyma yoluyla değer elde edecektir.
Daha fazla bilgi için
Bize 0212 317 1793'ten ulaşabilir, IBM pazarlama
temsilcinizle veya IBM Çözüm Ortağınızla iletişime
geçebilir veya aşağıdaki Web sitesini ziyaret
edebilirsiniz: ibm.com/banking
Başlıca İletişim
Sorumluları
David Turner
[email protected]
Michael Schroeck
[email protected]
Rebecca Shockley
[email protected]
Bu IBM İş Değerleri Enstitüsü araştırması hakkında daha fazla bilgi
edinmek için lütfen [email protected] e-posta adresi aracılığıyla
bizimle iletişim kurun. Araştırmamızın tüm kataloğu için aşağıdaki
adresi ziyaret edin: ibm.com/iibv
IBM İş Değerleri Enstitüsü araştırmasına dayanan en son yönetici
raporlarından oluşan aylık e-haber bülteni IdeaWatch'a abone
olun: ibm.com/gbs/ideawatch/subscribe
iPad veya Android için ücretsiz “IBM IBV” uygulamasını indirerek,
tabletinizde IBM İş Değerleri Enstitüsüne ilişkin yönetici
raporlarına erişin.
12 Analitik: Büyük verinin gerçek dünyada kullanımı
Referanslar
1 Schroeck, Michael; Rebecca Shockley, Dr. Janet Smart,
Professor Dolores Romero-Morales and Professor Peter
Tufano. “Analytics: The real-world use of big data. How
innovative organizations are extracting value from
uncertain data.” IBM Institute for Business Value in
collaborations with the Saïd Business School, University of
Oxford, October 2012. http://www-935.ibm.com/services/
us/gbs/thoughtleadership/ibv-big-data-at-work.html.
©2012 IBM.
2 LaValle, Steve, Michael Hopkins, Eric Lesser, Rebecca
Shockley and Nina Kruschwitz. “Analytics: The new path
to value: How the smartest organizations are embedding
analytics to transform insights into action.” IBM Institute
for Business Value in collaboration with MIT Sloan
Management Review. October 2010. http://www-935.ibm.
com/ services/us/gbs/thoughtleadership/ibv-embeddinganalytics.html © 2010 Massachusetts Institute for
Technology.
3 Schroeck, Michael; Rebecca Shockley, Dr. Janet Smart,
Professor Dolores Romero-Morales and Professor Peter
Tufano. “Analytics: The real-world use of big data. How
innovative organizations are extracting value from
uncertain data.” IBM Institute for Business Value in
collaborations with the Saïd Business School, University of
Oxford, October 2012. http://www-935.ibm.com/services/
us/gbs/thoughtleadership/ibv-big-data-at-work.html.
©2012 IBM.
4 IBM Software: Smarter Commerce. “OCBC Bank nets
profits with interactive, one-to-one marketing and service.”
July 2012. http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/
zzc03162usen/ZZC03162USEN.PDF
5 Ibid.
6 Ibid.
7 http://www-01.ibm.com/software/success/cssdb.nsf/CS/
JHUN-95XMPN?OpenDocument&Site=default&ct
y=en_us
8 IBM Software: Smarter Commerce. “OCBC Bank nets
profits with interactive, one-to-one marketing and service.”
July 2012. http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/
zzc03162usen/ZZC03162USEN.PDF
9 Ibid.
© Telif Hakkı IBM Corporation 2013
IBM Global Services
Route 100
Somers, NY 10589
ABD
Amerika Birleşik Devletleri'nde hazırlanmıştır.
Mayıs 2013
Her Hakkı Saklıdır
IBM, IBM logosu ve ibm.com, International Business Machines Corporation
şirketinin ABD'deki ve/veya diğer ülkelerdeki ticari markaları veya tescilli ticari
markalarıdır. Bu ve diğer IBM ticari markalı terimler, bu bilgilerde ilk geçtiği
yerde bir ticari marka simgesiyle(® veya ™) işaretlenmişse, bu simgeler, bu
bilgilerin yayınlandığı tarihte IBM'in sahip olduğu ABD'de tescilli veya özel
hukuk kapsamındaki ticari markaları gösterir. Bu gibi ticari markalar diğer
ülkelerde de tescilli veya özel hukuk kapsamındaki ticari markalar olabilir.
IBM ticari markalarının bir listesi, ibm.com/legal/copytrade.shtml internet
adresinde "Telif ve marka bilgileri" başlığı altında mevcuttur.
Diğer şirket, ürün ve hizmet adları, diğer şirketlerin ticari markaları veya
hizmet markaları olabilir.
Bu belgede IBM ürünlerine ve hizmetlerine yapılan atıflar, IBM'in söz
konusu ürün ve hizmetleri faaliyet gösterdiği tüm ülkelerde pazarlayacağı
anlamına gelmemektedir.
Bu raporun bazı bölümleri Oxford Ünive rsitesinde Saïd İşletme Fakültesi’ n in
izni ile kullanılmıştır. © 2013 Oxford Üniversitesinde Saïd İşletme Fakültesi
Her hakkı saklıdır.
Lütfen Geri
Dönüştürün
GBE03555-USEN-03