Veri ve Analitik Ekipleri için Kurumsal Eğitim: Rol Bazlı Gelişim Haritası

Veri ekiplerinde eğitim ihtiyacı neden rolden role değişir?

Veri ve analitik fonksiyonu tek bir meslek değil, birbirine bağlı birkaç rolün toplamıdır. Veriyi sorgulayan analist, raporu yöneticinin masasına taşıyan BI geliştirici, model kuran veri bilimci ve verinin kimin elinde, hangi kalitede durduğunu düzenleyen veri yönetişimi sorumlusu aynı sorunun farklı yerlerinde çalışır. Bu rollerin eğitim ihtiyaçları örtüşmez.

Kurumsal eğitim kararı verirken sık yapılan hata, herkese aynı araç eğitimini vermektir. Oysa bir ekipte raporlar birbirini tutmuyorsa sorun çoğu zaman aracın kendisinde değil, veri tanımlarında ve modelleme alışkanlıklarındadır. İhtiyacı doğru tanımlamak, eğitim türünü seçmekten önce gelir.

Rol bazlı yetkinlik ihtiyaçları

Veri ekiplerinde sık görülen roller ve gelişim alanları:

• Veri analisti: sorgulama dili ile veri çekme, tablo birleştirme ve gruplama, temel istatistik, tablo yazılımında ileri analiz, bulguyu iş diline çevirme.
• BI geliştirici ve rapor sahibi: veri modelleme, ölçü hesaplama dili, zaman bazlı karşılaştırmalar, rapor performansı, satır düzeyinde yetkilendirme, etkili görselleştirme.
• Veri bilimci: programlama ile veri hazırlama, denetimli ve denetimsiz öğrenme, model değerlendirme, modelin üretime alınması ve yorumlanabilirliği.
• Veri yönetişimi ve veri kalitesi sorumlusu: politika ve standartlar, meta veri ve veri kataloğu, veri kalitesi ölçümü, ana veri yönetimi, kişisel veri uyumu.
• İş analisti ve analitik yöneticisi: iş sorusunu analitik soruya çevirme, gereksinim toplama, paydaş yönetimi, analitik kültürünün kurumda yaygınlaşması.

Bir kişi birden fazla rolü taşıyorsa eğitim planı, o kişinin ağırlıklı olarak hangi çıktıdan sorumlu olduğuna göre, yani rapor, model ya da veri kalitesi sorumluluğuna göre öncelenmelidir.

Hangi yetkinlik alanında hangi tür program?

Ekibin ortak eksiği veri okuryazarlığı ve temel analiz ise, SQL, tablo yazılımı, istatistik ve görselleştirmeyi bir arada veren bütüncül bir analist programı mantıklıdır. Bu tür programlar yeni katılan ya da başka bölümlerden analitiğe geçen çalışanlar için de uygundur.

Ekip aracı kullanıyor ama raporlar yavaş, hesaplamalar tutarsızsa, araca özel ileri düzey bir program gerekir. Burada konu genel bilgi değil, filtre bağlamı, zaman zekası ve performans optimizasyonu gibi dar ve derin başlıklardır.

Model kurma ihtiyacı varsa programlama ve makine öğrenmesi temelli bir veri bilimi programı seçilir. Verinin kendisine güvenilmiyorsa, yani aynı müşteri farklı sistemlerde farklı biçimlerde duruyorsa, öncelik araç ya da model değil, veri yönetişimi programıdır. Son olarak analitik çıktıların karar vericiye ulaşmadığı yapılarda iş analitiği ve analitik kültürü eğitimi aranan boşluğu kapatır.

Veri ve analitik ekibi için eğitim ihtiyaç analizi soruları

Eğitim planından önce şu soruları ekiple ve veriyi kullanan iş birimleriyle konuşun:

• Aynı gösterge farklı raporlarda farklı değer veriyor mu; göstergelerin tanımı yazılı mı?
• Analistler veriyi doğrudan sorgulayabiliyor mu, yoksa her talep için bir mühendise mi bağımlı?
• Rapor taleplerinin ne kadarı gerçekten karar için, ne kadarı alışkanlıktan geliyor?
• Yeni bir veri kaynağı eklendiğinde kalite kontrolünü kim yapıyor?
• Kişisel veri içeren tablolara erişim kurallarını ekip biliyor mu?
• Modeller üretime alınıyor mu, yoksa deneme aşamasında mı kalıyor?
• Yöneticiler panolardan karar alıyor mu, yoksa rapor yalnızca arşive mi gidiyor?
• Ekipte bir kişi ayrıldığında hangi bilgi kayboluyor?

İlk iki soruda sorun varsa öncelik veri tanımları ve modelleme, üçüncü ve yedinci soruda sorun varsa iş analitiği ve görselleştirme olur.

Mindset kataloğundaki ilgili programlar

Veri Analisti Sertifika Programı; SQL ile veri sorgulama, tablo yazılımında ileri analiz, temel istatistik, görselleştirme ve Python ile veri analizi modüllerini bir arada sunar. SQL ile Programlama Eğitimi sorgulama, join, toplama ve gruplama konularına, Python ile Veri Analizi (Pandas) ise veri temizleme, gruplama ve pivot analizine odaklanır.

Uygulamalı Power BI ile Veri Analitiği ve Görselleştirme Sertifika Programı veri modelleme, DAX ve görselleştirme uygulamalarını; Power BI İleri Düzey ve DAX programı filtre bağlamı, zaman zekası, performans optimizasyonu ve güvenlik konularını işler. Veri Bilimi Sertifika Programı denetimli ve denetimsiz öğrenme ile MLOps modüllerini içerir.

Veri Yönetişimi Uzmanlığı (Data Governance) Sertifika Programı; DAMA-DMBOK çerçevesi, meta veri, veri kalitesi, ana veri ve KVKK/GDPR uyumunu kapsar. İş Analitiği (Business Analytics) programı ise gereksinim toplama, analitik araçlar ve analitik kültürü modüllerini içerir.

Eğitimi iş gerçeğine bağlamak

Veri eğitimlerinin etkisi, katılımcıların kendi veri setleriyle çalıştığı ölçüde artar. Eğitim öncesinde ekipten gerçek bir raporu, yani sorgusunu, modelini ve tanımlarını paylaşmasını istemek, atölyede bu raporun yeniden kurulmasını sağlar. Kişisel veri içeren kaynaklar kullanılacaksa, eğitim ortamı için maskelenmiş bir kopya hazırlamak da erişim kurallarına uymanın pratik yoludur.

Talebinizi iletirken ekipteki rolleri, kullandığınız araçları ve en çok zorlandığınız raporlama sorununu kısaca yazmanız, programı hazırlamayı hızlandırır.