Analitik: Finansal hizmetlerde büyük verinin gerçek dünyada
Transkript
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 iibv@us.ibm.com 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 daturner@us.ibm.com Michael Schroeck mike.schroeck@us.ibm.com Rebecca Shockley rshock@us.ibm.com Bu IBM İş Değerleri Enstitüsü araştırması hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen iibv@us.ibm.com 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