Bu veri hangi kararı değiştirecek? Analize başlamadan önce bu sorunun cevabını bilmek gerekiyor. Verinin hangi dönemi temsil ettiği ve hangi kavramı nasıl ölçtüğü anlaşılmadan üretilen analiz, ikna edici bir anlatıdan ibaret kalabilir. Yapay zeka bu anlatıyı hızla üretebilir, fakat yanlış soruyu doğru hale getirmez.
Doğru soruyu ararken önce stratejik bağlama bakıyorum: Kararın sahibi kim, hangi grup etkilenecek, hangi zaman aralığında nasıl bir değişim aranıyor? Karar sorusu, etkilenen grup ve beklenen sonuç açıkça yazıldığında veriyi hangi amaçla inceleyeceğimiz de belirginleşiyor.
Ardından veri kaynağı, örneklem, eksik kayıtlar, değişen tanımlar ve olası yanlılıklar değerlendirilebilir. Verinin kökeni ve temsil gücü de bu incelemenin parçası. AI hipotez üretmek, veri sözlüğü oluşturmak, anomali aramak ve alternatif açıklamalar geliştirmek için kullanılabilir. Korelasyon ile neden arasındaki farkı ayırt etmek, ölçünün işteki anlamını yorumlamak ve kararın sınırını çizmek ise insanın veri okuryazarlığına bağlı.
Veri kültürünün araç eğitimiyle sınırlı kaldığında gelişmesini beklemiyorum. Çalışanların ölçü, kanıt, belirsizlik ve nedensellik üzerine ortak bir dil kurması, hangi soruyu neden sorduklarını açıkça konuşabilmelerine yardımcı olur. AI'dan cevapla birlikte varsayımlarını, belirsizlikleri, alternatif açıklamaları ve gereken ek kanıtı istemek bu dilin günlük çalışmadaki karşılığı olabilir. Böylece cevapları denetlemek ve işte kullanmak da kolaylaşır.
Kendinize sorun
- Bu veri hangi kararı değiştirecek?
- Ölçtüğümüz şey ile anlamak istediğimiz şey aynı mı?
- Hangi eksik veya yanlı veri sonucu tersine çevirebilir?
