Anasayfa / İş Analitiği / Dijital Okuryazarlık ve Veri Okuryazarlığı

Dijital Okuryazarlık ve Veri Okuryazarlığı

Giriş

Dijitalleşme sürecinde içinde büyüyen bir kuşak olarak, dijital öncesi ve sonrasıyla ilgili hikayelerimiz bir hayli vardır. Yıllar önce ilk internet kullanırken babam kızardı, telefon yine meşgul kapatın şu interneti diye. Uzun vakitler geçirdiğimizde “Ne anlıyorsunuz bundan bağımlılık oldu sizde” diye söylenirdi. Şimdi işler biraz tersine döndü, kendisi tamamen online bir hale dönüştü, banka işlerini hepsini internetten halleden, her konuda araştırmayı ilk internetten bakma ihtiyacı gören ve hatta internetteki bilgiyi güvenli kabul eden bir yaklaşım benimsedi. Tabi offline(kahvehane) da buluşup oynadığı oyunları şimdi online platforma taşıdı, aynı kadro onlinede buluşup briç turnuvası yapıyorlar. Excel üzerinde evin hesabını kitabını tutan bir takım analizler yaparak, veriyi kayıt altına alıyor ve daha rahat yorumlama şansı elde ediyor. Aslında online dünyanın, dijitalin ne kadar hızlı oluştuğunun ve geliştiğinin farkındayız. Bu hızlı değişim için de adapte olmaya ihtiyaç var. Bu yazımda da bu dijital dünyayı ve veriyi okuyabilmek konusunda toparladığım bazı bilgileri ve düşüncelerimi sizlerle paylaşmak istedim.

Hem okurum hem yazarım

Okuryazarlığı biliyoruz da dijital okumak yazmak ne demektir derseniz, şöyle bir tanımına bakalım. Dijital okuryazarlık akıllı telefonlar, tabletler, dizüstü bilgisayarlar ve masaüstü bilgisayarlar gibi ağ cihazları aracılığı ile bilgiyi bulma, anlama, analiz etme, üretme ve paylaşabilme becerilerini ifade eder.(wikipedia) Aslında tanımdakilerin hepsini günlük hayatımızda uyguluyoruz. Tabi ki herkes aynı seviyede yapmıyor olabilir. Genelde internetten bir araştırma yapılacak ise evdeki veya ortamdaki en geç arkadaşlardan destek alınır. Oğlum sen baksana bir internetten diye. Çünkü en hızlıca o ortamı okuyan ve doğru sonuca ulaşması muhtemel gençler oluyor. Tabi ki bu normal durum, çünkü geç Y kuşağı ve Z kuşağı dijitalin tam ortasına içine doğdular.

Veri okuryazarlığı nedir?

MIT tanımına göre veri okuryazarlığı, verileri okuma, çalışma, analiz etme ve tartışma yeteneğini içerir.

Dijital okuryazarlık nasıl günlük hayatımızı etkiler hale geldiyse veri okuryazarlığıda hem günlük hayatımızda hem de iş hayatımızda kıdemden ve çalıştığımız pozisyondan bağımsız önemli hale gelmiştir. Herkes makine öğrenimi, yapay zeka algoritmalarını bilmek zorunda değildir elbette fakat veri okuryazarlığı günümüzde kesinlikle herkes tarafından öğrenilmesi gereken bir beceridir.

Açık Veri

Her gün sosyal platformlarda, sunumlarda çok hızla artan veriden ,büyük veriden bahsediyoruz. 2020 yılında dünyadaki veri şu kadar zettabyte ulaşacaktır gibi paylaşımlar çokça yapılıyor. Tüm dünyada üretilen bu verininde dünya ile paylaşılması açık veriyi sağlamaktadır. Açık veriler, herkesin erişebileceği, kullanabileceği ve paylaşabileceği verilerdir. Hükümetler, işletmeler ve bireyler sosyal, ekonomik ve çevresel faydalar sağlamak için açık verileri kullanabilirler.

Türkiye’de  açık veri konusu şu şekilde;

2011 yılında Open Government Partnership’e kabul edildi. Fakat sonrasında 2017 Eylül ayında  Open Government Partnership ortaklığından çıkarıldı. Saydamlık taahhüdünü yerine getirmedi. Bir internet sitesi açılması gerekiyordu. 2017’de de açık veri parametrelerimiz de pek iyi durumda değildi.

Şimdi ise en güncel durumda Cumhurbaşkanlığı dijital dönüşüm ofisi projelerinde açık veri gündemlerden bir tanesidir. Henüz fayda sağlama konusunda tam olarak uygulamaya geçmese de, gündemde olması ve bir şeyler yapılıyor olması umut verici. https://cbddo.gov.tr/projeler/acik-veri/

Veri ve Analitik

Devletler, kurum ve kuruluşların bilgilerini şeffaflaştırma çabaları sayesinde, açık veri miktarı son yıllarda önemli ölçüde artmaktadır. Bunun sonucunda kurum ve kuruluş çalışanlarının veri okuryazarlığı becerilerini geliştirmek önemli hale gelmiştir. Veri okuryazarlığına yönelik ihtiyaç artık hissedilmekte ve talebi de artmaktadır. Veri okuryazarlığı 21.yüzyılın öğrenilmesi gereken temel pratiklerinden biri olarak değerlendirilmektedir. Ayrıca veri okuryazarlığı günümüzde önemli görülen farklı okuryazarlık becerileri ile de etkileşim içindedir. Örneğin; dijital okuryazarlık, medya okuryazarlığı, istatiksel okuryazarlık vb.

Gartner’ın raporuna göre ;

Veri ve analitik, dijital işin temel bir parçası haline geldiğinden ve veriler örgütsel bir varlık haline geldiğinden, çalışanlar en azından veri hakkındaki konuşmaları iletme ve anlama becerisine sahip olmalıdır. Kısacası, “veri konuşma” yeteneği, günlük işlerin çoğunun ayrılmaz bir parçası olacaktır. Organizasyonlar daha fazla veri güdümlü hale geldikçe, zayıf veri okuryazarlığı büyümenin önleyicisi olacak.

Veri okuryazarlığı hakkında biraz araştırma yaptığımda çok sayıda üniversitenin, özel kurumun, belediyelerin veri okuryazarlığı eğitimi verdiğini gördüm. Çocuklar için erken yaşta veri kodlama ve veriyi anlamak üzerine programlar var.

Veri okuryazarlığı hakkında kar amacı gütmeyen büyük organizasyonlarda var. School of Data, sivil toplumda veri okuryazarlığını ilerletmeyi amaçlayan küresel bir ağdır.

School of Data’nın “Defining Data Literacy” başlıklı yakın tarihte yaptığı bir çalışmada veri ile çalışan ve çalışmayan kişilere, ‘Veri Okuryazarlığı’ nedir kapsamında sorular yönelterek, analiz yapılmış. Aşağıdaki şu bilgilere ulaşılmış ;

  • Bilgiye, veriye farklı yollardan nasıl ulaşılacağını bilmek
  • Veriye soru sorabilmek ve yanıt alabilmek
  • Veride spesifik çıktılar bulabilmek (bir hikaye, görselleştirme gibi)
  • Veriyi kişinin kendi kişisel çalışma alanı, hedefleri için kullanabileceği bir güce dönüştürmeyi başarabilmesi
  • Veri ile çalışırken rahat olabilmek
  • Temel istatistiksel analizleri veri ile yapabilmek

Veriye ulaşmak için dijital dünyayı okuman gerekir sonrasında ulaştığın veriyi de okumak için iyice bir tanımlamak anlamak için  temel veri analizi yapabiliyor olman önemlidir. Veri üzerinden yapacağın özetler, verinin kalitesi inceleme(kayıp değerler ,veri türleri), tekrarlı kayıtları anlama ve verinin görselleştirilmesi veriyi anlamak için yapacağın tüm adımlar çok önemlidir. İleride analitik modellemede yapacaksan eğer en baştan veriyi iyi okuman gerekir.

Veri Görselleştirme

Annem ilkokul öğretmeni ve ilkokulda beni bir probleme, soruya yaklaşırken mutlaka onun bana çizimini, görselleştirmesini yaptırırdı. Bu sayede de gerçekten normalde bakarken göremediğim bir örüntüyü, görselleştirme  basit bir çizim sonrasında daha rahat anlar ve çözümü yakalardım. Çizmeden görselleştirmeden çözüme gitmek bazen nerdeyse imkansız veya çok zorlu olurdu. Veriyi uygun şekilde görselleştirip o görseli de okumak veriyi anlamak için oldukça faydalıdır. Verinin görselleştirmesi ile ilgili bu siteye bir göz atmanızı tavsiye ederim. https://datavizcatalogue.com/TR/index.html

Sonuç

Günü sonunda ulaşılmak istenen nokta DIKW piramidinin en üst noktasındaki wisdom yani bilgelik seviyesidir. Bilgelik seviyesi tabi ki bu işin en üst seviyesidir. Biraz da o seviyenin felsefi boyutu da vardır. Oraya gelene kadar veriyi okumak, anlamlandırmak ve geliştirme üzerine yapacağımız çok şey var. En alttaki o kalabalık ve karmaşık görüntüden anlamlı bilgiyi doğru yöntemler çıkarmamız gerekiyor.

Makine öğrenmesi algoritmalarının, yapay zekanın hayatımızın tam ortasında olduğu bu günlerde en başta veri okur yazarlığının önemini anlatmaya çalıştım. Otomatik makine öğrenmesi (Auto ML) konusunda çalışmalar hızla artıyor. Makine öğrenmesi işini tam anlamıyla belki makineye bırakacağımız zamanlar olabilir. Tüm modelleri deneyecek ve anlamlıları tespit edip, en güvenilir en doğru modeli seçecek ve bunu en hızlı şekilde sürekli yapabilecektir. Ama veriyi doğru okumak, görseli anlamak, nerden ve nasıl yorumlanması gerektiğini bilmek bizim kabiliyetlerimiz olarak kalmaya en azından bir süre daha devam edecektir.

2020 yılın sağlık, mutluluk ve huzur getirmesi dilekleriyle. Tüm VBO okuyucalarına iyi yıllar dilerim.

Kaynaklar:

https://schoolofdata.org/2016/01/08/research-results-part-1-defining-data-literacy/

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy/

https://findingstories.learndata.info/

Leyla Arsan: “Dünya tek, yaşadığımız problemler ortak bu yüzden açık veri en önemli şey!”

Görsel Kaynaklar :

https://www.futurelearn.com/courses/learning-network-age/0/steps/24650

What is the DIKW Pyramid?

Hakkında Taner Kocakafa

Yıldız Teknik Üniversitesi İstatistik Bölümü Mezunu. 2012’den beri perakende ve sigorta sektöründe analitik konularında çalışmıştır. Şirket içi analitik bakış açısı ve analitik araçlarla ilgili eğitimler vermektedir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir