Hayatta her şeyin, bir göstergesi vardır. Bir önceki bölümde de bahsettiğimiz üzere, pek çok olay ve olgu önceden okunabilir, anlamlandırılabilir ve buna göre eyleme geçilebilir. Gelişim aşamasında kişilerin ve kurumların kendileri üstüne yaptıkları çalışmanın, tecrübenin, bakışın ve kazanımların en büyük amacı bunu yapabilecek yeterliliğe erişmektir.
Fakat kurulum aşamasında, bunun bir başka boyutuna geçmek zorundayız. Ölçülebilirlik ve Veri Okuma. Elbette bulunduğunuz sektöre, iş koluna, ülkeye, müşterilerinize ve hatta iş yapışınıza göre gerek duyduğunuz bilgiler, veriler ve başlıklar değişecektir. Fakat kurulum aşamasında her kişi ve kurum, hangi verileri ölçmesi gerektiğine, ölçüm metotlarına ve veri kaynaklarına karar vermek zorundadır. Veriye dayalı ilerlenip ilerlenmemesi bir tercih meselesi değildir.
Bu hususta danışmanlık için görüştüğüm veya çalıştığım ya da tanıştığım pek çok firmada iki ayrı yanlış yaklaşım görüyorum. İlki, benim veri sarhoşluğu adını verdiğim bir konu. İkincisi ise, kişi ve kurum ayrımındaki eksiklik. İkisinden de ayrıca bahsedelim.
Veri Sarhoşluğu, kurumlar veya kişiler kendi konjonktürlerine uymayan verileri takip ettiklerinde veya iyimser bakışla verileri okuduklarında ortaya çıkan durumdur. Bunu özellikle şirket patronlarında, pazarlama departmanlarında ve satışta görürüz. Bir toptan markasının birim bazında karı neredeyse hiç hesaplamayıp dönemsel karlılığı baz alması, pazarlamacıların sadece onları daha başarılı gösterdiği veya bütçe arttırımına destek alabildikleri için görünüm, erişim vb. verileri raporlarda sunmaları ya da satışçıların her telefon görüşmesini aday müşteri olarak yazmaları, buna güzel örneklerdir. Pek çok mecrada ve basın açıklamasında altı boş verilerin, örneğin ‘bu yıl şu kadar hacim kazandık’, ‘ekibimiz şu kadar büyüdü’ gibi aslında markaya verimlilik, sonuç, karlılık vb. noktalarda hiçbir katkısı olmayan verilerin de başarı diliyle sunulduğunu görürüz.
Bu, kişi ve kurumlar için çok tehlikelidir. Çünkü yalnızca acı noktalarına ve eksikliklere dair körleştirmekle kalmaz, aynı zamanda daha fazla hata yapılmasına neden olur. Elbette kibir, kaçınma psikolojisi, çıkarcılık gibi pek çok unsur burada etkilidir. Bunların hepsi de kişisel etmenlerdir ki bu da bizi ikinci yaygın soruna getiriyor.
Kişi ve Kurum Ayrımındaki Eksiklik, sadece veri noktasında değil pek çok başka noktada kendini öne çıkarıyor. Aynı zamanda ilk kısımda bahsettiğimiz kişilerin temel assetler olması durumuyla bire bir örtüşmektedir. Başka bölümlerde buna daha fazla değineceğiz. Ne var ki bunun veri bakımından sorun yaratan noktası, kişilerin kendilerini başarılı gösterme isteklerinin, kendi departman veya unvan çıkarlarının, veriyi zehirlemesi durumudur. Yukarıda verdiğimiz örneklerle birlikte, aslında pek çok durumda göz önünde olan doğru veri ve önemli sonuçların, kişiler tarafından geri plana atıldığını görürüz. Küçük yapı ve oluşumlarda bu durum kolektif bir zarar oluşturmayabilir fakat büyük yapılarda ülke veya uluslararası denetleme kurumlarının olmasının sebebi tam olarak budur. Kendilerini öne çıkarmak isteyerek zaruri verileri öne çıkarmayan departmanlar, unvan soğuk savaşları, şirket cirosunu FAVÖK’ten ayıramayıp kendi cebinin hakkı gören patronlar, tatlı dilli haydutluk peşinde olan pek çok alt yüklenici ve benzeri unsurlar, bu yayılan bozukluğun sadece bazı örnekleridir.
Rakamlar ve matematik yalan söylemez, söyleyemez. Kişiler için ise, durum pek de böyle değildir.
Peki, kişi ve kurumlar veriye dayalı bir yapıyı nasıl kurabilirler? Burada, dört temel sütun vardır.
İlki, alan verileridir. Kişi ve kurumlar, faaliyet gösterdikleri veya kuruldukları alandaki temel verileri ve ölçüm metriklerini tam anlamıyla anlamalı ve amaçları için uygun olanları temel yol göstericileri kabul etmelidirler.
İkincisi, veri kaynaklarıdır. Bu, veriye dayalı bir kurulumun belki de en önemli sütunudur. Yanlış bir veri kaynağı, tutarsız bir mecra, güvenilmez bir anket sonucu örneğin, baz aldığımız tüm veriyi yanlış çıkaracağından, büyük zararlar verebilir. Bu yüzden en doğru ve güvenilir veri kaynakları seçilmelidir. En sarsılmaz veri ise, doğruluk bakımından, kendi verilerimizdir. Bu da bizi üçüncü sütuna getirir;
Üçüncüsü, veri kurulumudur. Kişi ve kurumlar, veri toplamak zorundadırlar. Kaç müşteriyle görüşüldü, temel şikayetler nelerdir, iade sebepleri nelerdir, ekip içindeki performans ölçümünde oran nedir, temel darboğazlarımız nelerdir? Bu gibi soruların ölçüm metriklerini de, nasıl ölçeceklerini de, denetimini de kurulum aşamasında oturtmalıdırlar. En güvenilir veri, kendi ölçümümüzden gelen veridir.
Dördüncüsü, veri doğrulamadır. Yukarıda bahsettiğimiz kişi ve kurum ayrımındaki eksiklik ya da veri sarhoşluğu gibi unsurlardan dolayı, güvenilir bağımsız denetmenler ve hatta ilerleyen zamanda firma içi denetim için ayrı bir yapı kurulması elzemdir. Aynı zamanda kurucu; yani baştaki kişi, hangi alanlarda nelerin ölçülmesi gerektiğini çok iyi bilmelidir, kendi alanı olmasa bile.
Çünkü her zaman dediğimiz gibi, kişi en önemli ‘asset’tir ve sürekli gelişim & öğrenme herkes için esastır.
Buraya kadar neden veriye dayalı yaşayıp kurulum aşamasında bunu temellerimize dökmemiz gerektiğini anlattık. Peki bunun örnekleri var mıdır? Her zamanki gibi, bu bölümün en temel gerçek hayat örneklerini ve detaylarını derledik:
Veri Sarhoşluğunun en öğretici örneği yine WeWork ve kurucusu Adam Neumann'dır. Şirket, yatırımcılarına sunduğu tablolarda "topluluk düzeltmeli FAVÖK" diye bir kavram icat etmiş; kira giderlerini, pazarlama maliyetlerini, hatta genel kurumsal giderleri bu hesabın dışına çıkararak şirketi olduğundan çok daha karlı gösteren bir anlatı kurmuştu. Bu, şirket cirosunu FAVÖK'ten ayıramamanın neredeyse ders kitabı örneğidir; Neumann'ın verilerle ilişkisi ölçmek değil, ikna etmekti. Halka arz girişimi çöktüğünde, gerçeklik ile raporlanan arasındaki bu uçurum günler içinde şirketin değerini onlarca milyar dolar eritti.
Kişi ve Kurum Ayrımındaki Eksikliğin en çarpıcı örneği ise Wells Fargo skandalıdır. Banka yönetimi, çalışanlarına imkânsız çapraz satış hedefleri koydu; işini kaybetmek istemeyen binlerce çalışan da bu baskı altında müşteri bilgisi olmadan yaklaşık iki milyon sahte hesap açtı. Burada veri zehirlenmesi, doğrudan kişisel çıkardan, unvan ve iş güvencesi kaygısından doğdu; CEO John Stumpf yıllarca bu "başarılı" çapraz satış rakamlarını övünç kaynağı olarak sundu, çünkü rakamların arkasındaki gerçekliği sorgulamak kimsenin çıkarına değildi. Kurum, kendi çalışanının kişisel motivasyonunu veriden ayıramadığı için, en temel performans göstergesi baştan aşağı yanlıştı.
Alan verisini doğru seçmenin gücü için hâlâ en iyi örnek Oakland Athletics ve genel müdürü Billy Beane'dir. 2002 sezonunda, beyzbol dünyasının onlarca yıldır kutsal saydığı vuruş ortalaması gibi metrikleri bir kenara bırakıp, o zamana dek kimsenin önemsemediği isabetli vuruş yüzdesine yöneldi. Bütçesi rakiplerinin çok altında olan bir takımı, sadece doğru alan verisini seçerek lig tarihinin en uzun galibiyet serilerinden birine taşıdı; herkesin baktığı veri değil, amaca uygun veri fark yarattı.
Veri kaynağının güvenilirliği söz konusu olduğunda, Boeing 737 MAX faciası unutulmaz bir uyarıdır. Uçağın MCAS sistemi, uçağın burnunu otomatik aşağı bastıran kritik kararını tek bir açı sensöründen gelen veriye dayandırıyordu; yedekli, çapraz kontrollü bir kaynak yapısı yoktu. O tek sensör arızalandığında sistem yanlış veriyi doğru veri sanıp devreye girdi ve Lion Air ile Ethiopian Airlines uçaklarının düşmesine yol açtı. Yanlış, tutarsız ya da tek noktadan gelen bir veri kaynağının, üzerine kurulan her şeyi nasıl çürüttüğünün en ağır bedelli örneğidir bu.
Veri kurulumunu bir disipline dönüştürmenin en olgun örneği ise Amazon'dur. Jeff Bezos'un kurumsal kültüründe, şirketin yüzlerce operasyonel metriğinin tek tek gözden geçirildiği haftalık iş incelemesi toplantıları merkezi bir yer tutar. PowerPoint sunumlarını yasaklayıp altı sayfalık anlatı metinleri istemesiyle tanınan Bezos, bu metinlerin her birinin şirketin kendi ölçtüğü veriye dayanmasını şart koşar. Yıllar içinde kurumsallaşan bu kendi veri toplama refleksi, tahmine değil ölçüme dayalı bir kültürün nasıl inşa edildiğini gösterir.
Veri doğrulamanın eksikliği ise en çarpıcı halini Theranos'ta bulur. Elizabeth Holmes'un kurduğu şirket, tek damla kandan yüzlerce test yapabildiğini iddia ediyordu; ama bu iddiayı destekleyen hiçbir veri bağımsız denetimden geçmedi. Kurum içi mühendisler teknolojinin çalışmadığını biliyordu, fakat kurucunun karizması ve anlatısı doğrulanmamış veriyi yıllarca ayakta tuttu. Bağımsız denetmenler için kurulması gereken yapı tam olarak Theranos'un atladığı adımdı; bu atlama, milyarlarca dolarlık bir şirketi bir gecede sıfıra indirdi.
