Dijital Dönüşümün İşletmeler Üzerindeki Etkisi
Son kullanıcıların dijitalleşmeye başlamasıyla birlikte işletmeler için dijital dönüşüm önem kazanmıştır. Dijital dönüşüm sürecine dâhil olan işletmeler, ürün ve hizmetlerini dijitalleşme kapsamında geliştirirler. Dijital dönüşüm, üretkenliği ve üretim süreçlerini iyileştirmek, iş riskini yönetmek, daha iyi çalışan ve müşteri deneyimleri sunmak ve maliyetleri kontrol etmek için kullanılır.
İşletmelerin doğru bir dijitalleştirme geliştirebilmesi için belirli stratejilere ve süreçlere sahip olması önemlidir. Bu sayede teknoloji, iş hayatına kolay bir şekilde entegre edilebilir. Dijital dönüşüm ile verimsiz ve manuel süreçlerin yerini kolaylık ve hız alır. Dijital dönüşümün işletmelere sağladığı avantajlar aşağıdaki gibi sıralanabilir:
- Dijital dönüşüm, işletmelerin her birimini kapsar. Elde edilmiş olan tüm bilgiler ve kaynaklar dijital dönüşüm ile bir araya getirilerek veri oluşturulur. Bu veriler kapsamlı bir şekilde kullanılır.
- İşletmelerin kazanmış olduğu deneyimleri iyileştirir.
- Müşterilerden toplanan verilerle düzenli bir sistem oluşturmak için verileri en ideal şekilde optimize eder.
- Veri depolama sayesinde müşteriye faydalı ve kişiselleştirilmiş deneyim sunar. Bu durum işletmenin büyümesine katkı sağlar.
- Müşterilerin beklentisini ve ihtiyaçlarını karşılamak üzere stratejiler belirlenmesini sağlar.
- Müşteri memnuniyetinin maksimum seviyeye çıkarılmasını sağlar.
- İşletmelerde ve çalışanlarda dijital kültürün oluşmasını sağlayarak özellikle çalışanların becerilerinin artmasını sağlar.
- Verimliliği maksimum seviyeye çıkardığı için karlılığı da artırır. Dijital dönüşüm kullanan firmalar, karlılık ve performans konusunda rakiplerinin önüne geçer. Bu durum kazancı artırır.
- Doğru verilerin ve bilgilerin entegre edilmesini sağladığı için ekip üyelerinin iş yükünü azaltır. İş yükü azalınca üretkenlik artar.
Dijital dönüşüm, firmaların büyümesi için kritik bir olgudur. Bu yüzden çağın gelişen ve dijitalleşen teknolojisine uyum sağlamak için gerekli ve önemli bir araçtır.
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesiyle İş Süreçlerinin Otomatikleştirilmesi
Yapay zekâ, bilgisayar ve bilgisayar kontrolünde bulunan robotlara insan zekâsına özgü bazı faaliyetleri yaptıran teknolojidir. Yapay zekânın amacı, programları zeki hale getirmektir. Yapay zekâ sistemlerinin çözüm üretebilmesi için önceden belirlenmiş olan parametreler temelinde gözlem yapması gerekir. Ancak bunun için ihtiyaç duyduğu veriler insanlar tarafından verilir.
Yapay zekâ sistemlerinin sanayi alanında devreye girmesiyle birlikte düşünen ve kendini yönetme kabiliyetine sahip olan akıllı fabrika yapılarının oluşturulması hedeflenmektedir. Yapay zekânın gelişmesi, üretim ve hizmet sektörlerinde iş yapma şeklini değiştirerek otomatikleştireceği için iş gücü kaybının önüne geçileceği öngörülüyor. Bu sayede yeni bilgiye dayalı uzmanlık ve deneyim gerektiren işler ön plana çıkar.
Global rekabette rakiplerini geride bırakarak başarılı olmak isteyen işletmelerin, kişisel müşteri taleplerine cevap veren ürünleri daha kaliteli ve daha hızlı üretmesi gerekir. Ayrıca maliyetlerin de düşürülmesi önemlidir. Dolayısıyla işletmelerin bu koşullara uyum sağlaması için dijitalleşmesi ve akıllı fabrikalar kurması gerekir. Yapay zekâ ile daha güçlü, daha akıllı ve daha hızlı robotlar tasarlanabilir. Yüksek kalite standartlarının yakalanmasını ve üretim maliyetlerinin düşürülmesini sağlayan yapay zekâ, sanayi ve endüstride rekabet gücünde kilit rol oynar.
Makine öğrenmesi, yapay zekânın alt bilim dallarından birini oluşturur. Öğrenebilen algoritmalarla geçmişte toplanan veriler üzerinden tahmin oluşturulmasını sağlar. Büyük miktardaki verileri işlemek ve hızlı şekilde analiz etmek mümkün değildir. Ancak makine öğrenmesi yöntemleri ile büyük veriler işlenebilir ve hızlı şekilde analiz edilebilir.
Makine öğrenmesinde en yaygın yöntemler şunlardır:
- Denetimsiz öğrenme
- Denetimli öğrenme
- Pekiştirmeye dayalı öğrenme
Bu öğrenme modellerinin hepsinde kümeleme, regresyon ve sınıflandırma gibi algoritmalar kullanılır. Tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak ve verilerde bulunan kalıpları belirlemek için de bu algoritmalar kullanılır. Makine öğrenmesi sistemlerinin öğrenme süreçleri aşağıdaki şekildedir:
- Veri toplama ve hazırlama
- Modeli eğitme
- Modeli doğrulama
- Sonuçları yorumlama
Makine öğrenmesi, verilerin olduğu her alanda kullanılabilir. Firmalar, özellikle karar süreçlerini daha hızlı hale getirmek için makine öğrenmesi algoritmalarından ve yapay zekâ araçlarından faydalanmalıdır.
Verimsiz iş gücünü azaltmak, veri hazırlama süreçlerini otomatikleştirmek ve veriler üzerinden anlamlı bilgiler edinmek işletmeler için önemlidir. Özellikle büyüme hedefleri olan işletmelerin dijitalleşmesi için yapay zekâ araçlarını ve makine öğrenmesini kullanarak süreçlerini iyileştirmeleri gerekir. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi, ürün veya hizmet satan işletmelerin iş süreçlerinde insan müdahalesini azaltan bir unsur olurken bu şekilde de verimlilik artar. Ayrıca maliyetlerin düşürülmesinde ve müşteri ihtiyaçlarının analiz edilmesinde başarılı sonuçlar ortaya çıkardığı için firmaların gelecekteki varlığını da önemli ölçüde etkiler.
Bulut Bilişim ve Veri Analitiğiyle İşletme Verimliliğinin Artırılması
Şirket verilerini depolamak için kullanılan yerel sunucular ile veri analizi yapmak son derece karmaşıktır. Verilerin analiz için merkezi sunuculardan sisteme aktarılması zaman kaybına yol açar. Ayrıca işletme içi sunucu oluşturmak ve bunu yönetmek oldukça maliyetlidir. Çünkü veri kaybını önleyebilmek için sürekli olarak bakım ve yedekleme yapılması gerekir. Büyük ölçekli işletmelerin birçoğu veri depolamak için fiziksel sunuculardan faydalanır. Ancak fiziksel sunucuların işletmeye birtakım zorlukları vardır.
Bulut bilişim, verilerin bulut sunucu mimarisinde depolanmasını sağlar. Bu sayede veri depolamak için fiziksel sunuculara ihtiyaç duyulmaz. Fiziksel ve yerel sunucuların maliyetlerini ortadan kaldıran bulut bilişimde, kullanım başına ödeme modeli bulunur. Bu durum maliyetlerden önemli ölçüde tasarruf edilmesine yardımcı olur.
Bulut bilişim, tüm işletme modellerinin kullanımına uygundur. Bulut bilişim ile veri yönetimi ve veri analitiği son derece basittir. Kolay erişim imkânı sağladığı için verilerden yararlanılarak analiz yapılmasına, hipotezin test edilmesine ve makine öğrenmesi yeteneklerinin geliştirilmesine de olanak sağlar.
Dijital Dönüşümde Veri Güvenliği ve Kişisel Verilerin Korunması
Kişisel verilerin korunması, gelişen bilgi teknolojileri ve dijital dönüşümün karşımıza getirdiği önemli konulardan bir tanesidir. Veri, yeni dünyanın zenginliğidir ve veriyi en iyi şekilde kullanabilen, analiz eden şirket ve kurumların günümüzde başarıyı yakalaması çok kolaydır.
KVKK kapsamında, kişisel verilerin belirli bir disiplin altında sınırsız şekilde toplanması, yetkisi bulunmayan kişilerin erişimine açılması, ifşa edilmesi ve amacı dışında kullanılarak kişilik haklarının ihlal edilmesinin engellenmesi amaçlanır. Bu yüzden kişisel verilerin işlenmesine dair denetim mekanizmaları ile verilerin hukuka aykırı şekilde işlenmesinin önlenmesi hedeflenir.
Dijital dönüşümde veri işleyen işletmeler güvenlik düzeyini temin etmek için gereken her türlü idari, hukuki ve teknik tedbirleri almak zorundadır.
