Büyük Veri Proje Yönetimi El Kitabı

Veri boyutlarının her geçen gün katlanarak ve tahmin edilemez ölçeklerde artması ile beraber verilerin kullanımı ve anlamlandırılması ihtiyacı benzer olarak artış göstermektedir. Genel tanımı  Büyük Veri olarak adlandırılan tanımın içerisinde bir çok başlık yer almaktadır. Kendi uzmanlık alanım olan Proje Yönetiminde Büyük Verinin rolünü ve Büyük Veri Projelerinde dikkat edilmesi gereken noktaları bir “El Kitabında” birleştirmek istedim. Kitabın amaç bölümünde yola çıkış nedenleri ve etki alanları, kitabın içeriği ile ilgili kapsam bölümünde ve sırasıyla Büyük Verinin tanım olarak detayları, Büyük Veri ve Proje Yönetimi ilişkileri, Proje Yönetimindeki önemli süreçler olan Risk ve İletişim Yönetimi bölümleri yer almaktadır.

1. AMAÇ

Büyük Veri Projeleri Yönetimi El Kitabı, dijital dönüşümün önemli unsurlarından ve kaynaklarından birisi olan verinin işlenmesi, akış haline getirilmesi ve bir değer üretebilmesi için gerçekleştirilen büyük veri projelerinde uçtan uca yönetim prensibi oluşturmaktır.

Büyük veri projelerinin yönetiminde PMI (Project Management Institute) yayınladığı uluslararası proje yönetimi standardı olan PMBOK (Project Management Body of Knowledge) temel olarak alınmıştır. Teknik proje yönetimi alanında ise büyük veriye özel olarak hangi noktalara dikkat edilmesi gerektiği bu doküman içerisinde yer almaktadır.

 

2. KAPSAM

Büyük Veri Projeleri Yönetimi El Kitabı, genel olarak bir kurum içerisindeki BT hizmetleri arasında bulunan büyük verilerin işlenmesi ve büyük veriden belirli sonuçların çıkarılmasını kapsamaktadır. Büyük Veri ile birçok farklı alanda yapılabilecek olan çalışmalar, örneğin yapay zekâ, makine öğrenimi, derin öğrenme gibi konuların detaylı içeriklerini kapsamamaktadır.

 

3. BÜYÜK VERİ

Büyük Veri Projelerini yönetebilmek için öncelikle büyük veri teriminin anlaşılması gerekmektedir. Büyük verinin birçok kaynakta farklı anlamlarda açıklamaları bulunmaktadır, bu kaynaklar arasında ortak olan noktaları bir araya getirerek büyük veriye dair detaylı bir tanım aşağıda yer almaktadır.

Depolama alanının büyüklüğü ne olursa olsun günümüzde bu büyüklüğü doldurmaya yetecek miktarda veri sürekli artan bir hızla oluşmaktadır. Veri miktarı oluşumundaki hızlı artışın temel nedeni ise sosyal ağ etkileşimlerinin büyüyen hacmi, lokasyon duyarlı cihazların artması ve fiziksel dünya hakkında bilgi yakalayan ve ileten “akıllı sensörler”in sayısındaki artış olarak özetlenebilir. Tabi ki bunlara video ve medya kaynakları da eklenebilir. [1]

Büyük veri düzenli veya düzensiz olmak üzere, her gün yapılan çalışmaların işleyişini zorlaştıran büyük miktardaki veriyi tanımlar. Büyük verinin analizleri sonucunda, çalışmalar için daha iyi strateji ve karar verme olanağı sağlanmış olur.[2]

Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Olageldiği gibi, ilişkisel veri tabanlarında tutulan yapısal verinin dışında kalan, son dönemlere dek çok da kullanılmayan, yapısal olmayan veri yığınıdır. Artık yıkılmış olan yaygın bilişimci inanışına göre, yapısal olmayan veri, değersizdi, ama büyük veri bize bir şey gösterdi o da günümüzdeki bilgi çöplüğü diye adlandırılan olgudan muazzam derecede önemli, kullanılabilir, yararlı yani çöplükten hazine çıkmasına neden olan yegâne sistemdir. [3]

Verinin büyük olmasının özelliğini yansıtan belirli unsurlar bulunmaktadır.

Çeşitlilik (Variety): Üretilen verinin yüzde 80’i yapısal değil ve her yeni üretilen teknoloji, farklı formatlarda veri üretebiliyor. Telefonlardan, tabletlerden, bütünleşik devrelerden gelen türlü çeşitlilikte “Veri Tipi” ile uğraşılması gerekiyor. Bir de bu verilerin farklı dillerde, Non-Unicode olabileceğini düşünürseniz, bütünleşik olmaları, birbirlerine dönüşmeleri de gerekli.

Hız (Velocity): Büyük Veri’nin üretilme hızı çok yüksek ve gittikçe artıyor. Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlem sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğuruyor.

Büyüklük (Volume): IDC istatistiklerine göre 2020’de ulaşılacak veri miktarı, 2009’un 44 katı olacak. Şu anda kullanılan, “büyük” diye adlandırdığımız kapasiteleri ve “büyük sistemleri” düşünüp, bunların 44 kat büyüklükte verilerle nasıl başa çıkacaklarını hayal etmek gerekiyor! Kurumun veri arşivleme, işleme, bütünleştirme, saklama vb. teknolojilerinin bu büyüklükte veri hacmi ile nasıl başa çıkacağının kurgulanması gerekiyor. 2010’lu yıllarda dünyadaki toplam bilişim harcamaları yılda %5 artmakta, ancak üretim veri miktarı %40 artmaktadır.

Doğrulama (Verification): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında “güvenli” olması da bir diğer bileşen. Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekiyor.

Değer (Value): En önemli bileşen ise değer yaratması. Bütün yukarıdaki eforlarla açıklanan Büyük Veri’nin veri üretim ve işleme katmanlarınızdan sonra kurum için bir artı değer yaratıyor olması lazım. Karar veriş süreçlerinize anlık olarak etki etmesi, doğru kararı vermenizde hemen elinizin altında olması gerekiyor. Örneğin sağlık konusunda stratejik kararlar alan bir devlet kurumu anlık olarak bölge, il, ilçe vb. detaylarda hastalık, ilaç, doktor dağılımlarını görebilmeli. Hava Kuvvetleri, bütün uçucu envanterindeki taşıtlarının anlık yerlerini ve durumlarını görebilmeli, geriye dönük bakım tarihçelerini izleyebilmeli. Bir banka, kredi vereceği kişinin, sadece demografik bilgilerini değil, yemek yeme, tatil yapma alışkanlıklarını dahi izleyebilmeli, gerekirse sosyal ağlarda ne yaptığını görebilmeli.

 

4. BÜYÜK VERİ PROJE YÖNETİMİ

Büyük veri proje yönetiminde PMI standartlarında gerçekleştirilen adımlara ek olarak detaylı bakış açısıyla yapılması gerekenleri birer faz olarak düşündüğümüzde altı adımda özetleyebiliriz. Her bir adımda yapılması gereken çalışmalara ve aktivitelere dair detaylar ilgili ana başlık altında yer almaktadır.

 

4.1 Proje Hazırlıkları

Büyük Veri projelerinin diğer projeler gibi hazırlık aşamasında belirlenmesi gereken ihtiyaçlar bulunmaktadır. Özellikle proje sponsoru/kurum/proje paydaşlarının beklentilerine yönelik ön analiz çalışması kritik önem taşımaktadır. Büyük Veri ile sonuç olarak beklenen çıktıların en azından ana başlıklarının hazır olması gerekmektedir. Çalışmalar başlatıldıktan sonra soruların cevaplarına yönelik bilgiler verinin varlığı ve kalitesi ile belirlenmektedir.

Hazırlık aşamasında yapılması gereken çalışmalar;

 

  1. Müşteri beklentilerinin dikkatli şekilde anlaşılması ve açık soruların kalmaması,
  2. Proje yaklaşımına dair üst düzeyde bir planlama paylaşılması,
  3. Projeyi gerçekleştiren ekipten alınacak soruların cevaplanması,
  4. Verilerin bir araya getirilmesinde yaşanabilecek sorunların paylaşılması,
  5. Müşteri beklentileri ile gerçekleştirilecek olan çalışmaların kapsam, maliyet ve zaman planı olarak kontrol edilmesidir.

 

4.2 Analiz Çalışmaları

Büyük Veri projelerinde analiz çalışmaları ön ve detaylı analiz olarak ikiye ayrılmaktadır. Ön analiz çalışmalarında kurum içerisindeki veri setlerini anlamaya yönelik uygulamalar yapılmalıdır. Bir yöntem olarak soru seti hazırlanması örneği üzerinden kurum içerisindeki her birimin sahibi olduğu verilere dair detaylar edinilebilir. Soru setlerinin oluşturulmasında proje kapsamında hangi sorulara yanıt aranacağı ile doğrudan ilişki bulunmaktadır. Bazı konu başlıkları;

  • İlgili veri sorumlularının tespiti
  • Müşteri bilgileri
  • Ürün/Hizmet bilgileri
  • Lokasyon/Koordinat bilgileri
  • Sosyal Medya bilgileri
  • IoT sensor bilgileri

Bir başka yöntem ise ilgili birimlerdeki veri sorumluları ile bir araya gelerek karşılıklı soru-cevap veya bir kâğıda herkesin kendi yorumlarını ve değerlendirmelerini paylaştığı sonradan bu değerlendirmelerin toplantı sırasında üzerinden geçilmesi ile ön analiz çalışması yapılabilir.

Ön analiz çalışmaları tamamlandıktan sonra projenin sonunda nihai olarak üretilecek çıktıların belirlenmesine yönelik detaylı analiz çalışması yapılmalıdır. Detay analiz çalışmaları sonucunda üretilecek olan çıktılar belirlenmiş olarak geliştirme çalışmaları başlatılabilmektedir. Analiz çalışmalarına yönelik birçok farklı yöntem bulunmaktadır. Kurum yapısı ve proje ekibine göre değişebilecek olan analiz yöntemi bulunabilir. Örnek olarak öncelikle proje kapsamı incelenerek yapılması istenen çıktılar için teknik ve analist ekibin bir araya gelerek beyin fırtınası yapması yöntemiyle geliştirilecek olan çıktıların listelenerek anlamlı olanların filtrelenmesi ile gerçekleştirilir. İkinci bir yöntem olarak proje kapsamında cevabı aranan sorulara yönelik soru listesinin oluşturulması ve sorulara istinaden cevapların hazırlanarak geriye doğru yapılması gereken çıktıların hazırlanmasıdır. Diğer bir yöntem ise mevcut durumda elde bulunan hazır veriler ile ne yapılabilir sorusuna aranan yanıtların oluşturduğu listenin filtrelenerek çıktı üretilebileceklerin seçilmesidir. Bu yöntem ile var olan çıktıların nihai kararları verilemediği durumlarda karşılaşılmaktadır.

Sonuç olarak analiz çalışmalarında geliştirilecek çıktılara göre (ürün/servis vb.) bir yöntem belirlenerek proje kapsamı dâhilinde belirlenen soruların yanıtlarına ulaşılacak ön görsel tasarımlar, raporlama detayları ve veri akışı örnekleri hazırlanmalıdır.

 

4.3 Mimari Tasarım

Büyük veri kapsamında veri akışını oluşturacak yapının çalışacağı altyapının ön analiz çalışmalarında belirlenmesi gerekmektedir. Özellikle işlenecek olan verinin büyüklüğü ile önem arz eden yapının sonuç olarak yayınlanacak çıktıların detaylarına göre ek ihtiyaçlar ortaya çıkabilir. Veri biliminin kapsam dâhiline alınması durumunda çalışmaların/analizlerin gerçekleştireceği ortam kurulmalı ve gerekli kütüphaneleri çalıştıracak yapı hazırlanmalıdır.

Altyapıda önemli noktalardan birisi de kullanılacak olan uygulamalara karar verilmesidir. Uygulamalara karar verilirken uygulamanın lisanslama modelinin yapısı önem arz etmektedir. Veri boyutu başına ya da işlenecek olan veri boyutlarına veya kullanıcılara göre değişken yapıda olan lisanslama modelleri incelenerek analizler sonucunda ortak bir karar verilmelidir. Özellikle çözüm oluşturulurken bugünkü yapı yerine mevcut yapıya ek olarak gelecekte ne kadarlık bir büyüme öngörülüyor ve yapılmak istenen sonuçların detayları nelerdir gibi sorulara da yanıt verilmelidir.

Mimari yapıda bir diğer başlık ise ölçeklendirilebilir olmasıdır. Bugün kullandığımız veri boyutu küçük, ilerleyen dönemde ne olacak, buna ne kadar hızlı adapte olabilecek bir mimari isteniyor gibi soruların yanıtları ilgili iş birimleri ve teknik ekipten alınmalıdır. Mimari analiz çalışmaları gereksiz yere lisans kullanımlarını azaltacağı gibi operasyonel kaynak kullanım planlaması ve bakım konularına da yönelik birçok konuya açıklık getirecektir.

Mimari analiz çalışmaları tamamlandıktan sonra kurulması planlanan yapıya dair üst seviyede mimari tasarım dokümanı (High Level Design – HLD) hazırlanmalıdır. Doküman hazırlandıktan sonra ilgili iş birimleri ve teknik ekipler bir araya gelerek tüm birimlerce yapının durumuna dair antant kalınmalıdır. Özellikle üst düzey yöneticilerden veya proje sponsorlarından yatırım gerektiren bir durum olduğu için yazılı onay almak gerekmektedir.

Üst seviye mimari tasarım dokümanı tamamlandıktan sonra kurulum çalışmalarından önce altyapının nasıl kurulacağına dair detaylı doküman hazırlanmalıdır. Detaylı mimari tasarım dokümanı (Low Level Design – LLD) olarak adlandırılan dokümanda kurulum katmanlarına göre yapının nasıl kurulacağına dair detaylar yer almaktadır.

 

Mimari tasarım fazında yapılan çalışmaları özetlenirse;

  • HLD dokümanının hazırlanması
  • LLD dokümanının hazırlanması
  • Kurulum onaylarının alınması
  • Kurulum yapılacak ortamın hazırlanması
  • Donanım kurulumlarının yapılması
  • Uygulama/DB kurulumlarının yapılması
  • Veri kalitesinin kontrol edilmesi

 

4.4 Geliştirme

Projenin analiz ve mimari tasarım aşamaları tamamlandıktan sonra geliştirme çalışmalarını kapsayan bir dönemde işlerin gerçekleştirilmesine yönelik aktiviteler yapılır. Altyapı hazırlandıktan sonra analiz çalışmaları sonucunda oluşan çıktılara göre verilerin akış şeması oluşturulmalıdır. Özellikle planlanan çıktılara göre rapor/konsol çalışmaları için ayrı makine öğrenimi gibi çalışmalar için ayrı veri akışları kullanılabilir. Kaynak sistemin analizi yapılarak hangi ortama hangi verinin hangi süreler ile aktarılması gerektiği belirlenmelidir. Planlama çalışmalarında hazırlanan duruma göre geliştirme çalışmaları tamamlandığında akabinde test çalışmaları yapılarak canlıya geçiş işlemleri tamamlanabilir.

Çevik yöntemler arasında yer alan Scrum prensibi büyük veri projelerinde kullanılabilir. İteratif süreçler olarak çıktılar tasarlanabilir. Örnek vermek gerekirse birçok rapor ve dashboard hazırlanması beklenen bir projede raporların hazırlanarak toplu şekilde test ve canlıya almak yerine her bir rapor tamamlandığında canlıya almak için gerekli işlemler başlatılarak test süreçleri için gecikme olmayacaktır.

Geliştirme çalışmalarında yapılan çalışmalara ilişkin kontrol süreçlerinin belirlenmesi bu fazın başlangıcında planlanmalıdır. Hazırlanılması gereken soru başlıkları aşağıdaki gibidir.

 

  1. Analiz çalışmaları sonucunda istenen çıktılar/görsel/veriler
  2. Geliştirme yönteminin belirlenmesi
  3. Zaman planlama çalışmalarının yapılması
  4. Kontrol ekranlarının hazırlanması/doküman haline getirilmesi
  5. Son kullanıcıya yapılan çalışmaların test ettirilmesi
  6. Veri tutarlılığı için kaynak sistemlere bakılması
  7. Test sonrası onay veren kişinin tespit edilmesi

Yukarıdaki yedi başlıkta yer alan konuların netleşmesi halinde geliştirme fazında yapılan çalışmaların sonuca ulaşması kısa süreli olacaktır. Yapılan test çalışmaları ve test sonucuna onay verecek olan kişinin belirlenmesi işlerin tamamlanması ve ilerlenmesi adına yararlı olacaktır.

 

4.5 Test

Projenin test aşamasında öncelikli olarak geliştirmeyi yapan ekibin teknik test işlemlerini tamamlamaları sonrasında talep sahibi iş veya teknik ekibe test yapılması yönünde ortam sağlanmalıdır. Özellikle detay analiz aşamasında belirlenen çıktılara yönelik yapılan geliştirmelerin uygun olup olmadığı test edilmelidir. Test süreci iterasyon olarak her bir yapılan geliştirme sonrasında yapılmalıdır. Tüm geliştirmelerin tamamlanarak test sürecine geçilmesi iş yoğunluğu oluşturacaktır. Bu nedenle sürekli kendini yenileyen döngü içerisinde geliştirme-test-canlıya alma işlemleri ardı ardına yapılmalıdır.

Test aşamasında dikkat edilmesi gereken noktalar aşağıda yer almaktadır.

  1. Yeni geliştirmelerin referans noktaları olmadığı için detay analizde çıktıların net bir şekilde hazırlanması gerekmektedir. Örnek görsel tanımlayıcılar yardımcı olacaktır.
  2. Referans alınan geliştirmeler için referans noktası ile olan farklar belirlenmeli ve kontrol aşamasında öncelikli olarak bu noktalar test edilmelidir.
  3. Verilerin kaynak sistem ile olan doğruluğunun kontrolü her aşamada yapılmalıdır.
  4. Test aşaması için kullanıcılara belirli süre tanımlanmalıdır. Test süreçleri canlıya geçiş öncesinde hızlı bir adım olarak atlanmaması adına hedef süre verilmesi önemlidir.
  5. Test sonrasında ek geliştirmelerin ortaya çıkması durumunda önceden belirlenen kapsam ile arasındaki farkların büyüklüğü analiz edilmelidir. Ek geliştirmeler için önceden bir hedef süre için iş birimi ile antant kalınmalıdır. Hedef süre aşımını gerçekleştirecek ek geliştirmeler kapsam dışı olmalı ve yeni bir geliştirme iterasyonunda planlanmalıdır.
  6. Her bir test çalışması sonrasında test yapıldığına dair yazılı onay alınmalıdır.

 

4.6 Canlıya Alma

Projenin canlıya alma fazında test aşamasında başarılı olan çalışmaların yayınlanması gerçekleştirilir. Projenin kapanışından önce yapılan çalışmaların boyutlandırılması ve etkisinin belirlenmesi canlıya alınan çalışmaların kapanışa ne kadar etkili olduğunu ortaya koyacaktır. Örneğin bir portal geliştirmekle bir raporun hazırlanması proje içerisindeki tamamlanma büyüklükleri farklıdır. Bu amaçla projenin ne kadarının canlıya geçtiğinin önceden belirlenen büyüklüklere göre yapılması gereklidir. Büyüklükler birçok farklı alanda olabilirler. Bunlar;

  • Harcanan Zaman
  • Kullanıcıya Olan Etki
  • İş Sürekliliği Etkisi
  • Öncelik
  • Kişi/Gün

Proje sonunda yapılan çalışmaların canlıya geçişi sonrasında mutlaka yazılı onay alınarak proje kapanış dokümanına eklenmelidir.

Büyük Veri projelerinin sonunda projenin türüne göre birçok farklı çıktılar elde edilmektedir. Bunlara örnek vermek gerekirse;

 

  1. Rapor Kataloğu
  2. Veri görselleştirmeleri
  3. Tablo ve Veri Şemaları
  4. Veri Servisleri
  5. Veri Akış Şeması
  6. Uygulamalar
  7. Data Portal
  8. Veri Platformları, olarak yer almaktadır.

 

5. RİSK YÖNETİMİ

Büyük Veri projelerinde risklerin yönetimi proje yaşam döngüsü boyunca devam eder. Projenin fikir aşamasından başlayarak özellikle detay analiz fazında projenin gerçekleştirilmesini etkileyecek olan risklerin tespit edilmesi gerekmektedir. Risk tespitinden sonra risklerin nasıl yönetileceği ile ilgili adımlar hazırlanmalıdır. Hazırlık çalışmalarının tamamlanması ile birlikte proje devam ederken yeni risklerin ortaya çıkması durumunda risk planı güncellenmelidir. Herhangi bir risk ile karşılaşıldığında önceden hazırlanan aksiyon adımlarının uygulaması ve yönetimi sağlanmalıdır.

Büyük Veri projelerinde karşılaşılan risklere dair detaylar aşağıda yer almaktadır.

 

  1. Büyük veri & büyük soruların, proje başında belirlenmemesi nedeniyle proje sonunda ulaşılacak hedeflerin net olmaması
  2. Analiz çalışmalarının kısa süre içerisinde tamamlanması ile beraber iş biriminin/sponsorun detay çıktı görselleri veya uygulamaların belirlenmemesi
  3. Büyük veri platformuna aktarım yapılacak olan kaynak verilerin önceden analiz edilmemesinden kaynaklı aktarımlarda yaşanabilecek sorunların artması
  4. Mimari altyapının büyük veri platformuna yeterli olabilecek kapasitede tasarlanmaması ile beraber ek kaynak ihtiyaçlarının sonradan dâhil edilmesi
  5. Planlama ve iş çıktılarının hazır olduğu fazlarda yazılı onay alınmaması ile beraber hangi kapsama onay verildiğinin bilinmemesi
  6. Büyük veri ile ilgili veri sorumlularının proje başında dâhil edilmemesi ile beraber hedeflerin planlama aşamasından sonra belirlenmesi

 

6. İLETİŞİM YÖNETİMİ

Büyük Veri Projelerinde diğer projelerde olduğu gibi proje ekibi, sponsor ve paydaşlar arasındaki iletişimi sağlamak öncelikli tasarlanacak ve yönetilecek süreçler arasındadır. Büyük veri büyük soruların yanıtları ve kapsamı geniş olan bir disiplin olarak etkili iletişim sayesinde belirli bir hedefler doğrultusunda proje çıktılarının başarım oranı artırılabilir.

Proje iletişimini yönetmek üzere proje hazırlık aşamasında proje boyunca kullanılacak olan iletişim yöntemlerine dair bir plan hazırlanmalıdır. İletişim planında;

 

  1. Proje kapsamı
  2. İletişim yöntemleri
    1. Öğrenilmiş Dersler
    2. Toplantılar
    3. Raporlar
  3. Ekip iletişim bilgileri
  4. Eskalasyon matrisi
  5. RACI matrisi, olmalıdır.

RACI matrisi proje planında bulunan başlıkların ilgili proje ekibinin sorumluluklarına göre hazırlanmalıdır. Matris oluşturulurken üst düzeyde bir proje planı hazır olması gerekmektedir.

Büyük Veri Projelerinde diğer projelere göre kullanılan iletişim yöntemine dair detaylar aşağıda yer almaktadır.

 

6.1 Öğrenilmiş Değerler

Kurum veya şirket içerisinde yer alan diğer projelerin öğrenilmiş değerlerinin incelenerek projede görev alacak kişilerin hangi noktalara dikkat ettikleri ve bekledikleri sonuçlar konusunda proje yöneticisi fikir edinebilir. Tespit edilen değerler doğrultusunda proje planında ve yönetiminde dikkat edilmesi gereken noktalar konusunda bilgi sahibi olunur.

 

6.2 Toplantılar

Projede karşılıklı direkt iletişime olanak sağlayan toplantılar ve yüz yüze görüşmeler planlama aşamasında periyotları ve kuralları belirlenmesi ile önemli bir fayda sağlayacaktır. Birçok projede olduğu gibi Büyük Veri Projelerinde de direkt iletişim yapılanların sağlıklı kontrolü, kapsam kontrolü, ihtiyaçların analizi ve takım etkileşimi için gereklidir. Direkt iletişimi sınırlandırmamak ile beraber Büyük Veri Projelerinde uygulanabilecek olan toplantı yönetimine dair çizelge aşağıda yer almaktadır.

6.3 Raporlama

Projelerde yazılı iletişim araçlarından raporlama projede devam eden süreçte yapılan/yapılacak olan işleri, riskleri ve diğer yazılı anlatılmak istenen tüm bileşenleri kapsamaktadır. Her ne kadar sözlü ve yüz yüze iletişimin önemi fazla olsa da kalıcı bilgi ve bilginin saklanması/arşivlenmesi konusunda raporlar proje takımına yardımcı olmaktadır. Yazılı iletişimi raporlarla kısıtlamamakla beraber Büyük Veri Projelerinde kullanılan raporlara dair detaylar aşağıda yer almaktadır.

 

KAYNAKLAR

[1]          Karel, “Büyük Veri – Big Data Nedir? Uygulamalar ve Fırsatlar [Yönetici Özeti]”, 24.03.2020, https://www.karel.com.tr/blog/buyuk-veri-big-data-nedir-uygulamalar-ve-firsatlar-yonetici-ozeti

[2]          Endüstri4.0 Platformu, “Big Data’nın (Büyük Veri) Endüstriyel Kullanımı” , 23.03.2020, https://www.endustri40.com/big-datanin-buyuk-veri-endustriyel-kullanimi/

[3]          Wikipedia, “Büyük Veri”, 24.03.2020, https://tr.wikipedia.org/wiki/Büyük_veri

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.