Ağların önemli bir oyuncu olarak kalabilmeleri için izleyicilerinin kim olduğunu ve ne istediklerini gerçekten anlamaları gerekir ve her şey verilerle başlar. ITV’de, son birkaç yıldır ağı dönüştürmek için verilerin gücünden yararlanabildik ve iş genelinde kararlar almak için izleyici davranışı hakkında önemli içgörüler elde ettik.
Veriler, ITV’deki dijital dönüşüm yolculuğunun merkezinde yer alır ve her zaman DNA’mızın bir parçası olmuştur. TV’den daha fazlası olmaya çalışıyoruz – insanlara istedikleri yerde ve istedikleri şekilde yüksek kaliteli içerik sağlayan, dijital liderliğindeki bir eğlence şirketi olmak istiyoruz. Ekibimizi büyütmeye karar verdiğimizde bu niyet aklımızın ön saflarında yer alıyordu ve kesinlikle büyüdük.
2021’de ITV’nin yalnızca iki veri mühendisinden oluşan küçük bir ekibi vardı. Bugün, veri inovasyonu ekibimiz tüm disiplinlerden 60’tan fazla kişiye sahiptir. Büyümesi patlak veren bu veri ekibinin başında bulunmuş biri olarak, veri ekiplerini kurmak isteyenlere bazı tavsiyelerim var.
1. Doğru teknolojiyi bulmak
İlk adım, verilerin iş için en yararlı şekilde nasıl yönetileceğini ve yorumlanacağını bulmaktır. Şirketin hedeflerini desteklemek için doğru teknolojiyi bulmak çok önemlidir. Başlangıçta bizim için önemli bir soru, “İnşa mı edeceğiz yoksa satın mı alacağız?” idi. Databricks’in Lakehouse’u işte burada devreye girdi. Bu bizim için doğru teknolojiydi.
Lakehouse’u kullanmak bize, ihtiyaçlarımıza tam olarak uyan ve şirket genelinde çeşitli kullanım durumlarında çalışan bir platform oluşturma fırsatı verdi. Lakehouse gibi modern bir veri mimarisinin kullanılması, genellikle departmanlar arasında veri paylaşımıyla ilişkilendirilen karmaşıklığın bir kısmını ortadan kaldırır. Farklı iş rollerine sahip kişilere farklı erişim düzeyleri sağlamanın yanı sıra, ekip üyelerine gerçek zamanlı analiz ve içgörülere erişim sağlayarak daha verimli işbirliği sağlamayı başardık.
Lakehouse’un ITV’de kullanılmaya başlanmasından sonra, eskiden aylar süren projeler artık dakikalar alıyor. Makine öğrenimi gibi daha gelişmiş yetenekler hakkında düşünmeye odaklanabiliriz. Ekipteki veri bilimcileri ve mühendisler artık yenilik yapmak ve ölçeği büyütmek için zamana sahip olduklarından, bu bir oyun değiştirici oldu – iş için daha ilgi çekici ve değerli projeler üzerinde çalışıyor.
Doğru teknoloji seçildikten sonra, yeni ekip üyelerini verilere nasıl erişecekleri ve kullanacakları konusunda eğitmek daha kolaydır. Verilerin, hizmetleri dönüştürecek ve kullanıcılar için daha iyi bir deneyim yaratacak eyleme dönüştürülebilir içgörülere nasıl dönüştürülebileceği konusunda uzun vadeli düşünmeye başlayabilirsiniz.
2. Bir vizyon oluşturun ve paydaş beklentilerini şekillendirin
İlk büyük aşama tamamlandıktan sonra, insanları ellerinden gelenin en iyisini yapmaya motive eden verilerle bir vizyon oluşturmak önemlidir. Diğer departmanlar, verilerle yapılan inanılmaz şeyleri görmeye başladığında, onlara katılmak için ilham veriyor.
ITV’deki veriler, organizasyonun düşündüğünüzden daha geniş bir alanını kapsar ve finans, reklamcılık, izleyici/ürün, insan kaynakları ve pazarlama dahil tüm iş alanlarını keser ve bunların hepsinin dikkate alınması gereken benzersiz ihtiyaçları vardır.
Veri ekibimiz için en büyük iç paydaş pazarlamaydı, bu nedenle bizden neye ihtiyaçları olduğunu ve bir hikaye anlatmak için sahip olduğumuz verileri nasıl kullanabileceğimizi anlamak çok önemliydi. Amaç, pazarlama ekibine mümkün olanın sanatını sunarak ve pazarlama stratejilerini hayata geçirmek için doğru beceri setleri, teknoloji ve veri içgörüleri sağlayarak onlara ilham vermektir.
3. Çeşitlilik içeren bir ekip oluşturmaya odaklanın
Diğer departmanlardan destek almanın yanı sıra, şirketin nereye gittiği ve verilerle ne yapmak istediği hakkında güçlü bir vizyon oluşturmak, yeni ekip üyelerini işe almak ve geliştirmek için harika bir araçtır. Vizyona inanırlarsa, ona katılmak istemeleri daha olasıdır.
Dikkate alınması gereken en önemli faktör olmasa da son faktör, benzersiz ve çeşitliliğe sahip bir ekibin nasıl oluşturulacağıdır. En başarılı ekipler, paylaşılabilecek farklı deneyimlere sahip insanlara sahip ekiplerdir ve bu nedenle, tüm farklı geçmişlerden, ırklardan ve bakış açılarından insanların varlığı önemlidir. Bu aynı zamanda farklı sektörlerden, farklı eğitim geçmişlerine sahip insanları işe almak ve yeni mezunları işe almak anlamına da gelebilir.
Bir veri ekibi için yararlı olabilecek analitik beceriler gerektiren geleneksel rotaların dışında birçok farklı eğitim alanı ve kariyer yolu vardır – işe alım sürecinde bunu akılda tutmak gerekir. Beceri setinizi tamamlamak için doğru adayları seçmek ve beklentiler söz konusu olduğunda onlara karşı şeffaf olmak önemlidir. Hepimiz insanız ve her zaman cevaba sahip değiliz. Hata yapmak, özellikle kendi alanında yeni olanlar için öğrenme sürecinin önemli bir parçasıdır.
Daha da önemlisi, kariyer yolu olarak verileri seçen kadınların sayısı gün geçtikçe artıyor ve bu da görmek için moral veriyor. Veri ve teknoloji hâlâ erkeklerin egemen olduğu sektörler ve liderler olarak adayları işe alırken bu normlara meydan okuma ve alışılmışın dışında düşünme sorumluluğumuz var.
İleriye dönük
ITV’nin veri ekibini oluşturmak son birkaç yılda kritik öneme sahipti ve artık ekibimiz büyüdüğüne göre, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi verilerle daha gelişmiş yeteneklerden yararlanmaya bakabiliriz. İzleyiciler için daha fazla kişiselleştirme ve nöro-linguistik programlamadaki gelişmeler de dahil olmak üzere ufukta pek çok inanılmaz optimizasyon var. Tüm bunlar, iş ihtiyaçlarımızı karşılamak için doğru teknolojiyi dikkatli bir şekilde seçmenin ve işi yapmak için doğru becerilere sahip bir ekip oluşturmanın bir sonucudur.