Veri Ürün Yöneticisi: Veri Odaklılığın Yeni Yüzü

Günümüzde şirketler, veri altyapılarına milyarlarca dolar yatırım yapmasına rağmen, birçok organizasyonun veriden elde ettiği fayda beklenen seviyede değil. Karar vericiler, farklı departmanlardan çelişkili verilerle karşı karşıya kalabiliyor ve bu durum, veri kaynaklarına olan güvenin azalmasına yol açıyor. Bu makalede, “Veri Ürün Yöneticisi” (Data Product Manager – DPM) rolünün yükselişi ve şirketlerin veri stratejilerini nasıl yeniden şekillendirdiği incelenecek. DPM’ler, veri karmaşıklığını yönetmek ve veriye dayalı karar alma süreçlerini iyileştirmek için kritik bir rol üstleniyor. Amaç, sadece veri sağlamak değil, aynı zamanda verinin kullanıcılar için anlaşılır, güvenilir ve eyleme geçirilebilir olmasını sağlamaktır. Bu dönüşüm, şirketlerin veriye olan yaklaşımını temelden değiştirmekte ve veri odaklı organizasyonlar için yeni bir yol haritası çizmektedir.

Veri Odaklılığın Krizi ve “Veri-as-a-Service” Modeli

Uzun yıllar boyunca, veri ekipleri “veri-as-a-service” (DaaS) modeliyle çalıştı. Bu modelde, veri ekipleri iç danışmanlık rolü üstleniyor, taleplere göre veri sağlıyor ve genellikle reaktif bir yaklaşımla hareket ediyordu. Ancak şirketler “veri odaklı” hale geldikçe, bu modelin sınırlılıkları ortaya çıktı. Örneğin, Airbnb’de, farklı departmanlar aynı metriklerin farklı versiyonlarını kullanıyor, bu da liderlik toplantılarında anlaşmazlıklara yol açıyordu. Bu durum, teknolojik yetersizliklerden ziyade, ürün odaklılığın eksikliğinden kaynaklanıyordu. Sonuç olarak, veri güvenine duyulan inanç azaldı, analizler sorgulandı, veriler arasındaki tutarsızlıklar zaman kaybına neden oldu ve liderler, çelişkili veriler nedeniyle kararlarını ertelemek zorunda kaldı.

Veri Ürün Yöneticisinin Yükselişi

Bu sorunlara çözüm olarak, şirketler “Veri Ürün Yöneticisi” (DPM) rolünü benimsemeye başladı. DPM’ler, genel ürün yöneticilerinden farklı olarak, karmaşık ve çapraz fonksiyonel bir alanda çalışır. Onların görevi sadece gösterge panoları oluşturmak değil, doğru kişilerin doğru bilgiyi doğru zamanda almasını sağlayarak karar alma süreçlerini iyileştirmektir. Başarılı DPM’ler, veri setlerini ürün gibi ele alır, kullanıcılarını gözlemler, “Bu ürün, birinin işini daha iyi yapmasına yardımcı oluyor mu?” sorusunu sorar ve çıktıları değil, sonuçları ölçer. Bu, DPM’lerin, kullanıcıların gerçek dünya bağlamında ürünleri nasıl kullandıklarını anlamalarını ve kanonik metrikleri (ölçütleri) sürümleyerek, belgelendirerek ve düzenleyerek önemli kararlarla ilişkilendirmelerini gerektirir. Ayrıca, iç arayüzleri, yani özellik depoları ve temiz oda API’leri ürün gibi tasarlamaları ve kullanılmayan projelerden kaçınmaları da önemlidir. Veri ürünlerini dayanıklı hale getirmek, belgelenmemiş mantık, güvenilmez hatlar ve gölge sahiplik gibi sorunları çözmek de DPM’lerin sorumlulukları arasındadır. DPM’ler, kuruluşların veriye yeniden inanmasını sağlar.

Veri Ürün Yönetiminin Geleceği ve Zorlukları

DPM’lerin önemi, yapay zeka (YZ) çağında daha da artacaktır. YZ projelerinin %80’i hala veri hazırlığına harcanmaktadır (Forrester). Büyük dil modelleri (LLM) ölçeklendikçe, hatalı verilerin maliyeti artar. YZ, kötü verileri düzeltmez, aksine onları büyütür. Yasal düzenlemeler (AB Yapay Zeka Yasası, California Tüketici Gizliliği Yasası) organizasyonları iç veri sistemlerine daha fazla özen göstermeye zorluyor. DPM’ler, sadece trafik koordinatörleri değil, güvenin, yorumlanabilirliğin ve sorumlu YZ temellerinin mimarlarıdır. DPM’ler, metriklerin yorumlanabilir olmasını, varsayımların şeffaf olmasını ve araçların gerçek iş akışlarına uygun olmasını sağlar. Bu rol, şirketlerin veri stratejilerini yeniden yapılandırması için kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, CPO, CTO veya veri yöneticileri, en önemli kararları destekleyen veri sistemlerinin kimin sorumluluğunda olduğunu, dahili API’lerin ve metriklerin sürümlemeye ve düzenlemeye tabi olup olmadığını ve hangi veri ürünlerinin benimsendiğini sorgulamalıdır. Bu soruların net cevapları yoksa, daha fazla gösterge panosuna değil, bir Veri Ürün Yöneticisine ihtiyaçları vardır. Bu alandaki uzmanlar için maaşlar, deneyime ve şirket büyüklüğüne bağlı olarak değişmekle birlikte, özellikle talep gören bir uzmanlık alanında oldukları için oldukça rekabetçidir. Başlangıç seviyesinde yıllık 150.000 TL ile 500.000 TL arasında değişen maaşlar, deneyim ve başarıya göre artabilir.

Sonuç: Veri Odaklılığın Yeni Yüzü

Veri ürün yönetimi, şirketlerin veri stratejilerini yeniden şekillendiren kritik bir dönüşümdür. Geleneksel “veri-as-a-service” modelinin yetersizlikleri ve veri odaklı kararların karmaşıklığı, DPM’lerin yükselişine zemin hazırladı. DPM’ler, veri karmaşıklığını yöneterek, verinin güvenilirliğini artırarak ve karar alma süreçlerini iyileştirerek şirketlerin başarısına doğrudan katkıda bulunuyor. Bu rol, sadece veri sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda verinin kullanıcılar için anlaşılır, güvenilir ve eyleme geçirilebilir olmasını sağlıyor. YZ’nin yükselişiyle birlikte, DPM’lerin önemi daha da artacak; çünkü YZ projelerinin başarısı, büyük ölçüde verinin kalitesine ve yönetimine bağlı olacak. Şirketler, veri stratejilerini gözden geçirerek, DPM’lerin rolünü benimseyerek ve veri odaklılık kültürünü geliştirerek, rekabet avantajı elde edebilir ve daha bilinçli kararlar alabilirler. Bu dönüşüm, veriye dayalı organizasyonların geleceği için kritik öneme sahip ve başarılı olmak isteyen şirketlerin bu yeni yaklaşıma adapte olması gerekiyor.