Stratejiden Sahaya: Deneyim Paneli – Dataiku

Panel oturumunda, Şişecam'ın üretim süreçlerindeki dijital dönüşümü ve veri analitiği uygulamalarını ele alan Seçil Köktürk, 2020'de başlayan bu sürecin veri ve analitik direktörlüğünün kurulmasıyla hız kazandığını belirtti. Analitik ekibin kuruluş sürecinde hem kod yazan veri bilimcilerin hem de low-code/no-code çalışan ekiplerin oluşturulmasının önemli olduğunu vurgulayarak, Dataiku'nun seçilme sürecinde, low code özelliğinin yanı sıra Python ve SQL gibi dillerle uyumlu olması, model yönetimi ve analitik ihtiyaçlara cevap verebilecek geniş kapsamlı bir araç olmasının dikkate alındığını paylaştı.

Şişecam'daki yapay zeka uygulamalarının odaklandığı alanın fabrikalardaki analitik projeler olduğunu belirtti. Veri toplama, dijital ikiz oluşturma, analitik katman ekleme ve fabrika KPI'larını iyileştirme gibi adımlarla fabrikaya özel analitik use caseler geliştirdiklerini paylaştı. Bu sayede, operatöre gerçek zamanlı öneriler sunan modellerin canlı olarak fabrikalarda kullanıldığını ve bu sayede 7/24 üretim süreçlerinin otomatik olarak yönetildiğini açıkladı. farklı lokasyonlarda çalışan ekiplerin de veriye erişimlerini sağlamaya destek olan Dataiku’nun fabrika çalışanlarından AR-GE personeline kadar farklı seviyelerdeki kullanıcılara, kendi analizlerini yapabilecekleri bir araç sağlayarak şirket içindeki veri değerini artırdığına vurgu yapıldı.

Elçin Aksoy, panel oturumunda önceki süreçlerindeki zorlukları ve karmaşıklığı paylaşarak, farklı sistemler, manuel veriler ve ayrı ayrı yönetilen bilgilerin nasıl bir sorun oluşturduğuna değinerek Dataiku platformuyla tanışmanın ve low code dünyasına adım atmalarının getirdiği avantajlara dikkat çekti. Bu sayede SQL, Excel ve manuel işlemlerin yerini alarak veri bilimcilerin ve diğer ekip üyelerinin kodlama becerilerini kullanarak hızlı analizler yapabildiklerini belirtti. Bu durumun, analiz sonuçlarına hızlı bir şekilde ulaşmayı, hataları azaltmayı ve verimli kararlar almayı mümkün kıldığını vurguladı.

Birden fazla veri kaynağını merkezi bir yerde toplamanın yanı sıra Dataiku’nun, kullanıcı dostu arayüz ve sürükle bırak özellikleri sayesinde ekiplerin daha hızlı ve etkili bir şekilde işbirliği yapabildikleri belirtti. Ayrıca platformun çevik bir iş yönetimi sağlayarak süreçlerin daha hızlı ve etkili bir şekilde yönetilmesine katkı sağladığını ifade etti. Türkiye operasyonu için Dataiku'nun gelecek stratejileri ve hedeflerinede değinene Aksoy, globaldeki kullanımın yanı sıra Türkiye'nin özel ihtiyaçlarına uygun projeler geliştirdiklerini ve bu projelerin örneklerini diğer ülkelerle paylaştıklarını belirtti.

Özge Kaymaz ve Ozan Tan, Akbank’ın analitik ekip yapılanması ve yıllar içinde edindiği deneyimlerden bahsederek daha olgun ve kompleks bir AutoML çözümüne ihtiyaçlarının nasıl oluştuğunu adreslediler. Dataiku ile yola çıkmadan önce, mevcut model portföyünü taşımak, yeni modeller geliştirmek ve genel olarak işlerini daha verimli hale getirmek amacıyla çeşitli başlıkları değerlendirdiklerini paylaştılar. analitik platform seçimi sürecinde oldukça detaylı bir değerlendirme yaparak Dataiku'nun sunduğu referanslar, önceki kullanıcıların olumlu geri bildirimleri ve yürütülen POC süreçleri sonunda Dataiku ile çalışma kararı aldıklarını paylaştılar.

Akbank'ın Dataiku platformunu kullanma süreci ve gelecek stratejileri üzerine de planlarından bahsederek bankanın farklı birimlerindeki ekiplerin analitik yeteneklerini nasıl kullanacaklarına dair stratejiler ve planlamalar paylaşıldı. Dataiku'nun sunduğu esneklik ve geniş kullanım alanları, Akbank'ın ileri düzeyde finansal zeka modelleri geliştirmesine ve bu modelleri başarılı bir şekilde yaygınlaştırmasına nasıl olanak tanıdığını keşfedin.