Rakamlar Yalan Söylemez, Ama Yanlış Yorumlanabilir

Veriyi anlamadan yapılan yorumlar yanlış kararlara yol açar. İş hayatında veri okuryazarlığının neden kritik olduğunu örneklerle keşfedin.


📝 Giriş: Rakamlar Masumdur

Bir tabloya baktığında şunu görürsün:

  • Artış

  • Azalış

  • Yüzde değişim

Ama görmediğin şey şudur:

Bu değişimin nedeni ne?

Veriyi anlamadan yorum yapmak, pusulasız yön tayin etmeye benzer.


🧠 Veri Ne Anlatır, Biz Ne Duymak İsteriz?

Çoğu zaman insanlar veriye şunu yaptırır:

Kendi düşüncesini doğrulatır.

Buna onaylama yanlılığı (confirmation bias) denir.

Önce karar verilir.
Sonra veri, o kararı desteklemek için seçilir.


⚠️ En Büyük Risk: Yanlış Nedensellik

Satışlar düştü.

Sebep ne?

  • Kampanya mı?

  • Sezon etkisi mi?

  • Ekonomik durum mu?

  • Rakip hareketi mi?

Veriyi anlamadan yapılan yorum:

“Kampanya işe yaramadı.”

Belki de sorun kampanyada değil, mevsimsellikteydi.


📉 Ortalama Yanıltabilir

Genel ortalama düşmüş olabilir.

Ama:

  • Yeni müşteriler artmış

  • Eski müşteriler azalmış

Ortalama her şeyi gizleyebilir.


🏦 İş Hayatında Etkisi

Yanlış yorumlanan veri:

  • Yanlış bütçe dağılımı

  • Yanlış segment hedefleme

  • Yanlış ürün stratejisi

  • Yanlış performans değerlendirmesi

Demektir.


🧩 Veriyi Anlamak Ne Demektir?

Veriyi anlamak:

  • Bağlamı görmek

  • Segmentleri incelemek

  • Zaman boyutuna bakmak

  • Alternatif açıklamaları düşünmek

demektir.


🧠 Asıl Tehlike Nedir?

Yanlış veri fark edilir.
Ama yanlış yorum fark edilmez.

Çünkü grafik vardır.
Rapor vardır.
Sunum profesyoneldir.

Ama çıkarım hatalıdır.


✅ Kendine Sorman Gereken Sorular

  • Bu veri hangi bağlamda oluştu?

  • Görmediğim değişken var mı?

  • Bu gerçekten sebep mi, yoksa sadece birlikte mi oluyor?

  • Farklı bir açıklama mümkün mü?


🎯 Sonuç

Veriyi anlamadan yorumlamak:

Hızlı karar aldırır.
Ama çoğu zaman yanlış karar aldırır.

Veri güçlüdür.
Ama onu güçlü yapan, doğru yorumdur.

Hiç bir grafiğe bakıp emin olduğun bir yorumun sonradan yanlış çıktığı oldu mu?

Yorumlar