Top Gun izleyenleriniz it dalaşlarına aşinadır. OODA döngüsü, Kore savaşında savaşmış bir savaş pilotu tarafından it dalaşları için geliştirilmiş bir strateji. OODA, Observe, Orient, Decide and Act eylemlerinin kısaltmasıdır. Yani Türkçesiyle gözlemle, yönlen, karal al ve uygula. Sürpriz bir şekilde nasıl ki John Nash, oyun teorisini geliştirirken, teorinin ekonomi alanında kullanılacağını ve bu teorinin kendisine Nobel ödülünü getireceğini öngörememişse OODA döngüsü de bugün pazarlama alanında sıklıkla kullanılan bir strateji haline gelmiştir. Aslında strateji veri bilimi yaşam döngüsüyle de oldukça benzerlik göstermektedir.
OODA döngüsü, eski Amerikan hava kuvvelerinde görevli savaş pilotu John Boyd tarafından ortaya atılmış bir konsept. Boyd, basitçe bir savaş pilotu için dalaş sırasında uygulanması için geliştirilmiş bir kara alma mekanizması. Boyd, it dalaşlarını gözlemlediğinde manevra yeteneğinin pilota hız ya da güçten çok daha fazla avantaj sağladığını fark eder.
Düşmanını gözlemleyen bir pilot, düşmanın konumuna göre yönlenir, yapacağı doğru hamle konusunda karar alır ve bu kararı hızlıca uygularsa düşman pilota göre bir adım öne geçer. Böylece düşman pilot, OODA döngüsünü uygulayan pilotun arkasına geçemez ve atış için uygun açıyı yakalayamaz. F-16 savaş uçakları, bu konsept ile yeniden dizayn edilmiştir.
Peki Ya Veri Bilimi ile İlişkisi
Peki OODA döngüsü ile veri bilimi yaşam döngüsünün ilişkisi ne? İlk olarak, verinin toplanması aşamasında sonuç ile korele niteliklerin gözlemlenerek çıkarılması gerekmekte. Bu aşamaya betimsel analitik (Descriptive Analytics) ismini veriyoruz. İkinci olarak yönelme, toplanmış verinin analiz edilmesi işlemiyle benzerlik göstermekte. Bu problemin modellenmesi ve sınıflandırılması / regresyona sokulması ile halledilmekte. Bu aşamaya da tahminsel analitik (Predictive Analytics) ismini veriyoruz. Üçüncü olarak, karar verme işlemi tahminlerin değerlendirilmesi ile ilişkilendirilebilir. Diğer bir deyişle, yapılan tahminler ne kadar başarılı ve ne ölçüde işimize yarar? Son olarak, önceki adımda alınan kararı uygulayacak ve ya bu model ile devam edecek ya da yeni bir model kurgulanması için ilk adıma geri döneceğiz. Strateji bu sebeple döngü olarak adlandırılıyor. Başarılı olana kadar tüm adımların tekar edilmesi gerekmekte. Burada bahsettiğimiz son iki aşama kuralcı analitik (Prescriptive Analytics) olarak açıklanmakta.
Bu tür stratejilerin farklı alanlara adapte edilerek başarı elde edilmesi hep ilgimi çekmiştir. Gerçekten de ilgi çekici değil mi?
Bu yazı, Yazılımcının Seyir Defteri blog’undaki From Korean War to Data Science yazısından Türkçe’ye çevrilmiştir.