Mühendis Olmak İçin Programalama Bilmek Gerekli Mi?
Mühendisler, aldıkları eğitimin disiplini gereği, bilgiyi üretebilen, yeniden biçimlendirebilen, anlayabilen ve kullanabilen kimselerdir.
Bilgiyi kullanan olmaktan üreten olmaya geçebilmek için önce anlama sanatına hakim olmamız gerekiyor. Bilgileri anlamak için atmamız gereken adımlar var. Bunlara şöyle bir göz atacak olursak:
- Bilginin toplanması
- Bilgilerin sınıflandırılması
- Bilgilerin ayrıştırılması
- Bilginin anlamlandırılması
Bilgilerin toplanması bizim ülkemizde çoğunlukla anket yaptırmak anlamına geliyor. Ancak bunun için müşteri ilişkileri kanalları, internet kanalları, mağazalar kullanılabilir.
Bu bilgiyi genellikle 3. firmalara toplatırar.
Bilgilerin sınıflandırılması aşamasında ise bilgilerin ait olduğu konu başlıklarına göre dağıtılması gerekiyor. Bu işlem daha ziyade bilgilerin kullanılacakları departmanlara dağıtılıyor olması demek.
Bilginin ayrıştırılması daha önce kullandığımız bilgilerin (üretim, pazarlama vs) dönüşlerini ilk kez karşımızda göreceğimiz an oluyor. Bu aşamada genellikle temel veri saklama çözümleri bilgileri kullanılır. Yani bir makina mühendisinin tasarladığı motor ile ilgili kullanıcı görüşlerini anlayabilmesi için SQL ile birazcık hamle yapması gerekebilir. Bu kadar anket ya da başka bir yolla toplanmış veriye bakarak “Pardon patron ben bu işleri anlamıyorum” diyemezsin sonuçta.
Bilgiyi anladığımız zaman yenisini üretebiliyor olacağız, örneğin biz bir önceki paragraftaki motor örneğinde geliştirdiğimiz motor için kullanıcı görüşlerini anlayabilik. Artık elimizde “Nasıl Yapmalıyız?” ve “Nasıl Yapmamalıyız?” sorularına ait bazı cevaplar var.
Bundan sonraki adımlarda yapacaklarımıza bu cevaplara göre soruları planlayabiliriz. Demek ki yeni bir bilgi üretebilmek için öncelikle eski bilgilere sahip olmamız, eski bilgileri anlamlandırmamız gerekiyor.
Olmayan Bilgiyi Anlamak
Yukarıdaki örneklerde hep elimizde bir bilgi vardı. Bunun anlamlandırılması ile ilgili basit şeylerden sözettik. Şimdi gerçek bir örneğe geçiyoruz. Olmayan bilgiyi üretebilmek.
Genelde Endüstri Mühendislerine nasip olan bu tarz işler, yüksek dozda risk ve sabahlama gerektirir.
Olmayan veriyi üretebilmek için öncelikle üreteceğimiz bilginin benzerine sahip olmamız gerekiyor. Somut bir örnek verecek olursak, bir parekende giyim şirketi yeni bir şube açmak istediğinde, eski şubelere ait verilerden faydalanabilir.
Kullanacağımız daha eskiye ait verilerimizi, statik olarak değil, dinamik modellere dönüştürmemiz gerekcek. Bu modele dönüştürdüğümüz an artık yeni verilerimizi rassal sayılar ile üretebiliriz.
Bunun için programlama bilgisi belki de şart değil başka yöntemler ile bunları sağlamak mümkün. Ancak durumunuz hiçbir paket programın işleyemeyeceği büyüklükte, programın özelliklerinde barındırılmayan bir nitelikte olabilir. Bu durumlarda programlara kendi eklemelerinizi yapmanız gerekebilir. Ya da en baştan yazmanız.
İçinde veriyi barındıran her işte, içinde ilişkiler olan her işte veriyi kullanmanız veya işlemeniz gerekiyor. Bu yüzden her mühendisin, yazılım bilgisinin bir nebzeye kadar bulunması çok önemli.