Data Catalog, bir organizasyonun sahip olduğu tüm veri varlıklarının merkezi bir envanterini oluşturarak bu verilerin kolayca bulunmasını, yönetilmesini ve kullanılmasını sağlayan bir veri yönetim aracıdır. Veri katalogları, verilerin ne olduğunu, nerede bulunduğunu, nasıl kullanıldığını ve kimin erişebileceğini açıklayan meta veriler içerir. Bu sistem, işletmelerin veriyle daha etkili bir şekilde çalışmasını sağlayarak veriye dayalı karar alma süreçlerini hızlandırır.
Günümüzde veri hacminin ve çeşitliliğinin hızla artmasıyla birlikte, veri katalogları, veri yönetimi stratejisinin kritik bir bileşeni haline gelmiştir.
Bir veri kataloğunun temel unsurları şunlardır:
Data Catalog, veri yönetimini kolaylaştırmak için belirli adımlarla çalışır:
Veri katalogları, organizasyon içindeki tüm veri kaynaklarını otomatik olarak keşfeder ve bu kaynaklardan meta verileri toplar. Bu kaynaklar arasında veri tabanları, veri ambarları, veri gölleri ve bulut depolama sistemleri yer alabilir.
Keşfedilen veri kaynaklarından meta veriler otomatik olarak çıkarılır. Bu meta veriler, veri setinin adı, yapısı, açıklaması, sahiplik bilgisi ve diğer teknik detayları içerir.
Kullanıcılar, anahtar kelimeler, kategoriler veya filtreleme seçenekleri aracılığıyla veri kataloglarındaki veri varlıklarını hızlıca bulabilir.
Veri katalogları, kullanıcıların veri varlıklarını düzenlemesini, etiketlemesini ve diğer kullanıcılarla paylaşmasını sağlar.
Veri katalogları, veri kaynaklarındaki değişiklikleri algılayarak envanteri sürekli güncel tutar.
Data Catalog, kullanıcıların ihtiyaç duydukları veri setlerini hızlı bir şekilde bulmasını sağlar. Bu, analiz ve raporlama süreçlerini hızlandırır.
Veri varlıklarının merkezi bir envanterde toplanması, organizasyon genelinde veri yönetimini daha şeffaf hale getirir.
Kullanıcıların veri hakkında yorum yapabilmesi ve bilgileri paylaşabilmesi, ekipler arasında daha iyi bir iş birliği ortamı yaratır.
Data Catalog, kimlerin hangi verilere erişebileceğini kontrol ederek veri güvenliğini artırır ve GDPR gibi yasal düzenlemelere uyumu kolaylaştırır.
Veri bilimciler, analistler ve iş birimleri, ihtiyaç duydukları veriye hızlıca erişebilir, bu da operasyonel verimliliği artırır.
Data Catalog uygulamalarında bazı zorluklarla karşılaşılabilir:
Data Catalog uygulamaları için kullanılan bazı popüler araçlar şunlardır:
Data Catalog, organizasyonların veri varlıklarını etkili bir şekilde yönetmesine ve bu verilerden daha fazla değer elde etmesine olanak tanıyan kritik bir araçtır. Veri katalogları, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu verilere hızlıca erişmesini sağlar, veri yönetim süreçlerini kolaylaştırır ve organizasyon genelinde veriye dayalı karar alma kültürünü destekler.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından geliştirilen ve doğal dil işleme (NLP) dünyasında devrim yaratan bir modeldir.
Automated machine learning, called AutoML (Automated Machine Learning) in the field of artificial intelligence and machine learning, describes integrated software platforms for the creation, training and optimization of a machine learning model.
Runway ML, yaratıcı projeler için yapay zeka destekli araçlar sunan bir platformdur. Sanatçılar, tasarımcılar, video editörleri ve geliştiriciler, Runway ML’yi kullanarak kolayca yapay zeka modellerine erişebilir ve projelerinde yaratıcı görseller, videolar ve sesler üretebilir.
We work with leading companies in the field of Turkey by developing more than 200 successful projects with more than 120 leading companies in the sector.
Take your place among our successful business partners.
Fill out the form so that our solution consultants can reach you as quickly as possible.
By combining our 30+ years of experience and experience with the centers of excellence in our ecosystem, we prepare your organization to lead the digital transformation!
