Ana Veri Yönetimi (MDM) global bir işletmenin analiz ihtiyaçlarını karşılamak için birçok sistemde verilerin birleştirilmiş bir görüntüsünü sunar. MDM ister müşterileri, ürünler, tedarikçileri, lokasyonları isterse diğer önemli özellikleri tanımlasın, ana ve referans verilerin tekli görüntülerini yaratır.
Birçok şirket işletme ve analiz sistemlerinde paylaşılan “ana verilere” güvenir. Bu veriler müşteriler, tedarikçiler, hesaplar veya işletme birimleri hakkında bilgiler içerir ve işlem verilerini sınıflandırmak ve tanımlamak için kullanılır.
Ana veri yönetiminin zorluğu işletme genelinde ana verileri tutarlı, eksiksiz ve kontrollü bir biçimde tutmaktır. Yanlış düzenlenmiş veya doğru olmayan ana veriler maliyetli veri yanlışlıklarına ve yanlış yönlendirici analizlere neden olabilir, bu da yeni ürün tanıtımlarından düzenlemelere uygunluğa kadar her şeyi olumsuz biçimde etkiler.
Bu ve diğer ilgili soruların cevabı, tüm işletmenin karar verme süreci için erişebileceği referans verilerin doğru, tutarlı bir görüntüsünü oluşturan ve sürdüren bir dizi süreçlerden oluşan ana veri yönetimidir (MDM). İşletme tüzel kişiliği tanımlarını standartlaştırarak, veri kalitesini artırarak ve verileri toplayıp işletme genelinde dağıtarak, ana veri yönetimi iş süreçlerini basitleştirir ve iyileştirir, organizasyon hızını ve çevikliğini artırır ve tüm işletmenin tutarlı, bütüncül bir görüntüsünü sunar.
İyi bir ana veri yönetimi çözümü veri mimarisi, üst veri, veri kalitesi, veri hiyerarşileri, ana veri iş akışı ve veri yönetişimini yöneterek, işletme genelinde düşük veri kalitesi riskini azaltır. Ayrıca, ana verileri değişiklikler tüm işletme genelinde yayılacak şekilde senkronize eder.
Bir işletme ana verilerin kurumsal tanımlarını oluşturabilir, aynı zamanda ana verilerin iş birimi veya ticari ortak tanımlarını da oluşturup kullanabilir.
Referans Veri Yönetimi: Referans Veri Yöneticisi (RDM) analitik doğruluğu artırmak ve veri yönetişim rejiminizi iyileştirmek için size bir öz hizmet çözümü sunar.
Hiyerarşi Yönetimi: Çok boyutlu Hiyerarşi Yöneticisi hiyerarşi toplu bakımını görsel olarak araştırmanıza, sürdürmenize, çeşitlendirmenize, karşılaştırmanıza ve yürütmenize olanak sağlar.
Müşteri Veri Entegrasyonu: Müşteri Veri Entegrasyonu (CDI) kabiliyetleri 360-derecelik bir müşteri görüntüsü oluşturmak için müşteri verilerini temizlemeye, düzenlemeye, yüklemeye, izlemeye ve senkronize etmeye yardımcı olur.
Çoklu Alan Yönetimi: Birden fazla çözüm, ürün veya referans veri alma ihtiyacını ortadan kaldıran, çoklu alanları destekleyen tek bir çözüm.
Kapsamlı Veri Birleştirme: Çeşitli heterojen sistemlerden ve kanallardan alınan birleşik ve ana veriler.
İş Kullanıcısı Kontrolü: Yönetişim ile fakat BT’nin dahil olmasını gerektirmeden, veri tabanına doğrudan kullanıcı arayüzüyle veri girişi veya Microsoft Excel yüklemesi.
Kurumsal Çeviklik: Veri görevlileri tarafından yönetilebilecek iş akışları yaratmak için güçlü otomasyon.
Kurumsal Analitik Doğruluk: Bir iş akışı ve süreç tabanlı veri yönetişimi ortamının tam desteği ile merkezi bir çerçeve sağlar.
Ana veri yönetimi uygulamaları çeşitlidir, ancak tüm çözümler ortak bir amacı içerir: kararlaştırılan bir BT uygulamaları ve iş birimleri listesinde tutarlı bir biçimde uygulanan, müşteri, ürün ve finansallar gibi ortak iş varlıklarının konsensüse dayalı tanımları. Dolayısıyla, tutarlı veri kullanımı (Ana veri yönetimi ile sağlanan) veriye dayalı işlerde ve karar verme sürecinde daha fazla doğruluk, içgörü ve uygunluk sağlar.
Verileri tutarlı bir biçimde paylaşmak için, bir işletmenin uygulama ve veri tabanlarının paylaşılan iş varlıklarını nasıl temsil etmeleri gerektiğini tanımlaması gerekmektedir. Veri paylaşma hedefine ulaşmak için, paydaşlar ilk önce tanımlamalara karar vermeli, daha sonra ihtiyaç duyulan ekipleri, politikaları ve prosedürleri belirlemelidirler. Ana verilerin her bir alanının devam eden mülkiyeti belirlenmelidir. Bunu yapmak gelecekteki sorunların çözülmesini hızlandıracak, veri görevlilerini tanımlayacak ve genel çözümün bir parçası olarak uygulanan onay iş akışlarını kuracaktır.
Ana verilerin birincil hedefe – tutarlı bir biçimde uygulanan konsensüse dayalı tanımlar – ulaşmaları için, teknik ve iş insanlarından oluşan işlevler arası ekip anlaşmayı yürütmelidir. BT’nin ana veri eklemeleri, iş verisi görevlilerinde yapılacak güncelleme ve silmeler için sorumluluk verebilmesi için, birkaç adım atılması gerekmektedir. İşletme göreve dayalı güvenlik, iş akışına dayalı aksiyonların derin geçmişi ve alınan – ve alınmayan – önlemler için hesap verilebilirliği uygulayacak yönetim anlaşması gibi hususları güvence altına almalıdır.
Komtaş Ana Veri Yönetim çözümleri ile kurumunuzda bütünsel, genişletilebilir ve esnek bir veri modeli kurabilir. Merkezi yönetim olanağı, veri kalitesi yönetimi ve etkin meta data yönetimi gibi olanaklardan yararlanabilirsiniz. Ana veri yönetimi ile merkeze müşteriyi alan veri odaklı ve veriye dayalı kararlar alabilen bir yapıya kavuşabilirsiniz.
Autoregressive models, özellikle yapay zeka ve zaman serisi analizlerinde kullanılan güçlü bir yöntemdir. Bu modeller, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geliştirilmiştir.
Betimsel analiz ne olduğunu, neyin değiştiğini ve hangi örüntülerin tanımlanabileceğini belirlemek için geçmiş verilerin analizidir.
Ernie Bot, Baidu’nun Çin pazarına sunduğu yapay zeka destekli bir sohbet robotudur. Ernie Bot, Baidu’nun yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanındaki gelişmiş altyapısını kullanarak kullanıcıların sorularına hızlı ve doğru yanıtlar sunmayı amaçlar.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
