Günümüzün iş ortamında, birçok şirket petabaytlarca veriyi yönetir. Veri kümelerinin sağlığını kontrol altında tutmaya yönelik bir metodoloji olmadan bu verilerin yönetimi oldukça zordur. Bununla birlikte verilerin doğruluğu, kullanılabilirliği ve sağlıklı bir şekilde saklanabilmesi de şirketler için önemlidir. Çünkü büyük ya da küçük fark etmeksizin tüm şirket ve kuruluşlar artık dijital verilerle çalışmaktadır. Bu veriler ise dijital ortamlarda saklandığı, düzenlendiği ve yönetildiği için şirket için en önemli konu verilerin gözlenebilirliğidir. Data Observability tam da bu aşamada işinize yarayacak kavramlardan biridir. Böylece veri kalitesinden endişe etmeden ürün geliştirmeye, müşterilerinize yeni kampanyalar sunmaya ve şirketinizi geliştirmeye devam edebilirsiniz. Peki Veri Gözlenebilirliği nedir? Neden önemlidir? şirketinize ne gibi avantajlar sağlar? Gelin Data Observability konusu hakkında merak edilen tüm detaylara birlikte göz atalım.
Veri gözlenebilirliği, veri yaşam döngüsü boyunca verilerin kalitesini izleme, teşhis etme ve yönetme yeteneğidir. Aynı zamanda verilerinizin sağlığını otomatik olarak bulma ve sorunları mümkün olan en kısa sürede çözme disiplinidir. Çünkü veri sorunlarını gerçek zamanlı olarak keşfetmeye, kategorilere ayırmaya ve çözmeye yardımcı olur. Sistemde yer alan tüm verileri izlemek, ölçmek ve analiz etmek zaten problemli bölgeleri saptamanız için önemlidir.
Veri toplulukları genişledikçe verilerin yönetimi daha karmaşık hale gelir, ancak doğru organizasyon iş değerini dolayısıyla şirket olarak sürdürülebilirliği olumlu yönden etkiler. Bu nedenle veriler şirketler için önemli bir kaynaktır ve bu değerli kaynağın bütünlüğünü izlemek ve sürdürmek önemlidir. Bu nedenle şirketler için altyapı ve yapay zeka gözlemi ile veri gözlem uygulamalarına odaklanmak gerekir.
Kuruluşların verilere yoğun bir şekilde ihtiyaç duyması ele alındığında bu verilerle ilgili ortaya çıkan herhangi bir sorun şirketin tüm departmanlarına yayılarak müşteri hizmetleri başta olmak üzere operasyonları, pazarlamayı, satışları ve en sonunda geliri etkileyebilir. Ayrıca veriler, otomatik olarak çalışan sistemleri veya yönetimde alınan kararları yönlendirdiğinde sorunlar çözülemeyecek hale gelebilir. Çünkü veriler sistemlerinizden denetim olmadan geçtiğinde veri kalitesi sorunları önemli sorunlara neden olabilir. Özellikle veri akışı ne kadar fazla olursa, sorunu çözmek o kadar zor olur. Sorunun kaynağını bulmak için önce verilerin kaynağını bulmalısınız. Bunu, verilerin kaynağa geri akışını takip ederek ve o yolculuk sırasında sorunun nereden kaynaklandığını bulmaya çalışarak yapabilirsiniz.
Bu zaman alan süreçten mümkün olduğunca kaçınmak için sorunları ortaya çıkmadan önce önlemek, zaten ortaya çıktıklarında ve hasara neden olabilecekleri zaman onları "çözmekten" daha kolaydır. Bu proaktif veri yönetimi yöntemine yönelik en iyi yaklaşımlardan biri, bir veri gözlem modeli kullanmaktır. Bu modelde, tüm veri izleme süreci otomatikleştirilir. Sorunu bulmaktan uyarı göndermeye ve örneğin sorunu çözmek için bir veri sorumlusuna görev teklif etmeye kadar her şey tek bir entegre çözümden çalışır. Kısaca veri gözlenebilirliği, veri bakımının sürekli olarak yapılması anlamına gelir ve böylece sorunlu bölgeler zahmetsizce tespit edilerek kısa sürede iyileştirilebilir.
Gözlemlenebilirlik, olumsuz durum karşısında sinyalleri erken bir aşamada almanız için adeta sensörler sağlar. Bu sinyalleri yorumlayarak dahili durumun genel bir resmini elde edebilir ve hatta bir sonraki durumu tahmin edebilirsiniz. Bu şekilde, gerçek sorunları önlemek için (otomatikleştirilmiş) önlemler alabilirsiniz. Örneğin, konteynerler, sanal makineler veya bellek gibi ek kaynaklar ekleyebilirsiniz. Sınırlar belirleyerek önlemlerinizi otomatik olarak uygulayabilirsiniz. İzlemenin genellikle aktif olduğu durumlarda, gözlemlenebilirlik tüm BT ortamını izler. “Yapay Zeka (AI) / Makine Öğrenimi”ni (Machine Learning) kullanarak sapmaları tahmin edebilir ve bunlar üzerinde proaktif olarak hareket edebilirsiniz.
Veri gözlem kalıpları, veri gözlemlenebilirliği modülü olarak adlandırılan araçlarla uygulanır. Bu tür platformlarda olası bir sorun keşfedildiğinde sapma modellerini sonradan fark etmek ve kurallara dayalı olarak ilgili tarafları uyarmak için veri akışlarını gözlemlemeye yardımcı olan özel bir modül vardır. Örneğin, ERP sisteminde siparişlerde %1'den fazla sapma olması durumunda uyarı alabilirsiniz. Bu sapmalar ise eksik veriler, yanlış ürün verileri, farklı sipariş miktarları veya farklı sipariş numaraları olabilir. Veri gözlemlenebilirliği araçları genellikle şu 4 yöntemi kullanarak bir sorunu tanımlar:
Bir uyarı aldıktan sonra verilerin kaynağı, veri öğelerinin iş tanımları ve veri türleri, uzunluklar ve anahtar veriler gibi teknik detaylara erişim sağlayabilir, veri kataloğunu kullanarak daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Ancak, sorun hakkında bilgi bulmak için veri gözlem modülünü kullanmanız gerekir. Burada ilgili veri setinde tespit edilen problemlerin sayısını anında görebilir ve ilgili problemi saptayabilirsiniz. Daha sonra sorunu çözmeye hemen başlayabilirsiniz. Çünkü sorun anlaşıldıktan sonra bir sonraki görev, sorunun kaynağını bulmaktır. Örneğin, bunun için veri kökenini kullanabilirsiniz. Veri kökeni, kaynak sistemi ve verilerin yolculuğunda attığı her adımı gösterir, böylece kalite sorununun nerede meydana geldiğini bulabilirsiniz. Böylece, sorunun bir veri aktarımından mı yoksa sistemler arasındaki yanlış iletişimden mi kaynaklandığını yoksa sorunun veri girişi gibi bir kaynak sistemden mi kaynaklandığını belirlemeniz kolaylaşır.
Platformların çalışma mantığı oldukça benzerdir. Çünkü hemen her veri gözlenebilirliği araçları bir şirket içindeki büyük miktardaki gözlemlenebilirlik ve telemetri verilerinin ayrıntılı bir genel bakışını sağlar. Bu da, şirketlerin çeşitli altyapılarından, uygulamalarından, günlüklerinden ve diğer izlerinden elde ettiği verilerle ilgilidir. Platform ise farklı kaynaklarla çalışarak veri ekler, verileri temizler ve verileri dönüştürür.
Platform, nihai olarak şirketlerin altyapılarını, uygulamalarını ve ilişkili verilerini yönetmelerine yardımcı olacak ayrıntılı içgörüler sunar. Buna ek olarak, maliyetlerin düşürülmesine, satıcı bağımlılığıyla mücadeleye, veri kalitesinin standartlaştırılmasına, uyumluluğun iyileştirilmesine ve büyük ölçekte gözlemlenebilirliğin devreye alınmasına yardımcı olur.
Veri gözlemlenebilirlik uygulamalarını ve veri yönetişim stratejilerini uygulamak, genel operasyonel verimliliğinizi artırmanıza, kalite ve üretkenlik ile ilgili veri risklerini azaltmanıza yardımcı olur. Tüm bunlar ise veri gözlem modülleri sayesinde gerçekleşir. Çünkü bu tür modüllerde bazı sütunlar yer alır ve veri izlenebilirliğini çok pratik hale getirir. Genellikle veriler şu şekilde kategorize edilir:
Veri gözlenebilirliği, veri izleme ile pek çok ortak noktası bulunan bir veri yönetim biçimidir. Çünkü her ikisinde de herhangi bir veri sorunu olduğunda uyarı alabilirsiniz. Ancak veri izlemede rutin kontroller yerleşik standartlar tarafından desteklenirken, veri gözlenebilirliğinde bu görevi veri ekipleri devralır. Ayrıca veri izleme, verilerin alınması, sorunun tanımlanması ve veri temizliği olmak üzere 3 adımlı yaklaşıma sahipken veri gözlenebilirliği, gerçek zamanlı çözüm sunduğundan tüm süreçleri otomatikleştirerek gecikme olmasını önler. Siz de şirketin tüm süreçlerinde hayati önem taşıyan verilerinizin her zaman güncel ve kaliteli hale gelmesini istiyorsanız veri gözlenebilirliğinden yararlanabilir, veri konusunda özel çözümler sunan Komtaş'tan yararlanabilirsiniz. Komtaş, verileriniz için tüm süreçleri otomatikleştirmeniz için farklı hizmetler geliştirir ve gelecek için dijitalleşmenize yardımcı olur. Verileriniz konusunda tüm hizmetler için hemen iletişime geçebilirsiniz.
Latent Dirichlet Allocation (LDA), büyük miktardaki metin verisi üzerinde gizli konu yapılarının keşfedilmesine olanak tanıyan bir konu modelleme tekniğidir.
Backpropagation (geri yayılım), yapay sinir ağlarının öğrenme sürecinde kullanılan temel bir algoritmadır. Bu algoritma, sinir ağlarının bir problemi çözmek için gerekli ağırlıkları nasıl optimize edeceğini öğrenmesini sağlar.
Veri Ambarı Modernizasyonunun gelişen dünyasını ve büyük veriden yararlanmadaki önemini keşfedin. Veri ambarlarının nasıl çalıştığını, türlerini, çeşitli sektörlerdeki gerekliliklerini ve uygulama alanlarını öğrenin.
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.
Self Servis Analitiği platformu Enerjisa’nın kuvvetli analitik yetkinliğinden tüm Enerjisa çalışanlarının yararlanması amacıyla tasarlandı.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
