Veri yönetimi (Data Management) bir şirketin karar alma operasyonlarını düzenleme noktasında itici güç niteliği taşır. Ayrıca ürün geliştirme döngüsüne de büyük katkı sağlar. Bu sebeple verilerin niteliğine uygun şekilde toplanması, depolanması ve düzenlenmesi, müşterilerden olabildiğince maksimum fayda sağlamayı sağlar. Bu anlamda verilerini etkili şekilde yönetebilen şirketler, sektöründe daima bir adım önde sayılır.
Veri yönetimi, kurumların iş açısından kritik öneme sahip veriler üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağlayan politika ve prosedürlerin uygulanmasıdır. Sektörden bağımsız olarak herhangi bir kuruluş için en stratejik varlıklardan biri veridir ve veri yönetimi, yeniliği ve karar vermeyi hızlandırmak için güvenilir veriler oluşturmakla ilgilidir.
Kuruluş içindeki ve üçüncü taraf kaynaklardan gelen çok sayıdaki yinelenen ve çelişkili verilerle başa çıkmak zorunda olmak yaygın bir sorundur. İlgili maliyetler çok yüksek olabilir. Ayrıca, veriler zaman içinde değiştiğinden, senkronizasyondan çıkıp parçalı, eksik, hatalı ve tutarsız hale gelmesi kolaydır. Veriler bozuldukça, onu kullanan insanlar şirket verilerine olan güvenini kaybeder.
Veri yönetimi ilke ve prosedürleri, verilerin erişim, depolama, yedekleme, kullanımdan kaldırma ve kurumsal uygulamalara en iyi şekilde uygun olması için yardımcı olabilir. Bu işlem işletmeler için önemlidir çünkü veriler, kararlar almak, ürünler ve hizmetleri geliştirmek, müşterileri anlamak ve pazarlama faaliyetlerini gerçekleştirmek için kullanılır.
Veri yönetimi uygulamaları, yeni ve yinelenen veri kaynaklarından gelen veriler arasındaki çelişkilerin düzeltilmesinde de yararlıdır. Veri yönetimi, kuruluşların doğru verilere ihtiyaç duyduğu zaman , belirsizlik veya çatışma olmadan erişilmesinin sağlanmasında ve böylece yanlış iletişimi önleme konusunda çok iyi bir yoldur.
İyi yönetilen verilerin kuruluş genelinde erişilmesi ve aranması kolaydır. Veri yönetimi, veri ambarlarının, veri göllerinin, uygulamaların ve analitiğin modernleştirilmesini de içerir. Veri yönetiminiz ne kadar eksiksiz ve kapsamlı olursa, bulut modernizasyon girişimleriniz o kadar hızlı ve başarılı olur.
Ayrıca veri koruma düzenlemelerine uyumsuzluk riskini en aza indirir ve verilerle ilgili yasal komplikasyonları azaltır.
Veri kaynakları arttıkça verilerini başarılı bir şekilde yönetmek isteyen kuruluşların, verilerinin güvenilir bir kurumsal varlığa dönüştürülmesini sağlamak için doğru süreç ve kontrollere sahip olması gerekir. Süreçler ayrıca, dağınık ve parçalanmış verilerin çoklu bulut ve çoklu hibrit ortamlar dahil olmak üzere herhangi bir platformda ve herhangi bir bulutta sorunsuz entegrasyonunu sağlamalıdır.
Veri yönetimine yönelik yaygın bir yaklaşım, Ana Veri Yönetimi (MDM) adı verilen bir ana veri dosyası kullanmaktır. MDM, bir görevi kolaylaştırmak için ana veri etki alanları (müşteri, konum, ürün, tedarikçi vb.) hakkında temel bilgileri içeren bir ana kayıt oluşturur.
Bir kurumsal varlık olarak yönetilen veriler, aynı zamanda veri yönetişimi ve veri kalitesi kurallarının dayatılmasını gerektirir. Veri yönetişimi, verilerin ne anlama geldiğine ilişkin belirsizliği ortadan kaldırır ve nüansların belgelenmesini, anlaşılmasını ve verilerin yetkili kullanıcılarla paylaşılmasını sağlar. Veri kalitesi, verilerin kendisinin anlaşılmasını, eksiksiz olmasını, doğru biçimlendirilmesini ve amaca uygun olarak kullanılmasını sağlar.
Veri yönetimi, veriyi kullanmak isteyen firmalar için çok önemlidir. Veriler, işletmelerin kârlılığını, rekabetçi avantajını ve genel olarak işletmenin başarısını etkiler. Bu işlemin, işletmeler için sağladığı başlıca faydalar şunlardır:
Veri yönetimi işletmelerin karlılığını, rekabetçi avantajını ve genel olarak işletmenin başarısını etkiler. Doğru ve güncel verilerin kullanımı, işletmelerin pazarlama, üretim, finansal ve diğer faaliyetlerinde daha etkili olmasını sağlar. Diğer yandan verilerin yönetilebilmesi, işletmelerin diledikleri gibi kontrol etmelerine, kullanmalarına ve paylaşmalarına olanak tanır.
Geçtiğimiz birkaç yılda yapay zeka ve makine öğrenimi, aşağıdaki üç veri yönetimi çözümü kategorisine uygulandı ve geçmişte kurumsal ölçekte yapılamayacak kadar karmaşık olan etkinlikleri gerçekleştirmeyi mümkün kıldı.
Veri yönetimi çözümlerinin üç kategorisi şunlardır:
Tüm kullanıcılar, çoklu bulut ve çoklu hibrit ortamlardaki tüm veriler için yapay zeka destekli, bulutta yerel veri yönetimi ile buluttaki analitiği otomatikleştirir.
Kuruluş içinde ve dışındaki tüm verilerin akıllı bir şekilde keşfedilmesini ve anlaşılmasını sağlar, gereken her yerde ve her zaman her türlü veriye erişir ve bunları alır, verileri self servis bir şekilde düzenler ve hazırlar; tüm kurumsal verilerin birleştirilmiş, yetkili, 360 derecelik bir görünümünü sunar.
Güvenilir verilerin her kararın merkezinde yer almasını sağlamak ve veri riskine maruz kalmayı azaltmak için otomasyonla, kuruluş genelinde ve ötesinde verileri yönetir ve korur.
Veri işleme, veri depolama, veri yönetişimi ve veri güvenliği veri yönetiminin bir parçası olsa da, bu bileşenlerden herhangi birinin başarısı bir şirketin veri mimarisine veya teknoloji yığınına bağlıdır. Bir şirketin veri altyapısı, verilerin alınması, işlenmesi, saklanması ve erişilmesi için bir boru hattı oluşturur ve bu hat sistemlerin birbirine entegre edilmesiyle oluşturulur. Veri hizmetleri ve API'ler, eski sistemlerden, veri göllerinden, veri ambarlarından, ve uygulamalardan verileri bir araya getirerek iş performansına bütünsel bir bakış sağlar.
Veri yönetimi alanındaki bu bileşenlerin her biri şu anda büyük miktarda değişim geçiriyor. Örneğin, şu anda şirket içi sistemden bulut platformlarına geçiş sektördeki en trend teknolojilerden biridir. Şirket içi devreye almaların aksine, bulut depolama sağlayıcıları, yalnızca belirtilen depolama için ödeme yapılmasını gerektirerek, kullanıcıların büyük kümeleri gerektiği gibi döndürmesine olanak tanır.
Bulut veri platformlarına geçiş, akışlı veri işlemenin benimsenmesini de kolaylaştırıyor. Apache Kafka gibi araçlar, daha fazla gerçek zamanlı veri işlemeye izin vererek tüketicilerin birkaç saniye içinde veri almak için segmentlere abone olmalarını sağlar. Bununla birlikte toplu işleme, büyük hacimli verileri işlemede daha verimli olduğu için hala avantaja sahiptir. Toplu işlem, günlük, haftalık veya aylık gibi belirli bir programa uysa da, genellikle gerçek zamanlı veri gerektirmeyen iş performansı araçları için idealdir.
Değişim bu alanda hızlanarak devam ediyor. Yakın zamanlarda veri sistemlerini yönetmenin karmaşıklığına yardımcı olmak için “Data Fabricler” ortaya çıktı. Data Fabricler, çeşitli veri boru hatlarının ve bulut ortamlarının uçtan uca entegrasyonunu kolaylaştırmak için akıllı ve otomatikleştirilmiş sistemlerden yararlanır. Bunun gibi yeni teknolojiler geliştikçe, iş liderlerinin, verileri işlevler arasında entegre edeceği için iş performansına ilişkin daha bütünsel bir görüş kazanmasını bekleyebiliriz. İnsan kaynakları, pazarlama, satış, tedarik zinciri vb. alanlardaki verilerin birleştirilmesi, liderlere yalnızca müşterilerini daha iyi anlamalarını sağlayabilir.
Veri yönetimi, birçok farklı sektörde kullanılabilir. Her sektörde veri yönetiminin uygulanması için sektöre özgü ihtiyaçlara yanıt veren yöntemlerden yararlanılır. Veri yönetimin bazı sektörlerdeki kullanım alanları ise şöyle sıralanabilir:
Genel itibariyle veri yönetimi birçok farklı sektörde kullanılabilir ve her sektörde uygulanma biçimi, sektöre özgü ihtiyaçları karşılamak için değişiklik gösterir. Veri yönetimi, işletmelerin karlılığını, rekabetçi avantajını ve genel olarak işletmenin başarısını etkiler ve işletmelerin verilerini kontrol etmelerine, kullanmalarına ve paylaşmalarına olanak tanır.
Veri yönetimi, özellikle verilerin artarak büyük boyutlara ulaştığı durumlarda işletmeler açısından oldukça zor bir iş olabilir ve işleme konusunda birçok zorluklarla karşılaşabilir. İşletmelerin karşılaştığı bazı zorluklar şunlar olabilir:
İster bulut modernizasyonuna başlıyor olun, ister işletmeniz genelinde 360 derecelik bir veri görünümüyle müşteri deneyimini yeniden tasarlıyor olun, akıllı ve otomatikleştirilmiş veri yönetimi, kuruluşunuzun dijital dönüşümünü yönetmenin anahtarıdır. Türkiye'deki tek partneri olduğumuz Informatica sayesinde siz de şirket verilerinizi profesyonel bir şekilde yönetebilir, verimliliğinizi artırmak için önemli adımlar atabilirsiniz.
Vision Transformers (ViT), görüntü işlemede devrim yaratan bir yaklaşımdır. Transformer mimarisi, doğal dil işlemede (NLP) büyük başarılar elde ettikten sonra, görüntü sınıflandırma ve diğer görsel görevler için de uyarlanmıştır
Veri anonimleştirme teknikleri sistemlerdeki verileri, verinin formatını ve tutarlılığını korurken verilerin belirli bir bireyi işaret etmesine engel olacak şekilde değiştirilmesidir.
Korelasyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkileri değerlendirmek veya ölçmek için istatistiksel analiz ve diğer matematiksel tekniklerin uygulanması anlamına gelmektedir.
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.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
