İçeriğe atla
Verileri kontrol eden adam

Veri yönetimi nedir?

Bir işletmenin çalışma biçimi ve işlevleri için veriler esastır.  İşletmeler, günümüz yüksek bağlantılı küresel ekonomilerini destekleyen çeşitli sistemler ve teknolojiler tarafından oluşturulan gürültüde veri anlayışını ve ilişkisini bulmalıdır. Bu açıdan veri merkezi aşama alır. Veriler tek başına kullanışsız. Şirketler, tedarik zincirleri, çalışan ağları, müşteri ve iş ortağı ekosistemlerinde pratik ve verimli kullanım için tüm veri türlerinden yararlanmak üzere etkili bir stratejiye, yönetime ve veri yönetimi modeline ihtiyaç duyar.

 

Peki veri yönetimi nedir? Veri yönetimi; verimliliği, verimliliği ve karar almayı desteklemek için veri toplama, düzenleme ve verilere erişme uygulamasıdır. Günümüzde iş dünyasında önemli rol oynayan veriler göz önüne alındığında, büyüklük veya sektörden bağımsız olarak her şirket için sağlam bir veri yönetimi stratejisi ve modern bir veri yönetim sistemi esastır.

Veri yönetimi nedir?

Veri yönetiminin temel öğeleri

Veri yönetimi süreci, aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevleri ve prosedürleri içerir:

  • Verilerin toplanması, işlenmesi, doğrulanması ve saklanması
  • Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere farklı kaynaklardan farklı veri türlerini entegre etme
  • Yüksek veri kullanılabilirliği ve olağanüstü durum kurtarma
  • Verilerin kişiler ve uygulamalar tarafından nasıl kullanıldığını ve bunlara nasıl erişileceğini yönetme
  • Verilerin korunması, güvenliğinin sağlanması ve veri gizliliğinin sağlanması

Veri yönetimi neden önemlidir?

Bir işte kullanılan her uygulama, analitik çözüm ve algoritma (bilgisayarların sorunları çözmesine ve görevleri tamamlamasına olanak sağlayan kurallar ve ilişkili süreç) verilere sorunsuz erişime bağlıdır. Temel olarak, bir veri yönetimi sistemi verilerin güvenli, kullanılabilir ve doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur. Ancak veri yönetiminin faydaları burada sona ermez.

64.2

 zettabayt

/ dijital veri 2020'de oluşturuldu

80

%

2025 yılına kadar dünya genelindeki verilerin oranı yapılandırılmayacak

Veri yönetiminin ve analitiklerinin avantajlarını keşfedin.

Büyük Verileri yüksek değerli bir işletme varlığına dönüştürme

 

Düzgün bir şekilde yönetilmemişse çok fazla veri ezici (ve kullanışsız) olabilir. Ancak Büyük Veri, doğru araçlarla, şirketleri her zamankinden daha fazla içgörülerle ve daha doğru tahminlerle güçlendirmek için taciz edilebilir. Şirketlere müşterilerin ne istediğini daha iyi anlayabilir ve şirketlerin öğrenim verilerine dayalı olağanüstü müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı olabilir. Aynı zamanda gerçek zamanlı Nesnelerin İnterneti (IoT) ve sensör verilerine dayalı hizmet teklifleri gibi yeni veri odaklı iş modellerinin desteklenmesine yardımcı olabilir. Bu modeller, büyük verileri analiz etme ve yorumlama olanağı olmadan belirgin veya net olmaz.

Büyük Veri, genellikle beş V’ler ile karakterize edilen büyük veri kümeleridir: toplanmış veri hacimleri, veri türlerinin çeşitliliği, verinin oluşturulma hızı, verinin doğruluğu ve değeri.

Veri odaklı kuruluşların büyük bir rekabet avantajına sahip olduğu sır değil. Gelişmiş araçlarla şirketler her zamankinden daha fazla kaynaktan daha fazla veri yönetebiliyor. Ayrıca IoT cihaz verileri, video ve ses dosyaları, İnternet tıklama akışı verileri ve sosyal medya yorumları dahil olmak üzere yapılandırılmış ve yapılandırılmamış birçok veri türünden de yararlanabilir. Bu da verilerden gelir elde etmek ve varlık olarak kullanmak için daha fazla fırsat sunar.

 

Dijital dönüşüm için veri altyapısını düzenleme

 

Genellikle verilerin dijital dönüşümün can damarı olduğu söylenir ve bu doğrudur. Yapay zeka (yapay zeka), makine öğrenimi, Endüstri 4.0, gelişmiş analitikler, Nesnelerin İnterneti ve akıllı otomasyonun tümü, yaptıklarını yapmak için zaman, doğru ve güvenli veriler gerektiriyor.

Verilere ve veriye dayalı teknolojilerin önemi ancak COVID-19 salgınından bu yana arttı. Birçok işletme, verilerinden şimdi daha iyi yararlanmak için yoğun bir baskı hissediyor; gelecekteki olayları tahmin etmek, hızla pivot yapmak ve planlar ile iş modellerine dayanıklılık oluşturmak için bunu kullanıyor.

Örneğin, makine öğrenmesi karmaşık örnekleri belirlemek, sorunları çözmek, modellerini ve algoritmalarını güncel tutmak ve etkili bir şekilde çalıştırmak için çok büyük ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Gelişmiş analitik (genellikle makine öğrenmesinden yararlanır), güvenle hareket edilebilecek ilgili ve eyleme dönüştürülebilir öngörüler üretmek için yüksek kaliteli veri miktarlarına da bağlıdır. IoT ve Endüstriyel IoT, makine ve sensör verilerinden oluşan sabit bir akış üzerinde çalışır ve dakika içinde bir milyon mil uçar.

 

Herhangi bir dijital dönüşüm projesindeki ortak payda veridir. İşletmelerin süreçleri dönüştürebilmesi, yeni teknolojilerden yararlanabilmesi ve akıllı işletmeler haline gelebilmesi için sağlam bir veri altyapısına ihtiyaçları vardır. Kısacası modern bir veri yönetim sistemine ihtiyaçları var.

Herhangi bir işletmenin sürekli hayatta kalması, sürekli değişim oranına yanıt veren çevik, veri merkezli bir mimariye bağlı olacaktır.

Donald Feinberg, Gartner'da başkan yardımcısı

Veri gizliliği yasalarıyla uyumluluğu sağlama

 

İyi veri yönetimi, ABD'deki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizlilik Yasası gibi ulusal ve uluslararası veri gizliliği yasalarına ve sektöre özgü gizlilik ve güvenlik gereksinimlerine uyulmasını sağlamak için de gereklidir. Bu korumalar kanıtlanacaksa veya denetlenecekse sağlam veri yönetimi politikalarına ve prosedürlerine sahip olmak esastır.

Veri yönetimi sistemleri ve bileşenleri

Veri yönetimi sistemleri, veri yönetimi platformları üzerinde oluşturulur ve verilerinizden değer elde etmenize yardımcı olmak için birlikte çalışan bir dizi bileşen ve süreç içerir. Bunlar veri tabanı yönetim sistemleri, veri ambarları ve göller, veri entegrasyon araçları, analitikler ve daha fazlasını içerebilir.

 

Veritabanı yönetim sistemleri (DBMS)

 

Veri tabanı yönetim sistemlerinin birçok farklı türü vardır. En yaygın olanları ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS), nesne yönelimli veritabanı yönetim sistemleri (OODMBS), bellek içi veritabanları ve sütunnar veritabanlarıdır.

Veri yönetimi sistemleri

Farklı veri yönetim sistemleri

  • İlişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS): RDBMS, her seferinde verilerin yapısını ve konumunu açıklamak yerine programların ve alma sistemlerinin veri öğelerine isimle başvurabilmesi için veri tanımları içeren bir veritabanı yönetim sistemidir. RDBMS sistemleri, ilişkisel modele dayanarak, erişimi geliştiren ve çift kaydı önleyen veri öğeleri arasındaki ilişkileri de korur. Örneğin, bir kalemin temel tanımı ve karakteristikleri bir kez depolanır ve müşteri siparişi ayrıntı satırları ile fiyatlandırma tablolarıyla bağlantılıdır.
  • Nesne yönelimli veritabanı yönetim sistemi (OODBMS): OODBMS, veri tanımı ve depolamaya, nesne yönelimli programlama sistemi (OOPS) geliştiricileri tarafından geliştirilip kullanılan farklı bir yaklaşımdır. Veriler RDBMS'deki gibi tablolarda değil, nesneler, bağımsız ve bağımsız birimler olarak saklanır.
  • Bellek içi veritabanı: Bir bellek içi veritabanı (IMDB), disk sürücüsünün yerine verileri bilgisayarın ana belleğinde (RAM) saklar. Bellekten alma, disk tabanlı bir sistemden alınmaktan çok daha hızlıdır, bu nedenle bellek içi veritabanları genellikle hızlı yanıt süreleri gerektiren uygulamalar tarafından kullanılır. Örneğin, bir raporun derlenmesi birkaç gün sürdü. Artık saniye değilse dakikalar içinde erişilebilir ve analiz edilebilir.
  • Sütunlu veritabanı: Sütunlu veritabanı, hızlı erişim için ilgili veri gruplarını (bir "bilgi sütunu") birlikte depolar. Modern bellek içi iş uygulamalarında ve alma hızının (sınırlı bir veri yelpazesinin) önemli olduğu birçok bağımsız veri ambarı uygulamalarında kullanılır.
     

Veri ambarları ve gölleri

  • Veri ambarı: Veri ambarı, raporlama ve analiz amacıyla birçok farklı kaynaktan toplanan verilerin merkezi havuzudur.
  • Data Lake: Data Lake, ham veya doğal formatında depolanan geniş bir veri havuzudur. Veri gölleri genellikle yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere Büyük Verileri depolamak için kullanılır.
     

Ana veri yönetimi (MDM)

 

Ana veri yönetimi; ürün verileri, müşteri verileri, varlık verileri, finans verileri ve daha fazlası gibi tüm önemli iş verileri için tek bir güvenilir ana referans (gerçeğin tek bir versiyonu) oluşturma disiplinidir. MDM; süreçler, işlemler, analitikler ve raporlama dahil olmak üzere işletmelerin farklı bölümlerindeki verilerin birden fazla, potansiyel olarak tutarsız versiyonunu kullanmamasını sağlar. Etkili MDM'ye yönelik üç temel dayanak şunlardır: veri konsolidasyonu, veri yönetimi ve veri kalitesi yönetimi.

İşletmenin resmi, paylaşılan ana veri varlıklarının eşitliğini, doğruluğunu, korunmasını, semantik tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlamak için işletmenin ve BT kuruluşunun birlikte çalıştığı teknoloji özellikli bir disiplin.

MDM Gartner tanımı

Big Data yönetimi

 

Büyük Verileri yönetmek için yeni veri tabanları ve araçlar geliştirilmiştir – büyük hacimli yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler günümüzde işletme bünyesinde barındırmaktadır. Veri çeşitliliğini yorumlamaya ve yönetmeye yönelik son derece verimli işleme teknikleri ve bulut tabanlı tesislerin yanı sıra, veri çeşitliliğini yorumlamaya ve yönetmeye yönelik yeni yaklaşımlar da oluşturulmuştur. Veri yönetimi araçlarının farklı yapılandırılmamış veri türlerini anlayabilmesi ve bunlarla çalışabilmesi için, örneğin depolama ve almayı kolaylaştırmak üzere veri öğelerini tanımlamak ve sınıflandırmak üzere yeni ön işleme süreçleri kullanılır.

 

Veri entegrasyonu

 

Veri entegrasyonu, verilerin nerede ve ne zaman ihtiyaç duyulduğunu belirleme, dönüştürme, birleştirme ve hazırlama uygulamasıdır. Bu entegrasyon, tüm uygulamaların ve iş süreçlerinin veri kullanım gereksinimlerini karşılamak için iş ortakları arasında ve üçüncü taraf veri kaynaklarında ve kullanım durumlarının yanı sıra işletmede ve ötesinde gerçekleşir. Teknikler toplu/toplu veri hareketi, veri çekme, dönüştürme, yükleme (ETL), değişiklik verisi yakalama, veri çoğaltma, veri sanallaştırma, akış veri entegrasyonu, veri orkestrasyonu ve daha fazlasını içerir.

 

Veri yönetişimi, güvenlik ve uyumluluk

 

Veri yönetişimi; veri kullanılabilirliğini, kalitesini, uyumluluğunu ve şirket çapında güvenliği sağlamaya yönelik kurallar ve sorumluluklar topluluğudur. Veri yönetişimi, bir kuruluştaki belirli veri türlerinin ve türlerinin işlenmesine ve korunmasına ilişkin sorumluluğa sahip olan kişileri (veya pozisyonları) belirler. Veri yönetişimi, uyumluluğun önemli bir parçasıdır. Sistemler depolama, taşıma ve güvenlik mekaniklerini ele alacaktır – verilerin sisteme girilmeden önce sisteme girilmeden önce doğru şekilde ele alınmasını ve korunmasını sağlayan ve başka bir yerde kullanım veya depolama için sistemden alındığında verilerin doğru şekilde ele alınmasını sağlayan kişi tarafıdır. Yönetişim, sorumlu kişilerin verileri yönetmek ve korumak için süreçleri ve teknolojileri nasıl kullandığını belirtir.

 

Tabii ki veri güvenliği bugünün hackerları, virüsleri, siber saldırıları ve veri ihlalleri dünyasında büyük bir kaygı oluşturuyor. Güvenlik sistemlere ve uygulamalara kurulurken veri yönetişimi, bu sistemlerin verileri korumak için uygun şekilde kurulmasını ve yönetilmesini sağlamak ve sistem ve veritabanı dışındaki verileri korumak için prosedür ve sorumlulukların uygulanmasını sağlamak için vardır.

 

İş zekası ve analitikleri

 

Veri yönetimi sistemlerinin çoğu, veri alma ve raporlama araçlarını içerir ve birçoğu güçlü alma, analiz ve raporlama uygulamalarıyla birleştirilir. Raporlama ve analitik uygulamaları üçüncü taraf geliştiricilerden de edinilebilir ve uygulama paketine standart bir özellik olarak veya daha gelişmiş işlevsellik için isteğe bağlı bir eklenti modülü olarak kesinlikle dahil edilecektir.

 

Günümüzün veri yönetimi sistemlerinin gücü, en az eğitim miktarına sahip kullanıcıların kendi ekrandaki veri yeniden yargılamalarını ve çıktı raporlarını biçimlendirme, hesaplamalar, sıralamalar ve özetlerde şaşırtıcı esneklik ile oluşturmalarına olanak sağlayan ad hoc alma araçlarında büyük ölçüde geçerlidir. Ayrıca profesyoneller bu aynı araçları veya daha sofistike analitik araç setlerini hesaplamalar, karşılaştırmalar, daha yüksek matematik ve biçimlendirme şeklinde daha da fazlasını yapmak için kullanabilir. Yeni analitik uygulamalar, Büyük Verilerin daha iyi tahmin, analiz ve planlama için iş uygulaması verileriyle birleştirilmesine olanak sağlamak üzere geleneksel veri tabanları, veri depoları ve veri gölleri arasında köprü kurabilir.

Kurumsal veri stratejisi nedir ve neden bir veri stratejisine sahip olmalısınız?

Birçok şirket veri stratejisine yaklaşımlarında pasif davranmaktadır: iş uygulaması tedarikçilerinin sistemlerine ne inşa ettiğini kabul etmek. Ama şimdi, bu yeterince iyi değil. Günümüzün veri patlamasıyla ve her işletmenin işleyişine verdiği önemle, veri yönetimine daha proaktif ve kapsamlı bir yaklaşım benimsemek giderek gereklidir. Bunun anlamı, pratik bir bakış açısından, hazırlık, aşağıdaki gibi bir veri stratejisi oluşturmaktır:

  • Şirketinizin ihtiyaç duyacağı ve kullanacağı belirli veri türlerini tanımlar,
  • Her veri türü için sorumluluk tayin eder ve
  • Söz konusu verilerin alınmasını, toplanmasını ve işlenmesini yönetmek için prosedürler oluşturur.

Kurumsal veri yönetimi stratejisi ve altyapısının temel avantajlarından biri, işletmenin amacını desteklemek için tüm faaliyetleri ve kararları koordine ederek, kaliteli ürün ve hizmetleri müşterilere etkili ve verimli bir şekilde sunmaktır. Tamamen kapsayıcı bir veri stratejisine ve sorunsuz veri entegrasyonuna sahip olmak bilgi silolarını ortadan kaldırır. Bu, her bir departmanın, yöneticinin ve çalışanın şirket başarısına olan bireysel katkılarını görmesine ve anlamasına ve karar ve eylemlerini bu hedeflerle uyumlu tutmasına olanak sağlar.

placeholder

İşiniz için veri stratejisi geliştirin

Çevrimiçi ücretsiz olarak, sonuç odaklı veri stratejisi ana sınıfımızdan modülleri izleyin.

Veri yönetiminin gelişimi

Etkili veri yönetimi, şirketlerin bilgi raporlamasının doğruluğunu geliştirmesine, spot trendleri geliştirmesine ve dijital dönüşümü körüklemeye ve yeni teknolojilere ve iş modellerine günümüzde güç katmaya yönelik daha iyi kararlar almasına yardımcı olarak 50 yılı aşkın süredir iş başarısı açısından kritik öneme sahiptir. Veriler yeni bir sermaye haline gelmiştir ve ileriye dönük düşünen kuruluşlar her zaman verileri kendi avantajlarına yönelik olarak kullanmanın yeni ve daha iyi yollarını aramaktadır. İşte modern veri yönetiminin, işiniz ve sektörünüzle olan ilişkisini takip etmek ve keşfetmek için önemli olan en son trendler:

  • Veri kumandası: Günümüzde çoğu kurumun, şirket içinde ve bulutta dağıtılan çeşitli veri türleri vardır ve birden fazla veritabanı yönetim sistemi, işleme teknolojisi ve araç kullanır. Mimari ve teknolojinin özel bir kombinasyonu olan veri kumaşı, dağıtılmış bir ortamda verilere sürtünmesiz erişim ve veri paylaşımı sağlamak için dinamik veri entegrasyonu ve orkestrasyonu kullanır.
  • Bulutta veri yönetimi: Birçok şirket veri yönetimi platformunun bir kısmını veya tamamını buluta taşıyor. Bulut verileri yönetimi; ölçeklenebilirlik, gelişmiş veri güvenliği, gelişmiş veri erişimi, otomatik yedeklemeler ve olağanüstü durum kurtarma, maliyet tasarrufu ve daha fazlası dahil olmak üzere bulut tarafından sunulan tüm avantajlardan yararlanır. Bulut veri tabanları ve hizmet olarak veri tabanları (DBaaS) çözümleri, bulut veri depoları ve bulut veri gölleri popülaritesi artmaktadır.
  • Genişletilmiş veri yönetimi: Daha yeni trendlerden biri "artırılmış veri yönetimi" olarak adlandırılır. Gartner tarafından 2022 yılına kadar önemli kesintili potansiyele sahip olarak tanımlanan veri yönetimi, veri yönetimi süreçlerini kendi kendine konfigüre etmek ve kendi kendini ayarlamak için yapay zekayı ve öğrenen makineleri kullanır. Genişletilmiş veri yönetimi, veri kalitesi ve ana veri yönetiminden veri entegrasyonuna kadar her şeyi otomatikleştiriyor ve yetenekli teknik personelin daha yüksek değere odaklanmasını sağlıyor.

2022 ile veri yönetimi manuel görevleri, makine öğrenimi ve otomatik hizmet düzeyi yönetimi eklenerek %45 oranında azaltılacaktır.

 – Gartner

  • Genişletilmiş analitik: Genişletilmiş analitikler (Gartner tarafından tanımlanan başka bir en iyi teknoloji trendi) zaten burada. Genişletilmiş analitikler, yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak sadece en önemli içgörüleri otomatik olarak bulmakla kalmayıp, sadece veri bilimcilerinin değil herkesin verileri hakkında soru sorabilmesi ve doğal, konuşmalı bir şekilde yanıtlar alabilmesi için gelişmiş analitiklere erişimi demokratikleştirmektedir.

Ek veri yönetimi koşullarını ve trendlerini keşfedin.

Özet

Bilginin verilerden türetildiğini biliyoruz. Bilgi güçlüyse verilerinizi etkili bir şekilde yönetmek ve aktifleştirmek şirketinizin süper gücü olabilir. Bu nedenle, veri yönetimi sorumlulukları ve veri tabanı analistlerinin (DBA'lar) rolü, bulutun benimsenmesini teşvik etme, yeni eğilimleri ve teknolojileri kullanma ve işletmeye stratejik değer sunma konularında değişim aracıları haline gelecek şekilde gelişiyor.  

placeholder

Veritabanı ve veri yönetimi çözümleri

SAP, kurumsal verilerinizi yönetmenize, yönetmenize ve entegre etmenize yardımcı olabilir.

Bu dizide daha fazla

SAP Insights bülteni

placeholder
Bugün abone ol

Bültenimize abone olarak önemli öngörüler elde edin.

Ek okuma

Başa dön