Veri yönetimi nedir?
Veri yönetimi; verimliliği, verimliliği ve karar vermeyi desteklemek için verilerin toplanması, düzenlenmesi, yönetilmesi ve erişilmesi uygulamasıdır.
Veri yönetimine genel bakış
Veri, işletmenin nasıl işlediği ve işlediği için çok önemlidir. İşletmeler verilere anlam katmalı ve günümüzün son derece bağlantılı küresel dijital ekonomilerini destekleyen çeşitli sistemler ve teknolojiler tarafından oluşturulan gürültüde ilgi bulmalıdır. Bu açıdan veriler merkez aşamasını alır. Tek başına veriler işe yaramaz – şirketler tedarik zincirleri, çalışan ağları, müşteri ve iş ortağı ekosistemlerinde pratik ve verimli kullanım için her türlü veriden yararlanmak üzere etkili bir strateji, yönetim ve veri yönetimi modeline ihtiyaç duyar.
Veri yönetimi tanımı ve süreci
Veri yönetimi; verimliliği, verimliliği ve karar vermeyi desteklemek için verilerin toplanması, düzenlenmesi, yönetilmesi ve erişilmesi uygulamasıdır. Günümüzde önemli rol verileri göz önüne alındığında, boyuttan veya sektörden bağımsız olarak etkili bir kurumsal strateji ve modern bir veri yönetimi platformu her şirket için gereklidir. Veri yönetimi; uçtan uca iş süreci yürütmesi, yasal uyumluluk, doğru analitikler ve yapay zeka, veri taşıma ve dijital dönüşüm gibi çeşitli veri temelli kullanım durumları için önemlidir.
Veri yönetimi süreci, aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevleri ve prosedürleri içerir:
Verileri toplama, işleme ve doğrulama
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere farklı kaynaklardan farklı veri türlerini entegre etme
İş standartlarına uyum sağlamak için verilerin kalitesini yönetme
Self servis, iş birliği ve verilere erişim sağlama
Verilerin korunması ve güvenliğinin sağlanması ve veri gizliliğinin sağlanması
Oluşturmadan silmeye kadar verilerin ömrünü yönetme
Yüksek veri kullanılabilirliği ve olağanüstü durum kurtarma olanağı sağlama
Veri yönetiminin temel öğeleri
Veri yönetimi neden önemlidir?
Bir işte kullanılan her uygulama, analitik çözüm ve algoritma (teknolojinin sorunları çözmesine ve görevleri tamamlamasına olanak sağlayan kurallar ve ilişkili süreçler) yüksek kaliteli verilere sorunsuz erişime bağlıdır. Temel olarak veri yönetimi sistemleri verilerin güvenli, kullanılabilir ve doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur. Ancak veri yönetiminin avantajları burada sona ermez.
Verileri yüksek değerli bir işletme varlığına dönüştürme
Çok fazla veri, düzgün bir şekilde yönetilmediyse çok fazla ve faydasız olabilir. Bu sürekli artan veri çeşitliliği, dağıtım ve talep düzeylerine ekleyin. Organizasyonların dijital iş ihtiyaçlarını karşılamak için bir varlık olarak verilerden nasıl yararlanmak için zorluk çektiğini görmeniz kolaydır. Ancak doğru araçlarla veriler, her zamankinden daha derin öngörüler, daha doğru tahminler ve yenilikçi iş süreçleri ile şirketleri güçlendirmek için kullanılabilir. Şirketlere, müşterilerin ne istediklerini daha iyi anlamalarını sağlayabilir ve şirketlerin, eğitim verilerine dayalı istisnai müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, eğitim modellerinin temelini oluşturacak yüksek kaliteli veri temeli olmadan doğru olmayan, üretken yapay zeka temelindeki hizmet teklifleri gibi yeni veri odaklı iş modellerinin desteklenmesine yardımcı olabilir.
"Veri odaklı olmak, kuruluşların dijital iş başarısının merkezinden veri odaklı amaçlarını gerçekleştirmesini sağlamak için durum, depolama, erişim, kalite ve bağlam karmaşıklığını ele almak zorunda olan verileri kullanma anlamına gelir.&teklif;
Gartner "2023 için Veri Yönetimi Çözümleri Primer." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 Şubat 2023
Veriye dayalı kuruluşların büyük bir rekabet avantajına sahip olması bir sır değildir. Gelişmiş araçlar sayesinde şirketler, her zamankinden daha fazla kaynaktan daha fazla veriyi yönetebilir ve bunlara erişebilir. Ayrıca Internet of Things (IoT) cihaz verileri, video ve ses dosyaları, İnternet tıklama akışı verileri ve sosyal medya yorumları da dahil olmak üzere yapılandırılmış ve yapılandırılmamış birçok farklı veri türünden de yararlanarak verileri para kazanmaya ve varlık olarak kullanmaya yönelik daha fazla fırsat açabilirler.
Veri altyapısının dijital dönüşüm için düzenlenmesi
Genellikle verilerin dijital dönüşümün can damarı olduğu söylenir ve bu doğrudur. Veri ve analitik (D&A) liderleri, dijital iş taleplerini ve veri altyapısının artan karmaşıklığını (bulutun etkisi dahil) karşılayabilmelidir. Yapay zeka, öğrenen makineler, Endüstri 4.0, gelişmiş analitikler, IoT ve akıllı otomasyonun tümü, yaptıklarını yapmak için yüksek hacimli, doğru ve güvenli veriler gerektirir.
Örneğin, makine öğrenmesi ve üretken yapay zeka "öğrenmek" için çok büyük ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar, karmaşık modelleri tanımlayabilir, sorunları çözebilir, modelleri ve algoritmaları güncel ve etkin bir şekilde çalıştırabilir. Gelişmiş analitikler (genellikle makine öğreniminden ve yapay zekadan yararlanır) aynı zamanda güvenle kullanılabilecek ilgili ve eyleme geçirilebilir öngörüler oluşturmak için çok miktarda yüksek kaliteli veriye bağlıdır. IoT ve Endüstriyel IoT senaryoları, son derece yüksek hızlarda sunulan sabit bir makine ve sensör veri akışına bağlıdır.
Herhangi bir dijital dönüşüm projesinde ortak payda olan veri. İşletmeler süreçleri dönüştürebilmeden, yeni teknolojilerden yararlanmadan ve akıllı işletmeler haline gelmeden önce sağlam bir veri altyapısına ihtiyaç duyarlar. Kısacası modern bir veri yönetim sistemine ihtiyaç duyarlar.
"Herhangi bir işletmenin sürekli olarak yaşaması, sabit değişim hızına yanıt veren çevik ve veri merkezli bir mimariye bağlıdır.&teklif;
Donald Feinberg, GartnerBaşkan Yardımcısı
Veri gizliliği yasalarıyla uyumluluğu sağlama
ABD'deki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası gibi ulusal ve uluslararası veri gizliliği yasalarıyla ve sektöre özgü gizlilik ve güvenlik gereksinimleriyle uyumluluğu sağlamak için iyi veri yönetimi de gereklidir. Bu korumalar kanıtlanacaksa veya denetlenecekse, sağlam veri yönetimi politikalarına ve prosedürlerine sahip olmak esastır.
Veri yönetimi yaklaşımları
Veri kumaşı ve veri ağı, son yıllarda veri yönetimi terminolojisinin popüler parçaları haline geldi ve birçok kuruluş bunları veri yönetimi mimarisi için benimsedi. Mimarinin veri kumaş stili, işletme genelinde self servis, veri erişimi ve veri teslimini kolaylaştırarak çeşitli veri kaynakları için bir bağlantı katmanı oluşturmayı amaçlamaktadır. Veri kumaşı mimarisi, temel mimari yüksek düzeyde dağıtıldığında bile kullanılabilecek tek, birleştirilmiş bir görünüm sunarak verilerinizi son kullanıcı perspektifinden depoladığınız farklı yerleri soyutlamayı amaçlar.
Veri ağı
Veri ağı, dağıtılmış bir mimari çerçeve kullanan veri yönetimine yönelik bir yaklaşımdır. Diğer bir deyişle, söz konusu verilerin ne anlama geldiğini ve verileri en iyi şekilde nasıl kullanacağını anlamak için uzmanlık uzmanlığına sahip olan kullanıcılara işletme genelindeki belirli veri kümelerinin sahipliği ve sorumluluğu yayılır. Veri ağı mimarisi, veri gölleri ve depolar gibi çeşitli kaynaklardan veri bağlar ve çizer, ilgili veri kümelerini işletme genelinde uygun insan uzmanlarına ve etki alanı ekiplerine dağıtır. Temel olarak, merkezi bir veri gölündeki verilerin hacimli bir sıçraması sıralanır ve onu anlamak ve kullanmak için en uygun olanlara yönetilebilir parçalara dağıtılır.
Veri kumaşı
Veri kumaşı, farklı sistemler ve uygulamalar arasında verileri merkezileştiren, bağlayan, yöneten ve yöneten veri mimarisi ile ayrılmış yazılım çözümlerinin bir birleşimidir. Veri kumaşı çözümleri, verileri farklı sistemler ve uygulamalar arasında gerçek zamanlı olarak bağlamanıza ve yönetmenize olanak sağlar. Bu sayede tek bir doğru kaynak oluşturulmasını, ihtiyaç duyduğunuz her yerde, veri yönetimi süreçlerini demokratikleştirerek ve otomatikleştirerek söz konusu verileri kullanabilir ve bunlara erişebilirsiniz. Bir veri kumaşı ayrıca, özellikle karmaşık dağıtılan mimarilerde verileri kolaylaştırarak, birleştirerek, temizleyerek, zenginleştirerek ve güvenceye alarak analitik, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarında kullanıma hazır hale getirir. Veri kumaş mimarisi ve çözümleri, hızla değişen pazarlara adapte olurken işletmelerin verilerinden yararlanmasına ve sistemlerini ölçeklendirmelerine olanak tanır.
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, işletmelerin süreçler, işlemler, analitikler, yapay zeka ve raporlama dahil olmak üzere işletmenin farklı bölümlerinde birden fazla, potansiyel olarak tutarsız veri versiyonlarını kullanmamasına yardımcı olur. MDM'nin etkili olması için gereken üç temel unsur şunlardır: veri konsolidasyonu, veri yönetimi ve veri kalitesi yönetimi.
"İşletmenin ve BT kuruluşunun, işletme yetkilisinin, ortak ana veri varlıklarının eşitliğini, doğruluğunu, sorumluluğunu, semantik tutarlılığını ve sorumluluğunu sağlamak için birlikte çalıştığı teknoloji özellikli bir disiplin.&teklif;
MDM'nin Gartner tanımı
Veri entegrasyonu
Veri entegrasyonu, gerekli olduğunda verileri alma, dönüştürme, birleştirme ve sağlama uygulamasıdır. Bu entegrasyon, tüm uygulamaların ve iş süreçlerinin veri tüketimi gereksinimlerini karşılamak için şirket içinde ve iş ortaklarının yanı sıra üçüncü taraf veri kaynakları ve kullanım durumlarının 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 keşfi ve kataloglama
Veri keşfi ve veri kataloğu, sahip olduğunuz verileri bulmanıza ve bunun nasıl ilişkili olduğunu belirlemenize olanak sağlar. Keşif genellikle veri profili oluşturmanın bir parçası olarak sağlanır (kendi yapısı, içeriği ve benzeri bakımından verilerinizin kuş-göz görünümünü oluşturmak için mevcuttur) ve birden çok (heterojen) veri kaynağı içinde ve arasında farklı veri kümeleri arasında mevcut olan ilişkilerin yerini ve yerini belirtir. Daha geniş bir şekilde veri altyapınızı anlamak için temel bir araçtır. Hassas veri keşfi; veri gizliliği, güvenlik ve düzenleyici uyumluluk açısından uygun şekilde korunabilmesi için özellikle kuruluşunuzdaki kişisel veya diğer hassas verileri bulma ve sınıflandırma ile ilgili önemli bir alt kategoridir.
Veri keşfi, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi diğer daha gelişmiş otomasyon tekniklerinin yanı sıra veri katalogları oluşturmak için de kullanılır. Veri katalogları, veri varlıklarınız hakkında bilgi havuzunu (meta veri olarak bilinir) sağlar: Hangi veriler tutulur, nerede bulunur, hangi biçimde ve hangi etki alanlarında bulunur. Mümkün olduğunca bu bilgiler otomatik olarak toplanmalı ve coğrafyaya, zamana, erişim kontrolüne göre daha fazla sınıflandırılabilir. Kataloglar endekslenir, aranabilir ve self servis ile iş birliğini destekler. Daha kapsamlı kataloglar, verilerinizin fiziksel kaynaklarının yanı sıra analitik raporlar ve gösterge tabloları gibi çeşitli türetilmiş kaynaklardan meta veriler alır. Kataloglar genellikle veri hazırlama araçlarıyla birlikte kullanılır ve veri yönetimini ve iş birliğine dayalı, self servis tabanlı veri erişimini desteklemek için önemlidir.
Veri yönetişimi, güvenliği ve uyumluluğu
Veri yönetişimi; verilerin kullanılabilirliğini, kalitesini, uyumluluğunu ve güvenliğini sağlamaya yönelik kural ve sorumlulukların bir koleksiyonudur. Veri yönetişimi, bir organizasyondaki belirli veri türlerinin ve veri türlerinin işlenmesine ve korunmasına ilişkin hem yetkiye hem de sorumluluğa sahip olan bireyleri (veya pozisyonları) oluşturur ve adlandırır. Veri yönetişimi, uyumun önemli bir parçasıdır. Sistemler güvenlik, depolama ve erişim mekaniğinin yanı sıra doğru silme ve saklama ile ilgilenecektir. Veri yönetişimi, verilerin sisteme girilmeden önce ve kullanılmadan önce iş standartlarını karşıladığından ve sistem tarafından başka bir yerde kullanılmak veya başka bir yerde depolanmak üzere alındıktan sonra doğru bir şekilde başlamasını sağlamaya da yardımcı olur. Organizasyonel yönetim, sorumlu kişilerin verileri yönetmek ve korumak için süreçleri ve teknolojileri nasıl kullandığını belirtir.
Veri güvenliği, günümüz bilgisayar korsanları, virüsler, siber saldırılar ve veri ihlalleri dünyasında büyük bir endişe kaynağıdır. Güvenlik sistemlere ve uygulamalara kurulurken, verilerin korunması için bu sistemlerin düzgün bir şekilde kurulmasını ve yönetilmesini, sistem ve veri tabanı dışındaki verileri korumak için prosedür ve sorumlulukların uygulanmasını sağlamak için veri yönetişimi mevcuttur.
Kurumsal veri stratejisi nedir ve neden sahip olmalısınız?
Günümüzde iş stratejileri süreçleri otomatikleştirmek, müşteri ve çalışan deneyimlerini özelleştirmek, büyümeyi yeni pazarlar veya satın alma yoluyla teşvik etmek ve yenilik yapmak için verilere bağlıdır. Bu nedenle, iş başarısı gittikçe veri stratejinizi iş stratejinizle uyumlu hale getirmeye bağlıdır. Bir veri stratejisinin organizasyonun tüm düzeylerinde direnmesi gerekir. İşin anlamı ve bağlamı olması gerekiyor.
Bir şirketin işini önceliklendirmek için bir veri stratejisine ihtiyacı vardır. Şirketin ürettiği ve kullandığı veri miktarının önemli ölçüde arttığını hepimiz biliyoruz. Her zaman kaynaklardan daha fazla veri sorunu ve gereksinimi olacaktır. Şirketler, veri stratejisiyle en değerli olanı temel alarak veri aktivitelerini önceliklendirmek için bir yola ihtiyaç duyar. Stratejinin "yaşam ve nefes alma" olması ve iş dönüşümü ve olgunlaştıkça değişecek kadar esnek olan iş önceliklerine tamamen uygun olması gerekir. Bu sadece bir belgedeki kelimeler olamaz, ancak organizasyon içindeki "hayatı" ele almalıdır.
Veri stratejileri, iş sonucunu elde etmek için oluşturulması gereken tüm veri özelliklerini ana hatlarıyla ortaya koyar. Buna yalnızca veri yönetimi özellikleri ve araçları değil, organizasyon yapısı, veri edinme ve veri ağı stratejisi, uyumluluk ve etik özellikleri gibi işletme özellikleri dahildir. Birçok yıl içinde yetenekler geliştirmeye yönelik bir yol haritası hazırlayarak nelerin sunulabileceğine, hangi zaman diliminde, hangi maliyet ve idari desteğe ihtiyaç duyulduğuna ilişkin beklentiler belirler.
Veri yönetiminin gelişimi
Şirketlerin bilgi raporlamasının doğruluğunu iyileştirmesine, spot trendleri geliştirmesine ve dijital dönüşümü desteklemeye ve yeni teknolojileri ve iş modellerini güçlendirmeye kadar 50 yılı aşkın süredir etkili veri yönetimi, işletme başarısı açısından kritik öneme sahiptir. Veriler yeni bir sermaye türü haline gelmiştir ve ileriye dönük düşünsel kuruluşlar her zaman veriyi kendi avantajlarına kullanmanın yeni ve daha iyi yollarını aramaktadır. Modern veri yönetimindeki en son trendleri göz önünde bulundurmak ve iş ve sektörünüzle olan bağlılıklarını keşfetmek için önemli olan şu şekildedir:
Veri kumaşı: Günümüzde birçok kuruluş, şirket içi ve bulutta dağıtılan çeşitli veri türlerine sahiptir ve çoklu veri tabanı yönetim sistemleri, işleme teknolojileri ve araçları kullanır. Mimari ve teknolojinin özel bir kombinasyonu olan veri kumaşı, dağıtılan bir ortamda veriye sorunsuz erişim ve paylaşıma olanak sağlamak için meta veri, dinamik veri entegrasyonu ve orkestrasyonu kullanır.
Buluttaki veri yönetimi: Birçok şirket veri yönetimi platformunun bir kısmını veya tamamını buluta taşıyor. Bulut veri yönetimi; ölçeklenebilirlik, gelişmiş veri güvenliği, gelişmiş veri erişimi, otomatik yedeklemeler ve olağanüstü durum kurtarma, maliyet tasarrufu ve daha fazlası dahil olmak üzere bulutun sunduğu tüm avantajlardan yararlanır. Bulut veri tabanları ve hizmet olarak veri tabanı (DBaaS) çözümleri, bulut veri ambarları ve bulut veri göllerinin tümü popülerlik bakımından büyüyor.
Ürün olarak veri: Ürün olarak veriler; birinci dereceden ürün gibi dahili verilerinizi veri ekibinizin (ekiplerinizin) işiyle ve genişletme yoluyla Veri Amiriniz ya da eşdeğer yöneticilerinizle, organizasyonunuzun geri kalanına doğru zamanda ve doğru kalite düzeyinde ihtiyaç duyduğu doğru verileri sağlamak için kullanılan uygulamayı ifade eder. Örneğin daha zamanında ve daha doğru analitik öngörüler gibi verilerinizin genel olarak daha fazla kullanılmasını sağlamak amaçlanır.
Genişletilmiş veri yönetimi: Daha yeni trendlerden biri "artırılmış veri yönetimi" olarak adlandırılır. Genişletilmiş veri yönetimi, veri yönetimi süreçlerini kendi kendine konfigüre etmek ve kendi kendine ayarlamak için yapay zeka ve makine öğrenmesinden yararlanır. Artırılmış veri yönetimi, veri kalitesi ve ana veri yönetiminden veri entegrasyonuna kadar her şeyi otomatikleştirir; kalifiye teknik personelin daha yüksek değerli aktivitelere odaklanmasını sağlar.
Genişletilmiş analitik: Genişletilmiş analitikler yapay zeka (AI) teknolojilerini, öğrenen makineleri ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak yalnızca en önemli içgörüleri otomatik olarak bulmakla kalmaz, gelişmiş analitiklere erişimi demokratikleştirmek için, sadece veri bilimcileri değil herkesin verileri hakkında soru sorabilir ve yanıtları doğal, etkileşimli bir şekilde alabilirler.
Özet
Bilgilerin verilerden kaynaklandığını biliyoruz. Bilgi güç ise verilerinizin etkin bir şekilde yönetilmesi ve aktifleştirilmesi şirketinizin süper gücü olabilir. Bu nedenle, veri yönetimi sorumlulukları ve Baş Veri (ve Analitik) Sorumlusunun rolü, bulut adaptasyonunu teşvik etme, yeni trendlerden ve teknolojilerden yararlanma ve işletmeye stratejik değer sağlama konularında kuruluşun önemli değişim aracıları haline gelmek üzere gelişmektedir.
Veritabanı ve veri yönetimi çözümleri
SAP, kurumsal verilerinizi yönetmenize, yönetmenize ve entegre etmenize yardımcı olabilir.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.