Veri ürünlerine giriş

Veri ürünleri, verileri uygulamalar ve etki alanları arasında paylaşmak ve tüketmek için standartlaştırılmış ve verimli bir yol görevi görür. Analitik senaryoları ve yapay zeka uygulamalarını etkinleştirir ve yoğun okumalar için optimize ederken veri entegrasyonunu kolaylaştırır. Ürün zihniyetiyle yönetilen bunlar yüksek kaliteli meta verilerle desteklenir ve merkezi olmayan sahiplik ilkelerine göre yönetilir.

İş kullanıcıları, veri ürünleri keşfedilebilir ve self servis hale getirerek BT ekiplerini beklemeden bağımsız olarak içgörü çekebilir. Yüksek kaliteli, kullanıma hazır verilere erişimi demokratikleştirme, güvenli karar alma mekanizmalarını güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda organizasyon genelindeki darboğazları da azaltır.

Veri ürünleri ve ürün olarak veriler

"Ürün olarak veriler", verileri bir ürün gibi işleyen bir ilkedir. Bu prensip, verilerin tanımlı bir amacına, net belgelere ve yaşam döngüsünden sorumlu bir sahibine sahip olduğu anlamına gelir.

Veri ürünleri söz konusu ilkenin sonucudur: ekiplerde kullanılmaya hazır yeniden kullanılabilir, paketlenmiş bir varlık (düzenlenmiş bir veri kümesi, rapor veya API gibi).

Veri ürünü örnekleri, temizlenmiş, zenginleştirilmiş ve belgelenmiş ürün analizi veri kümeleridir. Bir katalog aracılığıyla kolayca keşfedilebilir ve bir organizasyon genelinde erişilebilir. Pazarlama ekibi bunu müşteri trendlerini tahmin etmek için kullanırken finans ekibi geliri tahmin etmek için kullanabilir. Avantajı, aynı veri ürününün farklı hedeflere ulaşmak için kullanılabilmesi ve tekrar tekrar kullanılabilmesidir.

Özetlemek gerekirse “veri bir ürün olarak”, açık sahiplik, kullanılabilirlik ve tüketici odağı ile verileri yönetme yaklaşımıdır. Veri ürünleri, bu ilkelerle tasarlanan ve verileri ekipler ve sistemler için daha erişilebilir ve eyleme geçirilebilir hale getiren yeniden kullanılabilir varlıklardır.

Bir veri ürününün karakteristikleri nelerdir?

Başarılı uygulama, değerli öngörüler sunan ve iş ihtiyaçlarını karşılayan iyi tasarlanmış veri ürünleriyle sonuçlanmalıdır. Etkili bir veri ürünü oluşturan karakteristikler şunlardır:

• Analiz için temiz, yüksek kaliteli veri kümeleri kümeleri: Bu, bir veri ürününün güvenilirliğini ve güvenilirliğini sağlar.
• Meta veriler ve semantik: Her ikisi de iş kullanıcılarının bağlam ile bir veri ürününü keşfetmesine ve anlamasına olanak sağlar.
• Veri kümeleri arasında birlikte çalışabilirlik: Veri kümeleri, önyargısız veri analizleri sağlamak için birlikte çalışabilmelidir.
• Etki alanları arasında paylaşılabilirlik: Veri ürünü, etki alanları ve uygulamalar arasında veri paylaşımını basitleştirmelidir.
• Erişilebilirlik: Veri tüketicileri istedikleri içgörüleri kolaylıkla elde edebilir.
• Yeniden kullanılabilirlik: Veri ürünü, başka ürünler oluşturmak için kullanılabilen birleştirilebilir, modüler öğelerden oluşturulur.

Veri ürünlerinin avantajları

Yüksek kaliteli, yeniden kullanılabilir veri varlıklarını açık bağlam ve sahiplikle paketleyerek veri ürünleri veri arama, temizleme ve yorumlama için harcanan süreyi azaltır ve daha hızlı karar almaya olanak sağlar.

Birçok kuruluşta veri çalışmaları proje bazlı ve silolanmıştır. Analistler ve mühendisler sık sık benzer veri kümelerini temizler ve hazırlar, önceki çalışmaları kolayca keşfedilebilir olmadığından veya yeniden kullanım için paketlenmediğinden çabaları çoğaltırlar. Sonuç daha yavaş teslimat ve israf edilmiş kaynaklar.

Veri ürünleri tüketim için oluşturulur ve yeniden kullanılabilirlik için optimize edilir. Oluşturulmuş veri kümelerini, dokümantasyonu, iş bağlamını ve API'ler ile gösterge tabloları gibi kullanıcı dostu arayüzleri birlikte paketledikleri için ekipler genelinde birden fazla kullanım durumunu destekleyebilirler. Ayrıca etkili bir yönetim ile veri ürünleri yalnızca yeniden kullanılabilir değildir, güvenilir, güvenli ve uyumlu hale gelir ve ekiplere çalıştıkları verilere güvenir.

Ayrıca veri ürünleri, organizasyon genelinde veri bağlanabilirliğinin korunmasına yardımcı olur. Meta verileri içerdikleri verilerin türünü, anlamlarını ve diğer veri kümeleriyle ilişkilerini tanımlar. Bir veri kümesi sürekli olarak güncellendiğinde bu değişiklikler otomatik olarak bağlı veri ürünlerine yayılır ve tutarlılık sağlar. Veri kumaşı olarak bilinen bu interwoven yapı, verileri daha keşfedilebilir, erişilebilir ve yönetilebilir hale getirir.

Veri ürünlerinin başlangıçta kurulması için daha fazla çaba gerektirebilir ancak üretkenlik, tutarlılık ve daha hızlı, daha güvenli karar alma süreçlerinde uzun vadeli kazançlar önemlidir.

Veri ürünlerinin uygulanmasındaki zorluklar

Veri ürünlerini başarıyla uygulamak için güçlü liderlik desteği, iyi tanımlanmış süreçler ve kullanıcı ihtiyaçlarının derinlemesine anlaşılması gerekir. Bu unsurlar olmadan benimseme ve etkinlik zarar görebilir.

İş liderlerinin, veri ürünlerinin sürekli finansman ve özel bir ekip gerektiren yaşam döngüleri ile uzun vadeli yatırımlar olduğunu fark etmeleri gerekir. Uygun destek olmadan, kullanılabilirlik ve doğruluk tehlikeye atılabilir. Desteğin devam etmesini sağlamak için, bu ürünlerin getirdiği değeri ölçmek ve zaman içindeki etkilerini ölçmek esastır.

Teknik kısayollar başarıyı tehlikeye atabilir. Yetersiz meta veri yönetimi ve zayıf veri yönetişimi, kullanıcıların bir veri ürününü bulmasını, kullanmasını ve güvenmesini zorlaştırır. Ayrıca, merkezi veri kataloğu veya repository olmaması, bulunabilirliği sınırlayarak benimsemeyi ve etkileşimi azaltır.

Ancak en önemli risk, kullanıcı güvenini kaybetmek. Kullanıcılar, herhangi bir üründe olduğu gibi bulması zor veya hantal olan veri ürünlerinden kaçınacaktır. Bu, değerlendirme aşamasını kritik hale getirir - ihtiyaçlar ve beklentiler gelişir, bu nedenle devam eden kullanıcı geri bildirimi kilit öneme sahiptir. Müşteri sorgularını ve taleplerini işlemek için bir süreç oluşturma, ayrıntılandırma gerektiren alanlara ilişkin değerli analizler sunarak devam eden ilişki ve kullanılabilirlik sağlar.

Başarılı veri ürünü uygulaması için stratejiler

Liderlik desteğinin olmaması, zayıf yönetişim ve zayıf kullanıcı benimsemesi gibi veri ürünlerinin uygulanmasındaki zorlukların birçoğu yapılandırılmış, proaktif stratejilerle ele alınabilir. Aşağıdaki yaklaşımlar, kuruluşların uzun vadeli başarı sağlarken engelleri aşmasına yardımcı olur.

1. Ayrılmış bir ürün ekibi oluşturma

• Tasarım, mühendislik, dağıtım ve sürekli iyileştirmeden sorumlu bir ekip oluşturun.
• Ekibin gelişen iş hedeflerine ve kullanıcı ihtiyaçlarına uyum sağladığından emin olun.
• Etkili önceliklerde iş birliğini ve uyumluluğu teşvik etmek için disiplinler arası bir ekip oluşturun.

2. Kullanıcı ihtiyaçları olan teknolojiyi dengeleyin

• Araştırma ve geliştirme sırasında hem teknik özellikleri hem de kullanıcı gereksinimlerini doğrulama.
• Etkin bir şekilde kullanmak için çok karmaşık olan veya gerçek değer sunmak için çok basit olan ürünlerle sonuçlanabileceğinden fazla yatırımdan kaçının.
• Doğru dengeyi elde etmek için veri odaklı içgörülerden yararlanın.

3. Sürekli değerlendirme ve yineleme uygulama

• Ürünü ayrıntılandırmak için başlatma sonrasında verileri ve kullanıcı geri bildirimlerini toplayın.
• Arayüzde, algoritmalarda ve kullanılabilirlikte iyileştirme için alanları değerlendirme.
• Ayrıntılandırmaların iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlarken kullanılabilirliği korur.

4. Veri erişilebilirliğini ve işbirliğini teşvik etme

• Kullanıcıların veri ürünlerini kolayca keşfedebileceği ve bunlara erişebileceği merkezi bir platform veya katalog oluşturun.
• İçgörüleri, en iyi uygulamaları ve öğrenilen dersleri paylaşarak ekipler arası iş birliğini teşvik edin.
• Kullanıcıların veri ürünleriyle güvenle etkileşim kurmasını sağlamak için eğitim ve kaynaklar sağlayın.

Veri ürünlerinin kullanım durumları

Veri ürünlerinin önemli ölçüde etki ettiği sektörlere ilişkin örnekler şunlardır:

Sağlık Hizmetleri: Hastaneler, hasta ihtiyaçlarını öngörmek, operasyonları kolaylaştırmak ve bakımı kişiselleştirmek için tahmine dayalı analiz modellerindeki veri ürünlerinden yararlanarak verimliliği artırır ve maliyetleri azaltır.

Perakende: Şirketler müşteri davranışlarını, tercihlerini ve satınalma geçmişlerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamak için veri ürünleri kullanır. Bu, alışveriş deneyimini özelleştirmelerine ve müşteri etkileşimini artırmalarına olanak sağlar.

Finansal Hizmetler: Bankalar ve finans kuruluşları, operasyonel istikrarı ve müşteri güvenini artıran kredibiliteyi ölçmek, risk portföylerini yönetmek ve mevzuata uyumluluğu sağlamak için risk değerlendirme modelleri kullanır.

Üretim: Üretim yeri yöneticileri ekipman performansını gerçek zamanlı olarak izlemek için IoT odaklı analitik veri ürünlerini kullanır. Bu gösterge tabloları üreticilerin bakım çizelgelerini optimize etmesine, kesinti süresini önlemesine ve üretkenliği artırmasına yardımcı olarak önemli maliyet tasarrufları ve verimlilik kazançlarıyla sonuçlanır.

Ulaşım: GPS sistemleri gerçek zamanlı karar almayı destekleyen veri ürünlerine örnektir. Nakliye şirketleri, trafik sıkışıklığını tahmin ederek, daha iyi rota planlamasına olanak sağlayarak ve seyahat sürelerini azaltarak zamanında teslimat oranlarını artırabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Veri ürünlerinde gelecekteki trendler

Yapay zeka modellerinin ve uygulamalarının geleceği, iş bağlamında temellendirilen veri ürünlerine bağlıdır. Yapay zeka ne kadar bağlamlıysa çıktıları o kadar ilgili, doğru ve etkili olabilir.

Meta veriler ve semantikler iş bağlamı sağlar. Önceki bilgiler veri kalitesi, kaynak ve kaynak hakkında bilgiler sağlar. İkincisi ise yapay zekanın yorumlayabileceği şekilde veri kümeleri ve terimler arasındaki ilişkileri tanımlayarak bir anlam katmanı ekler. Bunlar birlikte verileri daha anlaşılır, entegre ve erişilebilir hale getirirler.

Veri ürünleri, bu bağlam için teslimat mekanizması görevi görür. API'ler veya gösterge tabloları gibi meta veriler, semantikler ve arayüzler ile verileri paketleyerek yapay zekanın yalnızca verilerin ne olduğunu değil, neden önemli olduğunu yorumlamasına yardımcı olur. Bu, karar vericilerin desteklediği analizlerin kalitesini ve ilgi düzeyini geliştirir.

Bu zeka, veri kumaşlarının çeşitli türlerdeki ve kaynaklardaki veri kümelerini birleştirmesine olanak sağlayarak işletmenin üzerine inşa edebileceği güvenilir bir veri altyapısı sağlar.

Sonuç

İşletmeler ham verilerden daha fazlasına ihtiyaç duyar (bağlama da ihtiyaç duyarlar) ve veri ürünlerinin sağladığı şey tam olarak budur.

Meta veriler ve semantiklerle paketlenen veri ürünleri, ham bilgiler ve eyleme geçirilebilir öngörüler arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olur. Yapay zeka modellerini ve analitiklerini etkili olmaları gereken bağlamla güçlendirerek insan kullanıcılara daha akıllı kararlar vermek için ihtiyaç duydukları çıplak içgörüleri sağlarlar.

Bu, organizasyonların verilerinden değer elde etme, paylaşma ve türetme biçimindeki temel bir değişimi temsil eder. Verileri kullanıcı dostu bir ürün olarak ele alarak organizasyon genelinde karar almayı desteklemek için öngörülere erişimi demokratikleştirir. Bu da genel olarak daha yüksek operasyonel verimlilikle sonuçlanır ve büyüme fırsatlarını artırır.

Organizasyonlardaki veri ekosistemleri hacim ve karmaşıklık içinde büyüdükçe bugün veri ürünlerine yatırım yapan işletmeler yarın sağlam bir veri altyapısı ile ortaya çıkacak. Yani tüm verilerini değerli bir doğruluk kaynağında birleştirmiş olacaklar.