Pandemi sürecinde kuruluşlar farklı uygulamalarla ayakta kalmaya çalışıyor. Dönüşüm içerisine giren ya da süreci optimize etmeye çalışan şirketler ve kurumlar için veri yönetimi endişe kaynağı oldu.
Veri yönetimi, uygulamalarda farklı bir alan olmasına rağmen içinde bulunduğumuz süreç ve önümüzdeki aylarda kilit öneme sahip olacak. Birçok farklı sektörde elde ettiğimiz verilerin erişimi, analizi ve yönetimi ; şirket, kurum ve ajanslar için kazanç ve değişimde önemli bir etki yarattı. Veri yönetim politikası bu süreçte daha çok üzerinde durulan bir alan olmakla beraber ne olduğu konusunda da merak uyandırdı.
Veri yönetimi nedir ve neden önemli?
Bir kuruluşun potansiyelini ve ya var olan performansını artırması için elde ettiği ve erişebildiği verileri, değerli bir kaynak olarak yönetme uygulaması.
Yaşadığımız dünya dijital bir dünya olmakla beraber internetin etkisiyle veriler birçok kaynaktan organizasyonlara dökülür. Fakat erişilen verilerin değeri onların kaynaklarına veya biçimine dayanmaz. Veri değeri, onunla neler yaptığınıza bağlı.
Veri yönetimi kavramı 1960’ lara kadar geniş tabanlı bir tartışma ile var oldu. Bugün bildiğimiz veri yönetim sistemleri ise maalesef ki 1970’e kadar yaygın değildi. Veriler, belirli bir iş kayıtlarının raporları sağlanarak satır ve sütunlarda bilgi depolayan veri tabanlarıydı.

Günümüzde ise verileri kontrol altına almak için çeşitli yönetim kavramları, teknolojileri ve süreçleri vardır. Veri uzmanları bu yöntemleri:
- Veri kalitesi yönetimi: İlk basamak olan veri kalitesi yönetimi, verilerinizin anlaşılmasında önemli bir süreç. Eski ve kullanışlı olmayan verileri temizlemekle işe başlar. Güncel verilerin işlenebilirliği ise şirketinizin net resmini çizer. İyi veri yönetimi ile uyumluluk ve risk faaliyetlerini dengelersiniz. Böylece gereksiz maliyetleri azaltırsınız.
- Veri yönetim çerçevesi: Veri engelleme yönetimi kritik kararlar sunar. Veri toplama, temizleme, yönetme ve depolama, teknolojiye ve trendlere ayak uydurmakla beraber gerçekleşir.
- Veri ve analiz stratejisi: Birincil kaynaktan elde edilecek bir strateji uygulamak için verilerin güvenilir olduğundan emin olmalısınız. Bu strateji içinde verilerinizin her bitini nasıl saklayacağınızı bilmelisiniz.
- Veri hazırlamak: Kendi verilerinizi hazırlamak için elbette çalışabileceğiniz şirketler vardır. Fakat veri hazırlamak için özel bir kodlama ve beceriye gerek yok. Veriye erişin, temizleyin ve kullanılabilir hale getirin.
Veri yönetimini kimler kullanıyor?
Genel olarak bakıldığında tüm endüstrilerdeki her başarılı organizasyonun arkasında veri yönetiminin olduğu görülür. Gerekli veriye ve analize erişimin olması kurumların fırsat yakalamasına, problem çözmesine ve soru sormasına yardımcı olur.
Dünyadaki endüstriler veri yönetimini nerede kullanır:
- Perakende analitiğinde.
- İmalat sanayisinde.
- Bankacılık sektörü.
- Sağlık hizmeti.
- Hükümetler.
- KOBİ çözümlerinde kullanırlar.

Günümüzde veri yönetimi nasıl işliyor?
İşletmelerin, kurumların genel olarak işine yarayan verileri toplaması ve fayda görmedikleri veriyi silme işlemi çöp ayıklama olarak tanımlanır. Bu işlemi daha basite indirmek için veri yönetimi geliştirildi. Sektörde kullanılan veri yönetimi teknolojileri vardır.
- Veri erişimi: Herhangi bir kaynaktan ve depolandıkları yerden bilgiye erişme yeteneğidir.
- Veri entegrasyonu: Farklı veri türlerini sunan ve birleştiren bir süreçtir. Veri entegrasyonu araçları ile bu işlemleri yapabilirsiniz. Kullanabileceğiniz araçlar: Çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL), çıkarma, yükleme ve dönüştürmedir (ELT).
- Veri kalitesi: Verilerin amaçlanan iş için doğru ve kullanılabilir olmasını sağlama pratiğidir.
- Veri yönetimi: Kuruluşunuzun verileri, nasıl yönettiğinizi tanımlamak yani insanların, teknolojinin ve politikanın sürecidir.
- İşletme sözlüğü, köken ve meta veriler: Veri tanımlarını, sahiplerini, iş akışlarını, köken ve ilişkileri görselleştirmek için işletme sözlüğü kullanılmalı. Veri kökenini takip etmek ise verilerin geçmiş konumunu izlemeye yarar.
- Veri hazırlama: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri temizleyip, analize yayan bir dönüşümdür. Belirli bir self servis arayüz üzerinden yapılırsa kullanıcılar için yardım istemeden ulaşılabilir olur.
Veri yönetimini daha akıllı seviyeye getirmek için bugün kullandıkları birden fazla alan vardır bunlara örnek olarak ise:
- Yapay zeka ve makine öğrenimi
- Nesnelerin interneti.
- Çift yönlü meta kullanımı
- Veri yapısı ve anlamsal katman.
- Veri yönetimiyle açık kaynak ulaşımı.
- Veri sanallaştırma alanları gösterilebilir.
İlk yorum yapan siz olun