Büyük Veri Yönetişimi ile kurumsal veri yönetimi kolaylaşıyor

Kurumsal veri yönetimi çalışmalarını iyileştirmek için Büyük Veri Yönetişimi (Big Data Governance) uygulamaları yaygınlaşıyor. Birçok şirket, kendi verilerinin yapılandırılmış bir şekilde işlenmesinin ve gözden geçirilmesinin nihai olarak kaçınılmaz olduğunun farkına varıyor. Özellikle büyük veri projeleriyle ilgili olarak, gerçek veri selleriyle baş edebilmek için verilerin korunması gerekiyor. Bu nedenle, büyük veri girişimlerinin başarılı sonuçlar alması için bütünsel bir strateji gerekiyor.

Bunun temeli, sağlam temellere sahip bir Veri Yönetişimi (Data Governance) stratejisidir. Daha önce ayrı ayrı çalışan departmanlar iş birliği yapmalı, mevcut veri siloları parçalanmalı ve çeşitli uygulamalar ve sistemler birbirine bağlanmalıdır.

Kurumsal Veri Yönetişimi Programı nasıl ölçeklendirilir?

Veri Yönetişimi, veri koruma yönergelerine uymakla ilgili bir kavramdan fazlasını ifade eder. Ayrıca, veri sahipleriyle açıkça tanımlanmış süreçler, verilerin tüm yaşam döngüsü için kılavuzlar, kurallar ve kriterler aracılığıyla kurumsal yapıları da etkiler.

Veri yönetişimi konusunda BARC adlı bir araştırma merkezi tarafından gerçekleştirilen uluslararası çalışmaya göre, şirketlerin yüzde 96'sı veri yönetimini vazgeçilmez bir yaklaşım olarak görüyor. Çalışmanın ana bulgularından biri, bu tür programların başarısının büyük ölçüde mevcut ve kullanılan kaynaklara bağlı olması.

Şirketler için zorluk, bir Veri Yönetişimi programı uygulanmadan önce temel sorunları çözmektir. Bu sadece zamandan ve paradan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sinerji de yaratır.

1. Veritabanı yönetimi ve kataloglama

Her Veri Yönetişimi girişimi, verilerin şeffaf bir şekilde işlenmesine bağlıdır. Özellikle şirketlerin, verilerinin nerede bulunduğunu, nereden geldiğini, nasıl depolandığını ve nihayetinde kullanıldığını bilmeleri gerekir.

Bir Veri Yönetişim programını ölçeklendirme söz konusu olduğunda, veri görünürlüğü büyük bir zorluk olabilir. Genel olarak, bir şirket ne kadar çok veriyi yönetirse, şeffaf bir şekilde izlemek o kadar zor olur. Bu nedenle, verilerin doğru kataloglanması çok önemlidir.

Etkili veri katalogları, bakımlı meta verilere dayanır. Şirketler üst verilerini tanımlayabilmeli ve bunları diğer veri kümeleriyle ilişkilendirebilmelidir. Bu, süreçlere ve şirket verilerinin tüm yaşam döngüsüne ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlar.

Eski sistemler kullanılıyorsa, verilerin yönetimi, depolanması ve yönetimi önemli ölçüde daha karmaşık hale gelir. Bu da kataloglamayı uzun ve maliyetli bir süreç haline getirebilir.

Bu nedenle, başlangıçta tüm sistemleri kontrol etmek ve çeşitli uygulamalardan gelen verileri birleştirmek, yapılandırmak ve temizlemek son derece önemlidir. Ancak o zaman veri yönetimi doğru bir şekilde ölçeklenebilir.

Veri yönetimi, makine öğrenimi ve yapay zeka kullanımı, merkezi bir rol oynasa da kullanılan teknoloji, Veri Yönetişim programları üzerinden uygulama sınırlarını gösteren sınırlayıcı bir faktör değildir.

2. Kapsamlı bir iş birliği

Başarılı bir şekilde uygulanan bir veri yönetimi programı, sorunsuz iş birliği ilkesine dayanır. Bu, özellikle farklı departmanlar arasında önem kazanır.

Şirket genelinde geçerli olan yönergeler geliştirmeyi zorlaştırmasın diye, iş kullanıcıları mutlaka uygulamaya dahil edilmelidir. Süreç ve prosedür deneyimlerine katkıda bulunmaları gerekir. Örneğin, iş akışlarını, yönergeleri, tanımları ve kuralları bir araya getiren bir iş birliği aracı kullanmak işe yarar. Bu sayede program içerisindeki kararların etkileri görünür hale getirilebilir. Bu ekip çalışması, aynı zamanda Veri Yönetişim programının başarılı olmasını sağlamaya da yardımcı olur.

3. Çevik BT (Agile IT)

Kurumlarda uygulanacak Veri Yönetişim programı ne kadar kapsamlı olursa olsun, her zaman belirli bir çeviklik sağlanmalıdır. Program esnek bir şekilde ölçeklenebilir değilse ve buna göre hızlı bir şekilde uyarlanabiliyorsa, şirketler sadece ivme kaybetmekle kalmaz, aynı zamanda hesaplanması zor bir risk ortaya çıkabilir. Diğer bir zorluk, Veri Yönetişim programına dahil olan çok sayıda kişinin uzlaşmasını sağlamaktır.

Çözüm, dahil olan tüm tarafları dikkate alan ve zamanında kararlar veren etkili bir karar alma organıdır. En iyi uygulama karar verme çerçevesi, örneğin bir DACI (Sürücü, Onaylayan, Katkıda Bulunan ve Bilgilendirilmiş) yaklaşımı doğru karar olabilir. Bu çerçeve koşullar sürekli bir dinleme, eyleme geçme ve değerlendirme döngüsü yaratır. Her çalışan tartışmaya aktif olarak katılabilir. Küçük bir gruptan Veri Yönetişim konseyi oluşturarak, nihai kararları verme ve uygulama üzerindeki kontrolü delege edebilirsiniz.

4. Yapay Zeka ile otomatik veri yönetimi

Sürekli büyüyen veri hacmi, bir Veri Yönetişim programını ölçeklendirirken karşılaşılan başka bir zorluktur. Makine Öğrenimi (ML) birçok işlevi otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Otomasyon ve makine öğrenimi kullanılarak veri kayıtları zenginleştirilebilir, yapılandırılabilir, entegre edilebilir ve ek verilerle çok çeşitli bağlamlara yerleştirilebilir. Tekrarlayan iş süreçleri de otomatik olarak fiziksel verilere bağlanabilir.

Bu işlevlerin tümü, tek tek düşünüldüğünde nispeten önemsiz görünebilir, ancak özellikle büyük veri kümelerini işlerken zaman ve kaynaklardan önemli ölçüde tasarruf edilebilir.

Şirketlerin neredeyse yüzde 50'si Veri Yönetişimi'nin en büyük zorluğu olarak veri kalitesi ile yanlış veya eksik veri setlerinin doğru işlenmesini görüyor. Şaşırtıcı bir şekilde, şirketlerin yalnızca yüzde 34'ü veri silolarının oluşturduğu engelleri ve veri setlerinin genel olarak erişilebilirliğindeki sorunları aşılması gereken bir zorluk olarak değerlendiriyor.

Başarılı bir Büyük Veri Yönetişimi için ne yapılabilir?

Kuruma özel bir Veri Yönetişimi programını ölçeklendirmek zordur, ancak konu Büyük Veri ve ilgili projeler olduğunda bu çok önemlidir. En azından zaman alıcı manuel görevler nispeten kolay bir şekilde otomasyona sokulabilir, bu da şirketteki verileri izlemeyi çok daha kolaylaştırır. Kurumsal bir Veri yönetişimi programı uygulamanın faydaları, analitik projeleri yürütmenin çok ötesine geçer.

Düzenlemelerle uyumun yanı sıra, verilerin daha verimli işlenmesi ve artan işlerle ilgili iç ve dış verilerin Veri Yönetişimi için itici faktörler olduğunu söyleyebiliriz. Ancak ankete göre şirketlerin sadece %24'ü bir Veri Yönetişim programına sahip.

Oysa veri varlıkları üzerinde tam görünürlük ve verilerin nasıl kullanıldığı, kimlerin kullandığı ve nerede depolandığı gibi unsurları kontrol etmek paha biçilemez değerdedir. Bunları uygulamak, veri korumayı iyileştirebilir ve dijital dönüşümü hızlandırabilir.