Kişi ve kurumların veri toplama, analiz etme, yorumlama ve bu bilgileri etkili bir şekilde kullanma yeteneğini ifade eden veri okuryazarlığı, sadece veri ile ilgili teknik bilgiye sahip olmayı değil, aynı zamanda verilerin anlamını doğru bir şekilde çözümleyerek stratejik kararlar almayı da içeriyor. Veri okuryazarlığı, kişi ve kurumların veri tabanlı bilgileri anlayabilmeleri ve bu bilgileri mantıklı bir şekilde değerlendirebilmeleri için kritik bir araç konumunda yer alıyor.

Günümüzün bilgi çağında veri okuryazarlığı verilerin hızla çoğaldığı ve 

 her zamankinden daha fazla önem taşıdığı bir ortamda büyük değer taşıyor. İyi bir veri okuryazarı verilerin kalitesini değerlendirerek analiz sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlayabiliyor ve elde edilen verilerle ilgili bilinçli kararlar verebiliyor. Bu yetkinlik organizasyonların 

, problem çözme ve operasyonel iyileştirme süreçlerinde veriyi etkili bir şekilde kullanmalarını sağlıyor.

İş dünyasında veri okuryazarlığı ekiplerin verimliliğini artırarak rekabet avantajı sağlıyor. Analitik becerilere sahip olmak, iş liderlerine pazar trendlerini anlama, müşteri ihtiyaçlarını belirleme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda önemli avantajlar kazandırıyor. Bu bağlamda veri okuryazarlığı, sadece veri bilimcileri için değil, tüm çalışanlar için gerekli bir yetenek haline geliyor.

Veri okuryazarlığının bileşenleri nelerdir?

Veri ile ilgili temel yetkinlikleri kapsayan veri okuryazarlığı beş ana bileşenden (Veriyi anlamak, veriyle çalışmak, veri analizi, veri görselleştirme ve veriyi bir göreve uygulama) oluşuyor. Veriyi anlamak, farklı veri setlerini araştırmayı, olasılıkları keşfetmeyi ve veri kaynaklarının kalitesini değerlendirmeyi içeriyor. Verilerin nereden geldiğini ve görselleştirmeye kadar olan süreci bilmek, veriyi anlamada kritik önem taşıyor. Araç değerleme ve otomotiv endüstrisi araştırma şirketi olan Kelly Blue Book'un bazı ikinci el otomobil bayilerinden daha doğru araç değerleri sunması veriyi anlamanın değerli bir örneği olarak öne çıkıyor.

, veriyi oluşturmayı, edinmeyi, temizlemeyi ve yönetmeyi kapsıyor. Bu beceri verilerin nasıl yapılandırıldığı, saklandığı, nasıl temizleneceği ve veri üretim süreçleri hakkında teknik bilgi gerektiriyor. Bir dilbilgisi kontrol aracının nasıl çalıştırılacağını bilmek veri ile çalışmanın bir örneği konumunda yer alıyor.

Veri analizi karmaşık problemleri daha küçük ve yönetilebilir parçalara ayırma, mantıklı akıl yürütme ve gerektiğinde araçlardan yararlanma sürecini ifade ediyor. Bu beceri seti ayrıca analiz türüne göre verileri temsil etmeyi ve iş hedefine uygun verileri seçmeyi içeriyor. Örneğin 

 için bir plan yazmak, veri analizinin yapılması anlamına geliyor.

Veri görselleştirme büyük veri setlerinden elde edilen içgörüleri grafikler ve tablolar gibi görsel yardımlar aracılığıyla kavrayabilmeyi tanımlıyor. Bu beceri, veri görselleştirmelerini incelemeyi, görselleştirilen veriler arasındaki desenleri ve ilişkileri tanımayı ve bu içgörülerin duruma nasıl anlamlı bir şekilde uygulandığını anlamayı içeriyor.

Veriyi bir göreve uygulama ise veriyi sayısal kanıtlarla desteklenen bir hikaye anlatımı haline getirmek için kullanmayı ifade ediyor. Satın alma davranışlarından elde edilen kârlı müşteri segmentlerine dayalı 

pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek

, veriyi uygulamanın bir örneği konumunda yer alıyor. 

Veriyi etkili bir şekilde uygulayabilenler hipotezleri ve argümanları ikna edici bir şekilde desteklemek için veriden yararlanıyor. 

Veri okuryazarlığı kullanım örnekleri

Birçok sektörde veri okuryazarlığının getirileri gözlemleniyor. Örneğin çalışanlarını finansal verileri yorumlama ve analiz etme konusunda eğiten çok uluslu bir banka bu sayede personellerinin karmaşık veri kümelerindeki kalıpları ve eğilimleri daha iyi belirleyebilmelerini ve daha güvenilir içgörülere dayalı kararlar almalarını sağladı. Benzer şekilde küresel bir perakendeci yüksek düzeyde veri okuryazarlığının bir sonucu olarak müşteri segmentlerini belirlemek için veri para kazanma tekniklerinden yararlandı.

Birleşmiş Milletler Dünya Gıda Programı (WFP) acil durumlarda gıda yardımı sağlamak için veri okuryazarlığı programını uygulamaya koydu ve bu sayede 120'den fazla konumu desteklerken 138 milyon dolar tasarruf sağladı. Airbnb “Veri Üniversitesi” adlı iç eğitim programıyla tüm rollerde veri kullanım becerilerini artırdı. Tüm bu örnekler gösteriyor ki veri okuryazarlığı kurumların verimliliğini artırarak daha geniş kapsamlı etkilerin önünü açıyor.

Veri okuryazarlığı nedir?

Blog

Ana Sayfa > Blog

İnnova Blog’da en güncel teknolojik ve sektörel gelişimlerden haberdar olun.

Güncel Yazılar

İşletmelerin dijital altyapılarını taleplere göre dinamik olarak ayarlayabilme yeteneğini ifade eden bulut ölçeklenebilirliği geleneksel sunucu yapılandırmalarının aksine kaynakları anında artırma veya azaltma esnekliği sunarak kurumların ihtiyaçlarına hızla yanıt vermeyi mümkün hale getiriyor. Bu esneklik ani trafik artışlarında veya beklenmedik talep değişimlerinde 

 korurken maliyetleri optimize etme fırsatı sunuyor.

, özellikle büyüme hedefleyen işletmeler için stratejik bir avantaj konumunda yer alıyor. Kurumlar bulut ölçeklenebilirliği sayesinde yeni pazarlara giriş yaparken ya da ek kaynak ihtiyacının ortaya çıktığı yoğun dönemlerde gereksinimleri karşılayarak operasyonel verimliliklerini artırıyor. Ayrıca bulut altyapısının sunduğu bu esneklik işletmelerin sadece ihtiyaç duydukları kadar kaynak kullanmalarını sağlayarak gereksiz yatırımlardan kaçınmalarına olanak tanıyor. Bulut ölçeklenebilirliği dijital dönüşüm sürecinde esneklik ve maliyet etkinliği arayan kurumlar için kritik değer taşıyor.

altyapısının esnekliği ve ölçeklenebilirliği

 ile öne çıkıyor. Bu özellik çok sayıda sunucuya sahip veri merkezleri tarafından yönetilen iş yükü taleplerinin, güvenliğin, veri depolamanın ve segmentasyonun yazılım aracılığıyla kontrol edilmesiyle mümkün hale geliyor. Bulut sağlayıcıları binlerce müşterinin değişen iş yükü taleplerini karşılamak için veri merkezlerindeki sanal makinelerden (VM) yararlanıyor. Bu sistemde ihtiyaç ortaya çıkınca, yazılım otomatik olarak daha fazla sanal makine oluşturuyor ve gereken depolama alanı sağlanıyor. Bu durum bulut altyapısının esnekliği ve hızlı yanıt verme yeteneğini ifade ediyor.

Uzun vadeli büyümeyi desteklemek için bulut sağlayıcıları düğüm adı verilen ve bulut ortamında ayrı hesaplama birimleri olarak görev yapan bileşenlerden yararlanıyor. Düğümler hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak üzere birlikte çalışarak kümeler oluşturuyor ve bu sayede ölçeklenebilirlik meydana geliyor. 

Bulut altyapısı müşteri taleplerine bağlı olarak farklı şekillerde de ölçeklenebiliyor. Örneğin bir müşterinin işleme talepleri arttığında, daha güçlü sunuculara veya birden fazla veri merkezine erişimi gerektiği durumlarda, söz konusu ölçeklenebilirlik müşterinin tercih ettiği bulut ortamı türüne (Genel, özel, hibrit ve çoklu bulut) bağlı olarak değişiklik gösteriyor.

Genel bulut internet üzerinden hizmet sunan üçüncü taraf bulut hizmet sağlayıcıları tarafından yönetilirken özel bulut genellikle onu kullanan işletme tarafından yönetiliyor ve bu da kurumun büyümesine paralel olarak kaynak ekleme konusunda daha fazla kontrol imkanı yaratıyor. Hibrit bulut genel ve özel bulutun bir kombinasyonunu sunarak, kaynakların tahsisinde ve eklenmesinde daha fazla esneklik sağlıyor. Çoklu bulut yaklaşımı ise birden fazla bulut hizmet sağlayıcısından yararlanarak hizmet kesintisi riskini en aza indiriyor ve bulut ortamının ölçeklenebilirliğini artırıyor.

Bulut teknolojisinin ölçeklenebilirliği işletmelerin büyüme ve değişen taleplere hızla uyum sağlama yeteneği için kritik rol oynuyor. Hangi bulut ortamı türü kullanılıyor olursa olsun altyapıların esnekliği, dijital dönüşüm süreçlerinde fark yaratarak işletmelere rekabet avantajı kazandırıyor. Bu nedenle bulut çözümlerinin ölçeklenmesi, kurumların verimliliklerini temelinden etkiliyor.

Bulut ölçeklenebilirliğinin faydaları nelerdir?

Bulut ölçeklenebilirliği işletmelere maliyet etkinliği, esneklik, güvenlik, performans, güvenilirlik ve coğrafi genişleme gibi birçok avantaj sunuyor. 

 şirketlerin BT yatırımlarını daha öngörülebilir ve kontrollü bir şekilde yönetmelerini sağlıyor. Şirket içi ağların genişlemesi, donanım, yazılım, personel ve danışmanlık gibi birçok ek maliyeti beraberinde getirirken bulut hizmet sağlayıcıları bu kaynakları büyük oranda hazır bulunduruyor. Bu sayede beklenmedik maliyet artışlarının önüne geçiliyor ve belirlenen bütçe seviyesinde kalmak mümkün hale geliyor.

Bulut ortamları ayrıca iş çevikliği konusunda da kurumlara büyük avantajlar sunuyor. Şirket içi ağlar genellikle sınırlı bir ölçeklenme yeteneğine sahipken bulut altyapıları beklenmedik değişikliklere hızla uyum sağlayacak şekilde tasarlanıyor. Bu durum işletmelerin hızlı büyüme dönemlerinde veya ani talep artışlarında bile performanslarını sürdürebilmelerini sağlıyor. Aynı zamanda bulut hizmet sağlayıcılarının sunduğu güvenlik çözümleri genellikle şirket içi ortamlara kıyasla daha üstün oluyor. Bulut hizmet sağlayıcıları en güncel güvenlik önlemlerini uygulayarak işletmelerin veri güvenliğini en üst düzeyde tutuyor ve güvenlik risklerini en aza indiriyor.

Bulutun performans ve güvenilirlik konusundaki avantajları da büyük önem taşıyor. Şirket içi ağlar taleplerin planlanandan hızlı artması durumunda performans sorunları yaşayabilirken bulut ortamları bu tür değişikliklere kolayca uyum sağlıyor. Ayrıca bulut altyapısının kaynak yedekliliği ve iş yüklerini dağıtma yetenekleri sayesinde ölçeklenme sırasında kesinti yaşanma olasılığı minimuma iniyor. Ek olarak coğrafi genişleme söz konusu olduğunda bulut hizmet sağlayıcıları global erişimleri sayesinde yeni bölgelere hızlı ve verimli bir şekilde yayılmayı kolaylaştırıyor. Bu da işletmelere önemli bir stratejik avantaj sunuyor. 

Bulut ölçeklenebilirliği nedir?

Veri, işletmelerin en değerli kaynağı konumunda yer alıyor ve bu kaynağın potansiyelini veri bilimciler ortaya çıkarıyor. Son dönemde yapay zekâ alanındaki gelişmeler veri bilimini de temelinden etkiliyor. Hemen her sektörde profesyoneller, yapay zekânın rollerini ve günlük operasyonlarını nasıl dönüştüreceğini merak ediyor. Dahil olduğu her alanda verimliliği artıran 

, veri biliminde de fark yaratması bekleniyor. 

İş dünyasında veri miktarı her geçen gün artıyor. Kurumlar topladıkları dev veri kümelerini sadeleştirerek en yüksek verimi elde edecek biçimde işlemeye çalışıyor. Her gün devasa veri kümeleriyle uğraşmayı gerektiren bu süreç, yapay zekâ çözümleri sayesinde artık otomatikleştiriliyor ve kısa sürede tamamlanıyor. 

İşlenmemiş veri kümesiyle beslenen yapay zekâ, yararsız verileri ayıklayarak kalan veri kümesini kullanılabilir bir biçimde dönüştürüyor. Bu zaman alıcı görevin yapay zekâ tarafından yapılması sayesinde veri bilimciler diğer önemli görevlerine odaklanma fırsatı buluyor. Ayrıca otomatik veri hazırlama sayesinde insan hatasından doğan problemler en aza iniyor.

Büyük veri kümelerindeki desenleri bulmak

Yapay zekâ destekli sinir ağları, karmaşık veri kümelerinde anormallik ve desen tespiti söz konusu olduğunda büyük fark yaratıyor. Bu algoritmalar, insan kullanımında gözden kaçabilecek veriler arasındaki ilişkileri kolayca tespit ediyor.  

Veri bilimcileri genellikle belirli bir şeyi aramaya odaklandıkları için 

 arasındaki daha ince bağlantıları gözden kaçırabiliyorlar. Yapay zekâ bu noktada devreye giriyor veri bilimcilerin ihtiyaç duyacağı iç görülerin elde edilmesini sağlıyor.

Tahmine dayalı analitik, veriler arasındaki en zayıf ilişkileri bile bulmaya yardımcı oluyor. Veri bilimcilerin en önemli rolü olan tahminler, işletmelere rekabette bir adım önde olma fırsatı veriyor. Tahmine dayalı analitiğin süreçlere dahil olması, veri bilimcilere pek çok noktada katkı sağlıyor:

Teknik dili sohbet robotlarıyla basitleştirmek

Bulgulara dayanarak büyük iş kararları almak, veri bilimcilerin değil yöneticilerin sorumluğunda bulunuyor. Ancak söz konusu bulguların yöneticiler ve hissedarlar tarafından doğru şekilde anlaşılması kritik değer taşıyor. Bu noktada sürece yapay zekâ dahil oluyor. Yapay zekâ destekli sohbet robotları, elde edilen bulguların anlaşılır hale getirilmesi için veri bilimcilere destek veriyor. 

Veri setleri hakkında eğitilen sohbet robotları, kullanılan teknik dili basitleştirerek yöneticilerin ve hissedarların sorularını yanıtlayabiliyor. Bu sayede teknik bilgisi ne olursa olsun, herhangi bir personel veri kümesi ve bulgular hakkında detaylı bilgi elde edebiliyor.

Dolandırıcılık önleme çözümleriyle veriler güvende tutmak

, siber güvenlik endüstrisinin veri korumasını çeşitli şekillerde geliştirmesine olanak sağlıyor. Bu noktada yapay zekânın neden olduğu en büyük gelişmelerden biri dolandırıcılık önleme teknolojisinde ortaya çıkıyor.

Veri bilimciler, siber saldırılara yabancı olmasalar da yeni nesil güvenlik duvarlarına ve üst düzey şifrelemeye sahip olmaları kritik önem taşıyor. Yapay zekâ şüpheli verileri tespit ederek dolandırıcılık önleme noktasında veri bilimcilere büyük katkı sağlıyor.

Veri bilimcilerin en alışılmadık rolü, işe alım sürecinde ortaya çıkıyor. Binlerce özgeçmişi incelemek ve filtrelemek gibi süreçler, veri bilimcileri için önemli bir iş ve zaman maliyeti haline geliyor. Yapay zekâ, veri bilimcilerin bu süreci kolaylaştırmasına yardımcı oluyor. Binlerce CV’yi kolayca gözden geçiren filtreleyebilen yapay zekâ, istenilen becerilere göre uygun adayları bir araya getiriyor ve iş geçmişinden kişiliğe kadar her şey otomatik olarak değerlendirilebiliyor.

Bir veri bilimcisinin günlük işi genellikle tüm vaktini tüketen çeşitli basit görevlerden oluşuyor. Yapay zekâ, veri bilimcilerin standart veya benzersiz kod yazmalarına, e-postaları yanıtlamalarına, grafik ve diyagramlar gibi görsel bileşenlerle zenginleştirilmiş veri özetleri ve raporlar hazırlamalarına yardımcı oluyor. Bu basit görevleri insanlar kadar doğru bir şekilde ve çok daha kısa sürede gerçekleştiren yapay zekâ, bu sayede veri bilimcilerin daha önemli görevlere odaklanmasına fırsat yaratıyor.

Yapay zekâ, veri bilimini nasıl etkiliyor?

Veri merkezi için doğru yer seçimi yapabilmek işletmelerin uzun vadeli başarıları ve operasyonel verimlilikleri açısından kritik önem taşıyor. Büyük ve kalıcı yapılar olan 

 inşa edilirken güvenilir enerji kaynakları, geniş arazi alanları ve altyapı bağlantıları gibi birçok faktörün dikkatlice değerlendirilmesi gerekiyor. 

Bir veri merkezinin yer seçimi, büyük operatörler ve hiper ölçekli bulut sağlayıcılar için küçük bir insan grubunun dahil olacağı kısa süreli bir işken, çoğu işletme için ömür boyu sürecek bir karar olarak değerlendiriliyor. Veri merkezleri her yerde inşa edilebilecek gibi görünse de inşaata başlamadan önce dikkate alınması gereken geniş bir liste bulunuyor. 

Veri merkezi yeri seçerken dikkate alınması gerekenler nelerdir?

Veri merkezi için yer belirlerken karar vericilerin internet erişim noktalarına yakınlık gibi pek çok faktörü değerlendirmesi gerekiyor. Bunların başında da enerji ihtiyacı geliyor. Seçilen konumun, güvenilir bir güç kaynağına erişimi olması hayati önem taşıyor. Belirlenen alan ideal olarak birden fazla elektrik sağlayıcı ve birden fazla internet servis sağlayıcısı tarafından hizmet verilebilir olması veri merkezinin etkinliğinde kritik rol oynuyor. Aynı zamanda kilovat saat başına maliyet ve güç şebekesinin güvenilirliği de dikkate alınması gereken unsurlar arasında yer alıyor.

Veri merkezi için yer seçerken serin bir ortamı tercih etmek, enerji verimliliği noktasında büyük katkı sağlıyor. Veri merkezlerinin güç tüketimi çoğunlukla sunucuları ve ekipmanları serin tutma ihtiyacından kaynaklanıyor. Dünyanın daha soğuk bölgelerinde veri merkezi inşa etmek soğutma maliyetlerini azaltarak güç tüketiminin de düşmesine yol açıyor.

Seçilen konum özelinde risk değerlendirmesi yapmak, veri merkezlerinin etkinliği için büyük değer taşıyor. Veri merkezi alanlarının, nispeten az sayıda doğal felaketin meydana geldiği bölgelerde olması gerekiyor. Ayrıca gelecekteki olası genişleme ihtiyacı da göz önünde bulundurularak yüzlerce dönüm ölçeğinde 

, özellikle hiper ölçekli veri merkezleri için hayati konumda yer alıyor.

Belirlenen konumun nakliyeye uygun olması da veri merkezleri için dikkat edilmesi gereken bir diğer önemli unsur olarak öne çıkıyor. Veri merkezinin, gerekli donanımların nakliyesini kolaylaştırmak için yeterli yollara ve bir havaalanına yakın olması gerekiyor. Konumun ayrıca çalışanların veri merkezine daha kolay erişebilmesi için yerleşim yerlerine yakın olması da büyük önem taşıyor. 

Geniş araziler nedeniyle veri merkezlerinin kırsal alanlarda bulunması ideal olarak görülüyor. Ancak bu tür bölgelerde yetenekli çalışanlar bulabilme konusunda zorluklar ortaya çıkabiliyor. 

Son olarak seçilen bölgenin fiziksel güvenliğinin de değerlendirilmesine ihtiyaç duyuluyor. Beraberinde işletmenin belirli bir coğrafi alanda tutulması gereken verileri varsa, yasal ve düzenleyici gerekliliklerin dikkate alınması gerekiyor.

Veri merkezinin altyapı ile bağlantısı 

Bir kuruluş, veri merkezi için bir yer seçmeden önce 

 mevcut altyapıya nasıl bağlanacağını analiz etmesi büyük önem taşıyor. Bu analiz, özellikle ağ bağlantısı açısından hayati konumda yer alıyor. Deniz altı kablo ağlarına ve internet değişim noktalarına (IXP) erişmek zorunda olan veri merkezlerinin, kapsamlı bir değerlendirme yapması ve konunun uzmanlarından görüş alması gerekiyor.

İnternet değişim noktası, birden fazla büyük ağın birbirine entegre olduğu konumu ifade ediyor. Bu noktalar, çeşitli büyük veri merkezleri ve hiper ölçekli bulut sağlayıcıları arasında doğrudan bağlantı sağlıyor. Doğrudan bağlantı ise hem performansı artırıyor hem de trafik gecikmesini azaltıyor.

İnternete yönlendirilmiş trafik, internet servis sağlayıcısına gönderildikten sonra internet omurgası üzerinden iletiliyor. Trafiğin hedefi başka bir kıtada ise bağlantı deniz altı kabloları yoluyla gerçekleşiyor. Söz konusu trafik daha sonra karadaki bir ağ üzerinden hedefine ulaşıyor.

Veri merkezi için yer seçerken nelere dikkat edilmeli?

Günümüzde işletmeler verilerini hem yerel veri merkezlerinde hem de bulut ortamlarında depolamayı tercih ederek hibrit veri merkezi yapısına yöneliyor. Bu esneklik, operasyonel verimliliği artırırken güvenlik açısından yeni önlemler almayı gerektiriyor. Hibrit veri merkezlerinde etkili bir güvenlik stratejisi oluşturmak hem fiziksel hem de sanal ortamlarda verilerin bütünlüğünü ve gizliliğini korumak için kritik önem taşıyor.

Hibrit veri merkezi, şirket içi, genel 

, sanallaştırma ve yazılım tanımlı ağ oluşturma gibi özel bulut kaynaklarını birleştiren bir tür bulut bilişim mimarisi olarak ifade ediliyor. Hibrit veri merkezleri, fiziksel veri merkezleri ve çoklu bulut ortamları genelinde iş akışı sunabilmek için bu teknolojileri bir araya getiriyor.

Hibrit bir veri merkezi, işletmelerin bulut ve geleneksel BT ortamlarını ihtiyaçlarına uygun şekilde birleştirmelerine olanak tanıyor. Şirket içi ve bulut ortamlarının bu karışımı, bilgilerin korunmasını ve güvenliğini sağlamayı zorlaştırıyor. Hibrit müşteriler, bulut sağlayıcıları ve veri merkezi tesisi sahipleri, siber tehditleri tespit etmek ve bunlarla mücadele etmek için güvenilir yöntemlere ihtiyaç duyuyor.

Hibrit veri merkezleri, farklı altyapılar arasında veri akışını mümkün kılarak iş sürekliliğini sağlıyor. Ancak bu çeşitlilik aynı zamanda potansiyel güvenlik açıklarını da artırıyor. İşletmelerin, farklı güvenlik politikaları ve protokollerine sahip olan bu ortamları yönetirken tutarlı bir güvenlik yaklaşımı benimsemesi gerekiyor. Özellikle veri trafiğinin yoğun olduğu geçiş noktalarında güvenliği sağlamak için gelişmiş tehdit algılama ve izleme sistemleri kullanmak büyük önem taşıyor. Hibrit yapıların karmaşıklığının, ağ segmentasyonu, çok katmanlı güvenlik önlemleri ve düzenli güvenlik denetimleri ile yönetilmesi gerekiyor.

 güvenlik stratejisi oluştururken çalışanların farkındalığı ve eğitimi büyük önem taşıyor. İnsan faktörü, güvenlik zincirinin en zayıf halkası olabileceğinden çalışanların siber güvenlik konusunda bilinçlendirilmesi ve güncel tehditler hakkında eğitilmesi gerekiyor. Hibrit veri merkezlerinde güvenliğin sağlanması sadece teknolojiye değil, aynı zamanda güvenlik kültürüne de yatırım yapmayı gerektiriyor. Bu bütüncül yaklaşım, işletmelerin verilerini güvende tutmalarına ve siber tehditlere karşı dayanıklılıklarını artırmalarına yardımcı oluyor.

Hibrit veri merkezleri güvenlik araçları

Hibrit veri merkezleri, geleneksel veri merkezinin fiziksel güvenliğini bulut tabanlı güvenlik araçlarıyla birleştirilmiş olarak sunuyor. Örneğin hibrit veri merkezleri erişim ve izinleri, iş ihtiyaçları için gereken minimum düzeyde sınırlamak için 

 mimarisini kullanıyor. Ancak hibrit veri merkezleri veri ortamını korumak için bulut sağlayıcısına güvenseler de önlem almaları gereken hususlar da bulunuyor:

Hibrit veri merkezleri için güvenlik yazılımları

Veri merkezleri, altyapılarını ve ortamlarını korumak için kurumların güvenlik çözüm ve uygulamalarından yararlanması gerekiyor. IBM’in Security QRadar çözümü, kurumsal müşteriler için algılamayı, üretkenliği ve risk azaltmayı sağlamak amacıyla kurumsal düzeyde yapay zekâ ve otomasyondan yararlanıyor. Açık bir platform ve geniş bir iş ortağı ekosistemi üzerine inşa edilen yazılım, veri merkezlerini ve bulut iş ortaklarını birbirine bağlamak için 900'den fazla önceden oluşturulmuş entegrasyon kullanıyor.

Securonix'in güvenlik platformu, AWS (Amazon Web Services), Google Cloud ve Microsoft Azure gibi çeşitli ortam ve mimarilerde hibrit ortam güvenliğini izlemeyi sağlıyor. Bu platform, yöneticilerin hibrit mimarilerdeki kör noktaları tespit etmelerine yardımcı oluyor ve bu sayede yöneticiler, veri merkezlerini ve bulut ağlarını eksiksiz bir şekilde görüntüleyebiliyor.

Splunk'un güvenlik yazılımı Enterprise Security, kurumlara birleşik tehdit algılama, araştırma ve yanıt yetenekleri sunuyor. Tehditleri hızlı bir şekilde tespit etmek, araştırmak ve karşılık vermek için Splunk Enterprise Security, SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response - Güvenlik Düzenlemesi, Otomasyonu ve Yanıtı), Kullanıcı Davranışı Analitiği ve Saldırı Analiz Cihazlarını bir araya getiriyor.

Hibrit veri merkezlerinde güvenlik stratejisi nasıl olmalı?

İş dünyasında karar alma süreçleri ofis sınırlarının çok ötesine uzanan sağlam verilere ve anlamlı bilgilere dayanıyor. Günümüzde veriler tüm işletme genelinde en uzak noktalara kadar ulaşıyor. Dijital operasyonların tek ve merkezi bir yerden yönetildiği günler geride kalıyor. BT liderlerinin artık veri üretiminin farklı lokasyonlarda ve dağınık bir yapıda gerçekleştiği karmaşık bir ortamı yönetmesi gerekiyor.

Geleneksel büyük ölçekli veri merkezlerine

 alternatif olarak ortaya çıkan mikro veri merkezleri genellikle tek bir şehir veya bölgeye hizmet veriyor. Yerel veri işleme ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanan mikro veri merkezleri çoğunlukla bulut bilişim hizmetlerinin kullanımıyla birlikte artan uç bilgi işlem talebine cevap vermek üzere konumlandırılıyor. 

Düşük gecikme süresi gerektiren uygulamalar için ideal çözüm sunan mikro veri merkezleri, bulut hizmetlerinin yanı sıra 

 (IoT) cihazlarının ve akıllı şehir teknolojilerinin desteklenmesinde önemli rol oynuyor. Yerel veri işleme ihtiyacını karşılamak için optimize edilmiş bu tesisler enerji verimliliğini artırarak çevre dostu bir seçenek yaratıyor.

Mikro veri merkezleri nasıl çalışır?

Veri merkezi kavramı tipik olarak sunucular ve veri depolama sistemleriyle dolup taşan büyük tesisleri akla getirse de modern işletmelerin değişen ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış kompakt, modüler üniteler olan mikro veri merkezlerinin kullanımı giderek artıyor. Bu modern veri merkezleri verileri kaynağına yakın noktalarda işleyerek performansı ve güvenliği artırıyor. 

Mikro veri merkezleri geleneksel büyük veri merkezlerinin aksine özel ihtiyaçlara göre kolayca konumlandırılabiliyor. Isıtma ya da soğutma sistemi bulunmayan, sıkışık ya da tozlu alanlara da uyarlanabilen mikro veri merkezleri, bu tür zorlu ve alışılmışın dışında şartlara dayanabilecek sağlam ve uyarlanabilir tasarımlar sunuyor. Dolayısıyla mikro veri merkezleri, yalnızca büyük veri merkezlerinin küçültülmüş bir versiyonu değil, çok çeşitli ortamlarda verimli ve güvenilir bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmış çözümler olarak değerlendiriliyor.

Hastanelerde operasyonel verimliliği artırmak ve hasta bakımına öncelik vermek için giderek daha fazla uç bilişim çözümleri benimseniyor. Mikro veri merkezlerinin entegre edildiği bu tesislerde genişleyen tıbbi cihaz ve hasta izleme araçlarından gelen veri akışının hızlı bir şekilde işlenmesi gerekiyor. Mikro veri merkezlerinin tak-çalıştır yapısı, kurumların operasyonel olarak anında hazır olmasını sağlıyor. Böylece tıbbi personelin teknik aksaklıklar yaşamadan hasta bakımına odaklanması mümkün hale geliyor.

Mikro veri merkezlerinde geleneksel veri merkezlerinin aksine sunucular, depolama ve ağ donanımlarını barındırmaya hazır, önceden monte edilmiş ve tamamen entegre edilmiş olarak geliyor. Bu entegrasyon kurulumu basitleştirmenin yanında BT altyapısının dağıtımıyla ilgili karmaşıklıkları da azaltıyor. Mikro veri merkezleri,  geleneksel veri merkezleri gibi ölçeklenebilir bir yapı sunuyor. İşletmeler ihtiyaç duyduklarında donanımlarla başlayarak gerektiğinde ek donanımlarla yükseltme yapabiliyor.

Mikro veri merkezlerinin sürdürülebilirliğe etkisi

Mikro veri merkezleri çevre dostu bir veri işleme çözümü olarak öne çıkıyor. Mikro veri merkezleri geleneksel büyük ölçekli veri merkezlerine kıyasla daha az enerji tüketmelerinin yanı sıra daha az atık üretiyor. Bu sayede çevresel etkiyi azaltmak için önemli bir adım atılmış oluyor.

Mikro veri merkezleri ihtiyaç duyulduğunda güneş panelleri veya rüzgâr türbinleri gibi yenilenebilir enerji kaynaklarından güç alabildiği için 

Bununla birlikte mikro veri merkezlerinin sürdürülebilirliğe katkısı yalnızca enerji verimliliğiyle sınırlı kalmıyor. Bu tesislerde kullanılan geri dönüşümlü malzemeler ve atık yönetimi programları mikro veri merkezlerinin çevresel ayak izini azaltmaya yardımcı oluyor.

Mikro veri merkezleri sunduğu bütün bu avantajlar sayesinde veri merkezi endüstrisinin toplam çevresel etkisinin azaltılmasında büyük rol oynuyor.

Mikro veri merkezleri güvenlik ve sürdürülebilirliği yeniden tanımlıyor

İş dünyasında karar alma süreçleri ofis sınırlarının çok ötesine uzanan sağlam verilere ve anlamlı bilgilere dayanıyor. 

Günümüzde pek çok işletme büyük ve karmaşık veri setleri üretiyor. Genellikle geleneksel veritabanları tarafından işlenemeyecek kadar büyük, hızla değişen ve çeşitli veri türlerini içeren bu setler “büyük veri” olarak tanımlanıyor. Kurumlara müşteri davranışlarını anlama, pazar eğilimlerini tahmin etme, operasyonel verimliliği artırma ve daha birçok alanda bilgi sağlama potansiyeli sunan büyük veri, günümüzün rekabet şartlarında işletmeler için hayati değer taşıyor. 

Büyük veriyi en iyi biçimde kullanmak isteyen işletmeler sürece yapay zeka teknolojilerini dahil ediyor. Büyük veriye entegre edilen yapay zeka, kurumların verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmalarına yardımcı oluyor. Böylece işletmeler daha hızlı ve bilgiye dayalı karar alma yeteneği kazanıyor. Bu teknolojilerden yararlanan kurumlar ayrıca iş süreçlerini optimize ederek rekabet avantajı sağlıyor.

Büyük veri ve yapay zeka birlikte nasıl çalışır?

Günümüzde işletmeler büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri setleri üretiyor. Yapay zekanın desenleri ve ilişkileri tanımlama, öğrenme ve tahminleme yeteneğiyle bu büyük veri setleri analiz ediliyor. Yapay zeka bileşenleri olan makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, bu veri setlerinden bilgi çıkarma süreçlerinde önemli rol üstleniyor. Makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanılarak müşteri tercihlerini anlama, talep tahmini, pazarlama stratejilerini optimize etme gibi alanlarda çok değerli öngörüler elde ediliyor.

Büyük veri ve yapay zeka işletmelerin daha akıllı ve bilgi odaklı hale gelmesine yardımcı oluyor. Bu teknolojilerin entegrasyonu, müşteri deneyimini iyileştirme, operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme gibi birçok alanda fırsatlar sunuyor.

Büyük veri ve yapay zeka entegrasyonunun işletmelere faydaları nelerdir?

Büyük veri ve yapay zeka teknolojileri müşteri davranışlarını anlama, kişiselleştirilmiş önerilerde bulunma ve müşteri deneyimini optimize etme gibi yetenekleriyle müşteri deneyimini iyileştiriyor ve sadakati de artırıyor. 

Kurumlar büyük veri ve yapay zekadan yararlanarak operasyonel süreçlerini daha etkili bir şekilde yönetiyor. Bu teknolojiler talep tahmini, envanter yönetimi, üretim süreçlerinin optimize edilmesi gibi alanlarda işletmelerin kaynaklarını daha verimli kullanmalarına yardımcı oluyor.

Entegre büyük veri ve yapay zeka çözümleri operasyonel süreçleri optimize edip verimliliği artırarak maliyetleri düşürüyor. Örneğin bakım tahminlemesi sayesinde ekipman arızalarının önceden tespit edilebiliyor olması üretimin en az kesintiyle devam edebilmesini sağlıyor.

Büyük veri analitiği ve yapay zeka işletmelerin geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin etmelerine de olanak sağlıyor. Böylece kurumların stratejik planlama ve karar alma süreçleri daha bilgi odaklı ve etkili hale geliyor.

İş süreçlerinde İnnovAI-BigData’yı tercih eden işletmeler büyük veriyi yapay zekayla buluşturuyor

İnnova’nın alanında uzman kadrosu tarafından geliştirilen 

, kurumların iş süreçlerini yapay zeka teknolojieriyle destekliyor. İnnovAI ailesinin bir üyesi olan İnnovaAI-BigData, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük boyutlu verileri gerçek zamanlı olarak işlemeyi mümkün kılıyor. Kurumlar İnnovAI-BigData sayesinde büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler elde ediyor. Böylece karar alma süreçlerini veriye dayalı hale getirebilen işletmeler, elde edilen bilgiler ışığında operasyonel verimliliğini de en üst noktaya taşıyor. İş süreçlerini daha verimli hale getirirken maliyetlerini düşüren kurumlar rekabette büyük avantaj kazanıyor.

İnnovAI-BigData işletmelerin büyük veriyi en iyi biçimde değerlendirmesini mümkün kılıyor. Büyük veriyi gelişmiş yapay zeka teknolojileriyle buluşturan İnnovAI-BigData, kurumların müşteri davranışlarını anlamasına ve müşteri deneyiminin optimize etmesine yardımcı oluyor. Müşteri memnuniyetini artıran işletmeler kârlılık noktasında önemli kazançlar elde ediyor.

İşletmeler büyük veriyi yapay zeka çözümleriyle büyük değere dönüştürüyor

Günümüzde pek çok işletme büyük ve karmaşık veri setleri üretiyor. Genellikle geleneksel veritabanları tarafından işlenemeyecek kadar büyük, hızla değişen ve çeşitli veri türlerini içeren bu setler “büyük veri” olarak tanımlanıyor.

 politika ve süreçlerini oluşturma ve yönetmesine olanak tanıyan veri yönetişimi araçları doğrulama, temizleme ve zenginleştirme yoluyla verilerin kalitesini artırıyor. Veri yaşam döngüsü boyunca kurumların verileri yönetmesine yardımcı olacak araçları ve süreçleri içeren veri yönetişimi, bilgi varlıklarının korunması, veri kalitesinin artırılması, yasal düzenlemelere uygunluk, operasyonel etkinlik ve stratejik karar alımını desteklemek amacıyla gerçekleştiriliyor.

Başarılı bir veri yönetişimi aynı zamanda güçlü veri yönetişim araçlarını gerektiriyor. Çeşitli sağlayıcılar ve açık kaynak toplulukları, işletmelerin iş ihtiyaçlarına uygun 

 politikalarını uygulamalarına yardımcı olacak araçlar sağlıyor.

Veri yönetişimi araçlarından nasıl yararlanılır?

Veri yönetişimi araçları, organizasyonların veri varlıklarını etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olan yazılımları ve sistemleri ifade ediyor. Bu araçlar işletmelerin veri yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı bir veri yönetişim çerçevesi sunuyor. Veri yönetişimi araçları verileri dosya, uygulama, veritabanı ve diğer veri kaynaklarından elde ediyor. Akabinde veri varlıklarını önceden tanımlanmış etiketlere veya hassasiyetlere göre sınıflandıran veri yönetişimi araçları, veri kalitesi kontrolü ve doğrulama gerçekleştirerek verilerin doğru, eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlıyor.

Veri yönetişimi araçları işletmelerin veri sahipliği, rol ve sorumluluklarını tanımlamasına ve yönetmesine yardımcı oluyor. Ek olarak veri yönetişimi, veri güvenliği ve gizlilik önlemlerinin uygulamasına da katkı sağlıyor. Bu sayede veri yönetimi süreçleri 

 ve GDPR gibi mevzuatlara uygun hale geliyor ve kalite standartları karşılanıyor. 

Veri yönetişimi araçlarının temel özellikleri

Günümüzde kullanılan modern veri yönetişimi araçları veri korumaya olduğu kadar verilerin işletme içindeki doğru kişilere ve yerlere ulaşmasına da katkı sunuyor. Verileri daha geniş çapta erişilebilir hale getirmek için kullanılan araçlar giderek daha fazla politika ve yönetim özellikleri içeriyor. İşletmeler bu sayede kullanıcılara ihtiyaç duyulan her türlü rolü gerekli düzenlemelerle beraber atayabiliyor. 

Güçlü bir veri yönetişimi aracına sahip olmak isteyen kurumların tercihlerini yaparken dikkat etmesi gereken unsurlar bulunuyor. Şimdi işletmelerin veri yönetişiminden uzun vadede en yüksek faydayı almasına yardımcı olacak konulara yakından bakalım.

Bir kurumdaki her departman şirketin karar mekanizmasına yardımcı olmak veya bir ürünü/hizmeti iyileştirmek için belirli verilere ihtiyaç duyuyor. Verilere erişimi demokratikleştirmek iş kararları için doğru verilerin sağlanmasına ve işletmelerin veriye dayalı kararlar alabilmesine yardımcı oluyor.

Pek çok işletmenin birlikte çalışan, kaynakları paylaşan ve projeler üzerinde iş birliği yapan ekipleri bulunuyor. Bu nedenle kurum içindeki konum veya rolleri ne olursa olsun ilgili tüm tarafların kolayca verilere erişimini sağlayan bir veri yönetişim aracına yatırım yapmak kritik önem taşıyor.

İş dünyasının ihtiyaçları her geçen gün değiştiği için işletmeler belirli bir düzeni ve politikayı uzun vadede sürdüremiyor. Dolayısıyla kurumların iş dünyasının sürekli değişen ihtiyaçlarına uyum sağlayabilecek esnek veri yönetişimi araçları kullanması gerekiyor. Bu noktada veri yönetişimi araçlarının iş stratejisiyle eşleşmesi, kurumların uzun vadede daha verimli stratejiler planlamasına yardımcı oluyor. 

Veri yönetişimi araçları verinin farklı sistemler ve süreçler arasındaki hareketini daha fazla şeffaflık için izlemesi büyük önem taşıyor. Otomatik veri izleme sayesinde verinin nereden geldiği, nasıl dönüştürüldüğü ve farklı süreçlerde nasıl kullanıldığı anlaşılabiliyor. Böylece analistler verinin kaynaktan hedefe olan akışını gözlemleyebiliyor.

Veri yönetişimi araçlarının faydaları

Kurumlar için verinin değeri her geçen gün artıyor. Bu nedenle güçlü bir veri yönetişimi her ölçekten işletmenin ihtiyacı konumunda yer alıyor. Veri yönetişim araçları iş süreçlerine kazandırdıkları avantajlarla şirketlerin verimliliğine doğrudan katkı sağlıyor. 

Veri doğruluğu ve tutarlılığının iş süreçleri için kritik önem taşıyor. Veri yönetişimi araçları kurumların veri yönetimi çabalarına rehberlik ederek farklı sistem ve kaynaklar genelinde veri doğruluğu ve tutarlılığı için ölçütler belirlenmesine ve uygulanmasına imkan tanıyor. Ek olarak veri hatalarını belirleyerek çapraz referanslama gibi tekniklerle verinin düzeltilmesine de yardımcı oluyor. 

Veri yönetişimi araçları, verileri yetkisiz erişimden korumak için erişim kontrol mekanizmalarına, şifreleme ve veri maskeleme tekniklerine olanak tanıyor. Böylece kurumlar çok çeşitli veri kaynakları üzerindeki yapılandırılmış, yapılandırılmamış ya da yarı yapılandırılmış verilerin güvenliğini artırma fırsatı elde ediyor. 

Veri yönetişimi araçları nasıl çalışır?

İşletmelerin veri yönetişim politika ve süreçlerini oluşturma ve yönetmesine olanak tanıyan veri yönetişimi araçları doğrulama, temizleme ve zenginleştirme yoluyla verilerin kalitesini artırıyor. 

 ve beraberinde veri miktarı her geçen gün artıyor. İşletmeler ortaya çıkan bu astronomik boyutlardaki veriden değerli bilgiler ortaya çıkarmak için büyük veri analitiğinden yararlanıyor. Büyük veri analitiği, geleneksel veri tabanı ve veri işleme yöntemleriyle işlenemeyecek kadar büyük ve karmaşık veri setlerinin işlenerek değer elde edilmesini sağlıyor.

Büyük verinin iş dünyasındaki yolculuğu uzun yıllara dayansa da yakın zamana kadar bu kavram iş dünyasında bir devrim olarak tanımlanmıyordu. Artık pek çok kurum, ortaya çıkan terabaytlarca veriden içgörüler elde etmek için analitikten nasıl yararlanılması gerektiğini araştırıyor. Bu nedenle büyük veri ve analitik, işletmelerin potansiyellerine ulaşmalarında gereklilik haline geliyor. 

Büyük ve analitiğin kullanım örnekleri

Dünyanın dört bir yanındaki pek çok dev işletme büyüme hedeflerine ulaşmak için 

ni iş süreçlerine entegre ediyor. E-ticaret şirketi Amazon; geniş veri bankasını müşteri adları, ödemeler, adresler ve arama geçmişleri gibi ayrıntılara erişmek için kullanıyor ve tüm bu verileri reklam algoritmalarına entegre ederek müşteri ilişkilerini geliştiriyor.

American Express Company, müşteri modellerini analiz etmek için büyük verilerden yararlanıyor.  Netflix ise uluslararası izleyicilerin izleme modelleri hakkında bilgi edinmek için yine büyük veri analitiğini kullanıyor. McDonald's’dan Uber Eats’e, Starbucks’dan Capital One’a kadar pek çok başarılı şirket için büyük veri analitiği iş süreçlerinin bir parçası olarak değerlendiriliyor.

Büyük veri analitiğinin işletmelere sağladığı avantajlar

Büyük veri analitiği, müşterilerin dijital ayak izleri, ilgi alanları, gereksinimleri, satın alma davranışları hakkında pek çok değerli bilgiyi ortaya çıkarıyor. Büyük veriden yararlanarak tüketici davranışlarını gözlemleyen işletmeler, ürün ve hizmetlerini belirli müşteri ihtiyaçlarına göre özelleştirme fırsatı yakalıyor. Bu durum müşteri memnuniyeti ve sadakatinin yanında satışlarda belirgin bir artış sağlamaya da yardımcı oluyor.   

 analitiğinin kullanımı, işletmelerin hedef kitlelerine kişiselleştirilmiş ürünler sunmasını mümkün kılıyor. Kurumlar büyük veriyi kullanarak müşterilerin çevrimiçi alışveriş ve satış noktası işlemlerini izliyor ve analiz ediyor. Bu bilgiler, markaların müşteri beklentilerini karşılamasını ve güçlü bir marka sadakati oluşturmasını sağlayacak hedefli kampanyalar düzenlemek için uygulanıyor.

İş dünyasında pek çok büyük işletme güçlü risk yönetimi çözümlerine ihtiyaç duyuyor. Büyük veri, etkili risk yönetimi süreçlerinin ve planlarının oluşturulmasında kritik rol üstleniyor. Büyük veri analitiği, beklenmedik olaylar ve tehlikelere yönelik karmaşık durumları optimize ederek riskleri hızla azaltıyor.

İşletmelerin büyük veri analitiği uygulayarak elde ettikleri içgörüler, ürün ve hizmetlerin inovasyonuna yönelik çözümler sağlıyor. Büyük veri analitiğinin kullanımı, mevcut ürünleri ve hizmetleri güncellemeye yardımcı olduğu gibi yenilerinin geliştirilmesinde de katkı sağlıyor. Toplanan büyük miktarda veri, kurumların müşteri profiline uygun olan düzenlemeleri yapmalarını sağlıyor. Bu içgörüler aynı zamanda iş stratejilerini değiştirmek, pazarlama tekniklerini geliştirmek, müşteri hizmetlerini ve çalışan üretkenliğini optimize etmek için de kullanılıyor.

İşletmeler büyük veriyi kullanarak tedarikçi ağlarına veya B2B topluluklarına daha fazla öngörü sağlıyor. Tedarikçiler ise karşılaşılan zorlukları aşmak için büyük veriyi iş süreçlerine entegre ediyor. Ayrıca büyük veri; tedarik zincirindeki değişkenlikleri, müşteri ihtiyaçlarını, pazar taleplerini ve diğer faktörleri anlamaya yardımcı olacak bağlamsal zekadan yararlanma fırsatı da yaratıyor. 

Gelişmiş veri araçları, büyük hacimli verilerin işlenmesi, depolanması ve analiz edilmesinde önemli maliyet avantajları sunuyor. Büyük veriden yararlanan işletmeler, verimliliği artırarak maliyetlerini azaltma imkanına kavuşuyor. Örneğin, lojistik endüstrisinde bir ürünün iade maliyeti çoğu zaman normal gönderim maliyetinden 1,5 kat fazla oluyor. İş süreçlerinde büyük veriyi değerlendiren kurumların uygun önlemler alındığında iade oranları ve buna bağlı olarak kayıpları en aza iniyor.

İşletmeler büyük veri araçları sayesinde müşteri etkileşiminden ve geri bildirimlerden büyük miktarda değerli müşteri verisi topluyor. Bu verilerden anlamlı kalıplar ortaya çıkarmak için ise veri analitiği kullanılıyor. Büyük veri analitiği araçları sayesinde rutin süreçler ve görevler otomatikleşiyor. Böylelikle çalışanlara görevlerinde bilişsel becerilerini kullanabilecekleri daha fazla zaman kalıyor.

Daha hızlı büyüme için büyük veri analitiği nasıl kullanılır?

Günümüzde veri kaynakları ve beraberinde veri miktarı her geçen gün artıyor. 

Veri miktarı arttıkça işletmelerin veri depolama ihtiyaçları da her geçen gün artış gösteriyor. Bu durum veri depolama konusunda yapılan yatırımların önemini giderek artırıyor. Günümüzde veri depolama noktasında geleneksel ve bulut olmak üzere iki ana seçenek bulunuyor. Her iki 

 de işletmelere sağladığı önemli avantajlar olsa da doğru tercih şirket ihtiyaçları ve önceliklerinin belirlenmesinden geçiyor. ABD merkezli pazar araştırma şirketi IDC’nin 2022 yılında yaptığı bir ankete göre katılımcıların %71’i 2023 sonuna kadar genel bulut iş yüklerini kısmen ya da tamamen özel BT ortamına taşımayı planlıyor. İş yüklerinin yeniden yerel altyapılara taşınmak istenmesinin ana sebepleri arasında; maliyetleri düşürmek, güvenlik, uyumluluk endişeleri, tedarikçi sorunları, gecikmeler ve yanlış planlama gibi faktörler yer alıyor.

Bulut ve geleneksel şirket içi veri merkezleri arasındaki farklar

 ve altyapının yönetimi, iş yüklerinin buluta mı yoksa geleneksel şirket içi veri merkezine mi yerleştirileceği konusunda belirleyici rol üstleniyor. Bulut modelinde veri merkezi sağlayıcısı, donanımın ve belirli yazılım araçlarının bakımını üstlenirken geleneksel modelde tüm bu iş yükü şirketler tarafından üstleniyor. 

Geleneksel modelde teknolojiye önemli miktarda ön yatırım yapma gerekliliğinin yanı sıra süregelen bakım, enerji, soğutma ve fiziksel alan maliyetleri de buna ekleniyor. Bulut tesislerinde ise tüm bu gereksinimler hizmet verenler tarafından sağlanıp, yönetiliyor. Böylelikle bulut tabanlı veri merkezi modelinde işletmeler düşük ön maliyetlere karşılaşıyor. Ayrıca bulut kullanımında müşteriler yalnızca kullandıkları kadar ödeme imkanına kavuşuyor.

Geleneksel veri merkezlerinde şirket içi ölçeklendirme yeni sunucuların ve ilgili altyapının satın alınmasını ve dağıtılmasını gerektiriyor. Bu yaklaşım işletmelere ciddi miktarlarda maliyet çıkarırken fiziksel alan ihtiyacı da yaratıyor. Bulut modelinde ise hizmet sağlayıcılar en son sunucu teknolojilerini, ağ kaynağı yönetimi platformlarını ve optimize edilmiş internet trafiği yönetimi araçlarını kullanarak büyümek ya da küçülmek isteyen işletmelere son derece işlevsel ölçeklenebilirlik imkanları sunuyor. 

Bankacılık verileri gibi gizli veya kritik verilerin güvenlik sebebiyle yasal olarak belirli bir tesiste tutulması gerekebiliyor. Bulut modeli çeşitli şifreleme yöntemleri, sürekli izleme ve en son teknolojilere yönelik düzenli güncellemeler yoluyla yüksek düzeyde güvenlik sunuyor.

Geleneksel ve bulut veri merkezleri yalnızca çevrelerinde oluşturulan yazılım veya tesis kadar etkili olabiliyor. Bağlantı, güç tüketimi ve altyapı optimizasyonu gibi faktörler her iki tesis türünü de önemli ölçüde etkiliyor. Bu noktada bulut veri merkezleri maksimum üretkenlik, performans ve kullanım için optimize edildiklerinden dolayı daha hızlı gelişim gösteriyor. 

Bulut ve geleneksel veri merkezlerinin avantajları

İş yüklerini geleneksel şirket içi veri merkezlerinde mi yoksa 

 mı depolayacağını belirleyemeyen kurumların öncelikle kendi ihtiyaçlarını gözden geçirmeleri büyük önem taşıyor. Yöneticilerin ortaya çıkan gereksinimleri hangi veri merkezi modelinin daha iyi karşılayabileceğini değerlendirmesi ve bu analizler neticesinde karar vermesi gerekiyor. Her iki veri merkezi seçeneğinin de öne çıktığı bazı kritik avantajlar bulunuyor.

- Müşteriler yalnızca kullandıkları kadar ödedikleri için ön maliyetler düşüktür.

- Bakım ve güvenlik gibi destekleri bulut sağlayıcısı üstlendiğinden dolayı devamlılık gösteren maliyetler azalır.

- Müşteriler iş yüklerini ihtiyacına göre yalnızca birkaç tıklamayla kolayca ölçeklendirebilir.

- Tüm sistem kontrol altında olduğu için uyumluluk ve özelleştirme şirket içinde kolayca gerçekleştirilir. 

- Şirket içi geleneksel veri merkezleri altyapıya daha fazla görünürlük kazandırır.

Bulutu mu yoksa geleneksel veri merkezini mi seçmeli?

Veri miktarı arttıkça işletmelerin veri depolama ihtiyaçları da her geçen gün artış gösteriyor. Bu durum veri depolama konusunda yapılan yatırımların önemini giderek artırıyor. 

Dijitalleşme ile beraber iş uygulamalarının gelişimi, kurumların iş süreçlerinde daha fazla veri elde etmelerine yardımcı oluyor. İşletmelerin elde ettikleri verileri, büyük veri çözümlerini ve yapay zekayı kullanarak değere dönüştürmesi, hem daha akıllı ve verimli kararlar almalarına hem de müşteri deneyimini geliştirerek rekabet avantajı elde etmelerine olanak tanıyor.

Yapay zeka ve büyük verinin işletmelere katkısı

Yapay zeka ve büyük veri çözümleri, işletmelerin daha bilinçli ve hedef odaklı kararlar almasını sağlıyor, böylece işletmeler pazar rekabetinde avantaj elde ediyor.

 Büyük veri çözümleri, işletmelerin büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmasına yardımcı olurken yapay zeka algoritmaları veriyi analiz edip öğrenerek, gelecekteki eğilimleri tahmin ediyor. Böylece yöneticiler veriden faydalanarak daha isabetli kararlar alabiliyor.

Yapay zeka ve büyük veri, müşteri deneyiminin iyileştirilmesinde de kritik rol oynuyor. Yapay zeka, öngörücü analiz sayesinde müşteri davranışlarını anlayıp tahmin ederek kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sunuyor. Kurumlar böylelikle müşterilerine daha iyi ürün ve hizmet önerileri sunarak müşteri memnuniyetini artırıyor.

Büyük veri ve yapay zeka, pazarlama ve satış stratejilerini de iyileştiriyor. Müşteri segmentasyonu, reklam hedeflemesi ve fiyatlandırma konularında veri analizi daha iyi sonuçlar elde edilmesine yardımcı oluyor. Böylece işletmeler daha fazla satış yapma ve pazarlama bütçelerini daha etkili bir şekilde kullanma imkanına kavuşuyor.

Yapay zeka teknolojilerinin temel özellikleri ve işletmelere faydaları

Yapay zeka teknolojileri, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri öğrenme yeteneklerine sahip olmasını sağlamayı amaçlıyor. Yapay zeka; otomatik öğrenme, problem çözme, otomasyon ve veri analitiği gibi pek çok konuda işletmelere fayda sağlıyor. İş süreçlerinde yapay zekadan yararlanan kurumlar, hız ve operasyonel verimlilik artışı gibi önemli kazanımlar elde ederken ürün ve hizmetleri geliştirerek müşteri deneyimini iyileştiriyor ve rekabet avantajı kazanıyor.

Büyük veri analitiği ile işletme kararlarını optimize etmek

İşletmelerin büyük miktardaki veriyi toplamalarına, depolamalarına, işlemelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyan büyük veri analitiği, bu verileri daha iyi kararlar almak, operasyonları optimize etmek ve rekabet avantajı elde etmek için kullanılmasını sağlıyor.

Otomatik öğrenme modelleri ile öngörücü analizler

Verilerden öğrenme yeteneği olan yapay zeka modellerini ifade eden otomatik öğrenme modelleri, karmaşık veri setleri üzerinde çalışıyor ve gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılıyor. Öngörücü analizlerde otomatik öğrenme modelleri kullanmak, sürekli iyileştirme noktasında büyük katkı sağlıyor. Otomatik öğrenme modelleri ile öngörücü analizler, işletmelerde geleceği tahmin etmenin yanında kararları optimize etmeye ve verilere dayalı stratejik avantajlar elde etmeye de yardımcı oluyor. 

Müşteri deneyimini kişiselleştirmek için yapay zeka ve büyük veri kullanımı

Müşterilere daha özel deneyimler sunarak müşteri bağlılığını ve satışları artırmanın etkili bir yolu olan kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi için yapay zeka ve büyük veri çözümleri kritik önem taşıyor. Müşteri davranışlarını takip ederek veri toplamadan analiz ve segmentasyona kadar her noktada yapay zeka ve büyük veri çözümlerinden yararlanılıyor. 

Böylelikle işletmeler yapay zeka ve büyük veri çözümleri sayesinde müşterilerin ilgi alanlarına ve tercihlerine dayalı olarak özelleştirilmiş ürün ve içerik önerileri, kişiye özel kampanya ve promosyonlar sunabiliyor. Tüketicilerin marka algısına olumlu etki eden kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi, işletmelere müşterileri daha iyi anlama ve onlara daha özel ve anlamlı deneyimler sunma yeteneği sağlıyor. 

Yapay zeka ve büyük verinin geleceği: Beklenen trendler

Yapay zeka ve büyük verinin geleceğinde daha akıllı ve işlem gücü yüksek yapay zeka modelleri bulunuyor. Derin öğrenme ve gelişmiş yapay sinir ağlarının daha karmaşık görevleri daha büyük bir hızla gerçekleştirmesi bekleniyor. 

Yapay zeka ve büyük verinin gelecekte müşteri deneyimini daha da kişiselleştirilmiş hale getireceği tahmin ediliyor. Müşterilere daha iyi hizmet sunma yeteneği, işletmelerin müşteri bağlılığını artırmasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olacağı öngörülüyor.

Yapay zeka ve büyük veri teknolojileri, siber güvenlik alanında tehdidi anlamak ve algılamak için de kullanılıyor. Gelecekte daha gelişmiş algoritma ve modeller sayesinde siber tehditlere karşı daha etkili savunma mekanizmalarının ortaya çıkacağı tahmin ediliyor. 

Yapay zeka ve büyük veri çözümlerinin iş uygulamalarındaki yeri

Dijitalleşme ile beraber iş uygulamalarının gelişimi, kurumların iş süreçlerinde daha fazla veri elde etmelerine yardımcı oluyor.

Kurumlar, iş yüklerini bulutta barındırmanın; ölçeklenebilirlik, hız, kolay erişilebilirlik, yedekleme ve güvenlik gibi avantajlarından yararlanıyor. Ancak bulut harcamalarını kontrol altında tutamayan işletmeler için bu altyapı modeli sürdürülebilir olmaktan giderek uzaklaşıyor. 

Günümüzde bulut masrafları gereğinden fazla tedarik edilen kaynaklar ve gereksiz kapasite gibi sebeplerle artış gösteriyor. Pek çok işletme buluttan maksimum faydayı elde etmeye çalışırken güvenlik açıklarını en aza indirmek ve karbon ayak izini düşürmek istiyor. Üstelik tüm bunları bulut masraflarını kısarak gerçekleştirmeyi hayal ediyor. Peki buluttan sağlanan avantajları korurken harcamaları azaltmak mümkün mü? Uzmanlar bunun için bazı 

Pek çok işletme bulut masraflarının sürdürülebilir olmadığından endişe ediyor. Ancak doğru stratejilerle bulut harcamalarını kontrol altına almak ve aynı zamanda buluttan sağlanan faydadan feragat etmemek mümkün. Kurumların bulut masraflarını azaltırken çevreye olumsuz etkilerini ve siber güvenlik açıklarını da en aza indirebilecekleri stratejiler mevcut:

Doğru veri depolama uygulamalarını kullanmak

Kurumlar genellikle her belge ya da veri parçasını, gelecek yıllarda ihtiyaç duyulabilir düşüncesiyle saklama eğilimi gösteriyor. Ek olarak verilerin gelecekteki öngörülerde analiz için kullanılabileceği düşüncesi de bulunuyor. Bununla beraber düzenli yedeklemeler ve veri arşivleri de 

 karmaşıklığına katkı sağlıyor. 

Büyük Veri

Teknik Destek ‍

444 5INV

444 5 468 ‍

info@innova.com.tr

Büyük Veri

.css-vdwnbf{margin-top:0px;margin-bottom:0px;color:var(--chakra-colors-text-primary);}.css-1u9ov0a{color:var(--chakra-colors-text-primary);}Teknik Destek ‍

444 5INV

444 5 468 ‍

info@innova.com.tr

Teknik Destek ‍