Data Fabric nedir, kurumlara ne fayda sağlar?
20.10.2021
Sosyal Medya

Data Fabric nedir, kurumlara ne fayda sağlar?

Data Fabric (veri dokusu) terimi son dönemde veri yönetimi ve analitik alanında moda sözcükler arasına katıldı. Gartner araştırma şirketi kısa süre önce data fabric terimini "2021’in en önemli 10 veri ve analitik teknoloji trendi" arasında gösterdi. Bu yazımızda, data fabric teknoloji trendinin ne olduğunu ve ona neden ihtiyaç duyduğumuzu inceliyoruz.

Data fabric nedir?

Data fabric en basit ifadeyle, birleşik bir mimariden ve bu mimaride çalışan hizmetlerden veya teknolojilerden faydalanan kuruluşların, verilerini yönetmesine yardımcı olan tek bir ortamdır. Veri yapısının nihai hedefi, verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarmak ve dijital dönüşümü hızlandırmaktır. 

Yeni bir kurumsal veri çözümü olan data fabric, veri karmaşıklığının neden olduğu zorlukları ele alan bir veri yönetimi yaklaşımı olarak da tanımlanabilir.

Data fabric ne işe yarar?

Data fabric’i birden çok konumu, türü ve veri kaynağını bu verilere erişme yöntemleriyle birbirine bağlayan geniş bir ağ olarak düşünebilirsiniz. Veriler, veri dokusu içinde hareket ederken işlenebilir, yönetilebilir ve saklanabilir. Daha sonra bu veriler çeşitli uygulamalar tarafından erişilebilir veya paylaşılabilir.

Bu veri çözümünün amacı daha gelişmiş mobil uygulamalar ve etkileşimler aracılığıyla müşteri katılımını artırmak, veri düzenlemelerine uymak ve tedarik zincirlerini optimize etmektir. Data fabric kullanımı hem kurum içi hem de bulut ortamında verinin daha etkili yönetilmesine yardımcı olur. Bu çözümün sağladığı bazı avantajları şu şekilde özetleyebiliriz:

  • Veri merkezli bir organizasyon yapısı oluşturulabilir.
  • Hem işletme hem de müşteri tarafında veriyle ilgili süreçlerin karmaşıklık düzeyi azalır.
  • Veri soyutlama sayesinde uygulamalar daha işlevsel ve kolay kullanılır hale gelir.
  • Veri havuzuyla olan doğrudan iletişim azaltılarak programların karmaşıklık düzeyi de azaltılır.
  • Modern edge-to-cloud uygulamalarını destekler.
  • Çeşitli bileşenler aracılığıyla herhangi bir veri kaynağına bağlanarak kodlama ihtiyacını ortadan kaldırır.
  • Uygulamaların yanı sıra veri kaynakları arasında veri transferi ve entegrasyon yetenekleri sağlar.
  • Toplu, gerçek zamanlı ve büyük veri kullanım senaryolarını destekler.
  • Hem veri kaynağı hem de veri tüketicisi olarak birden fazla ortamı (şirket içi bulut, hibrit ve çoklu bulut) yönetir.
  • Veri sağlığını iyileştirmek için makine öğrenimi ve artırılmış otomasyonla desteklenen yerleşik veri kalitesi ve veri yönetimi özellikleri sağlar.
  • API desteği sayesinde iç ve dış paydaşlarla veri alıverişini destekler.

Veri dokusunun bileşenleri

Data fabric yaklaşımı dünden bugüne gelişen birçok veri uzmanlığını kapsar. Aşağıdaki alt disiplinler olmadan bu yaklaşım mümkün olmazdı:

  • Ana veri yönetimi: Ana veri yönetimi (Master data management - MDM), kuruluşun her zaman güncel, doğru bilgilerin tek bir versiyonuyla çalışmasını ve buna dayalı kararlar almasını sağlama sürecidir. Tüm kaynaklarınızdan veri almak ve bunları tek bir sabit, güvenilir kaynak olarak sunmak ve ayrıca verileri farklı sistemlere yeniden yaymak için doğru araçlar gerekir.
  • Veri yönetimi: Bir veri sorumlusu, bilgi yönetimi ilkeleri geliştirmez, bunları kuruluş genelinde dağıtır ve uygular. Adından da anlaşılacağı gibi, veri sorumlusu, kurumsal veri toplama ve hareket politikalarını izleyerek uygulamaların ve kuralların uygulanmasını sağlar.
  • Veri kalitesi yönetimi: Bu uzmanlar, kalite yönetimi, yinelenen kayıtlar, tutarsız sürümler ve daha fazlası gibi temel sorunlar için toplanan verileri taramaktan sorumludur. Veri kalitesi yöneticileri, tanımlanmış veri yönetim sistemini destekler.
  • Veri güvenliği: Günümüzde veri yönetiminin en önemli yönlerinden biri güvenliktir. Güvenlik uzmanlarına, şifreleme yönetimi, yetkisiz erişimin önlenmesi, yanlışlıkla hareket veya silinmeye karşı koruma ve diğer sorunlara karşı görev verilmektedir.
  • Veri yönetişimi: Veri yönetişimi, bir işletmenin bilgi durumu için yasayı belirler. Veri yönetişimi programının yapısı, özellikle şirketler daha çok veri kaynağını ölçeklendirdiği ve topladığı için bir kuruluşun verilerinin kendi paydaşları arasında anlaşılmasına, güvenliğinin sağlanmasına imkan sunar.
  • Büyük veri yönetimi: Büyük veri, operasyonları iyileştirmek için büyük miktarda dijital bilginin toplanmasını, analiz edilmesini ve kullanılmasını tanımlamak için kullanılan her şeyi kapsar. Geniş anlamda, bu veri yönetimi alanı, diğer yönetim ekiplerinin operasyonları ve güvenliği iyileştirmek ya da iş zekasını bilgilendirmek için kullandığı ham veri dalgasının alınması, bütünlüğü ve depolanması konusunda uzmanlaşmıştır.
  • Veri ambarı: Bilgi, modern iş yapma şekillerinin yapı taşıdır. Bilginin büyük hacmi bariz bir meydan okuma da sunuyor. Veri ambarı, firmaların kendilerini daha iyi anlamalarına ve verilerini en iyi şekilde anlamlandırarak doğru stratejiler oluşturmalarına yarayan bir veri yönetim sistemidir. Veri ambarları yalnızca sorgulama ve analiz amacıyla kurulur. Çoğu zaman geçmişe ait büyük miktarlarda veri de içerir.

Veri yönetiminin zorlukları

Günümüzde başarılı ve veri odaklı bir organizasyon olmak kolay değil. Dijital lider olma yolunda birçok engel var. Kuruluşlar giderek daha çok dijital uygulama kullandıkça, veriler daha büyük hacimlere ulaşıyor.

Günümüzde standart bir şirket, birden çok şirket içi konumun yanı sıra genel veya özel bulut sistemlerinde de veriler barındırır. Veriler hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış halde olabilir. Veriler dosya sistemleri, ilişkisel veri tabanları, SaaS uygulamaları vb. gibi çok çeşitli biçimlerde korunur. Bu verilerin işlenmesi, toplu işlemlerden gerçek zamanlı veri yakalamaya kadar çok sayıda teknolojiyi kapsar.

Verilerin miktarı ve kaynakları artmaya devam ettikçe onları yönetmek giderek daha da zorlaşıyor. Sonuç olarak, veri uzmanları zamanlarının %75'ini veri analizi dışındaki görevlere harcıyor. Bu, kuruluşların verilerinden zamanında ve en iyi şekilde yararlanmalarını engellemekle kalmayıp, aynı zamanda veri uzmanlarının zamanını büyük ölçüde israf ediyor.

Kuruluşların verilere hızlı erişimini engelleyen sorunların yanı sıra, verilerin kendisinin güvenilir olmasını zorlaştıran faktörler de var. Uzmanlar kurumsal verilerin neredeyse yarısında bütünlük sorunları olduğunu tahmin ediyor. Temel alınan verilerde kusurlar varsa verilere dayanan herhangi bir işi yapmak büyük sorunlar ortaya çıkarabilir.

Verilerinizi kurtarmak ve korumak için nelere dikkat etmelisiniz?

Verilerin toplanmasını, yönetilmesini, bütünleştirilmesini ve paylaşılmasını yönetmek için data fabric çözümü uygulamak, kuruluşların bu zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olabilir. Data fabric, belirli bir veri entegrasyonu veya yönetimi sorununa yönelik tek seferlik bir düzeltme değil. Tüm verilerinizi birleşik bir ortam altında yönetmek için kalıcı ve ölçeklenebilir bir çözümdür.

Sonuç olarak data fabric çözümünü uygulamak, bir kuruluşun veri yönetimi zorluklarını aşmasına ve aşağıdakiler aracılığıyla rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olabilir:

  • Nerede bulunursa bulunsun ve nasıl depolanırsa depolansın, tüm verilere erişmek ve toplamak için tek bir ortam sağlayarak veri silolarını ortadan kaldırır.
  • Birden çok aracı ortadan kaldırarak, güvenilir verilere daha hızlı erişim sağlar. Bu da veri entegrasyonu, kalite, yönetim ve paylaşım dahil olmak üzere daha basit ve birleşik veri yönetimine olanak tanır.
  • Şirket içi, hibrit ve çoklu bulut ortamlarını ve bu ortamlar arasında daha hızlı geçişi destekleyerek buluttan yararlanmayı kolaylaştırır.
  • Eski altyapılara ve çözümlere olan bağımlılığı azaltır.
Öne Çıkan Yazılar
Sosyolojik reformun yeni adı: Toplum 5.0
Sosyolojik reformun yeni adı: Toplum 5.0
Teknolojik gelişmeler hayatın tüm alanlarında hızlı ve köklü değişimlere sebep oluyor. Toplumun sosyal ve kültürel yapısı...
5.08.2020
Büyük Veri
Sağlık hizmetlerinde veri yönetimi nasıl yapılıyor?
Sağlık hizmetlerinde veri yönetimi nasıl yapılıyor?
Bilgi temeline dayanan bir sektör olan sağlık sektöründe işlemlerin her aşamasında bilgiye gereksinim duyulması sağlık hizmetlerinde...
23.04.2020
Büyük Veri
Markaların büyük veri analizini kullandığı alanlar
Markaların büyük veri analizini kullandığı alanlar
Büyük veri analizi; yapılacak yatırımlar, büyüme ya da küçülme gibi kritik karar alma süreçlerini kolaylaştırması açısından...
14.05.2020
Büyük Veri
Büyük Veri hangi kaynaklardan elde edilir?
Büyük Veri hangi kaynaklardan elde edilir?
Kurumların stratejik kararlar vermesine yardımcı olan Büyük Veri (Big Data) nedir, türleri, nasıl ve hangi kaynaklardan elde...
1.10.2020
Büyük Veri
Nesnelerin İnterneti, Yapay Zekâ ve Verinin Gücü
Nesnelerin İnterneti, Yapay Zekâ ve Verinin Gücü
Son yıllarda gündemden düşmeyen “Büyük Veri” konusu yapay zekâ uygulamalarının da gelişmesiyle daha önemli bir kavram haline...
20.08.2019
Büyük Veri
En popüler veri bilimi uygulamaları ve sağladığı avantajlar
En popüler veri bilimi uygulamaları ve sağladığı avantajlar
Veri bilimi uygulamaları, metodolojileri, araçları ve teknolojileri sayesinde kurumlar verilerden değerli bilgiler elde etmek...
26.03.2021
Büyük Veri