Ana İçeriğe Atla
Veri yönetişimi nedir? Veri yönetişimi neden önemlidir? Veri yönetişiminin avantajları nelerdir? Veri yönetişimini kim oluşturur? Veri yönetişimi stilleri nelerdir? Veri yönetişimi nasıl çalışır? Veri yönetişimi en iyi uygulamaları nelerdir? Veri yönetişimi analiz, makine öğrenimi ve yapay zekayı nasıl etkiler? Veri yönetişiminin temel zorlukları nelerdir? Veri yönetişimine ilişkin AWS teklifleri nelerdir?

Veri yönetişimi nedir?

Veri yönetişimi, verilerin iş girişimlerini ve operasyonlarını desteklemek için uygun durumda olmasını sağlayan süreçleri ve politikaları içerir. Modern kuruluşlar, operasyonları ve hizmet sunumunu geliştirmek için çeşitli kaynaklardan büyük ölçekte veri toplar. Bununla birlikte, veri odaklı karar verme, yalnızca veriler gerekli kalite ve bütünlük standartlarını karşıladığında etkilidir.

Veri yönetişimi, veri kullanımı için rolleri, sorumlulukları ve standartları belirler. Kimin hangi eylemi yapabileceğini, hangi veriler üzerinde, hangi yöntemleri kullanarak ve hangi durumlarda yapabileceğini özetler. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) kullanım örneklerini desteklemek için daha fazla veri kullanılmasıyla, tüm veri kullanımının düzenleyici ve etik gereklilikleri karşılaması kritik hale gelmiştir. Veri yönetişimi, maksimum etkiyi sağlamak için veri güvenliğini taktiksel ve stratejik hedeflerle dengeler.

Veri yönetişimi neden önemlidir?

Veri yönetişimi programları, tarih boyunca veri sızıntısını veya kötüye kullanımını önlemek amacıyla silolardaki verileri kilitlemek için kullanılmıştır. Ancak, veri silolarının yarattığı sonuç, meşru kullanıcıların ihtiyaç duydukları verilere erişmek için engelleri aşmak zorunda kalmalarıdır. Veriye dayalı inovasyon istemeden engellenmiş olur.

MIT CDOIQ tarafından 2024 yılında 350 CDO ve CDO eşdeğer rolün katıldığı bir ankette, Baş Veri Sorumlularının (Chief Data Officers) %45’i veri yönetişimini en öncelikli konu olarak belirlemiştir. Bu veri liderleri, verileri uygun denetimlerle güvenli ve emniyetli tutarken, gerektiğinde doğru kişilere ve uygulamalara sunmalarına olanak tanıyan bir veri yönetişimi çerçevesi oluşturmak ister. 

Erişim ve denetimi dengeler

Yönetişimi yeniliğin sağlayıcısı haline getirmek için iki aracınız vardır: erişim ve kontrol. Başarının anahtarı, ikisi arasında doğru dengeyi bulmaktır ve her kuruluş için denge noktası farklıdır. Çok fazla kontrol uyguladığınızda veriler, silolarda kilitlenir ve kullanıcılar ihtiyaç duyduklarında verilere erişemezler. Bu, yaratıcılığı bastırır ve verileri güncel ve güvenli olmayacak bir halde bırakan gölge BT sistemlerinin oluşturulmasına da yol açar. Buna karşılık, çok fazla erişim sağladığınızda, verilerin uygulamalar ve veri depoları arasında düzenlenmemesi riski vardır, bu da yetkisiz erişim riskini artırır ve veri kalitesini etkiler.

Veri yönetişimi süreçleri, erişimi denetimle dengeleyerek kullanıcıların verilere güven ve itimat duymasını sağlar. Uygun keşif, derleme, koruma ve veri paylaşımını teşvik ederek, verileri korurken yenilikçiliği teşvik ederler.

Veri yönetişiminin avantajları nelerdir?

Veri yönetişimi, bir kuruluş genelindeki verileri yönetmek için yapılandırılmış bir çerçeve sunar. Temel avantajlardan bazıları aşağıda belirtilmiştir.

Veri kalitesini artırır

Veri yönetişimi; veri doğruluğu, eksiksizliği ve tutarlılığı için standartlar oluşturur. Tüm paydaşlar tarafından güvenilen alakalı, güncel, yorumlanması kolay veriler elde edersiniz. Bu yüksek kaliteli veriler hataları azaltır, ayrıca stratejik ve operasyonel karar verme için doğru ve zamanında öngörüler üretir.

Veri odaklı bir kültürü destekler

Etkili bir veri yönetişimi stratejisi, verilere değer veren bir kültürü teşvik eder ve tüm çalışanları işlerinde verileri kullanmaya ve anlamaya yönlendirir. İş topluluğu katılımını motive eder ve katılımcı iş alanları arasında veri entegrasyonunu artırır. Veri mühendisleri ve işletme kullanıcıları arasındaki uyum, kuruluşun genel veri okuryazarlığını ve analiz yeteneklerini artırır.

Operasyonel verimliliği artırır

Veri yönetişimi; doğru işletim modelini, özellikle de gerekli merkezileştirme ve merkezsizleştirme düzeyini belirlemeye yardımcı olur. İşlemleri kolaylaştıran tutarlı veri yönetimi uygulamaları oluşturabilirsiniz. Açıkça tanımlanmış veri sahipliği ve erişim hakları, departmanlar arasında iş birliğini kolaylaştırarak herkesin aynı, güvenilir veri kaynaklarıyla çalışmasını sağlar. Tekrarlamayı azaltmak, operasyonel maliyetleri düşürmek ve üretkenliği artırmak için ekipler arasındaki çalışmaları uyumlu hale getirir.

Mevzuata uygunluğu destekler

Veri yönetişimi çerçeveleri, veri uygulamalarının yasal düzenlemeler ve sektör düzenlemeleriyle uyumlu olmasını sağlayarak risk yönetimine proaktif bir yaklaşım benimser. Verilere kimlerin erişebileceği veya değiştirebileceği konusunda merkezi olarak tanımlanmış politikalarla yetkisiz erişimi önleyebilirsiniz. Veri yönetişimi araçları, hassas verileri korumak için gizlilik düzenlemelerine uygunluğu destekler.

Veri yönetişimini kim oluşturur?

Sağlam bir veri yönetişimi stratejisi oluşturmak, işletme açısından birçok işlev gerektirir.

Yönetici sponsorlar

Kuruluş genelinde veri yönetişimi ilkelerini, standartlarını ve politikalarını belirler ve oluştururlar. Ayrıca kurumsal yol haritasındaki birçok iş girişimini anlar ve veri yönetişimi faaliyetlerini yönlendirmek için öncelikleri belirlemeye yardımcı olabilirler.

Veri sorumluları

Bu kişiler işletmeden olup, projelerin günlük ayrıntılarıyla ilgilenmektedirler. Hedeflenen iş girişimlerinde zorluklara neden olabilecek veri sorunlarını anlamaya yardımcı olurlar. Ayrıca projelerinde veri yönetişimi sürecini uygular ve verilerin uygun şekilde yönetilmesini sağlarlar. Çalışan ve müşteri uygunluğunu izler ve herhangi bir sorun ortaya çıkarsa üstlerine bildirirler.

Veri sahipleri

Verilere kimlerin ve hangi koşullar altında erişmesi gerektiği, düzenlemelerin nasıl yorumlanacağı ve uygulanacağı, ayrıca anahtar terim tanımları dahil olmak üzere verilere ilişkin politikalar oluştururlar. Ayrıca veri kümelerinizin teknik yönetimi ve erişim kontrollerinden sorumludurlar.

Veri mühendisleri

BT ekibinde yer alırlar ve verileri güvence altına almak, çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etmek, veri kalitesini yönetmek ve doğru verileri bulmak için en iyi veri yönetişimi araçlarını seçer ve uygularlar.

Veri yönetişimi stilleri nelerdir?

Veri yönetişimi programınız, merkezileşme ve merkeziyetsizleştirmeyi dengelemelidir (self servis dahil). Kuruluşunuz genelinde, iş gereksinimlerine bağlı olarak merkezi, federe ve merkeziyetsiz yönetişimin bir karışımına sahip olacaksınız. Etki alanları arasında tutarlılığı korurken (verileri birbirine bağlama becerisi gibi) etki alanı ekiplerini mümkün olduğunca yetkilendirmelisiniz.  

Merkezi veri yönetişimi

Merkezi kuruluşlar nihai olarak görev beyanlarından, politikalardan, araç tercihlerinden ve daha fazlasından sorumludur. Bununla birlikte, günlük eylemler sıklıkla iş alanlarına (LOB) sürüklenir.

Federe veri yönetişimi

Federe veri yönetişimi, bireysel iş birimlerini veya girişimlerini ihtiyaçlarına en uygun şekilde çalışmaları için yetkilendirir. Bununla birlikte, daha küçük bir merkezi ekip, örneğin kurumsal çaptaki veri kalitesi araçları da dahil olmak üzere sık tekrarlanan sorunları çözmeye odaklanır.

Self servis veya merkezi olmayan veri yönetişimi

Her departman, merkezi politikalara uyum sağlarken belirli bir proje için ihtiyaç duyduğu şeyi yapar. Her bir proje, diğer projelerdeki kullanılmaya uygun her araç veya süreci kullanır. Veri ağı (kendisi merkezsizleştirilmiş) gibi konuların popülerliği arttıkça, self servis veri yönetimi de popülerlik kazanmaktadır. 

Veri yönetişimi nasıl çalışır?

Veri yönetişimi, çeşitli yeteneklere sahip kişiler, süreçler ve teknoloji çözümleri gerektirir.

Veri yayılımını sınırlamak için verileri uygun ölçekte düzenleyin

Verilerinizi uygun ölçekte düzenlemek, veri tabanları, veri gölleri ve veri ambarları dahil olmak üzere en değerli veri kaynaklarınızı tanımlamak ve yönetmek anlamına gelir. Kritik veri varlıklarının çoğalmasını ve dönüşümünü sınırlayabilirsiniz. Verilerin düzenlenmesi aynı zamanda kullanıcıların veriye dayalı kararlara ve veri besleme uygulamalarına güvenebilmesi için doğru verilerin hatasız, yeni ve hassas bilgilerden arınmış olmasını sağlamak demektir.

Yetenekler: Veri kalitesi yönetimi, veri entegrasyonu ve ana veri yönetimi

Verilerinizi bağlam içinde keşfedin ve anlayın.

Verilerinizi bağlam içinde anlamak, iş değerini artırmak için verileri güvenle kullanabilmek üzere tüm kullanıcıların verilerinin anlamını keşfedebilmeleri ve anlayabilmeleri anlamına gelir. Merkezi bir veri kataloğu ile veriler kolayca bulunabilir, erişim talep edilebilir ve iş kararları almak için veriler kullanılabilir.

Yetenekler: veri profili oluşturma, veri kökeni ve veri katalogları

Verilerinizi denetim ve güven çerçevesinde koruyun ve güvenli bir şekilde paylaşın.

Verilerinizi korumak; veri gizliliği, güvenliği ve erişimi arasında doğru dengeyi sağlamak demektir. Hem işletme hem de mühendislik kullanıcıları için sezgisel araçlarla veri erişimini kurumsal sınırların ötesinde yönetmek çok önemlidir.

Yetenekler: Veri yaşam döngüsü, veri uyumluluğu ve veri güvenliği

İş riskini azaltın ve mevzuata uygunluğu iyileştirin.

Riski azaltmak, bu verilerin nasıl ve kimin tarafından kullanıldığını anlamak demektir. AWS hizmetleri, veri güvenliğini ve mevzuata uygunluğu sağlamaya yardımcı olmak için ML modelleri üzerinden erişim dahil olmak üzere veri erişimini izlemenize ve denetlemenize yardımcı olur. Makine öğrenimi ayrıca sorumlu kullanımı ve basitleştirilmiş raporlamayı sağlamak için denetim şeffaflığı gerektirir.

Yetenekler: veriler ve ML için kullanım denetimi

Veri yönetişimi en iyi uygulamaları nelerdir?

Etkili veri yönetişiminin anahtarı, halihazırda finanse edilmiş iş girişimlerine bağlı kalmaktır. Ekibinizin, bu girişimleri desteklemek için hangi veri alanlarının, kaynaklarının ve öğelerinin gerekli olduğunu anladığından emin olun.

  • Hedeflenen iş girişimlerini destekleyen bir veri yönetişimi yol haritası oluşturun. Ardından, seçilen iş girişimleri arasındaki veri örtüşmesini belirlemeye başlayın.
  • Verilerin desteklemesi ve beslemesi gereken uygulamaları ve iş zekası kullanım örneklerini, güncellik ve gizlilik gereksinimleri dahil olmak üzere belirleyin.
  • Seçilen her bir iş girişimi için amaca uygun verilerin neye benzediğini anlayın.
  • Yönetişimi kurumsal işletim modeline entegre ederek sürdürülebilirliği ve büyümeyi sağlayın, böylece veri planlaması ve uygulaması kuruluşun faaliyetlerinin doğal bir parçası haline gelsin.
  • Analiz topluluğunu self servis ve tutarlılık amacıyla organize edin.
  • Veri yönetişimi ve ML (makine öğrenimi) yönetişimi ileyapay zeka (AI) ve makine öğrenimini (ML) destekleyin. Aynı veri yönetişim programını kullanın, ama özellik depolarına ve makine öğrenimi modellerine genişletin.

Veri yönetişimi analiz, makine öğrenimi ve yapay zekayı nasıl etkiler?

Veri yönetişimi, veri ağırlıklı kullanım örneklerinde kilit bir rol oynar.

Analiz yönetişimi

Analiz yönetişimi, hem analiz uygulamalarında kullanılacak verilerin hem de analiz sistemlerinin kullanımının yönetilmesidir. Analiz yönetişimi ekibiniz, analiz raporu sürüm oluşturması ve belgelemesi gibi yönetişim mekanizmaları oluşturabilir. Her zaman olduğu gibi düzenleme gereksinimlerini takip edin, şirket politikası oluşturun ve kuruluş geneline bütünlük korumaları sağlayın.

Yapay zeka yönetişimi

Yapay zeka yönetişimi, aynı veri yönetişimi uygulamalarının çoğunu Yapay Zeka/ Makine Öğrenimi (AI/ML) kullanım örneklerine uygular. Veri kalitesi ve entegrasyonu, model eğitimi ve üretim dağıtımı için gerekli verileri sağlamalıdır (özellik depoları bunun önemli bir yönüdür). Sorumlu yapay zeka (AI), model oluşturmak için hassas verilerin kullanılmasına özel olarak dikkat eder. Ek Yapay Zeka yönetişim yetenekleri arasında, insanların model oluşturma, dağıtım ve izleme süreçlerine katılımını sağlamak; model eğitimi, sürüm oluşturma ve desteklenen kullanım örneklerini belgelemek ve etik model kullanımına rehberlik etmek; üretimdeki modeli doğruluk, sapma, aşırı uyum ve yetersiz uyum açısından izlemek yer almaktadır.

Üretken yapay zeka, eğitim ve çıkarım için temel modellerin uyarlanmasını, üretken yapay zekanın toksisitesi ve önyargısının yönetilmesini ve altyapı modeli (FM) operasyonlarını (FMOps) desteklemek için veri kalitesi ve bütünlüğü gibi ek veri yönetimi yetenekleri gerektirir.

AI/ML'yi aynı veri yönetişimi programı ile destekleyebilirsiniz. Verileri AI/ML modellerinin eğitim ve üretim çıkarımları için kullanabileceği bir biçime dönüştürmek için veri hazırlığı gereklidir, ancak en verimli veri hazırlığı, yapmanız gerekmeyen hazırlıktır. Veri bilimcileri, her kullanım durumu için veri hazırlamak için çok fazla zaman harcıyor. Veri yönetimi ekibiniz, bu farklılaşmamış ağır yükü hafifletmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, veri yönetimi, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kullanım durumları için şekillendirilmiş özellik depolarının oluşturulmasını denetleyebilir.

Son olarak, hassas verilerin uygun şekilde korunması gerekir, böylece ekibiniz altyapı modellerini eğitmek için hassas verileri kullanma risklerini azaltabilir.

Analizde olduğu gibi oluşturduğunuz veya özelleştirdiğiniz Yapay Zeka/ Makine Öğrenim modellerinin kullanımını yönetmeniz gerekir. İdeal olarak, bu, analiz yönetişimi ile yakından ilişkili olmalıdır, çünkü bu işlev çeşitli iş alanlarını nasıl destekleyeceğini bilir.

Veri yönetişiminin temel zorlukları nelerdir?

Veri yönetişimi için en yaygın stratejik zorluk, veri yönetişiminin değerini doğrudan önermek yerine, programınızı iş girişimleriyle uyumlu hale getirmektir. Örneğin, son kullanıcıların aradıkları verileri daha kolay bulmalarını sağlamanın değerini veya veri kalitesi sorunlarını çözmenin değerini önerebilirsiniz. Ancak bunlar, bir problem arayışındaki çözümlerdir. Bu şekilde yaparsanız, desteklemeniz gereken iş girişimleriyle fon ve sponsorluk için rekabet etmek zorunda kalırsınız. Bunun yerine, veri yönetişimini iş girişimlerini desteklemek üzere konumlandırın. Her büyük iş girişimi, veri gerektirir. Veri yönetişimi, iş girişiminin başarısını desteklemek için verilerin uygun durumda olmasını sağlamalıdır. Veri yönetişiminin bu girişimleri nasıl desteklediğine ilişkin raporlama ve denetim uygulamalarını gözden kaçırmayın.

Bir diğer yaygın stratejik zorluk, veri yönetişimini çok dar bir şekilde uygulamaktan kaçınmaktır. Fazla dar bir tanım, iş alanlarına daha geniş olarak bakmadan programı bireysel iş alanlarıyla veya kullanım örnekleriyle uyumlu hale getirmek anlamına gelebilir. Dar bir tanım, veri yönetişiminin yalnızca bir veya iki özellik ile tanımlanması anlamına da gelebilir. Örneğin, veri kataloğuna sahip olmak bir veri yönetişimi programı oluşturmaz.

Veri yönetişimine ilişkin AWS teklifleri nelerdir?

AWS'de uçtan uca veri yönetişimi sayesinde, kuruluşlar verilerinin nerede bulunduğunu, kimlerin erişebileceğini ve veri iş akışının her adımında verilerle neler yapılabileceğini kontrol edebilir. AWS ile veri yönetişimi, doğru kişilerin ve uygulamaların ihtiyaç duydukları anda doğru verileri güvenli ve emniyetli bir şekilde bulmalarını, erişmelerini ve paylaşmalarını kolaylaştırarak kuruluşların veriye dayalı kararları hızlandırmalarına yardımcı olur. Veri çoğalmasını sınırlamak için veri entegrasyonunu ve veri kalitesini otomatikleştirerek veriyi düzenleyebilirsiniz. Veri okuryazarlığını artıran merkezi kataloglarla verilerinizi keşfedebilir ve anlayabilirsiniz. Verilerinizi güvenle paylaşmanıza olanak tanıyan hassas izinlerle koruyabilirsiniz. 

Veri erişimini izleyerek ve denetleyerek riski azaltabilir ve mevzuata uygunluğu artırabilirsiniz.

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS üzerinde Veri Yönetişimini kullanmaya başlayın.