Veri Yönetimi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Veri yönetimi, verilerin güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplanmasını, saklanmasını ve kullanılmasını içerir. Temel amacı, bireylere, kurumlara ve araçlara, yerleşik politikalar ve düzenlemeler dahilinde verilerden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmaktır. Bunu yaparak, kuruluşa fayda sağlayacak bilinçli kararlar alabilir ve bunları eyleme geçirebilirler. Maddi olmayan varlıkların değer yaratmada artan önemi göz önüne alındığında, kuruluşların başarılı olması için sağlam bir veri yönetimi stratejisi şarttır.

Veri Yönetimi Tanımı

Veri yönetimi, bir kuruluşun verilerinin toplanması, saklanması, güvenliğinin sağlanması ve kullanılması gibi çeşitli faaliyetleri içeren çok önemli bir süreçtir. Günümüzde mevcut veri kaynaklarının bolluğuyla, kuruluşların stratejik planlama için anlamlı içgörüler elde etmek üzere verilerini entegre etmeleri ve analiz etmeleri önemlidir. Veri yönetiminin kapsayıcı hedefi, yasal ve düzenleyici gerekliliklere bağlı kalarak veri kullanılabilirliğini artırmaktır. Etkili veri yönetimini ve kullanımını kolaylaştırmak için tasarlanmış çok çeşitli politikaları, araçları ve prosedürleri kapsar. Organizasyondaki dijital verilerin yönetimi; çok çeşitli görevler, kurallar, süreçler ve uygulamalar gerektirir. Veri yönetimi üzerine araştırma, aşağıdakileri içeren geniş bir kapsama sahiptir: Veri yönetiminin kritik bileşenlerinden biri ister bulut ortamlarında ister şirket içinde olsun, çeşitli veri katmanlarında veri oluşturmayı, bunlara erişmeyi ve verileri güncellemeyi içerir. Ek olarak, yüksek kullanılabilirlik ve olağanüstü durum kurtarmanın yanı sıra veri gizliliği ve güvenliğini sağlama, veri yönetiminin çok önemli yönleridir. Verilerin, saklama programlarına ve düzenleyici gerekliliklere uygun olarak arşivlenmesi ve imha edilmesi de önemlidir. İyi tanımlanmış bir veri yönetimi stratejisi hem kullanıcıların hem de yöneticilerin faaliyetlerini ve kullanılan veri yönetimi teknolojilerinin yeteneklerini kapsamalıdır. Strateji ayrıca, verilerden değer elde etmek için kuruluşun hedefleriyle de uyumlu olmalıdır.

Veri Yönetiminin Önemi

Günümüzün modern dünyasında, veriler kuruluşlar için oldukça değerli bir kaynak olarak kabul edilmektedir. Büyük miktarlarda ve çeşitli veri biçimlerine erişim sunanlar, bu verilerin depolanması ve yönetimi için altyapıya büyük yatırım yapar. Modern dünyada veriler, çeşitli dijital ürün ve hizmetlerin yaratılmasında çok önemli bir rol oynayan bir sermaye biçimi haline geldi. Yeterli veri olmadan şirketler, finansal sermaye olmadan yeni modeller oluşturamayacakları gibi sürücüsüz arabalar gibi gelişmiş ürünler üretemezler. Verilerin önemindeki bu kayma, rekabet stratejileri ve bilişim alanı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Verilerin herhangi bir kuruluşun başarısında oynadığı hayati rolün ışığında, ölçekleri veya yapıları ne olursa olsun tüm kuruluşların sağlam yönetim uygulamalarını ve güvenilir bir yönetim sistemini benimsemesi zorunludur. Sizler için aşağıda veri yönetimin önemini ayrıntılara döktük. Veri yönetimi geliri ve karı arttırır. Veri analitiği, bir işletmenin çeşitli yönleri hakkında kapsamlı bir anlayış sunarak kuruluşların operasyonel verimliliği artıran ve maliyetleri en aza indiren bilinçli kararlar almasını sağlar. Ayrıca veri analizi, kararların potansiyel sonuçlarını tahmin edebilir, iş planlamasını iyileştirebilir ve daha iyi karar almayı kolaylaştırabilir. Şirketler, veri yönetimi metodolojilerini geliştirerek gelir artışlarını ve karlarını önemli ölçüde artırabilir. Veri yönetimi veri tutarsızlığını azaltır ve ortadan kaldırır. Veri silosu, yalnızca bir kuruluş içindeki belirli bir departman veya grup tarafından erişilebilen işlenmemiş veriler birikimidir. Veri silolarının varlığı, tutarsızlıklar nedeniyle veri analizi sonuçlarının doğruluğunu engeller. Veri yönetimi çözümlerinin uygulanması, verileri birleştirebilir ve birleşik bir veri perspektifi oluşturarak çeşitli departmanlar arasında geliştirilmiş iş birliğini kolaylaştırabilir. Veri yönetimi mevzuatta uygunluk sağlar. Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA), bireylere kişisel verilerini kontrol etme yetkisi veren yasalardır. Kuruluşlar bu yasaları ihlal ederse, bireyler onlara karşı yasal işlem başlatma hakkına sahiptir. Bu, tüketicilerin gizliliklerini koruma ve verilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlama yeteneğine sahip olduğu anlamına gelir. Bu yasalar, verilerin işlenme biçiminde büyük bir değişikliği temsil ediyor ve işletmelerin faaliyet gösterme biçimi üzerinde önemli bir etkiye sahip. Şirketler artık bu yasalara uyduklarından ve müşteri verilerini azami özen ve saygıyla ele aldıklarından emin olmak için adımlar atmalıdır. Bunun yapılmaması, kuruluşlar için ciddi yasal ve finansal sonuçların yanı sıra itibarlarının ve marka imajının zarar görmesine neden olabilir. Bu nedenle, işletmelerin müşterilerinin gizliliğini korumak ve bu önemli veri koruma yasalarına uyumu sürdürmek için gerekli adımları atması zorunludur. Veri yönetimindeki en büyük endişelerden biri, veri konumu ve kullanımı üzerinde yetersiz kontrole yol açabilen yetkisiz veri yakalamadır. Diğer bir konu ise silme taleplerine rağmen verilerin saklanmasıdır. Kuruluşların doğruluğu sağlayan adil, şeffaf ve gizli bir veri yönetimi sistemi uygulaması esastır.

Büyük Veri Yönetim Sistemleri

Büyük veri, bir kuruluşun kısa sürede, genellikle yüksek hızlarda topladığı büyük miktarda veriyi ifade eder. Bu veriler, sosyal medyadaki video haber beslemeleri ve veri akışları oluşturan akıllı sensörler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelebilir. Verilerin büyük hacmi ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, büyük verileri yönetmek önemli zorluklar doğurur. Özellikle, büyük veri sistemlerinin, veri tabanlarındaki yapılandırılmış verilerden metin ve multimedya dosyalarındaki yapılandırılmamış verilere kadar çok çeşitli veri türlerini ve formatlarını depolayabilmesi ve işleyebilmesi gerekir. Ek olarak, büyük veri yönetimi, veri analizi, görselleştirme ve yorumlama için gelişmiş araçlar ve teknikler gerektirir. Büyük verinin kullanımı endüstriler arasında giderek yaygınlaştıkça, kuruluşların bu değerli kaynağın gücünden etkin bir şekilde yararlanmak için sağlam stratejiler ve çözümler geliştirmesi gerekmektedir. Büyük veri üç türe ayrılabilir: yapılandırılmış veri, yapılandırılmamış veri ve yarı yapılandırılmış veri. Yapılandırılmış veriler genellikle tablo biçiminde sunulurken, yapılandırılmamış veriler belgeleri, resimleri ve videoları içerir. Yarı yapılandırılmış veriler, bu iki türün birleşimidir. Büyük verileri etkili bir şekilde analiz etmek için, veri entegrasyonu, depolama ve analiz gibi işlevleri yerine getirmek için özel araçlar ve teknikler gereklidir. Bu süreçler, verileri daha fazla analiz için hazırlamak ve anlamlandırmak için çok önemlidir. Veri yönetimi, çoğu zaman terabayt veya petabayt aralığında olmak üzere çok sayıda kaynaktan gelen çok büyük miktarda verinin işlenmesini içerdiğinden, veri bilimcileri için göz korkutucu bir görev olabilir. Bu veriler ayrıca çeşitli biçimlerde olabilir ve tüm veri setinin yalnızca bir bölümünü temsil edebilir. Sonuç olarak, bu verileri yönetmek ve işlemek, gelişmiş yönetim becerileri ve işlem gücü gerektirir. Büyük veri, yalnızca basit bir veri koleksiyonu değil, çeşitli biçimlerde gelen ve yüksek hızlarda toplanan çok büyük miktarda veridir. Örneğin, Facebook gibi sosyal medya platformları her gün veya her dakika çok büyük miktarda veri üretiyor ve bu da onu işletmeler için değerli kılıyor. Ancak, büyük veriyi yönetmek, hacmi, çeşitliliği ve hızı nedeniyle karmaşık bir iştir. Sosyal medya, video kameralar, ses kayıtları ve IoT cihazları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan toplanan veri miktarı artmaya devam ettikçe büyük veri yönetim sistemleri giderek daha önemli hale geldi. Bu sistemler üç ana alanda uzmanlaşacak şekilde tasarlanmıştır. Büyük veri entegrasyonu, gruplar ve akışlar gibi çeşitli veri biçimlerinin birleştirilmesini ve kullanım için değiştirilmesini içerir. Büyük veri yönetimi, genellikle bir veri ambarında nesne depolamayı kullanarak verileri etkili, güvenli ve güvenilir bir şekilde depolamaktan ve işlemekten sorumludur. Büyük veri analitiği ile işletmeler, grafik analitiği de dahil olmak üzere operasyonlarına ilişkin benzersiz içgörüler elde edebilir ve modeller oluşturmak için makine öğrenimi ve yapay zeka görselleştirmesini kullanabilir. Büyük veriler, şirketler tarafından ürün geliştirme, kestirimci bakım, müşteri deneyimi, güvenlik, operasyonel verimlilik ve diğer birçok alanı iyileştirmek ve hızlandırmak için kullanılır. Büyük veri genişlemeye devam ettikçe, uygulama olasılıkları da artacaktır.

Veri Yönetiminin Kullanım Alanları

Veri yönetimi birçok farklı sektörde kullanılabilir. Veri yönetiminin her sektörde uygulanabilmesi için sektöre özgü ihtiyaçlara cevap veren yöntemler kullanılmaktadır. Veri yönetiminin bazı sektörlerde kullanım alanları şu şekilde sıralanabilir: Finans: Finans alanında veri yönetimi, müşterilerin kişisel verilerinin gizliliğini korumaktan finansal tabloların kesinliğini ve dakikliğini doğrulamaya, risk azaltma stratejilerini uygulamaya, karlı yatırım beklentilerini tanımaya ve müşterileri belirli gruplara ayırmaya kadar çok sayıda işleve hizmet eder. Sağlık: Veri yönetimi, sağlık sektöründe önemli bir rol oynar ve hasta kayıtlarını korumak, tedavinin etkinliğini izlemek, araştırma yapmak, hasta bakımını geliştirmek ve sağlık hizmetlerini strateji haline getirmek gibi birçok amaca hizmet eder. Verilerin uygun şekilde işlenmesi ve bakımı, sağlık kuruluşlarının hastaların mahremiyetini ve mahremiyetini sağlamasına, tedavilerin ilerlemesini takip etmesine ve iyileştirilecek alanları belirlemesine olanak tanır. Ayrıca, veri analizi ve araştırma, yeni tedavilerin ve terapilerin geliştirilmesinin yanı sıra mevcut sağlık uygulamalarının optimizasyonunu kolaylaştırır. Genel olarak, kaliteli sağlık hizmetleri sağlamak ve hastaların sağlık sonuçlarını iyileştirmek için etkili veri yönetimi esastır. Retail: Veri yönetimi, işletmelerin müşteri davranışlarını derinlemesine anlamasına, ürün satışlarını takip etmesine, envanteri etkin bir şekilde yönetmesine, başarılı pazarlama kampanyaları uygulamasına ve operasyonel verimliliği artırmasına olanak tanıdığı için perakende sektöründe çok önemli bir rol oynar. Doğru ve güvenilir verileri kullanarak perakendeciler, karlarını olumlu yönde etkileyen bilinçli kararlar alabilirler. Günümüzün son derece rekabetçi pazarında, veri yönetimi, rakiplerinin önünde olmak ve hedef kitleleriyle alakalı kalmak isteyen perakendeciler için önemli bir araç haline gelmiştir. Veri yönetimi, gelecekteki eğilimleri tahmin etmekten pazardaki boşlukları belirlemeye kadar, perakendecilere iş başarısını artıran stratejik ve karlı kararlar alma gücü verir. Sürekli artan veri miktarıyla, bu bilgileri etkin bir şekilde yöneten ve analiz eden perakendeciler, şüphesiz rakiplerine göre önemli bir avantaja sahip olacaklardır. Bu nedenle, perakendecilerin bilinçli kararlar almaları ve iş hedeflerine ulaşmaları için verilerin gücünden yararlanmalarını sağlayan sağlam veri yönetim sistemlerine yatırım yapmaları çok önemlidir. Enerji: Enerji sektörü, enerji üretiminin ve tüketiminin izlenmesi, enerji verimliliğinin optimizasyonu, riskin azaltılması ve enerji fiyatlarının tahmin edilmesi dahil olmak üzere çeşitli önemli amaçlar için veri yönetimine büyük ölçüde güvenmektedir. Teknoloji: Teknoloji alanı, müşteri davranışına ilişkin içgörüler elde etme, ürün kullanımını izleme ve analiz etme, ürün oluşturma ve geliştirme, hizmetleri optimize etme ve operasyonel verimliliği artırma dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çok çeşitli gereksinimleri etkin bir şekilde karşılamak için büyük ölçüde veri yönetimine bağımlıdır. Hizmet: Hizmet sektöründe veri yönetiminin kullanılması, müşteri memnuniyetini izlemek, hizmet kalitesini artırmak, müşteri profillerini geliştirmek, hizmetleri rafine etmek ve operasyonel verimliliği artırmak için çok önemlidir. Örnek olarak, bir otel işletmesi, müşterilerinin memnuniyet düzeyini ölçmek, konaklama hizmetlerinin etkinliğini değerlendirmek, müşterilerinin profillerini oluşturmak, özel promosyonları genişletmek ve kalitesini artırmak için önemli değişiklikler yapmak için bir veri yönetim sistemi kullanabilir. Üretim: Etkili veri yönetimi, üretim hattı süreçlerini optimize etmeye, ürün kalitesini sağlamaya, envanter seviyelerini yönetmeye, operasyonel verimliliği artırmaya ve ürün geliştirmeyi yönlendirmeye yardımcı olduğu için imalat endüstrisinde çok önemlidir. Örneğin, bir otomotiv üreticisi, üretim hattı süreçlerinde iyileştirilecek alanları belirlemek, ürün kalitesini gerçek zamanlı olarak izlemek ve ürün tekliflerini sürekli olarak geliştirmek için değişiklikleri uygulamak için sağlam bir veri yönetimi sisteminden yararlanabilir.

Veri Yönetiminin Zorlukları

Veri yönetimi, hızlı iş temposu ve verilerin üstel büyümesi nedeniyle giderek daha zor hale geliyor. Kuruluşlar, biriktirdikleri büyük miktarda veriye ayak uydurmakta zorlanıyor ve bunları yönetmenin daha verimli yollarını arıyor. Bunun başlıca nedeni, verilerin hızının, çeşitliliğinin ve hacminin sürekli olarak artması ve kuruluşların başa çıkmasını zorlaştırmasıdır. Sonuç olarak, verilerini etkili bir şekilde yönetmek için üstesinden gelmeleri gereken bir dizi önemli zorlukla karşı karşıya kalıyorlar. Verilerde içgörü eksikliği. Sensörler, akıllı cihazlar, sosyal medya ve video kameralar dahil olmak üzere veri kaynaklarının sayısı ve çeşitliliği artmaya devam ettikçe, gelen verilerin toplanması ve kaydedilmesi zorunludur. Ancak sadece veri biriktirmek bir kurumun bundan fayda sağlaması için yeterli değildir. Verilerden en iyi şekilde yararlanmak için kurumun hangi verilere sahip olduğu, nerede bulunduğu ve nasıl kullanılabileceği konusunda net bir anlayışa sahip olması gerekir. Bunu başarmak için, veri yönetimi çözümlerinin büyük miktarda veriyi işleme kapasitesine ve yeteneklerine sahip olması ve değerli içgörüleri zamanında sağlaması gerekir. Veri yönetimi performans düzeylerini korumanın zorluğu. Kuruluşlar artan miktarda veri topladıkça, kaydettikçe ve kullandıkça, veri tabanlarının ele aldığı sorguları tutarlı bir şekilde takip etmeleri çok önemlidir. Bu sürekli büyüyen alanda optimum hız ve verimliliği sağlamak için kuruluşlar, performans üzerinde herhangi bir olumsuz etkiden kaçınırken uyanık kalmalı ve dizinlerini buna göre ayarlamalıdır. Değişen veri gereksinimlerine uyum sağlamak. Uyumluluk düzenlemeleri, farklı ülkelerde sürekli gelişen çok sayıda yasanın dikkate alınmasını gerektirdiğinden, karmaşıklıkları nedeniyle zorlayıcı olabilir. Uyumluluğu sağlamak için kuruluşların verileri hızlı ve kolay bir şekilde gözden geçirme ve yeni veya değiştirilmiş gereksinimleri belirleme becerisine sahip olması gerekir. Bu, giderek katılaşan küresel gizlilik düzenlemelerine uymak için dikkatle izlenmesi ve izlenmesi gereken kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) için özellikle önemlidir. Verileri en kolay işleme ve en hızlı dönüştürme ihtiyacı. Basitçe veri toplamak ve tanımak bir kuruma herhangi bir fayda sağlamaz. Gerçek değer, toplanan verilerin işlenmesinde yatmaktadır. Ancak verilerin analiz için dönüştürülmesi önemli ölçüde zaman ve kaynak gerektiriyorsa, analiz gerçekleşmeyebilir. Sonuç olarak kurum, verilerin sağlayabileceği potansiyel değeri kaybedebilir. Verileri verimli bir şekilde depolamak. Gelişmiş veri yönetimi tekniklerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, kuruluşlar artık verilerini depolamak için veri ambarları ve verilerin tek bir havuzda herhangi bir formatta depolanmasına izin veren yapılandırılmamış havuzlar dahil olmak üzere birden fazla sistem kullanıyor. Sonuç olarak, verileri orijinal formatından çeşitli analiz biçimlerine uygun bir modele, şekle veya formata dönüştürmek için verimli yöntemler tasarlamak bir kuruluşun veri bilimcilerine düşer. BT çevikliğini ve maliyetlerini sürekli olarak optimize etmek. Bulut tabanlı veri yönetimi sistemlerinin ortaya çıkışı, kuruluşlara verileri şirket içinde, bulutta veya her ikisinin bir kombinasyonunda depolama ve analiz etme seçeneği sağladı. Optimum BT çevikliği ve maliyet azaltımı sağlamak için BT departmanları şirket içi ve bulut ortamları arasındaki uyumluluk düzeyini değerlendirmelidir.

Veri Yönetimi Hakkında Sık Sorulan Sorular

Veri Yönetimi Ne Yapar?

Veri yönetimi, verilerin minimum maliyetle, verimli ve güvenli olarak depolanmasıdır.

Verinin Üç Durumu Nedir?

Verinin üç durumu: yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veridir.

Ana Veri Yönetimi Uzmanı Ne İş Yapar?

Ana veri yönetimi uzmanı, verilerin yönetilmesinden ve servis edilmesinden sorumludur.

Veri Ne Anlama Gelir?

Verinin kelime anlamı, bir araştırmada sonuca ulaşabilmek için gerekli olan ilk bilgidir.