By 
İşletmeler, verilerini daha iyi ölçmek ve bunlardan gelir elde etmek istedikçe, veri yönetişimine yönelik tutumlar gelişmeye devam ediyor. Farklı veri varlıklarının büyümesi ve yasal yaptırımlar, özel davalar ve şirket itibarı ile ilgili risklerin daha belirgin hale gelmesiyle bu, giderek daha da önemli hale geliyor.
IDC Avrupa Akıllı Analitik ve Veri Stratejileri Araştırma Müdürü Giovanni Cervellati, kurumların çoğunun veri kaybı, uyum ihlalleri ve kaybedilen fırsatlar konusunda endişe duyduğunu belirtiyor. Bu durum işletmelerin veri esnekliğini artırmaya, sürekli uyumluluğu sağlamaya ve riskleri azaltmaya çalışırken veri yönetişimini bir öncelik olarak ele almasını gerektiriyor. Kuruluşların neredeyse %70’i veri gizliliği ve güvenliğini temel yatırım alanları olarak görürken, %54’ü veri egemenliği, gizliliği ve yönetişimini ele alınması gereken faktörler olarak görüyor.
Güçlü veri yönetişiminin faydaları
İyi bir veri yönetişimi, her alandaki kuruluşun ideal iş sonuçlarına ulaşmasına, sağlam denetim izleri sağlamasına ve karar alma süreçlerini iyileştirmesine yardımcı olur. Gartner analistleri, veri ve analitik dönüşümünün önemli, işlevler arası iş KPI’larının hızlı bir şekilde hesaplanmasını sağlayacağını göstererek iş desteği oluşturduğunu belirtiyor. COVID-19 krizinin de bu yaklaşımın ne kadar akıllıca olduğunu gösterdiğini ve veri ve analitik ekibinin, kriz durumunda karar alma süreçlerini kısa sürede bilgilendirmek için önemli verileri bir araya getirebildiğini söylüyorlar.
Bir kuruluşun, veri yönetişimi ile ilgili temel ilkeleri uygulamaması halinde, nasıl verimli bir iş modeli yürütebileceğini ve müşteri güvenini nasıl oluşturup koruyabileceğini görmek mümkün olmuyor. Doğru kayıtlar tutulmadığında, müşterilerle nasıl etkili bir şekilde iletişim kurulabileceğini görmek de giderek zorlaşıyor. Veri koruma söz konusu olduğunda, kuruluşlar öncelikle veri sahibinin, ikinci olarak da işletmelerin önceliklerini dikkate almalıdır. Veri yönetişimi, riski değerlendirmek, yönetmek ve işleme faaliyetlerini kaydetmek için güçlü bir çerçevede toplanıyor.
Gelecekte veri yönetişimini neler bekliyor?
2023 yılında veri yönetişimi stratejileri, veri hacimlerinin büyümesi, siber güvenlik tehditleri ve dijital güven oluşturma ihtiyacı etrafında şekillenecek.
Veri yönetişimine ilişkin farkındalık artıyor
Pandemi, tutumlardaki değişimi hızlandırarak veri yönetişimini bir yönetim kurulu önceliği haline getirdi. Örneğin, hibrit çalışmanın yükselişi, kuruluşların veri depolama, veri kullanımı ve veri işleme konusunda daha bilinçli olmaları gerektiğini gösteriyor. Bu daha fazla farkındalık, dijital dönüşüm projelerinden geçen tüm işletmeler için de gerekli hale geliyor. Uzmanlar dijital ya da bulut dönüşümünün temelinde veri olduğunu söylüyor. Sistemlerindeki uçtan uca veri akışını ortaya çıkarmayan ve yolculuğun farklı aşamalarında bu verilere neler olduğunu anlamayan şirketler, dijital dönüşümde bilinçli kararlar vermekte zorlanacaktır.
İşletmelerin daha fazlası dahil oluyor
Forrester’ın 2022 veri ve analitik anketine göre, kuruluşların %75’i veri okuryazarlığı eğitimini genişletirken, %36’sı veri yönetişimi başkanı rolünde bir yöneticiye sahip olmayı planlıyor. Forrester’ın kıdemli analistlerinden Kim Herrington, tüm sektör ve büyüklükteki kuruluşlarda daha fazla veri yönetişimi tartışması görüleceğini belirtiyor.
Gartner analistleri de BT liderliğindeki varlık merkezli bir yaklaşım olarak veri ve analitik yönetişiminden çok yönlü, iş bağlamına özgü bir yeteneğe geçişi destekleyen birkaç önemli eğilim gördüğünü bildiriyor. Bunlar; uyarlanabilir yönetişim, iş sonuçları odaklı yönetişim, güvene dayalı çözüm modelleri, iş birliğine dayalı yönetişim ekipleri ve platform destekli yönetişimdir. Bu trendler, veri ve analitik yönetişiminin, kuruluşları pazara yanıt veren şekillendirilebilir bir işletmeye dönüştürmek için etkili bir değişim unsuru haline gelmesini sağlayacaktır.
Veri yönetişimi stratejinizde kaçınmanız gereken riskler
Veri yönetişimi söz konusu olduğunda “herkese uyan tek bir boyut” olmadığını hatırlamak önemlidir. Risk ve kaynak uyumsuzluğu olan aşırı karmaşık bir program işe yaramayabilir. Ayrıca kuruluştaki herkesin oynayacağı bir rol olduğunu kabul etmek ve onları buna göre eğitmek de gerekiyor. Ancak kilit nokta, bunun şüphe veya korkuyla yaklaşılması gereken bir şey olmadığını hatırlamaktır.
İyi yönetişimin verimlilik açısından her türlü iyileştirmeye, varlıkların ve süreçlerin daha iyi görünürlüğüne ve riskler ortaya çıktığında dahili veya harici olarak işletmelerin sistemlerinin ve süreçlerinin bunlara dayanacak kadar sağlam olduğuna dair güvenin artması gerekiyor.
Yönetişime bu perspektiften yaklaşmak, yapılan işin kuruluşlar için gerçekten faydalı olmasını sağlamaya yardımcı olacak. Aynı zamanda, işletmelerin daha geniş stratejik hedeflerini destekleyen ve kuruluş kültürünün bir parçası olarak daha kolay benimsenen bir yönetişim rejimi ile sonuçlanacaktır.
Büyük veri alanında 2023 ve sonrası için en önemli trendler
Öte yandan büyük veri, çok çeşitli sektörlerdeki her tür ve büyüklükteki kuruluş için değerini kanıtlıyor. Büyük veriyi ileri düzeyde kullanan kuruluşlar, operasyonlarda daha fazla verimlilik ve hızla değişen iş ortamlarında daha fazla görünürlükten müşteriler için ürün ve hizmetlerin optimizasyonuna kadar somut iş faydaları elde ediyor. Sonuç olarak, kuruluşlar bu tipik büyük veri depoları için kullanım alanları buldukça büyük veri teknolojileri, uygulamaları ve yaklaşımları da gelişiyor. Bir kuruluş genelinde veri gamını toplamak, işlemek, yönetmek ve analiz etmek için yeni büyük veri mimarileri ve teknikleri ortaya çıkmaya devam ediyor.
Büyük veriyle uğraşmak, büyük hacimlerde depolanmış bilgiyle uğraşmaktan daha fazlasıdır. Hacim, kuruluşların ele alması gereken büyük verinin birçok önceliğinden sadece biridir. Genellikle, kuruluşların her yerine dağıtılmış veri tabanlarında bulunan yapılandırılmış bilgilerden dosyalarda, görüntülerde, videolarda, sensörlerde, sistem günlüklerinde, metinlerde ve dijitalleştirilmeyi bekleyen kağıtlar da dahil olmak üzere belgelerde bulunan büyük miktarlarda yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilere kadar önemli bir veri çeşitliliği de vardır. Buna ek olarak, bu bilgiler, genellikle hızlı bir şekilde oluşturulmakta, değiştirilmekte ve farklı seviyelerde veri kalitesine sahip olup veri yönetimi, işleme ve analizi konusunda daha fazla zorluk yaratıyor.
Büyük verideki 4 ana trend, kuruluşların bu zorlukların üstesinden gelmelerine ve aradıkları faydaları elde etmelerine yardımcı oluyor.
- Daha fazla veri, artan veri çeşitliliği, işleme alanındaki gelişmeleri ve sınır bilişimin yükselişini tetikliyor
Veri üretiminin hızı artmaya devam ediyor. Bu verilerin çoğu veri tabanlarında gerçekleşen ticari işlemlerden üretilmiyor. Bunun yerine bulut sistemleri, web uygulamaları, video akışı ve akıllı telefonlar ve sesli asistanlar gibi akıllı cihazlar dahil olmak üzere diğer kaynaklardan geliyor. Bu veriler büyük ölçüde yapılandırılmıyor ve geçmişte kuruluşlar tarafından çoğunlukla işlenmeden ve kullanılmadan bırakılarak karanlık veri olarak adlandırılıyor.
Bu da bizi büyük verideki en büyük eğilime getiriyor: Veri tabanı dışı kaynaklar baskın veri üreticileri olmaya devam edecek ve bu da kurumları veri işleme ihtiyaçlarını yeniden gözden geçirmeye zorlayacak. Özellikle sesli asistanlar ve IoT cihazları, perakende, sağlık, finans, sigorta, üretim ve enerji gibi çok çeşitli sektörlerde ve çok çeşitli kamu sektörü pazarlarında büyük veri yönetimi ihtiyaçlarında hızlı bir artışa neden oluyor. Veri çeşitliliğindeki bu patlama, kuruluşları tüm bu bilgileri işlemenin bir yolu olarak geleneksel veri ambarının ötesinde düşünmeye zorluyor.
Buna ek olarak, işlem gücündeki endüstri atılımları, ağ, depolama ve bilgi işlem altyapısını vergilendirmeden kendi başlarına veri toplayabilen ve depolayabilen giderek daha gelişmiş cihazların geliştirilmesine yol açtığından, üretilen verileri işleme ihtiyacı cihazların kendilerine geçiyor. Örneğin, mobil bankacılık uygulamaları, görüntülerin işlenmek üzere merkezi bankacılık sistemlerine gönderilmesine gerek kalmadan uzaktan çek yatırma ve işleme için birçok görevi yerine getiriyor.
Dağıtılmış işleme için cihazların kullanımı, veriler sunuculara gönderilmeden önce işleme yükünü cihazların kendilerine kaydıran uç bilişim kavramında somutlaştırıyor. Sınır bilişim, verilerin ağlar üzerinden akması ihtiyacını azaltarak performansı ve depolamayı optimize ediyor. Bu da bilgi işlem ve işleme maliyetlerini, özellikle de bulut depolama, bant genişliği ve işleme giderlerini düşürüyor. Sınır bilişim ayrıca veri analizini hızlandırmaya yardımcı oluyor ve kullanıcıya daha hızlı yanıtlar sağlıyor.
- Büyük veri depolama ihtiyaçları, bulut ve hibrit bulut platformlarındaki yenilikleri ve veri göllerinin büyümesini teşvik ediyor
Kuruluşlar, veri üretimindeki önlenemez artışla başa çıkmak için kaynaklarının daha fazlasını bu verileri büyük verinin optimize edilmiş bir dizi bulut tabanlı ve hibrit bulut sisteminde depolamak için harcıyor.
Önceki yıllarda, kuruluşlar kendi depolama altyapılarını kendileri idare ediyordu ve bu da işletmelerin yönetmek, güvenliğini sağlamak ve işletmek zorunda oldukları devasa veri merkezleriyle sonuçlanıyordu. Bulut bilişime geçiş bu dinamiği değiştirdi. Sorumluluğu, bulut altyapısı sağlayıcılarına kaydırarak kuruluşlar neredeyse sınırsız miktarda yeni veriyle başa çıkabiliyor ve kendi büyük ve karmaşık veri merkezlerini sürdürmek zorunda kalmadan talep üzerine depolama ve bilgi işlem kapasitesi için ödeme yapabiliyor.
Bazı sektörler, yasal veya teknik sınırlamalar nedeniyle bulut altyapısını kullanmakta zorlanıyor. Örneğin, sağlık hizmetleri, finansal hizmetler ve devlet gibi ağır düzenlemelere tabi sektörlerde genel bulut altyapısının kullanımını engelleyen kısıtlamalar bulunuyor. Sonuç olarak, son 10 yılda bulut sağlayıcıları, kritik altyapı ihtiyaçlarını karşılamak için üçüncü taraf bulut sistemlerinin özelliklerini şirket içi bilgi işlem ve depolama ile birleştiren hibrit yaklaşımların yanı sıra daha düzenleyici dostu altyapı sağlamanın yollarını geliştirdiler. Kuruluşlar bulut bilişimin ekonomik ve teknik avantajlarını aradıkça hem genel bulut hem de hibrit bulut altyapılarının evrimi, şüphesiz ilerleme kaydedecek.
Bulut depolama ve işleme alanındaki yeniliklere ek olarak, işletmeler büyük verinin çeşitliliği, doğruluğu ve hacmiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmelerine olanak tanıyan yeni veri mimarisi yaklaşımlarına yöneliyor. İşletmeler, karmaşık ve zaman alıcı ayıklama, dönüştürme ve yükleme süreçleri gerektiren bir veri ambarında veri depolamayı merkezileştirmeye çalışmak yerine veri gölü kavramını geliştiriyor. Veri gölleri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri setlerini kendi doğal formatlarında depoluyor. Bu yaklaşım, veri dönüştürme ve hazırlama sorumluluğunu farklı veri ihtiyaçları olan son kullanıcılara kaydırıyor. Veri gölü ayrıca, veri analizi ve işleme için paylaşılan hizmetler de sağlayabiliyor.
- Gelişmiş analitik, makine öğrenimi ve diğer yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi önemli ölçüde artıyor
Üretilen büyük miktarda veriyle birlikte, geleneksel analitik yaklaşımları, büyük ölçekte veri analizi için kolayca otomatikleştirilemediğinden zorlanıyor. Dağıtık işleme teknolojileri, açık kaynak platformları tarafından desteklenenler, kuruluşların petabaytlarca bilgiyi hızlı bir şekilde işlemesini sağlıyor. Şirketler daha sonra iş zekası ve analitik girişimlerini optimize etmek için büyük veri analitiği teknolojilerini kullanıyor. Bu bağlamda, veri ambarı teknolojisine bağlı yavaş raporlama araçlarından müşteri davranışları, iş süreçleri ve genel operasyonlar hakkında daha fazla görünürlük sağlayan daha akıllı, duyarlı uygulamalara geçiyor.
Bununla birlikte, hiçbir teknoloji büyük veri analitiği için makine öğrenimi ve yapay zeka sistemleri kadar devrimci olmamıştır. Yapay zeka, her ölçekten kuruluş tarafından iş süreçlerini optimize etmek ve iyileştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor.
Yapay zeka ve makine öğreniminin yardımıyla şirketler, müşteri destek personelinde önemli artışlar gerektirmeden akıllı sohbet robotları ve daha kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla daha derin müşteri desteği sağlamak için büyük veri ortamlarını kullanıyor. Yapay zeka destekli bu sistemler, özellikle de birçok kaynaktan çok çeşitli bilgileri bir araya getirebilen bir veri gölü stratejisiyle eşleştirildiğinde, müşteriler ve kullanıcılar hakkında büyük miktarda bilgi toplayabiliyor ve analiz edebiliyor.
Kurumlar ayrıca veri görselleştirme alanında da yenilikler görüyor. İnsanlar verilerin anlamını, çizelgeler ve grafikler gibi görselleştirilmiş bir biçimde temsil edildiklerinde daha iyi anlıyor. Gelişmekte olan veri görselleştirme biçimleri, yapay zeka destekli analitiğin gücünü sıradan iş kullanıcılarının bile ellerine veriyor. Bu, kuruluşların karar alma süreçlerini iyileştirebilecek önemli içgörüleri tespit etmelerine yardımcı oluyor. Gelişmiş görselleştirme ve analitik araçları, kullanıcıların doğal dilde soru sormasına bile izin veriyor, sistem doğru sorguyu otomatik olarak belirliyor ve sonuçları bağlamla ilgili bir şekilde gösteriyor.
- DataOps ve veri yönetimi ön plana çıkıyor
Büyük veri işleme, depolama ve yönetiminin pek çok yönü önümüzdeki yıllarda da gelişmeye devam edecek. Bu yeniliklerin çoğu teknoloji ihtiyaçlarından kaynaklansa da kısmen veri hakkında düşünme ve veriyle ilişki kurma şeklimizdeki değişikliklerden kaynaklanıyor. İnovasyon alanlarından biri, kurum içinde akarken verilerin tüm yaşam döngüsüyle başa çıkmak için çevik, yinelemeli yaklaşımlara odaklanan bir metodoloji ve uygulama olan DataOps’un ortaya çıkmasıdır.
DataOps süreçleri ve çerçeveleri, veri üretimi, depolanması, taşınması, işlenmesi ve yönetimi ile ilgilenen ayrı kişilerle verileri parça parça düşünmek yerine, üretimden arşivlemeye kadar veri yaşam döngüsü boyunca kurumsal ihtiyaçları ele alıyor. Benzer şekilde, kuruluşlar veri yönetişimi, gizlilik ve güvenlik konularıyla giderek daha fazla ilgileniyor ve bu durum büyük veri ortamlarında daha da kötüleşiyor. Geçmişte kuruluşlar veri gizliliği ve yönetişimi ile ilgili endişeler konusunda genellikle biraz rahat davranıyorlardı, ancak yeni düzenlemeler onları sistemlerindeki kişisel bilgilere ne olduğu konusunda çok daha sorumlu hale getiriyor.
Yaygın güvenlik ihlalleri, müşterilerin kurumsal veri paylaşım uygulamalarına olan güveninin azalması ve verilerin yaşam döngüsü boyunca yönetilmesindeki zorluklar nedeniyle, kuruluşlar veri yönetimine daha fazla odaklanıyor. Özellikle uluslararası sınırları aşan verileri düzgün bir şekilde güvence altına almak ve yönetmek için daha fazla çalışıyor. Verilerin gereken yerde kalmasını, dururken ve hareket halindeyken güvende olmasını ve yaşam döngüsü boyunca uygun şekilde izlenmesini sağlamak için yeni araçlar ortaya çıkıyor.
Bu büyük veri trendleri bir araya geldiğinde, büyük veri alanında çalışmayı şüphesiz öngörülebilir gelecekte heyecan verici bir yer haline getiriyor.
Comments