Veri Yönetimi Nedir?
Veri Yönetimi Tanımı
Veri yönetimi; verinin güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplanması, saklanması ve kullanılması uygulamasıdır. Veri yönetiminin amacı; insanların, kurumların ve bağlantılı araçların, verilerin politika ve düzenleme sınırları kapsamında kullanımını optimize etmelerine yardımcı olmaktır. Böylece, kuruma en yüksek düzeyde fayda sağlayacak kararlar alabilir ve bunları hayata geçirebilirler. Kurumlar değer yaratmak için maddi olmayan varlıklara giderek daha fazla güvendikleri için, güçlü bir veri yönetimi stratejisi her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Bir kurumdaki dijital verileri yönetmek; çok çeşitli görev, kural, süreç ve uygulamalar gerektirir. Veri yönetimi çalışmaları, aşağıdakiler de dâhil olmak üzere geniş bir kapsama sahiptir:
- Çeşitli veri katmanlarında veri oluşturma, verilere erişme ve verileri güncelleme
- Verileri birden fazla bulut ortamında ve işletme içinde depolama
- Yüksek erişilebilirlik ve olağanüstü durum kurtarma sağlama
- Verileri giderek daha çeşitli hâle gelen uygulama yazılımlarında, analitiklerde ve algoritmalarda kullanma
- Veri gizliliği ve güvenliği sağlama
- Verileri saklama programları ve mevzuat uyum gereklilikleri uyarınca arşivleme ve imha etme
Resmi bir veri yönetimi stratejisi, kullanıcıların ve yöneticilerin faaliyetlerini, veri yönetimi teknolojilerinin becerilerini, yasal gereklilikleri ve kurumun verilerden değer elde etme ihtiyaçlarını kapsar.
Veri Sermayesi İşletme Sermayesidir
Günümüzün dijital ekonomisinde veri, dijital ürün ve servislerin üretiminde ekonomik bir faktör olan bir sermaye türüdür. Bir otomobil üreticisi gerekli finansal sermayeye sahip olmadan yeni bir modeli nasıl üretemezse gömülü algoritmaları besleyecek verilere sahip olmadan kendi kendine giden araçları da üretemez. Verilerin üstlendiği bu yeni rol, bilişimin geleceği kadar rekabetçi stratejileri de etkiliyor.
Verilerin bu merkezi ve misyon kritik rolü göz önüne alındığında büyüklükleri veya türleri ne olursa olsun, her kurum güçlü yönetim uygulamalarına ve güçlü bir yönetim sistemine sahip olmalıdır.
Günümüzün Veri Yönetim Sistemleri
Günümüzdeki kurumlar, verileri çeşitli ama birleşik bir veri katmanında yönetmenin verimli bir yolunu sunan bir veri yönetim çözümüne ihtiyaç duyuyor. Veri yönetimi sistemleri, veri yönetimi platformları üzerine kuruludur; veritabanlarını, veri havuzlarını ve veri ambarlarını, büyük veri yönetim sistemlerini, veri analitiğini ve daha fazlasını içerebilir.
Tüm bu bileşenler, bir kurumun uygulama yazılımları için ihtiyaç duyduğu veri yönetim becerilerini sunmak üzere "veri aracı" olarak birlikte çalışır. Bu uygulama yazılımlarından gelen analitik ve algoritmalarda da bunlardan yararlanılır. Mevcut araçlar veritabanı yöneticilerinin (DBA'lar) geleneksel yönetim görevlerinin çoğunu otomatikleştirmelerine yardımcı olsa da çoğu veritabanı konuşlandırmasının boyutu ve karmaşıklığı nedeniyle manuel müdahale hâlâ sık sık gereklidir. Manuel müdahale gerektiğinde hata olasılığı artar. Manuel veri yönetimi ihtiyacını azaltmak, yeni bir veri yönetim teknolojisi olan kendi kendini yöneten veritabanının temel hedeflerinden biridir.
Veri Yönetimi Platformları
Sürekli yazılım teslimatı için en kritik adım, sürekli entegrasyondur (CI). CI, geliştiricilerin kod değişikliklerini (genellikle küçük ve artımlı) bir dizi otomatik derleme ve testi başlatan merkezi bir kaynak havuzuna işledikleri bir geliştirme uygulamasıdır. Bu depo, geliştiricilerin hataları üretime aktarmadan önce erken ve otomatik olarak yakalamasına olanak tanır. Sürekli Entegrasyon ardışık düzeni, genellikle kod işleminden başlayarak temel otomatik hata bulma/statik analiz gerçekleştirmeye, bağımlılıkları yakalamaya ve son olarak yazılımı oluşturmaya ve bir yapı oluşturmadan önce bazı temel birim testleri gerçekleştirmeye kadar bir dizi adımı içerir. Github, Gitlab vb. gibi kaynak kodu yönetim sistemleri, Jenkins gibi CI araçlarının her kod girişinden sonra otomatikleştirilmiş derlemeleri ve testleri çalıştırmaya başlamak için abone olabileceği webhooks entegrasyonu sunar.
Veri yönetim platformu bir kurumda büyük hacimlerde veri toplamak ve analiz etmek için temel sistemdir. Ticari veri platformları genellikle, veritabanı satıcısı veya üçüncü taraf satıcılar tarafından geliştirilen yönetim yazılım araçlarını içerir. Bu veri yönetimi çözümleri, BT ekiplerinin ve veritabanı yöneticilerinin aşağıdakiler gibi tipik görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olur:
- Veritabanı sistemindeki veya altyapıdaki arızaları tespit etmek, haber vermek, tanılamak ve çözmek
- Veritabanı belleği ve depolama kaynaklarını tahsis etmek
- Veritabanı tasarımında değişiklikler yapmak
- Daha hızlı uygulama yazılımı performansı için veritabanı sorgularına verilen yanıtları optimize etmek
Gittikçe daha popüler hâle gelen bulut veri platformları, işletmelerin hızlı ve düşük maliyetli bir şekilde yukarı veya aşağı yönde ölçeklenmesini sağlar. Bu çözümlerden bazıları, kurumların daha da fazla tasarruf etmesini sağlayan bir servis olarak sunulur.
Kendi Kendini Yöneten Veritabanı nedir?
Bulutta bulunan bir kendi kendini yöneten veritabanı, veritabanı yedeklemeleri, güvenlik ve performans ayarlamaları gibi, veritabanı yöneticilerinin gerçekleştirdiği pek çok veri yönetim görevini otomatikleştirmek için yapay zeka (AI) ve makine öğreniminden yararlanır.
Otonom veritabanı olarak da anılan kendi kendini yöneten veritabanları, aşağıdakiler de dâhil olmak üzere önemli veri yönetimi avantajları sunar:
- Daha az karmaşıklık
- Daha düşük insan hatası ihtimali
- Daha yüksek veritabanı güvenilirliği ve güvenliği
- Gelişmiş operasyon verimliliği
- Daha düşük maliyetler
Gittikçe daha popüler hâle gelen bulut veri platformları, işletmelerin hızlı ve düşük maliyetli bir şekilde yukarı veya aşağı yönde ölçeklenmesini sağlar. Bu çözümlerden bazıları, kurumların daha da fazla tasarruf etmesini sağlayan bir servis olarak sunulur.
Büyük Veri Yönetim Sistemleri
Büyük veri, bazı açılardan tam da kulağa geldiği gibidir, pek çok veriden oluşur. Ancak büyük veri, aynı zamanda geleneksel verilere kıyasla daha çeşitli biçimlerde gelir ve yüksek hızda toplanır. Facebook gibi bir sosyal medya kaynağından her gün veya her dakika gelen tüm verileri düşünün. Bu verilerin miktarı, çeşitliliği ve hızı, işletmeler için bu verileri bu denli değerli kılar, ancak yönetimi de çok karmaşık hâle getirir.
Video kameralar, sosyal medya, ses kayıtları ve Internet of Things (IoT) cihazları gibi farklı kaynaklardan daha fazla veri toplandıkça, büyük veri yönetim sistemleri ortaya çıktı. Bu sistemler üç genel alanda uzmanlaşıyor.
- Büyük veri entegrasyonu, toplu işlemlerden akışa farklı veri türlerini getirir ve tüketilebilecek şekilde dönüştürür.
- Büyük veri yönetimi veriyi bir veri havuzunda veya veri ambarında, genellikle nesne depolama kullanarak verimli, güvenli ve güvenilir bir şekilde depolar ve işler.
- Büyük veri analizi, grafik analitik dahil olmak üzere analitikle yeni içgörüler ortaya çıkarır, modeller oluşturmak için makine öğrenimi ve yapay zeka görselleştirmesi kullanır.
Şirketler ürün geliştirme, öngörüye dayalı bakım, müşteri deneyimi, güvenlik, operasyon verimliliği ve daha pek çok şeyi geliştirip hızlandırmak için büyük veriyi kullanıyor. Büyük veri büyüdükçe fırsatlar da artacak.
Veri Yönetiminin Zorlukları
Günümüzde veri yönetimindeki zorlukların çoğu, işlerin daha hızlı ilerlemesinden ve veri artışının hızlanmasından kaynaklanıyor. Erişebildikleri verilerin çeşitliliği, hızı ve hacmi sürekli büyürken, kurumlar duruma ayak uydurmak için daha etkili yönetim araçları aramak zorunda kalıyor. Kurumların karşılaştığı en büyük zorluklardan bazıları şunlardır:
|
Veri içgörüsü eksikliği |
Sensörler, akıllı cihazlar, sosyal medya ve video kameralar gibi veri kaynaklarının sayısı ve çeşitliliği artarken gelen veriler toplanıyor ve kaydediliyor. Ancak kurum, hangi verilere sahip olduğunu, bunların nerede bulunduğunu ve bunları nasıl kullanacağını bilmezse bu verilerden fayda sağlanamaz. Veri yönetimi çözümlerinin, anlamlı içgörüleri zamanında sunmak için ölçek ve performansa ihtiyacı vardır. |
|
Veri yönetimi performans düzeylerini korumanın zorluğu |
Kurumlar sürekli daha fazla veri topluyor, depoluyor ve kullanıyor. Bu genişleyen katmanda en yüksek yanıt sürelerini korumak için kurumların, veritabanının yanıtladığı soru türlerini sürekli izlemesi ve sorgular değiştikçe performansı etkilemeden dizinleri değiştirmeleri gerekir. |
|
Değişen veri gereksinimlerine uyum göstermenin zorlukları |
Mevzuat uyum düzenlemeleri karmaşıktır, çok sayıda ülkenin yasalarının dikkate alınması gerekir ve bunlar sürekli değişir. Kurumların verileri kolayca gözden geçirebilmeleri, yeni veya değiştirilmiş tüm koşulları tanımlayabilmeleri gerekir. Özellikle, giderek daha katı hale gelen küresel gizlilik düzenlemelerine uymak amacıyla kişileri tanımlayan bilgiler (PII) tespit edilmeli, takip edilmeli ve izlenmelidir. |
|
Verileri kolayca işleme ve dönüştürme ihtiyacı |
Verileri toplamak ve tanımlamak değer sağlamaz. Kurum bu verileri işlemelidir. Analiz için verileri dönüştürmek için çok zaman ve çaba gerekiyorsa bu analiz gerçekleşmez. Sonuç olarak, bu verilerin potansiyel değeri kaybolur. |
|
Verileri etkin bir şekilde depolamaya yönelik sürekli ihtiyaç |
Veri yönetiminin yeni dünyasında kurumlar, veri ambarları ve her türlü biçimdeki tüm verileri tek depoda saklayan yapılandırılmamış veri havuzları dahil olmak üzere birden fazla sistemde veri depoluyor. Bir kurumun veri bilimcileri, verileri orijinal biçiminden çeşitli analizler için ihtiyaç duyacakları şekil, biçim veya modele hızla ve kolayca dönüştürmenin bir yolunu bulmak zorunda. |
|
BT çevikliğini ve maliyetlerini sürekli olarak optimize etme talebi |
Bulut veri yönetimi sistemlerinin kullanıma sunulması ile kurumlar artık verileri işletme içi ortamlarda, bulutta veya ikisinin hibrit karışımında tutma ve analiz etme arasında seçim yapma olanağına sahip. BT kurumlarının, maksimum BT çevikliğini korumak ve maliyetleri düşürmek için işletme içi ve bulut ortamları arasındaki özdeşlik düzeyini değerlendirmesi gerekir. |
Veri Yönetimi İlkeleri ve Veri Gizliliği
Avrupa Birliği tarafından yürürlüğe konulan ve Mayıs 2018'den bu yana uygulanan Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), kişisel verilerin yönetimi ve işlenmesi için yedi temel ilkeyi içermektedir. Yasallık, adalet ve şeffaflık; amaç sınırlaması; doğruluk; depolama sınırlaması; bütünlük ve gizlilik bu ilkeler arasındadır.
GDPR ve California Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) gibi onu takip eden diğer yasalar, veri yönetiminin çehresini değiştiriyor. Bu gereklilikler, bireylere kişisel verileri ve bunun kullanım yolları konusunda kontrol olanakları veren standart veri koruma yasaları sağlar. Kurumlar, veri toplama aşamasında kişileri bilgilendirerek rızalarını almadıklarında, veri kullanımı ya da yerellik üzerinde kötü bir kontrol sergilediklerinde veya veri silme ya da taşınabilirlik gerekliliklerine uymadıklarında tüketiciler, veri konusunda hukuki bir taraf hâline gelir ve gerçek yasal yollarla duruma müdahale etme olanağı bulurlar.
Veri Yönetimi Alanındaki En İyi Uygulamalar
Veri yönetimi zorluklarının ele alınması için kapsamlı ve iyi düşünülmüş bir dizi en iyi uygulama gereklidir. Bazı en iyi uygulamalar, söz konusu verilerin türüne ve sektöre bağlı olarak değişse de aşağıdaki en iyi uygulamalar, kurumların bugün karşı karşıya kaldığı önemli veri yönetimi zorluklarına çözüm getirir:
|
Verilerinizi belirlemek için bir keşif katmanı oluşturun |
Kurumunuzun veri katmanının tepesinde bir keşif katmanı bulunması, analistlerin ve veri bilimcilerinin verilerinizi kullanışlı hâle getirmek için veri kümeleri aramasına ve bunları incelemesine olanak tanır. |
|
Verilerinize verimli bir şekilde yeni kullanım alanları kazandıracak bir veri bilimi ortamı geliştirin |
Veri bilimi ortamı, veri dönüştürme çalışmalarını mümkün olduğunca otomatikleştirerek veri modellerinin oluşturulmasını ve değerlendirilmesini kolaylaştırır. Verilerin manuel olarak dönüştürülmesine duyulan ihtiyacı ortadan kaldıran bir dizi araç, yeni modellere yönelik varsayım ve test çalışmalarını hızlandırabilir. |
|
Genişleyen veri katmanınızda performans seviyelerini korumak için kendi kendini yöneten teknolojiyi kullanın |
Kendi kendini yöneten veri kabiliyetlerinde veritabanı sorgularını sürekli izlemek ve sorgular değiştikçe dizinleri optimize etmek için yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanılır. Bu, veritabanının hızlı yanıt sürelerini korumasını sağlar, veritabanı yöneticilerini ve veri bilimcilerini zaman alan manuel görevlerden kurtarır. |
|
Mevzuat uyum gerekliliklerine ayak uydurmak için keşiften yararlanın |
Yeni araçlarda verileri incelemek ve farklı ülkelerde yasalara uyum için tespit edilmesi, takip edilmesi ve izlenmesi gereken bağlantı zincirlerini belirlemek için veri keşfi özelliği kullanılır. Yasalara uyum talepleri dünyanın her yanında arttıkça, bu beceri risk ve güvenlik görevlileri için giderek daha önemli hale gelecektir. |
|
Yakınsanmış veritabanı kullandığınızdan emin olun |
Yakınsanmış veritabanı, tüm modern veri türleri için yerel destek sunan ve en son geliştirme modellerine tek üründe yerleşik olarak sahip bir veritabanıdır. En iyi yakınsanmış veritabanları grafik, IoT, blok zinciri ve makine öğrenimi dahil olmak üzere pek çok türde iş yükünü çalıştırabilir. T |
|
Veritabanı platformunuzun işletmenizi destekleyecek performansa, ölçeğe ve erişilebilirliğe sahip olduğundan emin olun |
Verileri, daha iyi ve zamanında kararlar almak için analiz edebilmek amacıyla bir araya getiririz. Ölçeklenebilir, yüksek performanslı bir veritabanı platformu, kurumların daha iyi iş kararları alabilmeleri için gelişmiş analitik ve makine öğrenimi kullanarak birden çok kaynaktan gelen verileri hızla analiz etmelerini sağlar. T |
|
Çok sayıda ve çeşitli veri depolama biçimlerini yönetmek için ortak bir sorgu katmanı kullanın |
Yeni teknolojiler, veri yönetimi depolarının birlikte çalışmasına olanak tanıyarak aralarındaki farkların ortadan kalkmasını sağlıyor. Birçok veri depolama türünü kapsayan yaygın bir sorgu katmanı; veri bilimcilerin, analistlerin ve uygulama yazılımlarının verilere nerede depolandıklarını bilmeden ve manuel işlemlerle bunları kullanılabilir bir biçime dönüştürmelerine gerek kalmadan erişmelerini sağlar. |
Veri Bilimi Ortamının Değeri
Veri bilimi, verilerden değer elde etmek üzere bilimsel yöntem, süreç, algoritma ve sistemlerin kullanıldığı, disiplinler arası bir alandır. Veri uzmanları; web, akıllı telefonlar, müşteriler, sensörler ve diğer kaynaklardan toplanan verileri analiz etmek üzere istatistik, bilgisayar bilimi ve iş bilgisi de dâhil olmak üzere bir dizi beceriyi bir araya getirir.
Veri Yönetimi Gelişiyor
Veriler işletme sermayesi olarak yeni bir rol üstlendikçe kurumlar, dijital alanda çalışan yeni şirketlerin ve piyasalarda devrim yaratanların zaten bildiği bir şeyi keşfetmeye başladı: Veri, trendleri belirlemek, kararlar almak ve rakiplerinizden önce harekete geçmek için değer sunan bir varlıktır. Verilerin değer zincirindeki yeni konumu, kurumların bu yeni sermayeden aktif olarak değer elde etmek için daha iyi yollar aramasına öncülük ediyor.
En iyi veri yönetiminin, bulutta kendi kendini yöneten strateji (PDF) ve ölçeklendirilebilir, yüksek performanslı veritabanı bulut olanaklarının avantajları dahil olmak üzere sizin için neler yapabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin.
İlgili ürünler
Oracle Database
Dünyanın önde gelen birleşik, çok modelli veritabanı yönetim sistemi
Bize Ulaşın
- Satış: +90 312 248 89 90
- Nasıl yardımcı olabiliriz?
- E-postalara abone olun
- Etkinlikler
- Haberler
- Bloglar