Veri Yönetimi Nedir?

Veri yönetimi, verinin güvenli, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde toplanması, saklanması ve kullanılması uygulamasıdır. Veri yönetiminin amacı, insanların, kurumların ve bağlantılı araçların, verinin politika ve düzenleme sınırları kapsamında kullanımını optimize etmelerine yardımcı olmaktır. Böylece işletmeye 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 hâle geliyor.

Bir kurumdaki dijital veriyi yönetmek, çok çeşitli görevler, politikalar, prosedürler ve uygulamalar gerektirir. Veri yönetimi çalışmaları, aşağıdakiler de dâhil olmak üzere geniş bir kapsama sahiptir:

• Çeşitli veri katmanlarında veri oluşturma, erişme ve 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
• Veriyi saklama programları ve yasal uyumluluk gereklilikleri uyarınca arşivleme ve imha etme

Resmi bir veri yönetimi stratejisi, kullanıcıların ve yöneticilerin faaliyetlerini, veri yönetimi teknolojilerinin becerilerini, yasal gereklilikleri ve kurumun veriden değer elde etmek için ihtiyaçlarını kapsar.

Günümüzün Veri Yönetim Sistemleri

Günümüzdeki kurumlar, veriyi çeşitli ama birleşik bir veri katmanında yönetmenin verimli yolunu sunan bir veri yönetim çözümüne ihtiyaç duyuyor. Veri yönetimi sistemleri, veri yönetimi platformları üzerine kuruludur; veritabanlarını, veri havuzlarını ve 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.

Büyük Veri Yönetim Sistemleri

Büyük veri bazı açılardan tam da kulağa geldiği gibidir, bir sürü veriden oluşur. Ama büyük veri ayrıca geleneksel veriye kıyasla daha çeşitli biçimlerde gelir ve yüksek hızda toplanır. Facebook gibi bir sosyal medya kaynağından her gün veya her dakika gelen tüm veriyi düşünün. Bu verinin miktarı, çeşitliliği ve hızı, işletmeler için bu veriyi 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 analitikle yeni içgörüler ortaya çıkarır, modeller oluşturmak için makine öğrenimi ve yapay zekâ görselleştirmesini 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 verinin 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:

• Hangi veriye sahip olduklarını bilmiyorlar. Sensörler, akıllı cihazlar, sosyal medya ve video kameralar gibi veri kaynaklarının sayısı ve çeşitliliği artarken gelen veri toplanıyor ve kaydediliyor. Ama kurum hangi veriye sahip olduğunu, bunun nerede bulunduğunu ve bunu nasıl kullanacağını bilmezse bu veriden fayda sağlanamaz.
• Veri katmanı genişledikçe performans seviyelerini korumak zorundalar. 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 dizinleri performansı etkilemeden değiştirmeleri gerekir.
• Sürekli değişen yasal uyumluluk gereksinimlerini karşılamaları gerekiyor. Yasal uyumluluk düzenlemeleri karmaşıktır, çok sayıda ülkenin yasalarının dikkate alınması gerekir ve bunlar sürekli değişir. Kurumların veriyi kolayca gözden geçirebilmeleri, yeni veya değiştirilmiş tüm koşulları tanımlayabilmeleri gerekir. Özellikle, giderek daha katı hâle gelen küresel gizlilik mevzuatlarıyla uyum içinde kalmak amacıyla kişileri tanımlayan bilgiler (PII) tespit edilmeli, takip edilmeli ve izlenmelidir.
• Veriyi nasıl farklı şekillerde kullanacaklarından emin olamıyorlar. Verileri toplamak ve tanımlamak değer sağlamaz. Kurum bu verileri işlemelidir. Analiz için veriyi dönüştürmek çok zaman ve çaba istiyorsa, bu analiz gerçekleşmez. Sonuç olarak, bu verinin potansiyel değeri kaybolur.
• Veri depolamadaki dönüşümlere ayak uydurmaları gerekiyor. Veri yönetiminin yeni dünyasında kurumlar, veri ambarları ve tüm formatlardaki tüm veriyi tek depoda saklayan yapılandırılmamış veri havuzları da dâhil olmak üzere birden fazla sistemde veri depoluyor. Bir kurumun veri bilimcileri, veriyi orijinal formatından çeşitli analizler için ihtiyaç duyacakları biçim, format veya modele hızla ve kolayca dönüştürmenin bir yolunu bulmak zorunda.

Veri Yönetimi İdeal Uygulamaları

Veri yönetimi zorluklarının ele alınması için kapsamlı ve iyi düşünülmüş bir dizi ideal uygulama gerekir. Belirli ideal uygulamalar söz konusu verinin türüne ve sektöre bağlı olarak değişse de, aşağıdaki ideal uygulamalar kurumların bugün karşı karşıya kaldığı önemli veri yönetimi zorluklarına çözüm getirir:

• Verinizi tanımlamak için bir keşif katmanı oluşturun. Kurumunuzun veri katmanının tepesinde bir keşif katmanı bulunması, analistlerin ve veri bilimcilerinin, verinizi kullanışlı hâle getirmek için veri setleri aramasına ve bunları incelemesine olanak tanır.
• Verinize verimli bir şekilde yeni kullanım alanları kazandıracak bir veri bilimi ortamı geliştirin. Bir veri bilimi ortamı, veri dönüştürme çalışmalarını mümkün olduğunca otomatikleştirir, veri modellerinin oluşturulmasını ve değerlendirilmesini kolaylaştırır. Verinin 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 becerileri, veritabanı sorgularını sürekli izlemek ve sorgular değiştikçe dizinleri optimize etmek için yapay zekâ ve makine öğrenimini kullanır. Bu, veritabanının hızlı yanıt sürelerini korumasını sağlar, veritabanı yöneticilerini ve veri bilimcilerini zaman alan manuel görevlerden kurtarır.
• Yasal uyumluluk gerekliliklerine ayak uydurmak için keşiften yararlanın. Yeni araçlar, veriyi incelemek ve farklı ülkelerde yasalara uyum için tespit edilmesi, takip edilmesi ve izlenmesi gereken bağlantı zincirlerini tanımlamak için veri keşfi özelliğini kullanır. Yasalara uyum talepleri dünyanın her yanında arttıkça, bu beceri risk ve güvenlik görevlileri için giderek daha önemli hâle gelecektir.
• 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 veriye nerede depolandığını bilmeden ve manuel işlemlerle bunu kullanılabilir bir formata dönüştürmelerine gerek kalmadan erişmelerini sağlar.

Veri Yönetimi Gelişiyor

Veri 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. Verinin değer zincirindeki yeni konumu, kurumların bu yeni sermayeden aktif olarak değer elde etmek için daha iyi yollar aramasına öncülük ediyor.

Veritabanı yöneticilerinin şirketlerdeki sorumlulukları da dönüşüm geçiriyor, günlük rutin görevleri azalırken daha stratejik konulara odaklanıyor ve veri modelleme ile veri güvenliği gibi temel girişimler de dâhil olmak üzere bulut ortamında kritik veri yönetim desteği sunuyorlar (PDF).