Veri Yönetimi Nedir?

Ana Sayfa Menü

Hesapları Görüntüle

Oturum Aç

Geri Oracle Hesabı

Bulut Hesabı Bulut oturumu aç

Ücretsiz Bulut Deneme Sürümü

Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olması için aşağıdakileri denemenizi öneririz:

Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
Yeni bir arama başlatın.

Popüler Sorular

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 hale geliyor.

Veri Sermayesi İşletme Sermayesidir

Günümüzün dijital ekonomisinde veri bir sermaye türüdür, dijital ürün ve servislerin üretiminde ekonomik bir faktördür. Bir otomobil üreticisi gerekli finansal sermayeye sahip olmadan yeni bir modeli nasıl üretemezse, gömülü algoritmaları besleyecek veriye sahip olmadan kendi kendini süren araçları da üretemez. Verinin üstlendiği bu yeni rol, bilişimin geleceği kadar rekabetçi stratejileri de etkiliyor.

Verinin bu merkezi ve misyon açısından kritik rolü göz önüne alındığında, büyüklüğü veya türü ne olursa olsun, her kurum güçlü yönetim uygulamalarına ve güçlü bir yönetim sistemine sahip olmalıdır.

Veri Sermayesinin Yükselişi hakkında daha fazla bilgi edinin (PDF)

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

Çeşitli veri katmanlarında veri oluşturma, erişme ve güncelleme
Veriyi birden fazla bulutta ve tesis içinde depolama
Yüksek erişilebilirlik ve olağanüstü durum kurtarma sağlama
Veriyi giderek daha çeşitli hale 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 bütünleşik 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 uygulamalardan gelen analitik ve algoritmalarda da bunlardan yararlanılır. Mevcut araçlar veritabanı yöneticilerinin (DBA'lar) geleneksel yönetim görevlerinin çoğunu otomatik hale getirmelerine yardımcı olsa da çoğu veritabanı konuşlandırmasının boyutu ve karmaşıklığı nedeniyle manuel müdahale hala 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

Kendi Kendini Yöneten Veritabanı Nedir?

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, uyarmak, teşhis etmek 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 hale 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.

Çevik, esnek ve güvenli veri yönetimi hakkında daha fazla bilgi edinin

Buluttaki veri yönetim platformları hakkında daha fazla bilgi edinin (PDF)

Bulutta bulunan bir kendi kendini yöneten veritabanı, veritabanı yedeklemeleri, güvenlik ve performans ayarlamaları gibi, veritabanı yöneticilerinin gerçekleştirdiği pek çok veri yönetim görevini otomatik hale getirmek için yapay zeka (AI) ve makine öğreniminden yararlanır.

Kendi kendini yürüten veritabanı olarak da anılan kendi kendini yöneten veritabanları aşağıdakiler dahil olmak üzere önemli veri yönetimi avantajları sunar:

Daha az karmaşıklık
Daha düşük insan hatası potansiyeli
Daha yüksek veritabanı güvenilirliği ve güvenliği
- Gelişmiş operasyon verimliliği
Daha düşük maliyetler

Kendi kendini yöneten veritabanları hakkında daha fazla bilgi edinin

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 hale 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 zeka 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.

Büyük veri hakkında daha fazla bilgi edinin

Veri Yönetiminin Zorlukları

Veri Yönetimi İlkeleri ve Veri Gizliliği

Avrupa Birliği tarafından yürürlüğe konulan ve Mayıs 2018'den bu yana uygulanan Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), kişisel verinin 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 veriyi ve bunun kullanım yolları konusunda kontrol olanakları veren standart veri koruma yasaları sağlar. Kurumlar veri toplama aşamasında kişileri bilgilendirerek rızalarını almadığında, veri kullanımı ya da yerellik üzerinde kötü bir kontrol sergilediğinde veya veri silme ya da taşınabilirlik gereksinimlerine uymadığında tüketiciler veri konusunda hukuki bir taraf haline gelir ve gerçek yasal yollarla duruma müdahale etme olanağı bulurlar.

GDPR ve veri yönetimi hakkında daha fazla bilgi edinin

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 hale 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. Veriyi toplamak ve tanımlamak değer sağlamaz. Kurum bu veriyi 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 dahil 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:

Veri Bilimi Ortamının Değeri

Veri bilimi, veriden değer elde etmek üzere bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alandır. Veri bilimcileri web, akıllı telefonlar, müşteriler, sensörler ve diğer kaynaklardan toplanan veriyi analiz etmek üzere istatistik, bilgisayar bilimi ve iş bilgisi dahil olmak üzere bir dizi beceriyi bir araya getirir.

Bir veri bilimi ortamı, kurumun hangi veriye sahip olduğunu bilmesine yardımcı olabilir. Ardından bunları kullanılabilir hale getirebilir. Bu ortam, veri bilimcilerinin, veriyi bulmak için kullanılan modelleri otomatik olarak oluşturmalarını, test etmelerini ve değerlendirmelerini, sonrasında ise bunları kullanışlı ve kuruma değer sunacak hale getirmelerini sağlar. Veri bilimcileri, merkezi bir platform sayesinde bir sürüm kontrol sistemi ile senkronize edilmiş tüm çalışmalarıyla birlikte en sevdikleri açık kaynak araçlarını kullanarak iş birliğine dayalı bir ortamda çalışabilirler.

Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinin Veri bilimi platformuyla nasıl daha büyük bir etki yaratacağınızı öğrenin

Verinizi tanımlamak için bir keşif katmanı oluşturun. Kurumunuzun veri katmanının tepesinde bir keşif katmanı bulunması, analistlerin ve veri bilimcilerinin, verinizi kullanışlı hale 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 otomatik hale getirir, 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 zeka 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 hale 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 dahil olmak üzere bulutta kritik veri yönetim desteği sunuyorlar.