Veri yönetimi (data Governance), verilerin kalitesini, güvenliğini ve bu verilerden elde edilen anlamlı bilgilerin doğruluğunu sağlama görevini üstlenir. Etkili bir veri yönetimi süreci oluşturarak, işletmeler yalnızca operasyonel verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda düzenleyici uyum ve stratejik karar verme kapasitesini de güçlendirirler. Bu makalede, veri yönetiminin işletmelere nasıl değer kattığı, temel yönleri ve süreçleri ile karşılaşılan zorluklara ve bu zorlukların nasıl üstesinden gelindiğine dair derinlemesine inceleyeceğiz.
Veri Yönetimi Nedir?
Veri yönetimi (Data Governance), işletme sistemlerindeki verilerin erişilebilirliğini, kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini, veri kullanımını kontrol eden iç standartlar ve politikalar temelinde yönetme sürecidir. Etkili bir veri yönetimi programı, verilerin tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar ve kötüye kullanılmalarını önler. İşletme ve kuruluşlar giderek artan veri gizliliği yönetmelikleriyle karşı karşıya kaldıkça ve işletme kararlarını yönlendirmek ve operasyonları optimize etmek için daha fazla veri analitiğine bağımlı hale geldikçe, veri yönetimi daha da önem kazanmaktadır.
İyi tasarlanmış bir veri yönetimi programı, çeşitli rolleri ve bunların sorumluluklarını içerir: programı denetleyen bir üst düzey yönetici, yönetimi sağlayan bir yönetim ekibi, yönetim organı olarak hareket eden bir yönetim kurulu veya konsey ve veri koruyuculardan oluşan bir ekip. Bu ekip, veri yönetimi standartlarını ve politikalarını oluşturmak, bunların uygulanmasını ve zorunlu hale getirilmesini sağlamak için birlikte çalışır. İdeal olarak, IT ve veri yönetimi ekiplerinin yanı sıra, işletmenin operasyonlarından yöneticiler ve diğer temsilciler de katılır.
Veri yönetiminin Önemi nedir?
Etkili bir veri yönetimi olmadığında, bir kuruluşun farklı sistemlerindeki veri tutarsızlıkları çözümlenemeyebilir. Örneğin, müşteri isimleri satış, lojistik ve müşteri hizmetleri sistemlerinde farklı şekillerde listelenebilir. Bu sorun ele alınmadığı takdirde, bu departmanlarda operasyonel problemlere yol açabilir ve iş zekası, kurumsal raporlama ve veri bilimi uygulamalarının doğruluğunu etkileyen veri bütünlüğü sorunlarına neden olabilir. Ayrıca, veri hataları tespit edilip düzeltilmezse, analizlerin doğruluğu daha da etkilenebilir.
Zayıf veri yönetimi, düzenleyici uyumluluk girişimlerini de engelleyebilir. Avrupa Birliği’nin GDPR’ı ve California Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) veya Türkiye’de Kişisel Verileri Koruma Kanunu (KVKK) gibi veri gizliliği ve koruma yasalarına uymak zorunda olan şirketler için sorunlara neden olabilir. Tipik bir kurumsal veri yönetimi programı, iş kullanımları için veri tutarlılığını artırmanın yanı sıra düzenleyici yasaların ve regülasyonların gerekliliklerini karşılamaya yardımcı olacak şekilde tüm iş sistemlerinde uygulanan ortak veri tanımları ve standart veri formatlarının geliştirilmesini içerir.
Veri Yönetiminin Hedefleri ve Faydaları
Veri yönetiminin temel hedeflerinden biri, bir kuruluştaki birbirinden izole edilmiş verileri (Data Silo) entegre etmektir. Bu tür izolasyonlar genellikle, merkezi bir koordinasyon veya kurumsal veri mimarisi olmadan, iş birimlerinin kendi başlarına ayrı işlem işleme sistemleri oluşturmasıyla ortaya çıkar. Veri yönetimi, bu sistemlerdeki verileri birleştirmeyi amaçlar ve bu süreç, çeşitli iş birimlerinden gelen paydaşların katılımı ile işbirlikçi bir şekilde gerçekleşir.
Veri yönetiminin bir diğer amacı ise verilerin doğru bir şekilde kullanılmasını sağlamaktır. Bu, hem sistemlerde veri hatalarının önlenmesi hem de müşteriler ve diğer hassas bilgiler hakkında kişisel verilerin yanlış kullanımlarının engellenmesi anlamına gelir. Bu amaç, veri kullanımı üzerine standart politikalar geliştirilerek ve bu politikaların sürekli olarak izlenip uygulanarak gerçekleştirilir. Ayrıca, veri yönetimi, veri toplama işlemleri ile gizlilik yasaları arasında bir denge sağlamaya yardımcı olur.
Veri yönetiminin sağladığı faydalar arasında daha doğru analizler yapabilme, güçlü düzenleyici uyum sağlama, veri kalitesinin artırılması, veri yönetim maliyetlerinin düşürülmesi, veri bilimciler ve diğer analistler ile iş kullanıcılarının ihtiyaç duyduğu verilere daha rahat erişim sağlama ve daha iyi verilere dayalı iş kararları alabilme yer alır. İdeal olarak, bu durum rekabet avantajları sağlar ve gelir ile kârların artmasına katkıda bulunur.
Veri Yönetiminden Kimler Sorumludur?
İşletmeler ve kuruluşlarda, veri yönetimi sürecine çeşitli kişiler dahil olur. Bu kişiler arasında iş dünyasından yöneticiler, veri yönetimi profesyonelleri, IT personeli ve kuruluşa ait sistemlerdeki ilgili veri alanlarına aşina olan son kullanıcılar yer alır. İşte temel katılımcılar ve onların başlıca görevleri:
Baş Veri Sorumlusu
Eğer varsa, Baş Veri Sorumlusu – Chief Data Officer (CDO) genellikle veri yönetim sürecini denetleyen ve başarı veya başarısızlığından sorumlu olan kıdemli bir yöneticidir. CDO’nun rolü, veri yönetimi süreci için onay, finansman ve personel sağlamak, veri yönetim süreci girişiminin kurulmasını yönetmek, ilerlemesini izlemek ve içeride savunuculuğunu yapmaktır. Eğer bir kuruluşta CDO bulunmuyorsa, başka bir C-level yöneticisi genellikle yürütücü sponsor olarak görev alır ve benzer işlevleri yerine getirir.
Veri Yönetimi Yöneticisi ve Ekibi
Bazı durumlarda, CDO veya eşdeğer bir yönetici (örneğin Kurumsal Veri Yönetimi Direktörü) aynı zamanda veri yönetim sürecinde yönetici olabilir. Diğer durumlarda, kuruluşlar özellikle bu süreci yürütmek üzere bir veri yönetim yöneticisi veya lider atayabilir. Her iki durumda da, yönetici genellikle tam zamanlı olarak bu veri yönetim sürecine odaklanan bir ekibin başında yer alır.
Bazen resmi olarak Veri Yönetim Ofisi olarak adlandırılan bu ekip, süreci koordine eder, toplantılar ve eğitim seansları düzenler, metrikleri takip eder, iç iletişimi yönetir ve diğer yönetim görevlerini üstlenir.
Veri Yönetim Komitesi
Yönetim ekibi genellikle politika veya standart kararları almaz. Bu, çoğunlukla iş dünyasından yöneticilerin ve diğer veri sahiplerinin oluşturduğu veri yönetim komitesi veya konseyinin sorumluluğundadır. Komite, temel veri yönetim politikasını ve veri erişimi ve kullanımı gibi konulardaki ilgili politika ve kuralları onaylar, ayrıca bunların uygulanmasına yönelik prosedürleri belirler. Ayrıca, farklı iş birimleri arasında veri tanımları ve formatları konusunda yaşanan anlaşmazlıklar gibi ihtilafları da çözer.
Veri Sorumluları
Veri sorumlularının görevleri arasında, ellerindeki veri setlerini düzenli tutmak bulunur. Ayrıca, veri yönetim komitesi tarafından onaylanan politika ve kuralların uygulanmasını sağlamak ve son kullanıcıların bunlara uymalarını denetlemek de veri sorumlularının görev alanındadır. Genellikle belirli veri varlıkları ve alanları hakkında bilgi sahibi olan çalışanlar, veri sorumlusu rolüne atanır. Bu, bazı şirketlerde tam zamanlı bir işken, diğerlerinde yarı zamanlı bir pozisyon olabilir.
Veri mimarları
veri modelleyiciler ve veri kalitesi analistleri/mühendisleri genellikle yönetim sürecinin bir parçasıdır. Ek olarak, iş kullanıcıları ve analiz takımları, veri kullanımında hata yapmamaları ve yanlış uygulamalardan kaçınmaları için veri yönetim politikaları ve veri standartları konusunda eğitilmelidir.
Veri Yönetim Altyapısı ve Bileşenleri
Veri yönetimi altyapısı, bir yönetim sürecinin parçası olarak yerine getirilen politikaları, kuralları, süreçleri, organizasyon yapılarını ve teknolojileri içerir. Aynı zamanda süreç için bir misyon beyanı, hedefler ve başarının nasıl ölçüleceği gibi hususları da açıklar. Çeşitli fonksiyonlarda karar alma sorumlulukları ve hesap verebilirlik, altyapı içinde belirtilmiştir. Bir kuruluşun yönetim altyapısı, programın nasıl işleyeceği konusunda herkese baştan açık olması için belgelenmeli ve içsel olarak paylaşılmalıdır.
Teknoloji tarafında, veri yönetimi yazılımları, yönetim sürecini her yönden otomatikleştirmek için kullanılabilir. Veri yönetimi araçları zorunlu bir altyapı bileşeni olmasa da, yönetim sürecindeki önemli işlevlere destek sağlarlar, bunlar arasında:
- Program ve iş akışı yönetimi.
- İşbirliği.
- Yönetim politikalarının geliştirilmesi.
- Süreç dokümantasyonu.
- Veri haritalama ve sınıflandırma.
- Veri katalogları ve iş terimleri sözlüğü oluşturma.
Bu yazılım, veri kalitesi, meta veri yönetimi ve ana veri yönetimi (MDM) araçları ile birlikte kullanılarak yönetim çabalarına yardımcı olabilir.
Veri Yönetiminin Entegre Edilmesi
Veri yönetimi, işletmeler için stratejik bir girişim olmalıdır. Veri yönetimi stratejisi oluşturmak için izlenecek adımlar başlangıç noktaları olarak şunları içermelidir:
- Veri varlıklarını ve mevcut gayri resmi yönetim süreçlerini belirleyin.
- Son kullanıcıların veri okuryazarlığını ve becerilerini artırın.
- Yönetim programının başarısını nasıl ölçeceğinize karar verin.
Veri yönetim altyapısını uygulamadan önce, farklı veri varlıklarının sahiplerini veya koruyucularını belirlemek ve onları (veya belirlenen temsilcileri) yönetim programına dahil etmek gereklidir. Veri Yöneticisi, sürecin yapısını oluşturma görevini üstlenir. Bu, veri yönetim ekibini kurmayı, veri sorumlularını belirlemeyi ve yönetim komitesini resmileştirmeyi içerir.
Yapı yerine getirildikten sonra, veri yönetimini işine başlanabilir. Veri politikaları ve standartları geliştirilmeli, yetkili kişiler tarafından veri kullanımını tanımlayan kurallar oluşturulmalıdır. Ayrıca, iç politikalar ve dış düzenlemelere sürekli uyumu sağlamak ve verilerin uygulamalar arasında tutarlı bir şekilde kullanıldığını garanti etmek için kontrol ve denetim prosedürleri gereklidir. Yönetim ekibi, verilerin nereden geldiğini, nerede saklandığını ve kötüye kullanım ve güvenlik saldırılarından nasıl korunduğunu da belgelemelidir.
Daha önce belirtildiği gibi, veri yönetim girişimleri genellikle aşağıdaki unsurları da içerir:
Veri Haritalama ve Sınıflandırma
Sistemlerdeki verilerin haritalanması, veri varlıklarını ve verilerin bir kuruluş içinde nasıl aktığını belgelemeye yardımcı olur. Farklı veri kümeleri, kişisel bilgiler veya diğer hassas veriler içerip içermediği gibi faktörlere göre sınıflandırılabilir. Bu sınıflandırmalar, veri yönetim politikalarının bireysel veri kümelerine nasıl uygulandığını etkiler.
İş Sözlüğü
Bir iş sözlüğü, bir kuruluşta kullanılan iş terimlerinin ve kavramlarının tanımlarını içerir (örneğin, aktif müşteri ne anlama gelir? )Ortak bir iş verisi kelime dağarcığı oluşturarak, iş sözlükleri yönetim çabalarına yardımcı olabilir.
Veri Kataloğu
Veri katalogları, sistemlerden meta verileri toplar ve veri soy ağacı detaylarını, arama işlevlerini ve işbirliği araçlarını içeren mevcut veri varlıklarının dizinli bir envanterini oluşturur. Veri yönetim politikaları hakkındaki bilgiler ve bunları uygulamak için otomatik mekanizmalar da veri kataloglarına dahil edilebilir.
Veri Yönetiminin Zorlukları
Veri yönetiminde ilk adımlar genellikle zorlayıcı olabilir. Çünkü işletmelerin farklı bölümleri genellikle müşteriler veya ürünler gibi anahtar veri varlıkları konusunda farklı görüşlere sahiptir. Bu farklılıklar, ortak veri tanımları ve formatları üzerinde anlaşmaya vararak veri yönetimi süreci kapsamında çözümlenmelidir. Bu durum tartışmalı bir süreç olabileceğinden, veri yönetimi ekibi açık bir çözümleme prosedürüne sahip olmalıdır.
İşletmelerin karşılaştıkları diğer yaygın veri yönetimi zorlukları aşağıdaki gibidir:
İş Değerini Gösterme
Veri yönetimi girişiminin beklenen iş faydaları önceden belgelenmediği sürece, onaylanması, finanse edilmesi ve desteklenmesi zor olabilir. İş amaçlarını belirlemek, üst düzey paydaşları ile süreci daha kolay bir şekilde paylaşmayı ve destek almayı sağlar.
Kaynak ve Beceri Sağlama
Veri yönetim sürecini finanse etmek için gerekli kaynakların tahsis edilmesi gerekmektedir. Doğru katılımcıların dahil edilmesi de hayati önem taşır. Yanlış kişilerin anahtar rollerde görevlendirilmesi, iyi düşünülmüş bir girişimin raydan çıkmasına neden olabilir. Bazı durumlarda, deneyimli çalışanları veri yönetimi ekibine dahil etmek veya bir girişime yardımcı olmak için dış danışmanlar getirmek gerekebilir.
Bulutta Veri Yönetimi
İşletmeler daha fazla uygulamayı buluta taşıdıkça ve mevcut olanları da buluta aktardıkça, bulut sağlayıcıları veri güvenliği ve veri gizliliği düzenlemeleriyle ilgili bazı yönleri yönetir. Ancak şirketler hala genel olarak veri yönetiminden sorumludur ve bulutta da aynı sorunlar geçerlidir. Örneğin, verinin barındırılması ve veri bağımsızlığı kavramları altında, farklı veri kümeleri belirli coğrafi bölgelerde saklanabilir ve gizlilik uyumluluk sorunlarını önlemek için ülkelerin yasalarına göre yönetilmelidir. Bu, bir şirketin verileri tek bir yerde toplamasını ve birleşik bir şekilde yönetmesini engelleyebilir.
Kullanıcı Yönlendirmeli Analiz Destekleme
Analitik ve BI (İş Zekası) sistemlerinde kullanıcı yönlendirmeli modeller, veriler üzerinde doğrudan kontrol sağlayarak çalışanların, kendi raporlarını ve analizlerini bağımsız olarak oluşturabilmesine olanak tanır. Bu yöntem, iş analistleri, yöneticiler ve veri bilimi ile ilgilenen yetenekli çalışanlar gibi kullanıcıların, teknik destek veya aracı olmadan doğrudan analiz araçlarına erişimini mümkün kılar. Bu durum, bilgi edinme süreçlerini hızlandırırken, aynı zamanda çalışanların iş süreçlerine daha aktif katılımını ve esnekliklerini artırır.
Büyük Veri Yönetimi (Big Data)
Büyük veri sistemlerinin uygulanması, yeni yönetim ihtiyaçları ve zorluklar ekler. Veri yönetim programları geleneksel olarak ilişkisel veritabanlarında saklanan yapılandırılmış verilere odaklanmışken, şimdi büyük veri ortamlarında tipik olarak bulunan yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerle başa çıkmak zorundadır.
Veri Yönetimi Altyapısının Temelleri
Veri yönetimi süreçleri, genel veri yönetim sürecinin diğer önemli bileşenleriyle desteklenir. Bu bileşenler şunları içerir:
Veri Yönetimi (Data Governanace)
Veri yöneticileri, bir işletmenin verilerinin belirli bir bölümünden sorumludur. Ayrıca, bu yöneticiler veri yönetim politikalarının yerine getirilmesinde ve uygulanmasında da etkin rol oynarlar. Genellikle kendi alanlarında uzman, veri konularında bilgi sahibi iş kullanıcıları olarak görev yaparlar. Veri yöneticileri, veri kalitesi analistleri, veritabanı yöneticileri ve diğer veri yönetimi uzmanlarıyla işbirliği içinde çalışırlar. İşletme birimleriyle birlikte veri ihtiyaçlarını ve sorunlarını tespit etmek için de işbirliği yaparlar.
Veri Kalitesi
Veri yönetim faaliyetlerinin temel motivasyon kaynaklarından biri, yüksek kaliteli verilerin sağlanmasıdır. Sistemler arası veri doğruluğu, eksiksizlik ve tutarlılık, başarılı yönetim çabalarının önemli unsurlarıdır. Veri temizleme, veri hatalarını-uyuşmazlıklarını düzelten ve müşteri veya ürün bilgilerinin farklı sistemlerde tutarlı şekilde listelenmesini sağlamak için aynı veri öğelerinin tekrar eden örneklerini eşleştirip kaldıran bir süreçtir. Veri kalitesi araçları, veri profil oluşturma, ayrıştırma ve eşleştirme gibi işlevler aracılığıyla bu yeteneklere sahiptir.
Master Data Management – MDM
Master Data Management, veri yönetim süreçleriyle sıkı bir ilişki içindedir. MDM girişimleri, işletmenin farklı sistemlerinde tutarlı veriler sağlamak amacıyla müşteriler, ürünler ve diğer ticari varlıklar hakkında bir ana veri kümesi oluşturur. MDM doğal bir şekilde veri yönetimi ile entegre olurken, departmanlar ve iş birimleri arasındaki farklılıklar nedeniyle işletmelerde tartışmalara yol açabilir. Karmaşıklığı nedeniyle MDM’nin benimsenmesi zor olabilir. Bu nedenle, genellikle veri yönetim hedeflerine göre yönlendirilen daha küçük ölçekli MDM projelerine doğru bir eğilim vardır.
Veri yönetimi, aynı zamanda bilginin bir işletmede nasıl kullanıldığını geniş çapta inceleyen bilgi yönetimine de bağlıdır. Yüksek düzeyde veri yönetimi, bilgi yönetiminin bir parçası olarak görülse de, genellikle benzer amaçlarla bağımsız disiplinler olarak ele alınır.
Veri Yönetiminin Kullanım Alanları
Etkili veri yönetimi, işletmelerin operasyonel sistemlerinde kullanılan verilerin, ayrıca veri depoları, daha küçük veri ambarları ve veri göllerinden beslenen BI (İş Zekası) ve veri bilimi uygulamalarının yönetilmesinin merkezinde yer alır. Aynı zamanda dijital dönüşüm girişimlerinin ve risk yönetimi, iş süreçleri yönetimi, birleşme ve satın almalar gibi diğer kurumsal süreçlerin önemli bir parçasıdır.
Verilerin ve organizasyonlarda kullanımlarının öneminin arttığı, yeni teknolojilerin ortaya çıktığı günümüzde, veri yönetimi süreçlerinin daha geniş bir alanda uygulanması beklenmektedir. Zaten yüksek profilli veri ihlalleri ve GDPR, CCPA ve KVKK gibi yasalar, veri yönetimi politikalarına gizlilik korumalarını entegre etmeyi zorunlu hale getirmiştir. Ayrıca, yapay zeka teknolojileri olan makine öğrenimi algoritmaları, üretken AI araçları ve diğer AI teknolojileri tarafından kullanılan ve oluşturulan verilerin yönetilmesi ihtiyacı artmaktadır. Gartner’a göre, 2027 yılına kadar organizasyonların %60’ı yönetim eksiklikleri nedeniyle AI uygulamalarından beklenen iş değerini elde edemeyecek.
İHS Teknoloji ile Veri Yönetimi
Global çapta pek çok lider şirket ve İT sağlayıcı tarafından sunulan veri yönetimi çözümleri arasında, İHS Teknoloji’nin sunduğu Veri Yönetimi – Data Governance hizmeti, işletmelerin veri varlıklarını daha etkin ve güvenli bir şekilde yönetmelerini sağlar.
Veri Yönetimi Nasıl Çalışır?
Veri yönetimi, bir işletmenin veri varlıklarını koruyup düzenleyerek uyumluluk gereksinimlerini karşılamasına yardımcı olan bir işlevdir. İHS Teknoloji’nin bu alandaki uzmanlığı, verileri keşfetmek, izlemek, puanlamak ve anormallikleri tespit etmek gibi süreçleri kapsar. Bu sayede, işletmelerin iş süreçlerini verimli bir şekilde analiz etmeleri ve stratejik kararlar almaları kolaylaşır.
Veri Yönetimi Hizmetinin Özellikleri
İHS Teknoloji’nin sunduğu veri yönetimi sistemi; regülasyonlara uyumu, hassas veri keşfini, izlemeyi ve risk puanlamayı içerir. Bu sistem ayrıca, davranış anormalliklerini ve alarmları tespit edip, olası ihlalleri erken safhada belirleyerek hızlı müdahale imkanı sunar.
Alarmlar: Politikalara aykırı hareketler tespit edildiğinde, sistem otomatik olarak alarmlar oluşturur.
Risk Puanlama: Kullanıcı ve işlemlerin risk seviyeleri değerlendirilir ve yönetilir.
Gelişmiş bir arama motoru, belirli olay veya alarm durumlarında hızlıca bilgi erişimi sağlar.
İzleme: Sistem, veri yönetim süreçlerini sürekli izleyerek, veri güvenliğini sağlamayı kolaylaştırır.
Hassas Veri Keşfi: Belirli verilere kimlerin erişimi olduğunu belirleyerek güvenlik risklerini azaltır.
Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?
İHS Teknoloji, AI destekli otomasyon, makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme yetenekleriyle donatılmış veri yönetimi çözümleri sunar. Bu teknolojiler, veri sınıflandırma, politika uygulama ve yeni veri varlıklarının dokümantasyonu gibi görevleri otomatikleştirerek süreçleri hızlandırır ve hataları minimize eder. Bu yönüyle, İHS Teknoloji; Azure, AWS, Google gibi bulut platform liderleri tarafından sunulan çözümlerle entegre çalışarak, işletmelere esnek, güvenli ve kapsamlı bir veri yönetimi imkanı sunar.
İHS Teknoloji ile çalışarak, işletmenizin veri yönetim süreçlerini güçlendirip, veri güvenliğini artırırken aynı zamanda yasal uyumluluk konusunda da kendinizi güvence altına alabilirsiniz.
