Veri Yönetişimi ile Veri Bilimini Ölçeklendirme

Veri Yönetişimi Nedir?

Microsoft'ta Veri Bilimci olan Aaren Stubberfield, yakın tarihli bir web seminerinde veri yönetişiminin ölçeklenebilir veri bilimini nasıl mümkün kıldığını anlattı ve veri yönetişiminin ne olduğuna dair temel soruyu ele alarak başladı.

Veri Yönetimi Derneği (DAMA) tarafından tanımlandığı şekliyle veri yönetişimi, veri varlıklarının yönetimi üzerinde yetki ve kontrolün (planlama, izleme ve uygulama) kullanılmasıdır.

(1) Planlama: Veri kümelerinin uyması gereken kuralların oluşturulması (ör. tarih alanlarının biçim standartlaştırması, ör. YYYY-MM-DD)
(2) İzleme: Planlama aşamasında tanımlanan kurallara uyumun ölçülmesi (ör. eksik değere sahip ‘Tarih’ alanlarının yüzdesinin takibi)
(3) Uygulama: Veri kuralı ihlalleri durumunda düzeltici işlemler (ör. sosyal güvenlik numarası gibi kritik veri alanlarında büyük tutarsızlıklar tespit edilirse derhal düzeltici eylem)

Farklı veri yönetişimi çerçeveleri mevcut olsa da, hepsi aynı temel unsurlar etrafında döner: kişiler (yani veri gözetmenleri ve veri yönetişimi programlarını denetleyen paydaşlar), süreçler (yani veri kümelerinin uyması gereken kuralları oluşturan veri politikaları ve prosedürleri), söz konusu veri kümeleri ve araçlar (yani politikaların izlenmesini ve uygulanmasını sağlayan teknoloji ve altyapı).

Veri Yönetişimi Neden Önemlidir?

Verinin stratejik bir varlık olarak faydalı olabilmesi için, resmi prosedürler ve hesap verebilirlik yoluyla uyumlu, temiz ve erişilebilir tutulması gerekir. Veri yönetişiminin amacı, kuruluşların verilerinin kalitesini, uyumluluğunu ve kullanılabilirliğini güvence altına almasını sağlayan yöntemleri, süreçleri ve sorumlulukları belirlemektir.

Veri kalitesi, kurum genelinde veriye duyulan güven son derece önemli olduğu için veri biliminin demokratikleştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Nasıl ki tüketiciler güvenmedikleri perakendecilerden ürün satın almaz veya kullanmazlarsa, iş paydaşları ve veri uzmanları da veriye (ya da veriden elde edilen içgörülere) güvenmiyorlarsa karar alma süreçlerinde bunları kullanma konusunda tereddüt edeceklerdir.

Sonuç olarak, en başarılı işletmeler, veriyi güvenilir bir varlık olarak etkili biçimde yönetebilen ve en iyi veri bilimi yetkinliklerini en iyi veri kalitesiyle birleştirebilenlerdir.

İyi Veri Kalitesi Nasıl Görünür?

Veri yönetişimi programları veri kalitesinin ölçeklenebilirliğini ve bakımını sağlar, ancak iyi veri kalitesi tam olarak nasıl görünür? Atlan bunu aşağıdaki yedi özellikle güzel bir şekilde özetliyor:

1. Doğru
2. Kullanılabilir ve erişilebilir
3. Tam
4. İlgili ve güvenilir
5. Zamanında
6. Doğru düzeyde ayrıntı sunar
7. Karar vermenize yardımcı olur

Veri yönetişiminin faydaları nelerdir?

Uygun şekilde hayata geçirildiğinde, sağlam bir veri yönetişimi çerçevesi şirketlerin çok sayıda önemli fayda elde etmesine yardımcı olabilir:

• Ortak Veri Dili - Metrikler ve veri kümeleri etrafında ortak bir ifade, kuruluş genelinde kolayca kullanılan ve anlaşılan ortak bir veri dili ve tutarlı bir terminoloji oluşturur.

• Veri kalitesine artan güven - İyi veri yönetişiminden kaynaklanan gelişmiş veri kalitesi, veriye ve ilgili dokümantasyonuna duyulan güveni artırır; böylece karar alma süreçlerinde verinin daha fazla kullanılmasına yol açar.

• Verinin yeniden kullanılabilirliğinde iyileşme - Veri yönetişimi, kurumsal ölçekte veri standardizasyonu ve eşlemesini sağlar. Bu da verinin farklı iş birimleri ve değişen kullanım senaryoları arasında yeniden kullanımıyla verimliliği önemli ölçüde artırır.

• Daha iyi veri yönetim mekanizmaları - Merkezi kontrol mekanizmaları, veri kullanımıyla ilgili en iyi uygulamaları ve davranış kurallarını yönlendiren net politika ve kurallar belirler. Bu, uyumluluk ve güvenlik gibi kilit alanların tutarlı biçimde yönetilmesi için bir kuşbakışı görünüm sunarken, genel veri yönetimi maliyetlerini de en aza indirir.

• Ölçeklenebilir uyumluluk - Güçlü bir veri yönetişimi programı, kuruluşların kişisel verilerin mahremiyet ve gizliliğinin doğru şekilde yönetilmesine ilişkin düzenleyici baskılara (ör. California Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) ve Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR)) uyumlu kalmasını sağlar.

• Tek Doğru Kaynak - Veri yönetişimi, farklı veri kaynaklarının entegrasyonunu kolaylaştırarak verinin silo halinde kalmamasını sağlar. Bu, iş paydaşlarının üzerinde uzlaşabileceği müşteri profillerinin (veya diğer kilit varlıkların profillerinin) tutarlı ve eksiksiz bir tek doğru kaynağını tesis eder; böylece daha iyi ortak kararlar alınır.

• Veri Demokratikleşmesinden Gelen Artan Çeviklik - İyi yönetişimin yarattığı yüksek veri kalitesi, veriyi teknik olmayan birimlerin bile iş hedefleri için hızla kullanabilmesini sağlar. Bu veri demokratikleşmesi, iş birimlerinin self-servis analitik yoluyla daha çevik olmasına imkân tanır.

Tüm bu faydalar, şirketlerin verimlilik artışıyla maliyetleri düşürmesini, verinin ihtiyatlı kullanımıyla riskleri en aza indirmesini, veri düzenlemelerine uyumlu kalmasını ve veri odaklı karar almanın tutarlı biçimde kullanımıyla iş performansını en üst düzeye çıkarmasını sağlar.

Veri Yönetişimi Nasıl Operasyonelleştirilir?

Yakın tarihli bir KPMG çalışması, veri liderlerinin yalnızca %35'inin verilerine güvendiğini belirtirken, bir Gartner anketi veri liderlerinin şaşırtıcı bir şekilde %42'sinin şirketlerinin veri yönetişimi yapıları değerlendirilmediğini veya izlenmediğini ortaya koydu.

Bu, birçok kuruluşun veri kalitesi yolculuklarında hâlâ geride olduğunu gösteriyor. Web seminerinde Aaren, kuruluşların veri yönetişimini operasyonelleştirme yolculuklarına başlamaları için çok sayıda en iyi uygulamadan bahsetti.

• Doğru insanlarla başlayın - Başarılı veri yönetişimi, doğru insanların belirlediği gündem üzerine inşa edilir. Veri yönetişimi uygulamasını yürütecek çekirdek ekibi oluşturmak için en iyi yetenekleri ve kilit paydaşları dahil ederek başlamak önemlidir.

• Metriklerinizi takip edin - Veri yönetişimi sistemlerinin ilerleyişini ve değerini izlemek için veri kalitesi metriklerinin en baştan belirlenip izlenmesi gerekir. Bazı örnekler arasında veri sözlüğünün tamamlanma yüzdesi ve iletişim bilgilerinin tam, geçerli ve doğru olma yüzdesi sayılabilir.

• İletişim kilit unsur - Veri yönetişimi programlarına sürekli destek ve sponsorluk, başarıların, aksaklıkların ve ilerlemenin kilit iş paydaşlarına sık ve yapıcı biçimde iletilmesine bağlıdır.

• Uzun soluklu düşünün - Bir veri yönetişimi programını uygulamak, tutarlı çalışma gerektiren uzun vadeli bir yatırımdır. Bu da veri yönetişiminin operasyonelleştirilmesinin, geçici bir girişim yerine sürekli iyileştirmeye yönelik yinelemeli bir süreç olarak çerçevelenmesi gerektiği anlamına gelir.

• Veri yönetişimi araçlarına yatırım yapın - Sürekli artan veri hacimleri, veri yönetişimi faaliyetlerinin manuel yapılmasını imkânsız kılar. İşte bu noktada veri yönetişimi araçları, yönetişim operasyonlarının ve veri gözetimi çalışmalarının otomasyonunda hayati kolaylaştırıcılar olarak devreye girer.

• Sıfırdan başlamaktan kaçının - Başarılı kullanım örneklerini, çerçeveleri ve etkili veri yönetişimi örneklerini belgeleyen pek çok kaynak var; bu yüzden sıfırdan başlamaya gerek yok. Örneğin DAMA, EDM Council ve PwC, kuruluşların yararlanıp yeniden amaçlandırabileceği çerçeveler sunmaktadır.

Kapsamlı bir veri yönetişimi çerçevesi örneği | Kaynak: PwC

İş Vakasının Oluşturulması

Uzun vadeli değişimi sağlamak ve veri yönetişimi girişimlerine yönetici düzeyinde onay almak için, paydaşlara güçlü bir iş vakası sunarak üst düzey desteği sürdürmek önemlidir. Bu, önce düşük veri kalitesinin sorun olduğu acı noktalarını belirleyerek yapılabilir. Örneğin, eksik müşteri iletişim bilgileri önemli satış fırsatı kayıplarına yol açıyor olabilir.

Buradan hareketle, veri yönetişimi çabaları sonucunda iyileşen veri kalitesinin getirdiği iş faydaları (ör. artan gelir, gelişen müşteri deneyimi vb.) net biçimde vurgulanıp iletilebilir.

Veri becerileri, başarılı veri yönetişimini mümkün kılar

BCG çalışması, şirketlerin %60'tan fazlasının veri yönetişimi yetkinliklerini ‘yetersiz gelişmiş’ olarak değerlendirdiğini ve bunun da işletmelerinde gelişmiş analitikten yararlanamamaya yol açtığını gösterdi. Bu, başarılı veri yönetişimi uygulamasının önünde, yetersiz veri gözetmeni temsiliyeti, veri yönetişimi unsurlarının sahipliğinde uyumsuzluk ve düşük kurumsal önceliklendirme gibi birçok zorluk olduğunu ortaya koyuyor.

Bu zorluklarda ortak tema, bunu hayata geçirenlerin kuruluş içindeki insanlar olmasıdır. Veri yönetişimi sonuçlarına ulaşmak için, kuruluş içindeki insanların ilgili yönetişim görevlerini yerine getirecek doğru becerilerle donatılması gerekir. Başarılı veri yönetişimini mümkün kılmak için kuruluşlar, veri okuryazarlığından veri temizleme ve keşfe kadar çok çeşitli veri becerilerinde çalışanlarını geliştirmeye odaklanmalıdır.

Sonuç olarak veri yönetişimi, kurum genelinde ortak bir veri dili üzerine kurulu bir ekip çalışmasıdır.