Ana Veri Yönetimi nedir? Veri Profesyonellerinin Bilmesi Gereken Her Şey

Ana Veri Yönetimi nedir?

Ana veri yönetiminin bileşenleri. Kaynak: STIBO Systems

Ana veri yönetimi, müşteri, mağaza veya ürün gibi her bir iş varlığı için farklı iç ve dış veri kaynakları ile uygulamalardan tek bir kayıt oluşturma sürecini ifade eder. Bu, ana kayıttan kuruluşun verilerine doğru bir bakış sağlar.

Diyelim ki müşteri verilerini analiz etmek zorunda olduğunuz bir şirkette çalışıyorsunuz. Belirli bir müşterinin - örneğin Joseph’in - verilerinin çeşitli kaynak ve sistemlere dağılmış olduğunu gözlemliyorsunuz. Ancak bu verilerle ilgili birkaç sorun ve tutarsızlık var:

• Tutarsız İsimlendirme Kuralları: Farklı sistemler ve departmanlar aynı müşteriyi isminin farklı varyasyonlarıyla kaydetmiş (Josef, Joe, Joey).
• Birden Fazla Tanımlayıcı: Joseph, alışveriş yapmak için birden fazla e‑posta adresi kullanmış olabilir; bu da parçalı ve yinelenen kayıtlara yol açabilir.
• Veri Tutarsızlıkları: Sistemler arası ürün kimliklerindeki küçük farklılıklar, müşteri işlemlerini ve davranışını doğru şekilde takip etmeyi zorlaştırabilir.

Bu tutarsızlıklar nedeniyle yinelenen girişler olabilir ve Joseph hakkında net bir resim oluşturmayı güçleştirir.

Ancak kuruluşunuz ana veri yönetimi en iyi uygulamalarına uyuyorsa, Joseph’e ait tüm kritik verilerin tek bir güvenilir kaynağa veya ortak referans noktasına, yani ana kayda bağlı olduğunu görürsünüz. Bu da veri kümenizde bu müşteriyi hızlıca belirlemenize yardımcı olur.

Ana Veri Yönetiminin Temel Bileşenleri Nelerdir?

MDM’in yaygın temel bileşenleri arasında anlamsal tutarlılık, senkronizasyon, veri sorumluluğu, veri kalitesi ve daha fazlası yer alır. Her birine bakalım.

1. Anlamsal tutarlılık

Anlamsal tutarlılık, sorunsuz veri işleme ve analiz için tutarlı bir veri biçimi ve yorumlama standardı belirler ve uygular. Örneğin, bir MDM sistemine sahip XYZ perakende şirketinde çalıştığınızı düşünün.

E-ticaret mağazasının satış verilerine baktığınızda, ödeme sırasında fiyatta yüzde indirimi ifade eden “müşteri indirimi” terimini görürsünüz.

Ancak bir ters köşe var.

Sadakat programı verilerine baktığınızda, “müşteri indirimi” terimi, geçmiş alışverişlerden kazanılan ve gelecekte kullanılabilecek ödül puanlarını ifade eder.

Anlamsal tutarlılığa ulaşmanın bir yöntemi, eşadlıları (aynı kelime, farklı anlam) tespit etmek ve “müşteri verisi” terimi için her özel bağlamda iş kuralları belirlemektir.

2. Veri senkronizasyonu

Farklı sistemler arasında veri senkronizasyonu. Kaynak

Veri senkronizasyonu, tüm verilerin güncel kalmasını sağlar ve değişikliklerin ana veri havuzunun tamamında doğru şekilde yansıtılmasını temin eder.

Örneğin, yeni müşteriler bir abonelik hizmetine kaydolduğunda, çevrim içi kayıt formunda bilgilerini doldururlar. Bu işlem tamamlandığında, ana veri senkronizasyonu şunları yapar:

• Yeni Müşteri Kaydının Tanımlanması: Yeni bir müşterinin kaydolduğunu ve yeni bir kayıt oluşturulduğunu fark eder.
• Veri Dönüşümü: Yeni müşteri verilerini, faturalama sisteminin gereksinimlerine uyan standart bir biçim ve yapıya dönüştürür. Bu adım, sistemler arası tutarlılığı korumak için kritik önemdedir.
• Veri Teslimi: Dönüştürülen müşteri verilerini faturalama sistemi ve müşteri portalı gibi ilgili tüm bağlı sistemlere gönderir.
• Veri Entegrasyonu: Her bağlı sistem, aldığı müşteri verilerini kendi veritabanına entegre eder ve tüm sistemlerin en güncel ve tutarlı bilgiye sahip olmasını sağlar.

3. Veri sorumluluğu (data stewardship)

Veri sorumluluğu, ana veri havuzundaki belirli veri alanları için bölümlere veya bireylere atanan sorumluluk ve sahipliği ifade eder.

Diyelim ki bir veri bilimci olarak sizden MDM sistemindeki müşteri verilerini temizlemeniz istendi. Bu durumda, pazarlama ekibi veri sorumlusu olur ve geçerli e‑posta biçimleri gibi veri kalite standartları konusunda sizi yönlendirebilir.

Bu iş birliği, veri kalitesini artırır ve temizlik çalışmalarınızın veri yönetişimi temelleri ile uyumlu olmasını sağlar. Veri yönetişimi temellerinde ustalaşmak isterseniz, bu el kartını buradan edinebilirsiniz.

4. Veri kalitesi

Yüksek kaliteli verinin nitel özellikleri. Kaynak

Veri kalitesi, MDM sistemindeki ana verinin geçerli, eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlar. Bu, bir ana kayıt için tüm önemli veri öğelerinin mevcut olması gerektiği anlamına gelir. Örneğin, müşteri kayıtlarında e‑posta adresleri veya müşteriyle ilgili diğer ayrıntılar eksik olmamalıdır.

MDM ayrıca veri kalitesini korumak için veri temizleme ve profilleme tekniklerini kullanır. Bu teknikler, yinelenen ana kayıtları temizler ve hataları ile geçersiz biçimlendirmeleri düzeltir.

5. Ana veri havuzu (repository)

Ana veri havuzu, iş varlıklarınıza ait tüm kritik verilerin iyi organize edilmiş ve standartlaştırılmış bir şekilde saklandığı ve yönetildiği yerdir. Ürünler, tedarikçiler, müşteriler, çalışanlar ve konumlar gibi varlıklara ait tüm veri kayıtlarını barındırır.

Burada her varlığın eksiksiz bilgi içeren tek bir ana kaydı vardır. Ek olarak havuz, bu varlıklarla ilgili tüm veri öğelerini, veri noktalarını ve diğer öznitelik ve ayrıntıları içerir.

6. Veri güvenliği

Ana veri yönetimi, veriyi yetkisiz erişim ve değişikliklere karşı korumak için farklı güvenlik önlemleri uygular. Bu önlemler şunları içerir:

• Ayrıntılı Erişim Kontrolü: Ana veri havuzunda verileri kimlerin görüntüleyip düzenleyebileceğini kısıtlar; hassas bilgilere yalnızca yetkili kişilerin erişmesini sağlar.
• Veri Şifreleme ve Denetim Günlükleri: Şifreleme, veriyi hem beklemede hem aktarımda korur; denetim günlükleri ise kullanıcı etkinliklerini kaydederek havuz içinde yapılan değişiklikleri izler ve takip eder. Bu, yetkisiz erişim ve değişiklikleri tespit edip önlemeye yardımcı olur.
• Uyumluluk Uygulaması: MDM sistemleri, hassas verileri korumak ve kullanıcı haklarını tanımlamak için önceden tanımlı kontroller uygulayarak GDPR gibi ilgili veri gizliliği düzenlemeleriyle uyumu sağlar. Böylece kuruluşun yasal ve düzenleyici gerekliliklere uyması temin edilir.

7. Veri eşleme (data mapping)

Veri eşleme, ana veri yönetiminin bir diğer vazgeçilmez bileşenidir. Birden çok kaynaktan gelen verileri, ana veri havuzu içinde tutarlı ve eksiksiz bir görünüme entegre eder.

Alanlar arası ve sistemler arası veri öğelerini, havuz içindeki karşılık gelen alanlarına bağlar. Bu, tüm veri değerlerinin MDR’de tanımlanan biçim ve yapıyla uyumlu olmasını sağlar.

Ana Veri Yönetiminin Faydaları Nelerdir?

Ana veri yönetimi, kuruluşunuzun genel veri yönetimi uygulamalarını iyileştirebilir. Başlıca faydalarına bakalım:

Gelişmiş veri kalitesi

MDM, bir kuruluş içindeki bağlı tüm sistemlerde tutarlılık ve doğruluğu korur. Bu da analiz ve doğru karar verme için daha temiz ve daha güvenilir veriye sahip olacağınız anlamına gelir.

Verimlilik

MDM, veri yönetimini rasyonelleştirir ve kritik veri öğeleri için tek ve merkezi bir güvenilir kaynak sağlar. Böylece, birden fazla sistem ve departman genelinde veri mutabakatı, veri girişi ve veri bakımı için gereken süre ve çaba önemli ölçüde azalır.

Düzenleyici uyumluluk

Çoğu sektör, sıkı veri gizliliği, güvenliği ve yönetişim düzenlemelerine tabidir. MDM, gizlilik kurallarına ilişkin eksiksiz ve doğru veri tutarak bir kuruluşun uyumluluğunu sağlamaya yardımcı olur.

Ayrıca, düzenleyici uyumluluğu sağlamak için kuruluşların tutarlı veri yönetim uygulamaları oluşturmasına yardımcı olur. CRM, faturalama ve pazarlama sistemlerinde müşteri kayıtlarının tutarlı ve doğru olmasını sağlamak, doğru kayıt tutmayı zorunlu kılan düzenlemelere uyumu destekler.

Sadeleştirilmiş operasyonlar

MDM, daha önce ayrık olan tüm veri türlerini, biçimlerini ve genel yapılarını tek bir görünümde bir araya getirerek karmaşık veri bağlamını basitleştirir. Verinin bu tekil görünümü, çapraz fonksiyonel iş birliğini sorunsuz biçimde artırır, bölümler arası koordinasyonu iyileştirir ve iş süreçlerinin akıcı şekilde desteklenmesine yardımcı olur.

Daha az ek maliyet

MDM, veri kalitesini optimize ederek gereksiz veri yönetimi maliyetlerini azaltır. Bu maliyetler, manuel veri girişi, veri hataları ve tutarsızlıkları, mutabakat çabalarının maliyeti, düzenleyici cezalar ve veri adacıkları nedeniyle oluşan verimsizlik olabilir.

Sonuç olarak MDM, kuruluşların kaynakları doğru şekilde tahsis etmesini ve veri yatırımından beklenen getiriyi elde etmesini sağlar.

Ana Veri Yönetimi Stratejileri ve En İyi Uygulamaları Nelerdir?

Kuruluşunuzda bir ana veri yönetimi sistemi uygularken, işlevlerini güçlendirmek ve potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için stratejik planlama yapmalısınız.

Açık hedefler ve kapsam belirleyin

Önce, ana veri yönetimiyle hangi hedeflere ulaşmak istediğinizi tanımlamanız gerekir. Ele almak istediğiniz belirli zorluklar olabilir. Ayrıca, işletmeniz için özgül ve kritik olan ana veri varlıklarını (ör. müşteriler, ürünler, konumlar) yazmalısınız.

Bu, kaynakları önceliklendirmenize ve ana veri yönetimi sisteminin en büyük etkiye sahip veriye odaklanmasını sağlamanıza yardımcı olur.

Doğru teknolojiye yatırım yapın

Birçok ana veri yönetimi platformu vardır ve doğru olana yatırım yapmak, onu birkaç önemli özelliğe göre değerlendirmenizi gerektirir. Kendi kendinize şu soruları sorun: Güçlü yönleri neler — derin veri temizleme ve standartlaştırmaya mı odaklanıyor, yoksa ana odağı veri yönetişimi mi?

Ayrıca entegrasyon yeteneklerini kontrol edin. Verinizin tam resmini sunmak için mevcut ERP, CMS veya diğer veri ambarı sistemlerinizle iyi bağlanabilmelidir.

Bir veri yönetişimi çerçevesi oluşturun

Veri yönetişimi çerçevesi, veriye kimin erişebileceğine ve kuruluş genelinde hangi veri kalite standartlarının izleneceğine ilişkin kuralları belirler.

Seçeceğiniz ana veri yönetimi hizmeti, tutarlı bir veri biçimini uygulamak için bu veri yönetişimi çerçevesini izleyecektir. Bu nedenle doğru veri yönetişimi çerçevesini kurmak önemlidir; çünkü bu, bölümler arasında birliktelik sağlar. Veri yönetişimiyle veride güven inşa etme hakkında daha fazla bilgi edinmek için Veri Yönetişimiyle Veriye Güven İnşa Etme podcast bölümümüzü dinleyebilirsiniz.

Veri standartlaştırmasını uygulayın

Kuruluşunuzun tüm ana veri varlıkları için net veri standartları olmalıdır. Buna, bir müşterinin adresinin MDR’de nasıl saklanacağı gibi veri biçimlerini tanımlamak da dahildir.

Bazı ortak terminolojiler olacaktır. Ayrıca, kuruluşunuza özgü ve tüm bölümlerde korumak istediğiniz standart bir kodlama şeması da olabilir.

Tüm bunlar, kuruluşun MDR’deki tüm verilerinin aynı veri tanımlarına göre saklanmasını sağlayan veri standartlaştırması kapsamına girer.

Sürekli izleyin ve iyileştirin

MDM’i kuruluşunuzda uyguladıktan sonra, kullanıcı benimseme oranlarını (MDM’i ve işlevlerini aktif kullanan kişi sayısı), veri kalite metriklerini ve sistem performansını düzenli olarak izlemeniz gerekir.

Böylece iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve iş ihtiyaçlarınıza ile veri yönetimi uygulamalarınıza göre ana veri yönetimi stratejinizi ayarlayabilirsiniz.

Ekibinizi yetkinleştirin 

Ana veri yönetiminin etkin şekilde uygulanması yalnızca doğru araçları değil, doğru becerileri de gerektirir. İşletmeler; veri doğruluğu, yönetişim ve entegrasyona yönelik artan bir taleple karşı karşıya, bu nedenle ekibinizin veriyi yönetme ve optimize etme bilgisiyle donatıldığından emin olmak esastır.

DataCamp for Business, iş gücünüzü veri yönetimi, yönetişimi ve analizi konularında yetkinleştirmek için kapsamlı öğrenme yolları sunar. Veri kalitesi, entegrasyon ve güvenlik gibi temel kavramları kapsayan kurslarla ekibiniz, ana veriyi verimli ve güvenle yönetmeye hazır olacaktır.

Bugün bir demo isteyin ve hem kişisel gelişimi hem de iş hedeflerini destekleyen eğitimlere yatırım yaparak kuruluşunuzun MDM’in tüm potansiyelinden yararlanmasını sağlayın.

Ana Veri Yönetiminin Bazı Zorlukları Nelerdir?

Ana veri yönetimiyle ilgili bazı zorluklar vardır; ancak bunlar, hazırlık yaparak ve nasıl karşı koyacağınızı bilerek aşılabilir. 

Ölçeklenebilirlik ve esneklik

Ölçeklenemeyen MDM sistemleri, iş ihtiyaçları geliştikçe artan veriyi kaldıramaz. Uzun vadeli başarı için, artan veri hacimlerine uyum sağlayabilen ve yeni uygulamalarla entegre olabilen bir MDM sistemi seçmelisiniz.

Kullanıcı benimsemesi ve değişim yönetimi

Çalışanları ikna etmek ve ana veri yönetimine uyum sağlamalarını sağlamak, değişime dirençlilerse zor olabilir. Kuruluş içinde MDM kullanımını teşvik etmek için kapsamlı eğitimler düzenlemeli, güven aşılamalı ve kaygıları gidermelisiniz.

Ayrıca, kuruluşunuzda ana veri yönetiminin sorunsuz uygulanmasını sağlamak için dikkatli planlama yaparak ve karşı önlemleri hayata geçirerek bu zorlukları ele alabilirsiniz.

Bazı Ana Veri Yönetimi İşleri Nelerdir?

MDM pazarda birçok iş alanı oluşturdu ve veri yönetimi becerilerine sahip profesyoneller için çeşitli kariyer fırsatları sunuyor. İşte bazı yaygın MDM iş ve roller:

Yeni başlangıç seviyesindeki işler 

• Ana Veri Yönetimi Uzmanı/Analisti
• Veri Sorumlusu (Data Steward)
• Veri Kalite Analisti
• Veri Entegrasyon Uzmanı
• MDM Sistem Yöneticisi

Kıdemli seviyedeki işler

• Veri Yönetişimi Uzmanı/Yöneticisi
• Veri Mimarı/MDM Mimarı
• MDM Çözümleri Danışmanı
• Veri Kalitesi Yöneticisi
• İş Analisti (MDM)
• Veri Güvenliği Analisti (MDM)
• Veri Ambarı Analisti (MDM odaklı)

Yaygın Ana Veri Yönetimi Araçları Nelerdir?

Sektörde en sık kullanılan bazı ana veri yönetimi araçlarına bakalım:

Piyasada çok sayıda ana veri yönetimi çözümü mevcuttur. En iyi MDM çözümünü seçmek için kuruluşunuzun iş ihtiyaçlarını, bütçesini ve mevcut BT altyapısını değerlendirin.

Son Düşünceler

Ana Veri Yönetimi, kuruluş genelinde güvenilir ve konsolide bir veri görünümünü hayata geçirir. Bu da veri bilimcilerinin ve veri sorumlularının eksiksiz ve tutarlı veri kümeleri üzerinde yakın çalışmasını kolaylaştırır.

Bu ve benzeri kavramları derinlemesine anlamak isterseniz, bir veri yönetimi kavramları kursu almak, MDM’in temelini oluşturan çerçeveler ve metodolojiler hakkında değerli içgörüler sağlayabilir.

Ayrıca, başarılı bir MDM uygulaması için veri yönetişimi ilkelerini anlamak faydalıdır. Bir veri yönetişimi kavramları kursuna kaydolmak, kuruluşunuzda veri doğruluğunu, tutarlılığını ve güvenliğini sağlamanız için gerekli bilgiyle sizi donatacaktır.

İyi öğrenmeler, verilerinizi düzenli tutun!