Veri Stratejisi Nedir?

Veri stratejisi, bir kuruluşun bilgi varlıklarını yönetmek için gerekli olan teknolojiyi, süreçleri, insanları ve kuralları tanımlayan uzun vadeli bir plandır. Günümüzde her türden işletme, büyük miktarda ham veri toplar. Bununla birlikte, işletmeler bilgiye dayalı karar vermek ve makine öğrenimi (ML) veya üretici yapay zeka (AI) uygulamaları oluşturmak için bu bilgileri kullanmak istiyorlarsa iyi düşünülmüş bir veri yönetimi ve analiz planına ihtiyaçları vardır. Veri stratejisi, bir kuruluşun verileri toplama, depolama, paylaşma ve kullanmaya yönelik uzun vadeli vizyonunu özetler. Kuruluşunuzda verilerle çalışması gereken herkes için veri yolculuğunun her adımında verilerle çalışmayı kolaylaştırır.

Veri stratejisi neden önemlidir?

Bir veri stratejisi oluşturmak, kuruluşların sürekli bir değişim ortamında güncel, rekabetçi ve yenilikçi kalması için esastır. İş girişimlerinin hedeflerine ulaşmak ve kuruluşunuz için aşağıda belirtilenler gibi yeni değerleri ortaya çıkarmak üzere verilerinizi seçmeniz, anlamanız ve korumanız gerekir:

Daha iyi ve daha hızlı kararlar alın
Dolandırıcılığı azaltın
Müşteri deneyimini ve sadakatini iyileştirin
Operasyonel verimliliği artırın
Süreçleri optimize edin
Maliyetleri optimize edin
Ürün olarak veri gibi yeni iş modellerini destekleyin
Makine öğrenimi (ML) veya üretici yapay zeka gibi geleceğe hazır uygulamalar oluşturun.

Veri stratejiniz, veri yönetimini iş stratejisi ve veri yönetişimi ile uyumlu hale getirdiğinden size rekabet avantajı sağlar. Bu stratejinin iki temel amacı vardır.

Veri mimarisi kararlarını iyileştirme

Bir şirketin veri mimarisi, şirketin verileri nasıl topladığını, depoladığını, dönüştürdüğünü, dağıttığını ve kullandığını açıklar. Veri yönetiminin aşağıdakiler gibi teknik yönlerini de içerir:

Veritabanları ve dosya sistemleri
Veri entegrasyonu hizmetleri
Veri depolama biçimlerini yöneten kurallar
Uygulamalar ve veritabanları arasındaki sistem bağlantıları
Veri erişimi hakları
Yapay zeka veri modelleri

Örneğin veri mimarisi, günlük pazarlama ve satış verilerini pazarlama panoları gibi uygulamalara ekleyebilir ve bu uygulamalar da reklam harcaması ve satış arasındaki ilişkileri bölgeye göre ortaya koymak için bilgileri analiz eder. Veri stratejiniz, veri mühendislerinin iş hedeflerini karşılayan mimari kararları aldığı çerçeveyi ve doğru kişilerin bu verilere erişmesini sağlar.

Verileri tutarlı bir şekilde yönetin

Etkili bir veri stratejisi, iş birliğine dayalı ve tutarlı veri yönetimi için tüm kuruluşu destekler. Herkese beş temel sorunun yanıtını verir:

Hangi veriler uygundur?
Hangi veri operasyonları onaylanır?
Veri depolamanın ve toplamanın amacı nedir?
İş süreçlerine yönelik veri yönetişimi politikası nedir?
Mevcut verilerinizden hangi öngörüleri elde edebilirsiniz?

Bir veri stratejisi uygulamanın avantajları nelerdir?

İyi bir veri stratejisine sahip olmanın başka avantajları da vardır:

Veri yönetimi zorluklarının üstesinden gelin

Çoğu kuruluş; veri siloları, farklı iş birimlerinde yinelenen veriler, departmanlar arasında yetersiz veri akışı ve veri önceliklerinin net olmaması gibi veri yönetimi zorlukları yaşar. Veri stratejisi, verileri erişilebilir kılarak ve güvenli şekilde paylaşılmasını sağlayarak şirketlerin bu zorlukların üstesinden gelmesine olanak tanır. İş girişimlerinin gereğini yapmak için verilerin değerini ortaya çıkarabilirsiniz. Verilerin daha iyi düzenlenmesi ve doğru zamanda doğru verilere erişebilmek, kuruluşların geleceğe ya da bilinmeye hazır olmasını sağlar.

Müşteri deneyimini ve sadakatini iyileştirin

Kuruluşlar, müşterileri daha iyi anlamak ve müşteri deneyimini iyileştirmek için verilerden ve analizden yararlanır. Kuruluşlar, çevrimiçi deneyimlerden iletişim merkezlerine kadar, müşteriler için daha çok değer yaratmak ve ihtiyaçlara yönelik olarak proaktif şekilde harekete geçmek için verileri kullanır. Veriler, kuruluşların yeni iş ve finansman fırsatları oluşturmasının yanı sıra müşteri ihtiyaçlarına dayalı son derece kişiselleştirilmiş ürünler ve hizmetler oluşturmasına da yardımcı olur. Kişiselleştirilmiş deneyimler de zaman içinde müşteri sadakatini artırır.

Analitik olgunluk elde edin

Gartner Analytic Ascendancy Model, analitik olgunluktaki dört adımı tanımlar. Kuruluşlar çoğunlukla ne olduğunu ve neden olduğunu anlamak için betimleyici ve tanısal analitikle başlar. Kuruluş analitik olgunluğa, ne olacağını öğrenmek için verileri kullanan öngörüye dayalı analitiğe geçiş yaptığında ulaşılır. Olgunluğun son aşamasındaki kuruluşlar, önceden belirlenen sonuçlara ulaşmak için kuralcı analitik kullanır. Bu noktada veri stratejisi, kuruluşunuzun sonradan farkına varmak yerine öngörüye dayalı kararlar vermesine yardımcı olacak ayrıntılı bir plan ortaya koyar.

ML ve üretici yapay zeka gibi geleceğe hazır uygulamalar oluşturun

Veri, ML ve üretici yapay zeka uygulamalarının merkezinde yer alır. ML ve AI modelleri, modelleri eğitmek ve çıkarım çalıştırmak için verileri kolayca alma ve yönetme yeteneği gerektirir. Veri stratejisi; uygulamalara görüntü tanıma, tahmin ve akıllı arama gibi kullanım durumlarını besleyen verileri hesaba katar. Veri modellerinizi yönetmeyi içeren ML yönetişimini de hesaba katmanız gerekir.

Kuruluş geneline yayılan bir veri kültürü oluşturun

Veri stratejisi, veri okur yazarlığını iyileştirmek ve kuruluşun veri kullanımı verimliliğini artırmak için bir yol haritası sunar. Farklı ekipler, veri kalitesini ve veri toplamanın doğruluğunu artırmak için uyumlu bir şekilde çalışabilir. Ayrıca veri yönetimi ve kullanımında başlangıç seviyesinden uzmanlara kadar her seviyedekiler için özelleştirilmiş eğitimler ve öğrenme yolları oluşturabilirsiniz.

Mevzuata uygunluğu destekler

Etkili bir veri stratejisi, verilere yetkisiz erişimi sınırlama önlemleri uygulayarak veri güvenliğini iyileştirir. Politikaları ve süreçleri tanımlarken tüm veri yönetişimi kurallarını ve yönetmeliklerini göz önünde bulundurabilirsiniz. Tüm operasyonlar, kurumsal veri yönetiminin her zaman verilerin gizliliğini, güvenliğini ve bütünlüğü sürdürdüğünden emin olacak şekilde planlanabilir.

Etkili bir veri stratejisinin temel bileşenleri nelerdir?

Veri stratejinizi bir dizi adım ve bu adımları uygulamak için bir zaman çizelgesi olarak oluşturabilirsiniz. Bu veri stratejisi yol haritası, kuruluşunuzun mevcut veri olgunluğunu sürdürmesini sağlayacak yönergeler ve bunu bir üst seviyeye çıkaracak eylem maddeleri içerir.

Yol haritanıza dahil edebileceğiniz bazı yaygın veri stratejisi bileşenleri aşağıda verilmiştir:

Veri kataloğu araçları

Veri kataloğu araçları, tüm mevcut veri varlıklarınızı belirlemenize ve kategorilere ayırmanıza yardımcı olur. Kurumsal kullanıcılarınız ve BT ekipleriniz, ayrıntılı meta verilerin yanı sıra kurumsal operasyonları veri operasyonlarıyla daha etkili bir şekilde eşleştirmek için kataloğu kullanabilir.

Veri yönetim araçları

Veri entegrasyonu, görselleştirme, raporlama ve panoları için çeşitli araçlar mevcuttur. Veri stratejisi, iş ihtiyaçlarını karşılayan ve BT ekipleri ile kurumsal kullanıcıları destekleyen en iyi araçları tanımlamaya yardımcı olur. Ayrıca araçların tüm veri yönetişimi politikalarını karşıladığını doğrulayarak yönetmeliklere uygun olduğundan da emin olabilirsiniz.

Veri analizi

Başarılı veri stratejileri çoğunlukla bir kuruluştaki hem veri hem de analiz yönetimine ilişkin planlar içerir. Veri analizi, ML ve AI modelleri için girdi olarak mevcut veri kümeleri gerektirir. Kurumsal veri stratejisi, veri operasyonlarında çalışanları eğitmek ve analiz için kullanılacak en iyi veri kümelerini belirleyerek sapmayı en aza indirmeyi amaçlar. Örneğin, kuruluşunuzun iş başvurularını otomatik olarak sıralamak için yapay zeka kullanmayı planladığını düşünün. Bu durumda, ML ve AI modellerinde bilinçsiz bir sapma oluşmasını önlemek için eski ve mevcut çalışanlara ilişkin çeşitlilik içeren bir veri kümesini dikkatlice seçmeniz gerekir.

İnceleme süreci

Veri stratejiniz, mevcut veri yönetimi sistemlerini ve veri stratejisinin kendisini değerlendirmek ve iyileştirmek için bir inceleme süreci içermelidir. Buna aşağıdaki gibi görevler dahildir:

Mevcut veri mimarisini düzenli olarak denetleme
Veri toplama süreçlerinin uygunluğu sürdürdüğünü doğrulama
Karşılaştırılabilir pazar verileriyle veri kalitesini ölçme

Mevcut veri stratejinizi iyileştirmek ve stratejik hedefleri tekrar incelemek için bu tür inceleme belgelerini kullanabilirsiniz.

Veri stratejisi oluşturmaya yönelik farklı yaklaşımlar nelerdir?

Kuruluşunuz için bir veri stratejisi oluşturmaya yönelik iki temel yaklaşım bulunur.

Merkezi

Veri yönetimine oldukça merkezi ve denetim odaklı bir yaklaşım, genelde her geniş veri kategorisi için tek bir doğru kaynağı içerir. Örneğin, bir adet temel gelir, müşteri veya satış verileri kaynağı bulunur. Veri sistemleri, birkaç kaynaktan verileri toplar, bunları temizler ve bu merkezi depoda saklar. Bu durumda veri savunması, şirketinizin dahili sistemlerinde akış halinde olan verilerin bütünlüğünü korumak için güvenilir veri kaynaklarını belirleme, standartlaştırma ve yönetme yoluyla aşağı yönlü riski en aza indirir. Bu sistem, aşağıdakiler gibi faaliyetlere öncelik verir:

Uygunluk ve yönetmelikler
Analizleri kullanarak dolandırıcılık algılama
Hırsızlığı önlemek için güvenlik önlemleri

Merkezi olmayan

Merkezi olmayan bir yaklaşım, merkezi olarak yönetilen veri yönetim sistemlerine daha fazla esneklik katar. Birçok iş biriminin, aynı verileri farklı şekilde yorumladığının farkındadır. Tek doğru kaynağıyla güvenilir bir şekilde yeniden eşleştirilebilen kontrollü veri dönüşümlerine olanak tanıyarak bu farklı yorumları uygun hale getirir.

Örneğin, hem finans hem de pazarlama departmanlarının aylık sosyal medya reklam harcaması raporlarının olduğu bir senaryo düşünün. Reklam verimliliğini analiz etmekle ilgilenen pazarlama departmanı, tıklamalara ve görünümlere yapılan harcamanın etkisiyle ilgili rapor hazırlar. Finans departmanı, harcamanın nakit akışına etkisini raporlar. Raporlar, farklı sayılar içerse de gerçeğin doğru bir versiyonunu temsil eder.

Veri stratejisi yaklaşımlarını dengeleyin

Her şirket, veri stratejisinin başarılı olması için hem merkezi hem de merkezi olmayan yaklaşımları bünyesinde barındırmalıdır. Ancak aralarında doğru dengeyi bulmak karmaşık olabilir. Merkezi olmayan yaklaşımlar, gerçek zamanlı operasyonlar olma eğilimi gösterir. Pazarlama ve satış gibi müşteri odaklı şirket faaliyetleri için daha uygundur. Merkezi yaklaşımlar ise hukuk, finans, uygunluk ve BT departmanları için daha önemlidir. Dengeli bir veri stratejisi, iş liderlerine iş gereksinimlerini karşılamak için tek doğru kaynağını tutarlı bir şekilde uyarlama esnekliği sağlar.

Veri stratejisini kim oluşturur?

Veri stratejisi ekibinde genellikle üst düzey yönetim temsilcileri, iş analizi, AI ve BT ekipleri yer alır. Veri stratejisi oluşturmak ve uygulamak için bir araya gelen kullanıcılara ilişkin bazı örnekler aşağıda verilmiştir.

Veri mühendisleri

Veri mühendisleri, güvenilir ve etkili bir veri mimarisi oluşturmaktan sorumludur. Veri toplama, işleme, depolama ve analiz gibi birçok veri işlem hattı görevini denetler ve yönetirler. Bu rolde, veri güvenliği ve yönetişimi gerekliliklerini uygulayan uzmanlar bulunur.

Veri bilimciler

Veri bilimciler, veri mühendisleri tarafından işlenen verileri daha ayrıntılı bir analiz için kullanır. Verileri farklı ML ve AI modelleri derlemek ve iş zekası için raporlar oluşturmak amacıyla kullanırlar.

Veri analistleri

Veri analistleri, verileri yorumlama ve analiz etme konusunda uzmandır. İş zekası görevlerinin organizasyonel gereksinimlerle uyumlu olduğundan emin olmak için veri bilimcilerle yakın bir çalışma içinde olurlar.

İş yöneticileri

İş yöneticileri, veri raporlarını inceler ve veri operasyonlarını yönetmeye yardımcı olur. Veri stratejisinin, genel iş stratejisine ve mevzuat gerekliliklerine uygun olduğundan emin olurlar.

Veri stratejisi oluşturma adımları nelerdir?

Finanse edilen iş girişimlerini belirleyin

İlk adım, finanse edilen iş girişimleri ile uyumu sağlamaktır. Bunun için Amazon'un geriye doğru çalışma yönteminden yararlanabilirsiniz. Sonra, bu iş girişimleri için hangi verilerin gerekli olduğunu belirleyin. Ardından, iş girişimlerini desteklemek için hangi veri yeteneklerinin gerekli olduğunu belirleyin.

Veri stratejisi oluşturmak için örnek adımlar şunlardır:

Başka birinin finanse edilen iş girişimini destekleyin
Gerekli veri yeteneklerini belirleyin
Gerekli verilerin durumunu belirleyin
Veri stratejisi yol haritası oluşturun
Kurumsal mimari ve proje yönetimi gibi hangi kurumsal işletim uygulamalarının veri stratejinizi destekleyebileceğini belirleyin
AI stratejisi programlarıyla entegre edin

Bir ekip oluşturun

Farklı bakış açıları getirecek doğru kişileri bulmak, veri stratejisinde başarı için kritik öneme sahiptir. Ekibiniz, aşağıdakilerin de dahil olabileceği birçok görevden sorumlu olur:

Kaynak tahsisi ve dağıtımı
Politika oluşturma ve bunları iyileştirme
Verilerle ilgili sorunlar ortaya çıktıkça bunları giderme
Program durumu ve sonuçlarının iletilmesi

Teknolojiyi dağıtma, standartlara uygunluktan emin olma ve politika değişiklikleri hakkında herkesi bilgilendirme sorumluluklarını kimlerin üstleneceği belirlemek için de veri yönetişimi görevleri atayabilirsiniz.

Veri mimarinizi optimize edin

Veri stratejisi, pratikte başarılı olmak için doğru araçların ve teknolojilerin kullanımını gerektirir. Mevcut veri altyapınızı incelemeniz, farklı ekiplerin şu anda verileri nasıl kullandığını analiz etmeniz ve giderilecek boşlukları analiz etmeniz gerekir. Bu adım, çoğunlukla gereksinimlerinize bağlı olarak teknoloji odaklı kararlar vermeyi içerir ve bu kararlardan bazıları şu şekildedir:

Veri hacmi ve türü
Veri kalitesi ve analizi
Güvenlik ve uygunluk
Veri yaşam döngüsü

Nihayetinde hedefiniz, doğru güvenlik denetimleriyle birlikte verilere ihtiyaç duyan tüm paydaşlar için verileri mümkün olduğunca erişilebilir, paylaşılabilir ve eyleme dönüştürülebilir hale getiren bir veri stratejisi oluşturmaktır.

AI stratejisi programı ile entegre edin

AI ve ML'den değer üretmek için temel veriler; uygun veri kalitesini, entegrasyonu, güvenliği vb. sağlamak üzere AI ve ML modelleriyle ilişkili belirli girişimlerin gereksinimlerini karşılamalıdır. Bu nedenle, veri stratejisi ve AI stratejisi ekipleri arasında ortaklık olmalıdır.

AI/ML için dikkate alınacak özel yönetişim noktaları

AI/ML, veri stratejimizde hesaba katmamız gereken yeni yetenekler sunar. Örneğin:

Özellik depoları
Ek mevzuata uygunluk
MLOps
Dikkate alınacak yeni etik noktaları
Dikkate alınacak üretici yapay zeka noktaları

AWS, veri stratejiniz konusunda nasıl yardımcı olabilir?

AWS, işinizi verilerle yeniden tasarlamanıza yardımcı olan birçok hizmet sunar. Verilerinizi dünyanın en güvenilir, güvenli ve ölçeklenebilir bulut topluluğuna emanet etmek için 1,5 milyondan fazla müşteriye katılın. Örneğin, AWS'yi kullanarak:

Bu e-kitapta AWS ile uçtan uca veri stratejisi uygulayarak verilerinizin iş değerini nasıl en üst düzeye çıkarabileceğinizi keşfedin.
Bu isteğe bağlı uzman sınıfında, başarılı ve finanse edilen bir veri yönetişimi programının nasıl oluşturulacağını öğrenin. AWS ile Veri Yönetişimi uzman sınıfı videolarına uygulamalı alıştırmalar içeren bir çalışma kitabı eşlik eder.
AWS Veri Altyapısı Modernizasyonu hizmetleriyle mevcut sistemleri yükseltin
AWS'de Analiz ile en iyi veri analizi stratejilerini seçip uygulayın
AWS'de Makine Öğrenimi ile yeni deneyimler oluşturun ve eski süreçleri yeniden tasarlayın

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'yi kullanmaya ve veri stratejinizi uygulamaya başlayın.

Veri Stratejisi Nedir?