This is the Trace Id: b691ef5472c8ba67671160b659406358

Veri yönetimi nedir?

Veri yönetiminin önemi ve kuruluşlara nasıl fayda sağladığı hakkında genel bilgi edinin.
Kullanmaya başlayın

Veri yönetimi nedir?

Veri yönetimi, bir kuruluşun verilerinin kullanılabilirliğini, kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlamak için yönetilmesine yönelik yapılandırılmış bir uygulamadır. Verilerin oluşturulmasından kullanılmasına, depolanmasına veya silinmesine kadar yaşam döngüsü boyunca yönetimine ve korunmasına rehberlik eden roller, sorumluluklar, süreçler, politikalar ve standartlardan oluşan bir çerçeve oluşturmayı içerir.

Önemli çıkarımlar

  • Veri yönetimi ve veri doğruluğu, güvenliği ve uyumluluğunu yönetmek için neden gerekli olduğuna dair genel bir bakış edinin.
  • Veri kalitesi, politikalar, güvenlik ve yönetim dahil olmak üzere veri yönetiminin temel bileşenleri hakkında bilgi edinin.
  • l Gelişmiş karar alma süreçlerinden artan uyumluluk ve verimliliğe kadar veri yönetiminin faydalarını keşfedin.
  • l En iyi kuruluşların verilerini korumak ve optimize etmek için veri yönetimini nasıl kullandıklarına dair gerçek dünya örneklerini keşfedin.
  • l Yapay zeka ve bulut teknolojileri daha güvenli, uyarlanabilir veri uygulamaları için geliştikçe veri yönetimi gelecekteki eğilimleri anlayın.

Veri yönetimine genel bakış

Günümüzün veri odaklı dünyasında, kuruluşlar verilerinden etkili bir şekilde yararlanma konusunda büyük bir baskıyla karşı karşıyadır. Veritabanları, uygulamalar ve IoT cihazları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle birlikte, bir veri yönetimi stratejisi verilerin doğru, güvenilir ve korunmuş kalmasını sağlar.

Veri yönetimi stratejisi

Sağlam bir veri yönetimi çerçevesi oluşturmak için birkaç temel bileşenin birlikte çalışması gerekir. Bu bileşenlerin her biri yönetim stratejisinin genel bütünlüğünün ve etkinliğinin sağlanmasında hayati bir rol oynar.
 
  1. Veri kalitesi yönetimi, doğrulama kuralları, yinelenen verilerin kaldırılması ve gerçek zamanlı izleme yoluyla verilerin doğru, tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar. Yüksek kaliteli veriler anlamlı içgörüler üretmek ve karar alma süreçlerini desteklemek için çok önemlidir; bu veriler olmadan analizler yanıltıcı olabilir ve stratejiler aksayarak kurum genelinde verimsizliğe yol açabilir.
  2. Veri yönetimi bir kuruluşun sistemleri ve platformlarındaki verilerin depolanmasını, işlenmesini ve bakımını denetleyerek verilerin erişilebilir, güvenli ve kolayca alınabilir olmasına yardımcı olur. Veri kataloglama, veri gölleri veya ambarları kurma ve yaşam döngüsü yönetimi stratejileri uygulama gibi temel uygulamalar, verilerin oluşturulmasından arşivlenmesine veya silinmesine kadar kullanılabilir ve düzenli kalmasını sağlamaya yardımcı olur.
  3. Veri politikaları ve standartları bir kurum genelinde verilerin nasıl toplanacağı, depolanacağı, işleneceği ve paylaşılacağı konusunda yol göstererek uygulamaların iş hedefleriyle uyumlu olmasını ve düzenlemelere uygun olmasını sağlar. Açık politikalar veri saklama, paylaşma ve rolleri kapsarken, standartlar tutarlı ve güvenli veri yönetimi için gereken teknik çerçeveyi oluşturur.
  4. Veri güvenliği ve gizlilik önlemleri hassas verileri yetkisiz erişime karşı korur ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi gizlilik yasalarına uygunluğu sağlar. Şifreleme, erişim kontrolleri, çok faktörlü kimlik doğrulama ve gizlilik etki değerlendirmeleri, günümüzün karmaşık tehdit ortamında verilerin korunması ve müşteri güveninin sürdürülmesi için temel stratejilerdir.
  5. Veri yönetimi ve hesap verebilirlik veri varlıklarını yönetme sorumluluğunu belirli bireylere veya ekiplere atar ve kurumun yönetişim çerçevesini takip etmelerini sağlar. Bu hesap verebilirlik, veri yönetimi uygulamalarının bütünlüğünü korur ve tutarlılığı sürdürerek verilerin departmanlar arasında kurumsal politikalar ve hedeflerle uyumlu olmasına yardımcı olur.

Veri yönetimi çerçeveleri ve araçları

Etkili bir veri yönetimi politikası oluşturmak, verilerin iyi yönetilmesini, erişilebilir ve güvenli olmasını sağlamak için yapılandırılmış çerçeveler ve özel araçlar gerektirir. Başarılı bir veri yönetimi yaklaşımı, sağlam bir çerçeveyi otomasyon ve gelişmiş yetenekler aracılığıyla yönetişim uygulamalarını geliştiren güçlü araçlarla birleştirir.

Çerçeveler

DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge) gibi popüler veri yönetimi çerçeveleri, veri yönetiminin uygulanması için yapılandırılmış metodolojiler sağlar. Bu çerçeveler veri mimarisi, meta verileri yönetimi ve risk yönetimi gibi kritik alanları kapsamakta ve kurumlara yönetişim stratejilerini oluşturmaları için kapsamlı bir plan sunmaktadır.

Veri Yönetimi Araçları ve Yapay Zeka Yetenekleri

Microsoft Fabric gibi modern veri araçları, araçtaki verileri yönetmenize yardımcı olmak için yerleşik birleştirilmiş yönetim ve güvenlik özellikleriyle birlikte gelir. Bu yetenekler, verilerinizi tüm veri varlığınız boyunca yönetebilen Microsoft Purview gibi özel yönetişim araçlarıyla eşleştirilmelidir. Bu kombinasyon, yönetim süreçlerini kolaylaştıran merkezi katalogları, uyumluluk çözümlerini ve erişim kontrollerini bir araya getirerek veri kalitesini, güvenliğini ve erişilebilirliğini sağlayabilir:
  • Veri Katalogları: OneLake kataloğu ve Microsoft Purview'in Birleşik Kataloğu gibi merkezi kataloglar, veri standartlarının korunmasına yardımcı olan yerleşik içgörüler ve önerilerle kolay veri keşfi, yönetimi ve uyumluluk izlemesine olanak tanır.
  • Uyumluluk Çözümleri: Fabric gibi platformlar, otomatik izleme, rol tabanlı erişim kontrolleri ve ortak standartlara bağlılık gibi günlük ihtiyaçların üstesinden gelmek için yerleşik uyumluluk özellikleri içerir. Bu kullanıma hazır araçlar kolaylık sağlar ve kuruluşların hızlı bir şekilde başlamasına olanak tanır. Daha gelişmiş ihtiyaçlar için Microsoft Purview ayrıntılı veri keşfi, sınıflandırma ve köken takibi dahil olmak üzere ek işlevler sunar. Bu, hibrit ortamları yöneten veya sıkı yasal gerekliliklere uyan kuruluşlar için idealdir.
  • Erişim Denetimi: Fabric'in entegre erişim kontrolü özellikleri, rol tabanlı izinler ve güvenli erişim kontrolleri dahil olmak üzere temel güvenlik sağlayarak hassas verilerin korunmasını sağlar. Daha karmaşık senaryolar için Microsoft Entra bu özellikleri şirket dışındaki ve parçalı kimlik yönetimi ile genişletir. Entra, çoklu bulut ve hibrit ortamlarda hassas erişim kontrolleri sağlayarak yalnızca yetkili kullanıcıların kritik verilere erişmesini sağlar.
Fabric gibi platformlar, sağlam temel özellikler ve Purview ve Entra gibi gelişmiş araçlarla entegrasyon sunarak hem günlük yönetim görevleri hem de en zorlu veri yönetimi zorlukları için esneklik sağlar.

Kuruluşlar, yapılandırılmış çerçeveleri özel araçlar ve yapay zeka ile birleştirerek uyumluluğu destekleyen, veri erişilebilirliğini artıran ve gelişmiş analize hazırlayan sağlam bir veri yönetimi stratejisi oluşturabilir.

Veri yönetiminin avantajları

Veri kalitesini ve doğruluğunu artırır

Veri yönetimi, veri doğruluğu ve kalitesini sağlayan, güvenilir analizleri, raporlamayı ve karar vermeyi destekleyen tutarlı uygulamalar oluşturur. Temiz ve doğru veriler, kuruluşların pazardaki değişikliklere uyum sağlamasına ve fırsatları yakalamasına yardımcı olur.

Uyumluluk ve risk kontrolünü artırır

GDPR, HIPAA ve CCPA gibi düzenlemelere uyumluluk kritik önem taşır. Veri yönetimi, uygulamaları bu düzenlemelerle uyumlu hale getirerek uyumsuzluk ve ceza riskini azaltır.

Karar verme sürecini destekler

Yüksek kaliteli veriler, işletmelerin içgörü toplamasını ve bilinçli kararlar almasını sağlar. Veri yönetimi, stratejik kararlar ve operasyonel iyileştirmeler için tutarlı ve güvenilir veriler sağlar.

Operasyonel verimliliği artırır

Veri yönetimi, fazlalıkları ve manuel görevleri azaltarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlar. Veri girişini, temizlemeyi ve doğrulamayı otomatikleştirmek, çalışanları stratejik işler için serbest bırakır.

Verileri korur ve ihlalleri önler

Veri yönetimi, hassas verileri korumak ve ihlalleri önlemek için şifreleme ve erişim kontrolleri gibi güvenlik önlemlerini içerir. Bu denetimler erişimi kısıtlayarak güvenliği artırır.

Gerçek dünyada veri yönetimi

  • Sağlık Hizmetleri: Hastaneler, hassas hasta bilgilerini yönetmek ve HIPAA gibi sağlık verileri düzenlemelerine uyum sağlamak için veri yönetimi çerçeveleri uyguluyorlar. Standartlaştırılmış veri paylaşım protokolleri olmadan, hastaneler diğer sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği yapmakta zorlanacak ve bu da hasta bakım sonuçlarını etkileyecektir.
  • Finansal hizmetler: Bankalar, müşteri finansal kayıtlarını ve işlem verilerini yönetmek için yönetim politikaları uygulayarak dolandırıcılık riskini azaltıyorlar. Veri yönetimi, PCI DSS gibi endüstri standartlarına uyum sağlamak için gereklidir, böylece bankalar güvenli işlemler sağlayabilir ve müşteri güvenini koruyabilir.
  • Perakende: Perakendeciler, satış işlemleri, müşteri davranışları ve tedarik zinciri yönetim sistemlerinden gelen büyük veri kümelerini yönetmek için veri yönetimini kullanır. Veri yönetiminin eksikliği, tüketici eğilimlerini doğru bir şekilde analiz etmeyi ve pazarlama stratejilerini optimize ederken gizlilik yasalarına uyumu sağlamayı zorlaştırır.
  • Üretim: Üretimde Veri Yönetimi Çerçeveleri, üretim hatlarındaki IoT cihazlarından gelen verilerin yönetilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olur. Veri yönetimi olmadan şirketlerin operasyonel verimlilik, ekipman bakımı ve tedarik zinciri performansı hakkında içgörü kazanması zordur, bu da karar alma süreçlerini ve maliyetleri etkiler.

Veri yönetiminde gelecek eğilimleri

Kuruluşlar yapay zeka ve makine öğrenimi gibi gelişmiş teknolojilere her geçen gün daha fazla güveniyor ve bu da iyi bir veri yönetimi ihtiyacını daha da kritik hale getiriyor. Yapay zeka modelleri ve makine öğrenimi sistemleri düzgün çalışabilmek için yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar. Veriler tutarsız veya yanlışsa, bu teknolojilerden elde edilen sonuçlar kusurlu veya önyargılı olabilir.

Veri yönetiminin yapay zeka ve makine öğrenimini destekleme şekli:

  • Veri tutarlılığı: Yönetim çerçeveleri, yapay zeka modellerinin tutarlı ve doğru veriler kullanmasını sağlayarak daha güvenilir tahminler yapılmasını sağlar.
  • Veri şeffaflığı: Kuruluşlar, veri kökenini (verilerin nereden geldiği ve nasıl değiştiği) izleyerek yapay zeka sistemlerinin kullandığı kaynakları anlayabilir ve doğrulayabilir, böylece yapay zeka sonuçlarına güven oluşturabilir.
  • Gizlilik ve güvenlik: Veri yönetimi sayesinde kuruluşlar, gizlilik ihlalleri veya GDPR gibi düzenlemelere uymama riski olmadan müşteri ve iş verilerini yapay zeka projeleri için güvenle kullanabilir.

Veri yönetiminde gelecek eğilimleri

Veri yönetimi gelişmeye devam ederken, ortaya çıkan bazı trendler onun geleceğini şekillendiriyor:
  1. Veri yönetimi ve otomasyon: Kuruluşlar büyük hacimlerde veri ürettikçe, yapay zeka odaklı araçlar veri yönetimi süreçlerini otomatikleştirmek için gerekli hale geliyor. Bu araçlar verileri otomatik olarak sınıflandırabilir, anormallikleri tespit edebiliyor ve uyumluluk kurallarını uygulayarak manuel müdahalelere olan ihtiyacı azaltıp verimliliği artırabiliyor.
  2. Bulut ve hibrit ortamlarla entegrasyon: Daha fazla işletme veri altyapısını bulut platformlarına taşıyor ve bu da bulut tabanlı yönetim çözümlerine olan ihtiyacı artırıyor. Bu çözümler, kuruluşların hibrit ortamlarda verileri yönetmelerine olanak tanıyarak, veriler şirket içinde, bulutta veya birden çok bulut platformunda depolanmış olsun, tutarlı yönetim uygulamaları sağlar.
  3. Gizlilik ve uyumluluğa odaklanma: Gizlilik düzenlemeleri giderek daha katı hale geliyor ve kuruluşlar, uyumluluğu sürdürmek için yönetim çerçevelerini buna göre uyarlamak zorunda. GDPR ve CCPA gibi yasalar veri işleme konusunda katı kurallar getirirken, şirketler tasarımdan itibaren gizliliği ön plana alan yönetim çözümlerine yatırım yapıyor ve verilerin baştan itibaren gizlilik ilkeleri doğrultusunda yönetilmesini ve işlenmesini sağlıyor.
  4. Veri demokratikleşmesi ve self servis analiz: Veri yönetimi, bir kuruluş içinde daha fazla kullanıcının verilere erişip bunları analiz edebildiği veri demokratikleşmesini mümkün kılan bir rol oynamaktadır. Bu eğilim, kullanıcıların raporlar ve görselleştirmeler oluştururken hassas bilgileri korumak için yönetim politikalarının uygulanmasını sağlayan self servis analiz araçları tarafından desteklenecektir.

Sonuç

Veri yönetiminin önemi

Veri yönetimi, uyumluluk ve güvenliği korurken verilerinin gücünü etkin bir şekilde kullanmak isteyen tüm kuruluşlar için çok önemlidir. Güçlü bir yönetim çerçevesi oluşturarak, kuruluşlar verilerini bilinçli karar almayı destekleyen, yeniliği teşvik eden ve operasyonel verimliliği artıran stratejik bir varlığa dönüştürebilir.

Veri yönetiminin geleceği, otomasyon, yapay zeka entegrasyonu ve bulut stratejileriyle uyumun giderek artmasını içerecek ve bu da onu modern veri yönetiminin gelişen ve vazgeçilmez bir parçası haline getirecektir. Rekabet gücünü ve uyumluluğunu korumak için kuruluşlar, değişen teknolojilere ve düzenleyici ortamlara ayak uydurmak için yönetim stratejilerini geliştirmeye devam etmelidir.

Ücretsiz Fabric denemesi ile başlangıç yapın

Yapay zeka çağında dönüşümü ve yeniliği desteklemek için birleşik bir veri yönetimi ve analiz platformu olan Microsoft Fabric ile kurumunuzu güçlendirin.

Başlangıç yapmak çok basit ve anlaşılır. Bir Azure hesabına ihtiyacınız yok, bunun yerine doğrudan Fabric platformuna kaydolabilirsiniz.

Daha fazla bilgi edinin
Kaynaklar

Ek kaynaklar

Kuruluşunuzun gelişmesine yardımcı olmak için tasarlanmış araçları, kaynakları ve en iyi uygulamaları keşfedin
Mavi bir gömlek giymiş, sarışın bir kadın alkışlıyor.
İş ortakları

Microsoft Fabric iş ortakları

Yetkin Fabric ortaklarının uzmanlığıyla verilerinizi yapay zeka çağına getirin.
Daha fazla bilgi edinin
Dizüstü bilgisayara bakan bir erkek ve bir kadın.

Neden Microsoft Fabric?

Fabric'in sunduğu özellikleri keşfedin, nasıl çalıştığını ve nasıl kullanıldığını öğrenin.
Fabric'i keşfedin
Beyaz kulaklık takmış gözlüklü bir kadın dizüstü bilgisayara gülümsüyor.
Kaynaklar

Microsoft Purview nedir?

Kaynakları keşfedin

Sık Sorulan Sorular

  • Dört temel unsur veri kalitesi, veri yönetimi, veri güvenliği ve veri uyumluluğudur. Her bir temel unsur, verilerin bütünsel bir şekilde yönetilmesini ve uygulamaların iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlar.
  • Veri yönetiminin temel amacı, veri varlıklarını yönetmek ve korumak için bir çerçeve oluştururken, bunların düzenlemelere uygunluğunu ve iş amaçlı kullanım için erişilebilirliğini sağlamaktır.
  • Sahiplik genellikle, veri yöneticileri, uyum görevlileri ve BT personeli gibi roller içerebilen, belirlenmiş bir veri yönetimi ekibi veya ofisine aittir. Tutarlı uygulamalar ve politikalar sürdürmek için departmanlar arasında işbirliği yaparlar.

    Net ve etkili bir veri yönetimi çerçevesi oluşturarak, kuruluşlar veri odaklı başarının temelini atar ve verilerinin gelecekteki büyüme ve inovasyon için güvenilir ve güvenli bir kaynak olmasını sağlar.

Microsoft Fabric’i takip edin