Veri Gölünüzü Planlamaya ve Kurmaya Akıllı Bir Yaklaşım

Günümüzde işletmeler, çeşitli noktalardan topladıkları büyük miktarda veriyi birleştirme, analiz etme ve yorumlama, ardından da bunları içgörülere ve etkin bir şekilde eylemlere dönüştürmede önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Aslında ihtiyaç duydukları, farklı veri varlıklarına hitap edebilecek, veri işlemeyi ve veri analitiğini hızlandırabilecek ve yenilikçi yaklaşımı daha düşük maliyetlerle benimsemelerini sağlayacak yeni nesil mimarilerdir.

Her ölçekteki kuruluş için bu zorlukların üstesinden gelmenin en iyi yollarından biri, farklı formatlarda ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri, organize ve analiz etmeye, bilinmeyen soruları yanıtlamaya, eğilimleri keşfetmeye ve bilinçli kararlar vermeye yardımcı olan bir veri gölü oluşturmaktır.

Google Cloud veri gölünü şöyle tanımlıyor: “Veri gölü, işletmelerin her tür veya hacimdeki bilgiyi almasına, depolamasına, işlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyan, ölçeklenebilir ve güvenli bir veri platformudur“.

Bu makalede neden bir veri gölüne ihtiyaç duyduğunuz konusunu geride bırakarak, veri gölünüzü nasıl planlamanız gerektiğini inceleyeceğiz.

⭐⭐⭐

Google Cloud’un benzetmesine göre, “Veri Mühendisliği İnşaat Mühendisliği gibidir”.

1. Hammaddelerin iş sahasına (veri gölüne) getirilmesi gerekir.
2. Malzemeler (boru hatlarından veri havuzlarına) amaca uygun olarak kesilmeli, dönüştürülmeli ve depolanmalıdır.
3. Asıl bina, yeni içgörü veya makine öğrenmesi modelidir.
4. Süpervizör, projedeki tüm açıları ve ekipleri yönlendirir (iş akışı orkestrasyonu).

McKinsey&Company makalesinde, iyi bakılan ve yönetişilen (govern) bir “ham veri bölgesi”nin, sağlam ve gelişmiş analitik programları oluşturmak isteyen veri bilimcileri için bir altın madeni olabileceği belirtiliyor. Ayrıca, şirketler veri göllerini küçük pilot projelerin ötesine taşıdıkça, iş ekipleri için kendi veri analizlerini ve raporlarını oluşturabilecekleri “self servis” seçenekler de ortaya çıkmaktadır.

İşletmeler, projenin başındaki stratejik şirket hedeflerine ve teknik niteliklerine göre veri göllerini büyütmek için farklı sürelere ve yeteneklere ihtiyaç duyar. İşletmelerin en uygun veri depolama ve devreye alma süreçlerine ulaşmadan önce çeşitli teknolojileri ve yönetim yaklaşımlarını gözlemleyerek, test ederek ve geliştirerek veri gölü tasarımı ve sunumuna çevik bir yaklaşım benimsemeleri gerektiğinin altını çizmek gerekir. Doğru yaklaşımla şirketler, veri mimarilerinin maliyetini ve karmaşıklığını önemli ölçüde azaltırken, analitik odaklı içgörülere rakiplerinden çok daha hızlı ulaşabilirler.

Veri gölünü geliştirirken, ayrıntılara takılmak ve bazı aşamalarda ivme kaybetmek mümkündür, bu da odağı kaybetmeye ve diğer “acil” projelere dalmaya neden olabilir. Bunu önlemek için işletmeler, veri seti büyüklüğü ve çeşitliliği, mevcut veri yönetim kabiliyetleri, büyük veri uzmanlık dereceleri ve BT organizasyonunda ilgili geliştirme aşamalarına dair ürün bilgisine ilişkin bazı soruları sürekli olarak gözden geçirmeli ve yanıtlamalıdır.

Bu soruların bazıları şöyledir:

• Verileriniz şu anda nerede saklanıyor?
• Verilerinizin toplam boyutu nedir?
• Verilerinizi nerede depolayacaksınız?
• Verilerinizi ne kadar dönüştürmeye ihtiyacınız var? (EL/ELT/ETL)
• Mevcut analiz araçlarınız ne kadar gelişmiş?
• Geleneksel/modern geliştirme araçlarına ve metodolojilerine sahip misiniz?
• İş yüklerinizi dinamik olarak mı yönetiyorsunuz?
• Genel olarak kaç tane eşzamanlı veri kullanıcısına ihtiyacınız var?
• Son kullanıcıların verilere ne kadar hızlı erişmesi gerekiyor?

Şimdi veri gölü geliştirme sürecindeki bazı temel adımları gözden geçirelim.

1) Veri kaynaklarını belirleme

Veri gölü oluşturmadan önce, kuruluşunuzdaki veri kaynakları, veri türleri, veri formatları, veri şemaları, toplam ve artımlı veri hacmi dahil olmak üzere dahili ve harici verilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmelisiniz. Böylelikle, veri organizasyonunuzun “olduğu haliyle” bir resmini çekebilir ve veri noktalarını, kullanıcı rollerini, izinleri ve servis metotlarını netleştirebilirsiniz. Bu aşama, departmanlar arasında güçlü bir iletişim ve kusursuz dokümantasyon gerektirir.

2) Veri alımı

Bu adım, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri veri gölünüze almakla ilgilidir.

Verileri anında kullanım veya bir veritabanında depolama için almalı, içe aktarmalı ve hangi verilerin gerçek zamanlı veya toplu olarak alınacağına karar vermelisiniz. Veriler gerçek zamanlı olarak alındığında, her bir veri öğesi kaynak tarafından gönderildiğinde içe aktarılır. Veriler toplu olarak alındığında, veri öğeleri periyodik aralıklarla parçalar halinde içe aktarılır. Bu sırada, veri kaynaklarını önceliklendirmek hayati önem taşır. McKinsey&Company’e göre, “İdeal olarak, veri gölü oluşumu, veri gölü içindeki tüm ilgili veri akışlarını bağlamak için tek seferlik büyük bir çaba harcamak yerine, en fazla öncelik taşıyan iş kullanımlarına dayanmalı ve dalgalar halinde yapılmalıdır.“

Veri alma teknolojisi, verilerinizi daha verimli yönetmeniz ve rekabet avantajı gibi çeşitli avantajlar sunarken, giderek artan sayıda veri türü, veri gizliliği düzenlemeleri ve veri güvenliği gibi konular zorlayıcı olmaya devam etmektedir.

Farklı formatlarda çok sayıda büyük veri kaynağı olduğunda, verileri makul bir hızda almak ve verimli bir şekilde işlemek karmaşık olabilir. Bu gibi durumlarda, süreci otomatikleştirmek için yazılımlardan faydalanabilirsiniz.

Düzgün işleyen bir veri gölüne sahip olmak için hızlı ve doğru işleyen bir veri alım yapısı oluşturmanız ve ham verileri bozulmamış şekilde depolamanız gerektiği için bu adım çok önemlidir.

3) Veri temizleme ve düzenleme

Birden fazla sistemden gelen veriler, hatalı, mükerrer veya eksik olma veya sadece ilgisiz olma riski taşır. Alakalı verileri bulmak, analitik araçlarınızın işle ilgili kararlar almak için eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunmasını sağlamaya yardımcı olur.

Bu adım, eksik değerler ve yazım hataları dahil olmak üzere yaygın veri hatalarının düzeltilmesini ve kaldırılmasını içerir. Bir Harvard Business Review araştırmasına göre, şirketlerin verilerinin yalnızca %3’ü temel kalite standartlarını karşılıyor. Aynı çalışmada şu cümleye yer veriliyor: “Kötü veri zaman kaybettirir, maliyetleri artırır, karar vermeyi zayıflatır, müşterileri kızdırır ve her türlü veri stratejisini yürütmeyi zorlaştırır.“

Veri temizleme, yüksek kaliteli verilere sahip olmak için çok önemlidir ve verileri anlamlı şekilde birleştirerek raporlama ve pano sorguları sunmanın anahtarıdır. Farklı veri gereksinimlerini ve standartlarını senkronize etmek karmaşık olabilir. Verileriniz temiz olmadıkça, iş zekası ve analitik çabalarınıza ket vurulur ve güvenilir olmayan sonuçlar nedeniyle operasyonel verimliliğiniz ciddi şekilde kısıtlanır.

KPMG tarafından yapılan bir araştırma şöyle söylüyor: “Yüksek performanslı kuruluşlar, veri kalitesi konularında uzmanlaşmaya başladılar ve bu konuyu diğer konulara kıyasla daha önemsiz bir zorluk olarak görüyorlar. Veri doğruluğu ve kalitesi, genel olarak şirketler için en büyük zorluk olarak yer alırken, yüksek performanslı şirketler için listenin en alt sıralarına düşüyor.“

4) Kullanım senaryolarını tanımlama ve verileri sorgular için hazırlama

Genel iş stratejisine bağlı olarak her kuruluşun veri kullanım senaryoları farklı olsa da, onları kuruluşunuzun veri hedeflerinden başlayarak tanımlamanız gerekir.

Bu adım, verilerinizi hedefleriniz için en değerli kullanım senaryolarını beslemeye hazır hale getirmeyi gerektirir.

En yaygın kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:

• Çalışan bağlılığı iyileştirmeleri
• Müşteri kazanımı iyileştirmeleri
• Daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi ve öneri sistemi sunmak
• Fiyat optimizasyonu ve tahmini
• Daha akıllı ve kişiselleştirilmiş ürün/hizmet geliştirme
• Dolandırıcılık önleme ve siber güvenlik
• Öngörüye dayalı bakım

Kullanım senaryolarınızı tanımladıktan sonra sorgularınızı yazmaya başlayabilirsiniz.

5) Veri görselleştirme

Verileriniz toplandıktan, işlendikten ve modellendikten sonra, sonuçlar çıkarmak aşamasında görselleştirme işinizi kolaylaştıracaktır.

Görselleştirme, gelişmiş analitik için çok önemlidir. Bilgileri görsel bir bağlama çevirerek, büyük veri kümelerindeki örüntüleri, eğilimleri ve aykırı değerleri belirleyebilir ve modellerin amaçlandığı gibi çalışıp çalışmadığını anlayabilirsiniz. Görselleştirme, özellikle karmaşık algoritmalar için, sayısal sonuçların daha kolay yorumlanabilmesini sağlar.

Veri görselleştirme, verileri paydaşlar için daha anlamlı hale getirerek iyileştirme veya daha fazla dikkat gerektiren alanları belirlemenin hızlı ve etkili bir yolunu sunar.