Bob Seiner’in ilk kitabından, İstilacı Olmayan Veri Yönetişimi, iş rollerimizde veya işlevlerimizde büyük değişiklikler yapmadan veri yönetişiminin avantajlarından nasıl yararlanacağımızı öğrendik. “Komuta ve kontrol” yaklaşımlarından kaçınıyoruz ve yine de yeniden düzenleme veya aşırı çalışan stresi olmadan kuruluşun verilerinden sorumlu kişiler var. Muhtemelen bu yüzden İstilacı Olmayan Veri Yönetişimi 2014’te piyasaya sürüldüğünden beri en çok satanlar listesinde kaldı. Veri Yönetişimi bir New York Times kitap inceleme kategorisi olsaydı, son on yıldır New York Times En Çok Satanlar listesinde olacağını rahatlıkla söyleyebilirim. Bugün hala çok iyi satıyor.
İstilacı Olmayan Veri Yönetişimi Yeniden Başladı Bob’un ilk kitabın yayınlanmasından bu yana edindiği deneyimleri ve bakış açılarını içerir. Deneyime dayalı veya perspektife dayalı 50 deneme vardır. Bob’un veri yönetişimini uygulama konusunda birçok kuruluşla yıllarca çalışarak edindiği deneyimlerden alınan dersler paylaşılıyor. Bob’un iki kitap arasındaki farkla ilgili kendi sözlerinden: “İlk kitap, üst düzey yetkililerin programın tanımı, sunumu ve yönetimine devam etmeleri için ‘yeşil ışık’ yakması için kuruluşunuza veri yönetişimi satmaya odaklandı. İkinci kitap, kuruluşumuzda başarılı ve sürdürülebilir yönetişim sağlamak için veri yönetişiminin gerekli bileşenlerini devreye sokmakla ilgili.”
Kitap boyunca çok önemli mesajlar var ve hepsini ele vermeden, “herkes bir veri görevlisidir ve bu gerçeğin üstesinden gelmelisiniz”, “veri yönetişimi bir evrimdir. bir devrim değil” ve “veriler kendi kendini yönetmeyecek.” Bob, bunun gibi mesajları pek çok gerçek örnekle pekiştiriyor.
Dataversity CEO’su ve Kurucusu Tony Shaw’ın kitabı onaylarken söylediği şu sözlere katılıyorum: “…Bob yeni kitabında “deneyim ve bakış açısını” paylaştığında, gerçek dünyada uygulanmış olan binlerce saatlik yoğun çalışma ve yaratıcı düşünceden yararlanıyorsunuz.”
Size kitabın pratik içeriğine ve Bob’un okuması kolay ve eğlenceli yazı stiline bir örnek vermek için perspektif denemelerinden birinin küçük bir alt kümesini paylaşmak istiyorum. Bu alıntı, Büyük Dil Modelleriyle (LLM’ler) İlişkili Veri Yönetişimi ZorluklarıTechnics Yayınlarından izin alınarak kullanılmıştır:
Büyük dil modelleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş ve metin aracılığıyla insan benzeri etkileşim oluşturabilen yapay zeka sistemleridir. LLM’ler, verilerdeki kalıpları analiz etmek ve bir insanın yazabileceği veya söyleyebileceği şeye benzer metinlerin nasıl üretileceğini öğrenmek için makine öğrenimi (ML) algoritmalarını kullanır. LLM’lerin kullanılması, özellikle veri kalitesi, veri gizliliği ve etik hususlarla ilgili olarak önemli veri yönetimi zorlukları yaratabilir.
Daha iyi bilinen LLM’lerden bazıları arasında, farklı düzeylerde şüphecilikle bir dil çevirisi, içerik oluşturma ve sohbet botları gibi çeşitli uygulamalar. Bu yazıda, veri yönetişimi ve LLM’ler arasındaki ilişkiyi ele alacağım ve LLM teknolojilerini uygulamak isteyen kuruluşlar için bazı önemli hususları tartışacağım.
Geçmişte, veri yönetişim programlarını uygulama deneyimlerim hakkında yazarken, genellikle programların kurumsal veri varlıklarını doğru, tutarlı, güvenli ve yasal ve düzenleyici gerekliliklerle uyumlu olmasını sağlamak için nasıl yönettiğine odaklanırdım. Bu faaliyetleri desteklemek için kullanılan veri yönetişimi politikaları, prosedürleri, en iyi uygulamaları, araçları ve teknolojileri hakkında yazdım. Veri yönetişimi, verilerin gerektiğinde kullanılabilir olmasını, karar vermeyi desteklemek için yeterli kalitede olmasını ve yetkisiz erişime veya kötüye kullanıma karşı korunmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu aynı konular, LLM’ler sohbete girdiğinde de geçerlidir.
LLM’ler, veri ve dildeki kalıpları ve ilişkileri tanımlamak için karmaşık algoritmalar kullanan zorlu araçlardır. LLM’ler, insan benzeri metinler oluşturmada kayda değer bir başarı göstererek, çok çeşitli sektörlerde benimsenmelerine yol açmıştır. Veri yönetişimini LLM’lerin kullanımına uygulamak, kuruluşlara yeni zorluklar sunar.
Bu zorluklar şunları içerir:
- Veri Yönetimi Zorlukları
- Veri Dokümantasyon Zorlukları
- Veri Riski, Gizlilik ve Güvenlik Zorlukları
- Veri Kalitesi Zorlukları
- Üçüncü Taraf ve Satıcı Zorlukları
- Operasyonel Verimlilik Zorlukları
Birçok kuruluş, LLM’lerle ilişkili veri yönetişim zorluklarını henüz ele almadığından ve teknolojinin etkinliğini göstermek için, bir LLM aşağıdaki zorlukların ayrıntılarına girdi sağladı. LLM’ler tarafından sunulan veri zorluklarının veri yönetişimine yönelik tüm yaklaşımlarda tutarlı olduğu noktasını vurgulayarak, müdahaleci olmayan veri yönetişimine sınırlı referanslar eklenmiştir.
Bob, bu zorlukların her birini açıklamaya devam ediyor. Daha fazlasını öğrenmek için kendinize kitabın bir kopyasını alın!
