Verileri Bir Varlık Olarak Yönetmek (Üçüncü Bölüm) – veritabanimimari.com

Veri uzmanları sıklıkla verileri ve bilgileri kurumsal varlıklar olarak yönetmenin öneminden bahseder, ancak bu ne anlama geliyor? Veri ve bilgilerin gerçek iş değeri nedir? Bu değer nasıl ölçülebilir? Verileri ve bilgileri varlık olarak nasıl yönetiriz? Bunlar, bu makale dizisinde ele almayı düşündüğüm sorulardan bazıları.

İlk makalede veri ve bilgilerin iş değeri yaratmak için kullanılabileceği farklı yollardan bahsetmiştik. İkinci makalede verileri özel bir tür dönen varlık olarak tanımladık ve belirli özelliklerini tartıştık. Ele almamız gereken bir sonraki soru şudur: Değerini en üst düzeye çıkarmak için veriler tam olarak nasıl yönetilmelidir?

Veri Varlıklarını Nasıl Yönetiyoruz?

Veriler ve bilgiler organizasyonel varlıklardır ve bu nedenle bunların kurumsal düzeyde yönetilmesi gerekir. Her iş biriminin kendi “gerçeği” olamaz; bu, bir ülkedeki her eyalet veya ilin kendi para birimine sahip olması gibi bir şeydir. Peki bunları değer yaratacak şekilde nasıl yönetebiliriz?

Kuruluşlarda sıklıkla yaşanan şey, iş adamlarının, kış için fındık toplayan sincaplar gibi, verileri bulabildikleri her yerden, Excel elektronik tablolarında ve Access veritabanlarında toplaması ve istiflemesidir. Verileri, kendi bireysel amaçlarına uyacak şekilde bilinmeyen çeşitli yöntemlerle manipüle edip filtreliyorlar, ardından bu verileri genellikle uygunsuz veya tamamen tehlikeli olabilecek şekillerde kullanıldığı kuruluş genelinde paylaşıyorlar. Zamanla, bu farklı ve düşük kaliteli veriler, bir kuruluşun doğru kararlar verme veya yeni iş zorluklarına etkili bir şekilde yanıt verme becerisini felce uğratabilir. Bazen faaliyetleri insanların çimlerine ve bahçelerine büyük zarar verebilecek köstebekler benzetmesini kullanıyorum. Benler bunu kasıtlı olarak yapmazlar; sadece evler inşa etmeye ve ailelerini beslemeye çalışıyorlar. Ancak kendi ihtiyaçlarını karşılamaya çalıştıkları yollar yıkıcı sonuçlar doğurabiliyor!

İş zekası hakkındaki kitabımda,[i]

Veri ve bilgilerin yönetimine ekonominin iki temel yasasını uyguluyorum. Çoğu insanın aşina olduğu Gresham Yasası, kötü para birimlerinin sonunda iyi para birimlerini dolaşımdan çıkaracağını belirtir. Ancak Gresham Yasasının, Thier Yasası adı verilen bir doğal sonucu vardır; bu, Gresham Yasasının yalnızca “fiat para birimleri” için, yani hükümetin (veya benzer bir otoritenin) her iki para biriminin de aynı değere sahip olduğuna karar verdiği durumlarda geçerli olduğunu söyler. Örneğin, eğer hükümet gümüş kaplamalı bakır ve nikel esaslı bir madeni paranın katı gümüş madeni parayla aynı değere sahip olduğuna karar verirse, insanlar daha değerli madeni parayı istifleyecek ve daha az değerli madeni parayı dolaşımda tutacaktır. “Kötü para”, “iyi parayı” tedavülden kaldıracaktır. Ancak insanların madeni paralara kendi değerlemelerini yapmalarına izin verilseydi, daha değerli madeni paralarla ticaret yapmayı tercih edeceklerdi ve böylece “iyi para”, “kötü parayı” dolaşımdan çıkaracaktı.

Bunu sana neden söylüyorum? Çünkü Gresham Yasası ve Thier Yasası, para biriminin yanı sıra Veri ve Bilgi için de geçerlidir! Kötü veri ve kötü bilgi, iyi veri ve iyi bilgiden daha iyi ya da daha kötü sayılmazsa, o zaman dezenformasyon eninde sonunda galip gelecektir (eğer kötü veriyi elde etmek ve kullanmak daha kolay, daha hızlı ve daha ucuzsa). Ancak iyi veri ve iyi bilgi daha değerli kabul edilirse (ve elde edilmesi ve kullanılması da aynı derecede kolaysa), o zaman iyi bilgi dezenformasyonu ortadan kaldıracaktır.

Bunun anlamı, yerel olarak kontrol edilen Excel ve Access verilerinin “kötü para biriminden” daha değerli ve yararlı olarak kabul edilen veri ve bilgi varlıkları oluşturmamız ve bu varlıkları kuruluş genelinde hızlı ve kolay bir şekilde kullanılabilir hale getirmemiz gerektiğidir.

Dolayısıyla soru şu: Excel ve Access verilerinin “kötü para birimini” dolaşımdan kaldırabilecek (veya en azından kontrol altında tutabilecek) yüksek kaliteli, işle alakalı, yeniden kullanılabilir verilerden oluşan “iyi bir para birimini” nasıl yaratabiliriz? )? İşte birkaç fikir:

İlk olarak, veri varlıklarını kuruluşta mümkün olduğu kadar yüksek bir düzeyde tanımlayın (yani modelleyin). Hangi veri varlıklarının ve niteliklerinin ve hangi iş kurallarının bir bütün olarak kuruluşa ait olduğunu, hangilerinin kanonik olduğunu (yani birden fazla iş alanına yayıldığını) ve hangilerinin yalnızca belirli iş alanlarına veya alt alan adlarına ait olduğunu belirleyin. Veri ağı adı verilen, tüm verilerin etki alanı (yani iş konusu alanı) düzeyinde tanımlandığı ve analiz sonuçlarının (veri ürünleri olarak adlandırılan) bu düzeyde oluşturulup yayınlandığı güncel bir iş zekası yaklaşımı vardır. Bu yaklaşımın sorunu, bir kuruluşun verilerinin çoğunun birden fazla iş alanına yayılması ve faydalı olabilmesi için kuruluş genelinde tutarlı bir şekilde tanımlanmasının gerekli olmasıdır.[ii] Benzer şekilde, analitik sonuçlarının tüm organizasyona mı yoksa yalnızca belirli bir bölüme veya iş birimine mi uygulanacağının bilinmesi gerekir.

İkincisi, verilerin yönetilen kalite, zamanındalık, tutarlılık, yeniden kullanılabilirlik ve işle uygunluk açısından. Bu, örneğin kurumsal düzeydeki veri varlıklarının bir ana veri yönetimi (MDM) kataloğunda yönetilmesi ve bu verilerin kuruluş genelinde yayınlanması anlamına gelebilir. Ayrıca, kurumsal veri varlıklarının ve veri ürünlerinin tüketim ve yeniden kullanım amacıyla yönetilebileceği ortak bir havuzun (örneğin kurumsal veri ambarı veya benzeri bir şey) bulundurulmasını da içerebilir.

Onlarca yıl önce Garrett Hardin adında bir ekonomist, herkesin kullanabileceği ancak kimsenin yönetmediği veya sürdürmediği varlıklara ne olduğunu gösteren “Ortak Kamarası Trajedisi” adlı bir makale yayınladı. Bu varlıklar bozulur ve sonunda bakıma muhtaç hale gelir ve kullanılmaz hale gelir.

Üçüncüsü, veri ve bilgi varlıklarının oluşturulması, sürdürülmesi, kullanılması ve yayınlanması için resmi bir sürecin olduğundan emin olun. Buna veri yönetimi denir ve esasen insanların veri ve bilgi konusunda nasıl davranması gerektiğini yöneten, işletme tarafından oluşturulan bir dizi kuraldır (varlık yönetimi hakkında daha önce söylediklerimi hatırlayın!). Veri yönetişimi, işletmenin daha üst düzeylerinden gelen rehberlik ve denetim ile iş alanı düzeyinde etkili bir şekilde uygulanabilir. Bu, veri ağı yaklaşımıyla iyi uyum sağlar.[iii] ve Robert Seiner’in veri yönetimine yönelik “non-invaziv” yaklaşımı.[iv]

Dördüncüsü, meta verileri unutmayın! Meta verinin amacı yalnızca veri ve bilgi varlıklarını tanımlamak değil, tüketicilerin bunlarla ilgili olabilecek sorularına proaktif bir şekilde yanıt vermektir. Bu veriler nereden geldi? Ne kadar güncel? Ne kadar güvenilir? Bunu hangi iş süreci/süreçleri yarattı? Hangi iş süreci/süreçleri bunu kullanıyor? Bu verilere hangi dönüşümler veya filtreleme uygulandı ve neden? Bu verilerin ticari anlamı nedir? İşletme açısından değeri nedir? Bu veriler hangi iş amaçları için kullanılabilir? Ne yapamamak bu veriler ne için kullanılacak? Korumak için meta verileri kullanın şeffaflık
Veri ve bilgi varlıklarının kuruluş genelinde dağıtılması ve bu varlıkların kolayca bulunmasını, kullanılmasını ve güvenilmesini sağlamak.

Beşincisi, veri ve bilgi varlıklarının kuruluş genelinde yayınlandığından ve erişilebilir olduğundan emin olun ve insanların bunları nerede ve nasıl bulacaklarını bilmesini sağlayın. Kullanıcıları, iyi verileri nerede ve nasıl bulacakları, iyi verileri kötü verilerden nasıl ayırabilecekleri, yaygın veri kullanım hatalarından nasıl kaçınabilecekleri, analiz sonuçlarının ne zaman eksik veya yanlış olabileceğinin nasıl belirleneceği ve veri hatalarının ve sorunlarının nasıl raporlanacağı konusunda eğitmek hızlı çözüm için. Ayrıca verilerin daha az güvenilir kopyalarının belirlendiğinden ve kullanımdan kaldırıldığından emin olun.

Son olarak, veri yönetimi ve BI konusunda yinelemeli (yani çevik) bir yaklaşım benimseyin. Tek seferde tüm okyanusu kaynatmaya çalışmayın. Kuruluş için hangi veri ve bilgi varlıklarının en önemli olduğu konusunda işletmeden talimat alın ve zaman içinde hem verileri hem de veri yönetişim sürecini iyileştirmek için yinelemeli olarak yürütülebilecek uygulanabilir bir süreç oluşturun.

Bir sonraki yazımızda veri ve bilginin iş değerinin nasıl ölçülebileceği konusunu inceleyeceğiz.

Shutterstock lisansı altında kullanılan görsel


[i]

Burns, Larry. Büyüyen İş Zekası (Teknik Yayınları, 2016).

[ii] Etki alanı odaklı geliştirme ve mikro hizmetler hakkındaki veritabanimimari.com makale serime bakın. Dördüncü yazının linki aşağıdadır; diğer üç makaleye bağlantılar açılış paragraflarındadır.

[iii] Burns, Larry. “Etki Alanı Odaklı Geliştirme, Bölüm 4: Veri Ağı ve Ürün Olarak Veri” veritabanimimari.com, 21 Eylül 2022. tdan.com/domain-driven-development-part-4/29883

[iv]

Seiner, Robert S. İstilacı Olmayan Veri Yönetişimi (Technics Yayınları, 2014).

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir