Veri aslında, işletmeler için dijital dönüşümün ayrılmaz bir unsurudur. Ancak firmalar veriden faydalanmaya çalışırken pek çok zorlukla karşılaşırlar. Ne yazık ki firmaların veri yönetimi ihtiyaçlarından bahsederken tümüne uyacak tek bir doğru cevap vermek mümkün değil belki ama bu yazıda sıklıkla düşülen yanılgılara değinmek ve doğrularına ışık tutmak isterim.
En yaygın hatalardan biri veri tabanı bakımını ertelemektir. Yıllar içinde veri tabanında müşteri ve satış verisi olmak üzere ticareti ilgilendiren pek çok veri saklanmış olabilir. Ancak bu verinin her şeyden önce tekilleştirilmesine, gruplanmasına, yorumlanmasına ve aksiyonlara bağlanmasına gerek vardır. Çoğu durumda bunların gerekliliği bilinse de ertelemek bugün o maliyete katlanmamak daha cazip bir yol olarak gelebilir. Doğru olan, gerçekçi bir bütçe ve zaman planı dahilinde bu tür bakımları düzenli planlamak ve uygulamaktır.
Bir diğer hata verinin farklı sistemlerde veya silolarda saklanması ile ilgilidir. Bu durum bazen verinin kalitesini bozabilir, örneğin tekrarlara, çakışan veya tutarsız durumlara veya sadece birleştirme hatalarına sebep olabilir. Örneğin, tekrarları olan veya birbiri arasında kopukluk olan veri kaynaklarını kullanan bir müşteri hizmetleri birimine ulaşan bir müşteri büyük ihtimalle kalitesi düşük bir servis alacaktır. Bununla da kalmayıp; marka, müşterisinin gözünde güvenilir olmayan, ön görülemeyen bir servis seviyesi olduğu imajına sahip olacaktır. Hesaplanabilir veya gözle görünür zararları bir yana bazen de yukarı satış veya iade oranı iyileştirme gibi aksiyonlar almanın önünde veri yönetimi zafiyetleri basit ama büyük bir engel olarak durabilir.
Peki ne yapmalı? Bunun için önce data quality yani DQ yani veri kalitesi kelimelerinden bahsetmek gerekiyor. Bu kavram verinin kalitesini ifade ederken veriyi kullanacakların perspektifinden değer yaratıp yaratmadığını ölçmeyi, bu amaçla planlama ve uygulamalar yapmayı da içermektedir. Global bir araştırma sonucuna göre firmaların sadece %32’si veriyi yöneterek ve kullanarak hesaplanabilir veya gözle görünür faydalar çıkarabildiklerini belirtmektedir. Bu oranın yükselmesi elbette beklenen, istenen durumdur. Bunun için mutlaka daha en baştan, veriyi saklamaya başlarken, veriyi kullanma niyetini ortaya koymalıdır. Verinin yönetimi firmaya bir finansal değer mi getirecek yoksa bir ticari fayda mı sağlayacak ya da bir riskin takibine mi destek olacak bu veri? Firmanızın veri yönetiminde geldiği noktayı gözden geçirmek, henüz başlamadıysanız bunu basit ve doğru bir şekilde nasıl yapacağınızı kurgulamak için bu yaklaşımı dikkate almanızı tavsiye ederim. Son olarak veri yönetiminde gelecek birkaç sene içinde çokça bahsini duyacağımız önemli trendlerden biriyle sözü tamamlayalım.
"Data fabrics" terimi. Henüz Türkçe’de yerleşmiş bir karşılığı olmasa da verinin dokusu demek sanırım yanlış olmaz. IBM’in de data fabrics konulu yazısında açıkladığı gibi gelişmekte olan bir veri mimarisi yaklaşımıdır. Temelde amacı, veri uç noktaları arasında sanal bağ dokusu olarak hareket ederek decentralization ve globalization (merkezi olmayış ile global olmak) arasında bir denge kurmaktır.
