Veri Yönetişimine İhtiyacımız Var Çünkü…

Veri yönetişimine neden ihtiyacımız olduğu sorusunu yanıtlamadan önce tanımına kısaca bakmakta ve hatırlatmakta fayda var.

Uluslararası Veri Yönetimi Derneği (DAMA)’ya göre:

“Veri yönetişimi; veri varlıklarının yönetimi üzerinde otorite ve kontrolün (planlama, izleme ve yürütme) kullanılmasıdır.”

Veri Yönetişimi Enstitüsü (DGI-Data Governance Institute) ise veri yönetişimini “Kimin hangi bilgi ile, hangi aksiyonu, ne zaman, hangi koşullar altında ve hangi yöntemle alacağını tanımlayan, üzerinde ortak karara varılmış modeller doğrultusunda işletilen veri ilişkili süreçler için karar yetkisi ve hesap verebilirlik sistemi” olarak tanımlamıştır.

DAMA’nın tanımı daha üst seviyede ve özet olmakla birlikte, Veri Yönetişimi Enstitüsü tarafından yapılan tanım daha detaylıdır. Daha anlaşılır olması sebebiyle yazıda Veri Yönetişimi Enstitüsü’nün tanımındaki bileşenlere değinerek ilerleyeceğiz.

Gelişen teknoloji ile iş süreçleri dijitalleşmekte ve bu dijitalleşmenin ürettiği veriler zamanla daha da hızlı büyümektedir. Verinin çeşitliliğinin artması ile karar verme esnasındaki analizler, stratejik kararlar ve benzeri durumlar için veri önemli bir varlık halini almıştır. Veri odaklı kararların artması, verinin güvenilir olmasını gerektirmektedir.

Günümüzde neredeyse istinasız olarak tüm sektörlerde veriler analiz edilmekte, anlamlandırılmaya çalışılmakta ve veriden değer üretilmesi hedeflenmektedir. Basit bir örnek olarak; işletmelerin satışlarının miktarsal ya da parasal olarak trendi işletme seviyesinden satış personeli seviyesine kadar çeşitli kırılımlarda izlenmekte ve analiz edilmektedir. Karmaşık bir örneğe ise istatistiksel yöntemlerden faydalanılarak, analitik modeller yardımıyla müşterilerin eğilim ve beklentilerinin tahminlenmesi verilebilir. İster basit ister karmaşık olsun, bu analizlerin temel girdisi veridir. Söz konusu analizlerin doğru ve güvenli olması, hedeflenen çıktıları üretmesi ve isabetli kararlar alınmasına destek olması için doğru ve kaliteli verinin kullanılması ilk şarttır.

Kısa bir zaman öncesine kadar bilgiyi analiz etmek ve bilgiye dayalı karar almak canlılara özgü bir yetenekti. Bilgisayar yazılımı ve donanımı alanında yaşanan baş döndürücü hızdaki ilerleme makinelerin de canlılar gibi düşünebilmesini ve bilgiye dayalı olarak karar vermesini mümkün kıldı. Bugün “yapay zeka” olarak isimlendirdiğimiz kavram hayatımızın hemen her alanına hızla nüfuz etmektedir.

Yapay zeka, temelinde belirli bilgi setleriyle eğitilen algoritmaların bu bilgi setlerinden öğrendiklerini yeni bilgilere ve durumlara uygulayarak uygun kararları vermesidir. Bu da tıpkı bir insanın yaşam tecrübesini (öğrendiklerini) kullanarak düşünmesi ve karar vermesine benzemektedir.

Doğru bilgiyle eğitilmeyen insan doğru kararlar veremeyecektir. Örneğin; matematik eğitiminde 2 kere 2’nin 5 ettiği öğretilen bir çocuk, bir sayının 2 ile çarpımının veya 2 ile toplanmasının yanıtını da doğru olarak veremeyecektir. Çocuk kendisine öğretilen durumdan öğrendiği ilişkiyi yeni durumlara doğru biçimde uygulasa dahi doğru sonuçlara ulaşamayacaktır. Çünkü, en baştan öğrendiği bilgideki neden-sonuç ilişkisi hatalıdır.

Yapay zekanın, bilgi setleriyle eğitilen algoritmalar olduğunu söylemiştik. Önceki paragrafta bahsedilen çocuk örneği yapay zeka için de geçerlidir. Doğru bilgiyle eğitilmeyen yapay zeka, ne kadar zeki olursa olsun, hatalı sonuçlar üretecek; doğru kararlar veremeyecektir. Söz konusu durum en kısa İngilizcedeki “garbage in — garbage out” söz öbeğiyle özetlenebilir.

Hayatımızı emanet edecek kadar (örneğin, araçlardaki otonom ürüş sistemleri) yaşamımıza dokunan yapay zekanın da temelinde veri yatmaktadır. Dolayısıyla, veri yaşamımız ve geleceğimiz açısından da son derece önemlidir. Bu da veriye ilişkin süreçlerin hassaslıkla planlanmasını, izlenmesini ve uygulanmasını gerektirmektedir. Tüm bu süreçler bütünü veri yönetişiminde ele alınmaktadır.

Gelin, analiz yapacak ya da analitik model oluşturacak veya geliştirdiği yapay zekayı eğitecek bir veri kullanıcısının ihtiyacı olan veriye ilişkin olarak aklındaki sorulara ve bu soruların veri yönetişimi perspektifinde nasıl cevap bulduğuna bakalım.

· Kullanmak istediğim verinin doğru veri olduğundan nasıl emin olabilirim?

Veri yönetişiminde olmazsa olmazlardan birisi, verinin tanımı ve hesaplama yöntemi gibi veriyi kavramsal olarak betimleyen tanımların yapılmasıdır. Bu tanımlara ulaşabilen bir kullanıcı ilgili verinin ihtiyacını karşılayıp karşılamadığına rahatça karar verebilir.

· Doğru veriye nereden erişebilirim?

Veri yönetişiminin bir diğer önemli bileşeni fiziksel ortamdaki (veri tabanı, rapor vb.) veri ile kavramsal olarak betimlenen verinin ilişkisinin belirlenmiş olmasıdır. Bu, ihtiyaç sahibine kavramsal olarak ihtiyacını karşıladığına karar verdiği veriye fiziksel olarak erişebileceği kaynağın ya da kaynakların adresinin gösterilmesidir. İhtiyacını karşılayan veriye fiziki olarak nereden erişebileceğinin bilgisine haiz bir kullanıcının geriye pek az sorusu kalmaktadır.

· Bu verinin aldığı değerler ne anlama gelmektedir?

Çoğunlukla verilerin fiziksel olarak kapladığı alanı azaltmak için kısaltma ya da kodlamaya başvurulmaktadır. Örneğin; ‘Evet’ ya da ‘Hayır’ değerlerini alacak bir veride ‘Evet’ yerine ‘E’, ‘Hayır’ yerine ‘H’ kısaltması kullanılmaktadır. Sezgisel olarak bu değerleri anlamlandırmak kolay olsa da kimi zaman 1 ve 0 şeklinde mantıksal kodlama da yapılabilmektedir. Kullanıcıların bu açıklamalara kesin olarak ihtiyacı vardır. Burada devreye önemli bir veri yönetişimi bileşeni olan fiziksel veri modellemesi ya da veri sözlüğü girmektedir. Fiziksel veriye ilişkin tanım/açıklama, verinin türü vb. bilgilerin yer aldığı bir dokümantasyon veri kullanıcısı için hayat kurtarıcıdır.

· Bu veriye güvenebilir miyim?

Verinin sağladığı değerin en iyi şekilde ortaya çıkarılabilmesi için zamanında, eksiksiz olarak taşınmış ve etkin bir şekilde kullanılmak üzere biçimlendirilmiş olması, yani kaliteli olması gerekmektedir.

Veri kalitesi bir kurumda belirlenen iş, sistem ve teknik gereksinimlerin veri tarafından karşılanabilmesidir. Bu gereksinimler belirlenmiş kural veya ön tanımlı veri listesine dayanarak sağlanır.

Veri yönetişimindeki önemli adımlardan biri de verinin kalitesinin ölçülmesi ve izlenmesidir. Kullanacağı verinin belirlenmiş ve beklenen standartlara ne kadar uyumlu olduğunu görebilen bir kullanıcı ilgili verinin kullanımında bunu da göz önünde bulunduracaktır.

· Veriye ilişkin sorularımı kimlere sorabilirim?

Yazının girişinde Veri Yönetişim Ensititüsü’nün veri yönetişimi tanımında veri yönetişiminden ‘hesap verebilirlik sistemi’ olarak bahsedilmişti. Bu da sorumluların belirlenmesiyle mümkün olabilir.

Veri yönetişiminin ilk adımlarından biri ilgili sorumluların ve paydaşların belirlenmesidir. Veri, iş ve teknoloji bakış açısıyla birbirini tamamlamaktadır. Bu nedenle, veriye ilişkin olarak hem iş hem de teknoloji bacağında sorumluların ve paydaşların belirlenmesi kritiktir. Bir veriden sorumlu olanların belirlenmiş olması ve bu bilgilere erişilebilmesi kullanıcıların veriye ilişkin bilgi, talep ve bulgularını ilgililerine kolaylıkla iletebilmesine imkan vermektedir. Bununla birlikte, sorumluların belirlenmiş olması gerekli durumlarda aksiyon alacak kişilerin de atanmış olmasını sağlamaktadır. Dolayısıyla, veriye ilişkin süreçlerde hız ve şeffaflık sağlanmaktadır.

Yazının girişinde “veri odaklı kararların artması, verinin güvenilir olmasını gerektirmektedir” demiştik. Yazının devamında bu kısmına kadar anlatılanları bir araya getirdiğimizde “güvenilir veriyi” tanımı, kaynağı, iş kuralları ile sorumlusu bilinen ve takip edilen, kalitesi yüksek veri olarak tanımlayabiliriz. Güvenilir veri ile veriye dayalı karar alan gerek gerçek kişilerin gerekse yapay zekanın doğru ve isabet gücü yüksek kararlar alacağı şüphesizdir.

Sonuç olarak; güvenilir veri ancak veri yönetişimi ile mümkündür demek yanlış olmayacaktır.

O halde yazının başlığı olan cümleyi “…verilerin güvenilir olması gerekir” şeklinde tamamlayabiliriz.

Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere…