Veri Yaşam Döngüsü İçin Nihai Kılavuz

İçinde bulunduğumuz çağda, veriler iş büyümesi için vazgeçilmez bir kaynaktır. Bununla birlikte, verileri maksimize etmeye dahil olan birkaç unsur ve faktör vardır. Tüm bu unsurlar, veri yaşam döngüsü adı verilen kavramda son bulur.

Veri toplamadan kullanıma kadar kalite, titizlik, yineleme, güvenlik vb. gerektirir. Ayrıca, şirketler (kritik) verilere daha fazla erişim elde ettikçe izleme giderek daha karmaşık hale gelir. Ayrıca veri hacmi arttıkça kullanım, depolama, işleme vb. sorunlar ortaya çıkmaktadır.

Ardından büyük veriler devreye girerek sorunları ve karmaşıklıkları orantısız hale getiriyor.

Veri yaşam döngüsünün temellerini anlamak, veri yönetimi karmaşıklıklarını aydınlatmak için kritik hale gelir. Bu nedenle, veri yaşam döngüsü için bu nihai kılavuza ihtiyaç vardır.

Veri Yaşam Döngüsü Nedir?

Veri yaşam döngüsü, belirli bir veri kümesinin sisteminizde harcadığı toplam süreyi ifade eder. Adından da anlaşılacağı gibi, bir verinin yaşam döngüsü, toplamadan sonraki imhaya kadar geçtiği tüm aşamalardır. Veri yaşam döngüsü sonunda durmaz; bu bir döngü. Tüm süreç, hiç bitmeyen bir döngü içinde baştan sona kendini tekrar etmeye devam ediyor.

Ancak, tüm veri kümeleri ve türleri aynı yaşam döngüsüne sahip değildir. Bazıları çalkalanır ve bazıları depoda kalır. Bunu etkileyen önemli bir faktör alaka düzeyidir. Alakasız olarak algılanan veriler veritabanından kaldırılır.

Aynı şekilde, değerli veriler geliştirilebilir, sınıflara dikkatlice düzenlenebilir veya dağıtım için hazırlanabilir. Bu verilerle ilgili faaliyetler, veri yaşam döngüsü yönetimi olarak bilinen şeyle sonuçlanır.

Veri yaşam döngüsü yönetiminizin karmaşıklığı, işletmenizin boyutuna bağlıdır. Veri mimariniz daha kapsamlı hale geldikçe, sistemleri yönetmek için kurum içi profesyonellere ihtiyacınız olabilir. Bu parçanın sonraki bölümlerinden birinde, veri yaşam döngüsü yönetimine ayrıntılı bir göz atacağız.

Sizin için önerilenler: Müşteri Verilerini Korumak İçin En İyi İpuçları.

Veri Yaşam Döngüsünün Aşamaları

Farklı kurumların veri yaşam döngülerinin farklı aşamaları vardır. Bir şirket içinde bile, çeşitli departmanlar arasında değişen veri yaşam döngüsü kullanılabilir. Esasen, bir şirketin veri yaşam döngüsü, ihtiyaçlarına ve özelliklerine bağlıdır. Bu nedenle, bir veri yaşam döngüsü yürütmeden önce kuruluşunuz ihtiyaçlarını belirlemelidir. Kullanılan veri yaşam döngüsü, işiniz üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olmalıdır.

Temel olarak, bir şirketin veri yaşam döngüsü aşağıdaki aşamalara dayandırılacaktır.

Nesil

Üretim aşaması, herhangi bir veri yaşam döngüsünün başlangıcını işaretler. Kuruluşlar sahip olmadıklarını kullanamazlar.

Veri üretimi, ^21. yüzyılın işletmeleri için o kadar içseldir ki, süreç neredeyse özerktir – doğaya benzer. Farkında olmadığınızda bile olabilir. Şirketinizin sosyal medya hesapları, web sitesi veya açılış sayfası olmasıyla birlikte veri üretimi ve birikimi başlamıştır.

Ayrıca ortaklarınız, müşterileriniz, yatırımcılarınız vb. ile otonom veri üretimi gerçekleşir. Her satış, iletişim, kiralama, etkileşim vb. ile veri alırsınız. Bu ayrıntılara bilinçli bir şekilde dikkat ettiğinizde, atıl veri hazinesini fark edeceksiniz.

Toplamak

Günümüzde neredeyse tüm dijital altyapılar veri üretiyor. Ancak, mümkün olduğunca çok şey toplama sorumluluğu size düşüyor. Yine de hepsini toplayamazsınız. Toplanacak hayati verileri belirlemek için bir sistem kurmalısınız. Bu aşamadan itibaren gereksiz verileri çalkalamaya başlamalısınız.

Veri toplamanın birkaç süreci vardır. Bunlar:

• Formlar: Google formları, Typeform vb. araçlarla web siteniz, sosyal medya vb. genelinde veri toplama sayfaları oluşturabilirsiniz.
• Anketler: Anketler, kullanıcılardan içgörü ve veri üretmenin daha spesifik bir yoludur. Aynı anda birçok kişiden özel bilgi almada etkilidirler.
• Röportajlar: Kullanıcılarınızdan veya müşterilerinizden daha derinlemesine bilgiye ihtiyaç duyduğunuzda röportajlar yeterli olacaktır. Yine de, büyük bir pazarla uğraşıyorsanız bu verimsizdir.
• Doğrudan Gözlem: Bu en yaygın veri toplama sistemidir. Ayrıca her saat başı manuel olarak izlemeniz gerekmez. Bunun yerine, otomatikleştirilmiş araçlarla kullanıcıların web siteniz veya uygulamanızla nasıl etkileşime girdiğini gözlemleyebilirsiniz. Kullanıcıların platformunuzu nasıl kullandıklarına, hangi sorunlarla karşılaştıklarına vb. ilişkin ayrıntılı bir genel bakışa sahip olmak, çıktıları iyileştirmenize yardımcı olur.

Kuruluşların kullanabileceği daha fazla veri toplama süreci vardır. Şirketiniz için neyin işe yaradığını belirleyin ve ikiye katlayın.

İşleme

Veriler işlenmediği takdirde işe yaramaz hale gelir. Veri işleme aşaması farklı şekillerde gelir.

• Tartışma: Veri tartışması, ham verilerin temizlenmesini ve daha kullanılabilir biçimlere dönüştürülmesini içerir.
• Sıkıştırma: Veri sıkıştırma, veri kümelerinin daha verimli depolama biçimlerine dönüştürülmesini içerir.
• Şifreleme: Veri şifreleme, ham verileri korumak için kodlanmış karakterlere dönüştürür.

Depolamak

Verilerin toplanması ve işlenmesi üzerine, saklanması gerekir. Veriler veritabanlarında, şirket içi sunucularda veya bulut altyapılarında depolanır. Veriler ayrıca sabit diskler, kasetler vb. gibi küçük depolama aygıtlarında da saklanabilir.

Bir veri depolama tesisi kurmak karmaşık bir işlemdir. Bu nedenle, bir profesyonel tarafından yapıldığından emin olun. Sizinki büyük bir kuruluşsa, bir bulut veri mimarisi kullanmayı düşünün.

Yönetmek

Veritabanı yönetimi işlemleri, gerektiğinde verilerin sıralanmasını, depolanmasını ve alınmasını içerir. Veri yönetimi süreci, neredeyse sürekli olarak işleyen devasa bir süreçtir. Verileri baştan sona çalıştıran her aktivite bir yönetim işlemidir.

analiz

Ham biçiminde, veriler anlaşılmaz olabilir. Analiz, anlamlandırmaya yardımcı olur. Data'nın amacı bilgi vermektir. Doğru analiz olmadan, veriler herhangi bir değerli içgörü sağlayamaz. Veri analistleri ve bilim adamları, verilerden en iyi içgörüyü elde etmek için farklı araçlar ve stratejiler kullanır.

Bazı veri analiz araçları arasında istatistiksel modelleme, yapay zeka, algoritmalar, makine öğrenimi, veri madenciliği vb. bulunur.

görselleştirme

Veri görselleştirme, grafik bilgi temsilleri oluşturmayı içerir. Bu veri yaşam döngüsü aşaması, farklı şekilde çalışan çeşitli görselleştirme araçlarından yararlanır. Görselleştirme, bir şirketin yönetiminin, karar vericilerin, pazarlamacıların vb. müşterilerini daha iyi anlamasına yardımcı olur.

Ancak görselleştirme, müşteriye yönelik verilerle sınırlı değildir. Herhangi bir veri seti görselleştirilebilir. Aşama esas olarak anlama ve anlamaya yardımcı olmaktır.

Tercüme

Yorumlama aşaması, hipotezler çizmeyi ve analiz edilen ve görselleştirilen verilerden sonuçlar çıkarmayı içerir. Veri yorumlamanın kalitesi, önceki adımların ne kadar iyi yürütüldüğüne bağlıdır. Doğru veri yönetimi ve analizi, doğru yorumlamaya yol açar ve böylece mükemmel karar vermeyi sağlar.

Şunları beğenebilirsiniz: Eşler Arası Proxy Ağları Büyük Veriyi Nasıl Dürüst Tutar?

Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi Nedir?

Veri yönetiminin ne olduğu sorusunun cevabı çerçevede yatmaktadır. Tüm yaşam döngüsü boyunca verileri yöneten bir modeldir. Veri yaşam döngüsü yönetimi modeli ile veriler, toplamadan silmeye kadar optimize edilir. Esasen, yönetim altyapısı veri oluşturma ile başlar ve veri imhası veya yeniden kullanımı ile sona erer.

Veri yaşam döngüsü yönetiminin odak noktası optimizasyondur.

Veri Yaşam Döngüsü Yönetiminin Ana Hedefleri Nelerdir?

Veri yaşam döngüsü yönetimi, işletmeler için hayati öneme sahiptir ve aşağıdaki temel hedeflere sahiptir:

Güvenlik

Veri hırsızlığı mevcut dünyada yaygındır. Bir şirket verilerini koruma konusunda yetersiz kalırsa, ihlaller ve hack'ler an meselesidir. Ancak, veri yaşam döngüsü yönetim modeli en uygun şekilde yürütüldüğünde, tehditler ve kötü niyetli saldırılar önlenir.

kullanılabilirlik

Veri yaşam döngüsü yönetimi, yetkisiz veri erişiminin önlenmesini içerir. Ancak sistemin, verileri doğru zamanda doğru kullanıcılara ulaştırması da gerekiyor. Bunda başarısız olan bir veri yaşam döngüsü yönetimi altyapısı optimal değildir.

Ayrıca, veri altyapıları aynı veriyi aynı anda birden fazla kişiye iletebilecek kapasitede olmalıdır. Bu nedenle sistem bant genişliğine, yükleme hızına vs. dikkat etmelisiniz. Ayrıca bir şirketteki farklı ekipler ve personel her an veri çekme ihtiyacı duyabilir. Bu nedenle, bu tür süreçlere herhangi bir engel olmamasını sağlamak önemlidir.

Bütünlük

Veri kalitesi, verinin kendisinden daha önemlidir. Veriye sahip olmak yeterli değildir; şirketinizin doğru verilere sahip olması gerekir. Bir şirket gereksiz verileri seçtiğinde, işlediğinde ve sakladığında, bu mali bir kayıptır.

Ayrıca, düşük kaliteli veriler, karar vermeyi, pazarlama stratejilerini, satış sahalarını vb. zayıflatır. Bu nedenle, veri kalitesi, toplama noktasından itibaren izlenmeli ve standart olarak korunmalıdır.

Ayrıca, güncel olmayan verileri kaldırmayı amaçlayan düzenli sistem kontrolleri yapılmalıdır. Örneğin, bazı veriler yalnızca belirli dönemler için geçerlidir. Bu tür verileri etrafta tutmak israftır.

Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi İşletmelere Nasıl Yardımcı Olur?

İster büyük ister küçük bir işletmeniz olsun, kaliteli verilere erişim oyunun kurallarını değiştirir. İşletmenize uygun veri altyapılarını uyguladığınızda aşağıdaki avantajlar ortaya çıkacaktır.

Yönetmeliklere Uygunluk

Veriler her yerde mevcuttur. Ancak, sektöre göre veri gizliliği düzenlemeleri vardır. Modern bir veri yaşam döngüsü yönetimi modeliyle, veri süreçleriniz kolayca yasaların sınırları içinde kalır.

Yeterlik

Veri yönetimi görevlendirme olabilir. Ancak işletmeniz standart bir veri yaşam döngüsü yönetim sistemi çalıştırdığında, tüm veri maksimizasyonu aşamaları verimli hale gelir. Özellikle küçük işletmeler için, verimsiz veri sistemleri yalnızca sınırlı mali kaynakları boşa harcar.

Güvenlik

Veri yaşam döngüsü yönetimi, güvenliğe öncelik verir. Uygun şekilde korunan veriler iş hedeflerine ulaşır. Güvenlik sistemleriniz ihlal edilirse, beklenmedik durum önlemleri de ayarlamalısınız. Örneğin, güncellenmiş bir yedekleme veri sistemine sahip olmak hayati önem taşır.

İyileştirilmiş veri değeri

Veri yaşam döngüsü yönetimi, her veri öğesini, süreci ve sistemi tekrarlar. Sürekli veri iyileştirme ve zenginleştirme, genel veri değerini iyileştirir. Veri kalitesi ne kadar yüksek olursa, karar verme o kadar iyi olur.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: En İyi 10 Sanal Veri Odası Yazılımı.

Çözüm

Verilerin yaşam döngüsü hiç bitmez. Bu nedenle, çerçevenin her yönü ile çalışan uzman uzmanlara ihtiyaç vardır. Ayrıca, veriler her başarılı işin kalbi olacak şekilde gelişmiştir. Bu nedenle, bol miktarda kaynak yatırımı yapmak önemlidir.

Bir işletme sahibi veya veri analisti olarak, veri yönetim sistemlerinizi şirketinizle birlikte ölçeklenecek şekilde hazırlamanız çok önemlidir. Şirketiniz büyüdükçe büyük veri ortaya çıkar. Yanlış ve verimsiz veri yönetimi büyük kayıplara neden olabilir.