Tüm veriler eşit yaratılmamıştır. İyi tanımlanmış alanlarda ve tablolarda bulunan yapılandırılmış verilerin aksine, yapılandırılmamış veriler net bir organizasyondan yoksundur ve bu da veri kalitesini etkiler. Birden fazla veri gölünü kapsayabilir, bu da analiz etmeyi, yorumlamayı ve içgörü çıkarmayı zorlaştırır. Yapılandırılmamış veriler halihazırda kurumsal bilgilerin %90'ını oluşturuyor ve hacimler, özellikle yapay zeka odaklı iş yükleri bağlamında katlanarak artıyor. Aynı zamanda, bu kurumsal verilerin çoğu genellikle kullanılmadan kalır ve buna BT bütçelerini tüketen yedekli depolama ve süreç verimsizlikleri eşlik eder.
İlgili depolama kapasitesi ve veri saklama gereksinimlerini karşılamak için birçok kuruluş varsayılan olarak daha fazla depolama eklemeyi tercih etti ve bu da sorunu daha da kötüleştiren kısır bir teknoloji yatırım döngüsünü sürdürdü. Aslında, yapısal olmayan veri sorunlarının temelinde yatan sorunları çözmek için hiçbir şey yapmamanın maliyeti, hızla mali açıdan sürdürülemez hale geliyor ve bir şeylerin katlanması gerekiyor.
Zihniyette Bir Değişim
Açıkçası, bu sorunlar kendi başlarına veya yakın zamanda ortadan kalkmayacak. Örneğin IDC, yapılandırılmamış veri hacimlerinin geçen yıl 5,5 zettabayttan 2028'e kadar 10,5 zettabayta çıkacağını öngörüyor. Bu genişleyen hacim içinde, büyük miktarda veriye nadiren erişiliyor veya analiz ediliyor: Bir sektör araştırması, kuruluşların %60'ının, verilerinin yarısının veya daha fazlasının “karanlık” olduğunu veya başka bir deyişle, önemli bir maliyetle depolandığını ancak çok az değer sağladığını veya hiç değer sağlamadığını söylediğini ortaya çıkardı.
Peki neyin değişmesi gerekiyor? İlk olarak, cevap zihniyette bir değişiklik gerektiriyor: Yapılandırılmamış veriler artık yalnızca bir depolama sorunu olarak değil, bir finansal strateji sorunu olarak görülmelidir. Kuruluşların sürekli olarak kapasite eklemek yerine, verileri tanımlanmış bir yaşam döngüsüne sahip yönetilen bir varlık olarak ele alması gerekir. Bu, hangi veri kümelerinin veya veri varlıklarının işletme için gerçekten değerli olduğunu belirlemeyi, bunların yüksek performanslı depolamada kolayca kullanılabilir olmasını sağlamayı, daha az kritik verileri ve soğuk verileri daha düşük maliyetli platformlara taşımayı ve artık operasyonel veya mevzuat uyumluluğu ihtiyaçlarına hizmet etmeyen bilgilerin kullanımdan kaldırılmasını içerir.
Perspektifteki bu değişiklik, yapılandırılmamış veri yönetiminin rolünü yangınla mücadeleden proaktif finansal optimizasyona dönüştürüyor. Aynı zamanda bütçelerin gereksiz kapasiteden inovasyona yönlendirilmesi için dönüştürücü bir fırsat da yaratıyor; dolayısıyla veri yönetimi yalnızca operasyonel bir gereklilik değil, aynı zamanda maliyet verimliliği ve büyüme için de bir katalizör.
Stratejiden Aksiyona
Bir sonraki adım, görünürlükle başlaması gereken bir süreç olan stratejiyi eyleme dönüştürmektir. CIO'ların, neyin var olduğu, nerede bulunduğu, kimin sahibi olduğu ve nasıl kullanıldığı da dahil olmak üzere yapılandırılmamış verilere ilişkin net, kurum çapında bir görünüm oluşturması gerekiyor. Bu içgörü ve temel olmadan, maliyeti kontrol etmeye veya riski azaltmaya yönelik herhangi bir girişim eksik ve büyük olasılıkla etkisiz olacaktır.
Bir sonraki adım yönetişimdir. Verilerin iş değeri, mevzuat gereklilikleri ve risk profili gibi önceliklere göre sınıflandırılması, doğru politikaların uygulanabilmesini sağlar. Bunun da ötesinde, düzenli denetimler ve veri yaşam döngüsü kuralları, bu yapının zaman içinde korunmasına yardımcı olurken aynı zamanda gereksiz veya uyumsuz verilerin tekrar ortaya çıkma olasılığını azaltır.
Ayrıca, artık anında erişim gerektirmeyen bilgiler daha düşük maliyetli depolamaya taşınmalı, akıllıca arşivlenmeli veya saklama süreleri sona erdiğinde silinmelidir. Bu tür veri mobilitesi, pahalı ve yüksek performanslı kapasitenin en büyük değeri sağlayan veri kümelerine ayrılmasını sağlar. Pek çok kuruluş, tedarikçiden bağımsız platformların, özellikle depolama teknolojisine bağlı kalmadan heterojen ortamlardaki verileri yönetme esnekliği sağlaması nedeniyle bu sürece çok fazla değer kattığını fark ediyor.
Unutmayın, bu sadece maliyet verimliliğiyle ilgili değil, her ne kadar önemli olsa da. Bu uygulamalar aynı zamanda ileri teknoloji yatırımlarının başarısı üzerinde de doğrudan ve kalıcı bir etkiye sahip olup, halihazırda stratejik öneme sahip olan analitik ve yapay zeka girişimlerinin doğru, ilgili ve yüksek kaliteli verilere erişimle desteklenmesini sağlamaktadır.
Yapay Zekayı Doğru Şekilde Kullanmak: Verilerde Şeytan Var
Özellikle yapay zekaya daha yakından bakıldığında, gelişmiş yapay zeka projelerinin etkinliğinin ve performansının, temeldeki verilerin kalitesine bağlı olduğu yaygın olarak anlaşılmaktadır. GenAI modelleri, kötü yönetilen, yapılandırılmamış veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde, tamamen teslim etmekte zorlanır ve hatta başarısız olur. Güvenilmez veya tutarsız verilerin çarpık çıktılar ürettiği ve sonuçlara olan güveni zayıflattığı durumlarda, klasik “çöp gir, çöp çıkar” ilkesi uygulanır.
Görünürlük ve yönetişim burada önemli bir rol oynuyor çünkü kuruluşlar, yapılandırılmamış veriler üzerinde kurum çapında gözetim oluşturarak ve net yaşam döngüsü kuralları uygulayarak, veri bilimcilerine modelleri etkili bir şekilde eğitmek için gereken yüksek kaliteli bilgileri sağlayabilir. Satıcıdan bağımsız yönetim platformları, verileri heterojen ortamlara entegre ederek bunu daha da destekler ve doğru girdilerin gereksiz karmaşıklık veya kilitlenme olmadan bir araya getirilebilmesini sağlar.
Bu, yapılandırılmamış veri yönetimini yalnızca bir BT bakım sorunu değil, aynı zamanda değer yaratmanın bir ön koşulu haline getiriyor. Kuruluşların veri kümelerini yapay zeka iş akışlarına dahil etmeden önce düzenlemeleri, sınıflandırmaları ve hazırlamaları gerekir. Bunu yapmak önyargıyı azaltır, uyumluluğu sağlar ve büyük yapay zeka yatırımlarının hedeflerine ulaşma olasılığını artırır.
Yapay zeka girişimlerini sürdüren birçok kuruluşun zayıf yönetişim süreçlerinden veri kümelerini entegre etme zorluklarına ve güvenilir eğitim verilerinin eksikliğine kadar önemli veri yönetimi zorluklarıyla karşılaşmasıyla bu tür sorunlar giderek daha yaygın hale geliyor.
Bu sorunların, yatırım seviyeleri yüksek olsa bile yapay zeka projelerini raydan çıkardığı görüldü; bu da etkili yapılandırılmamış veri yönetiminin başarı için bir ön koşul olduğunun altını çiziyor. Aslında Gartner, 2026 yılına kadar “kuruluşların yapay zekaya hazır verilerle desteklenmeyen yapay zeka projelerinin %60'ından vazgeçeceğini” öngörüyor. Bu endişe verici bir başarısızlık oranıdır ve stratejiler gözden geçirilip geliştirilmezse, hiçbir şey yapmamanın maliyeti acı vermeye devam edecektir.
Bir yanıt yazın