Veriler, işletmelerin sektör trendleri hakkında değerli bilgiler edinmelerini sağlar ve uzun vadeli büyüme için karlı karar almayı teşvik eder. Firmaların giderlerini azaltmalarına, müşteri edinmelerine ve elde tutmalarına, böylece dijital ekosistemde rekabet avantajı kazanmalarına olanak tanır. Her büyüklükteki işletmenin geleneksel uygulamalardan veri odaklı kültüre geçmesine şaşmamalı. Raporlara göre, dünya çapındaki veri hacmi 2025 yılına kadar 175 zettabayta ulaşacak ve bu da büyük ticari büyüme fırsatlarının önünü açacak. Ancak veri hacmi artmaya devam ettikçe doğruluğunun ve güvenilirliğinin sağlanması hayati önem taşıyor ve zorlu hale geliyor. Veri kalitesi ve gözlemlenebilirliğin oyunun kurallarını değiştirebileceği yer burasıdır. Her ikisi de kuruluşlarda doğru karar almayı teşvik etmek için verilerin güvenilirliğini, güvenilirliğini ve değerini sağlama ortak amacını paylaşıyor.
Bu makale, veri gözlemlenebilirliği ve veri kalitesi kavramlarını, bunların temel rollerini ve faydalarını, farklılıklarını ve benzerliklerini ve veri kullanışlılığını nasıl iyileştirebileceklerini kapsamaktadır.
Veri Kalitesi Nedir?
Veri kalitesi, verilerin belirli bir amaca hizmet etmeye uygunluğunu ölçer. Doğruluk, tutarlılık, tamlık ve geçerliliğe ilişkin belirli standartları karşıladığından emin olmak için veri profili oluşturma, temizleme ve daha fazlası gibi çeşitli en iyi uygulamaları içerir.
Ana hedefi, veri sağlığını koruyarak kuruluşlar için doğru karar almayı teşvik etmektir.
Yanlış, zamansız, eksik ve kopyalar da dahil olmak üzere düşük kaliteli veriler, firmalara önemli mali kayıplara neden olabilir. Aslında Gartner tarafından yapılan bir anket, zayıf veri kalitesinin işletmelere yılda ortalama 15 milyon dolara mal olduğunu belirtti.
Öte yandan, yüksek kaliteli veriler, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını ve beklentilerini karşılamasına, daha iyi hizmetler sunmasına ve olumlu yatırım getirisi elde etmek için etkili stratejiler geliştirmesine olanak tanır. Ayrıca mevzuat uyumluluğunu sürdürmelerine ve yasal riskleri azaltmalarına yardımcı olur.
Firmaların yüksek kaliteli veri toplamaya çabalamalarına şaşmamak gerek.
Veri Kalitesini Ölçmenin Temel Boyutları
İşletmeler veri kalitesini aşağıda paylaşılan boyutlara göre ölçebilir:
- Kesinlik: Veri seti tutarsızlıklardan ve hatalardan arındırılmış olmalıdır.
- Tamlık: Veri seti tüm hayati bilgileri içermelidir.
- Tutarlılık: Farklı kaynaklar ve sistemler arasındaki veriler tekdüzelik göstermelidir.
- Zamanlılık: Veriler son sektör trendlerine göre güncel olmalıdır.
- Benzersizlik: Veriler hiçbir kopya veya fazlalık sergilememelidir.
- Geçerlilik: Veriler standart formatlara uygun olmalıdır.
Veri Gözlemlenebilirliği Nedir?
Veri gözlemlenebilirliği, veri alımı, dönüşümü ve tüketimi de dahil olmak üzere çeşitli veri hattı aşamalarından meta verileri toplayan nispeten yeni bir kavramdır.
Amaç, herhangi bir sorunu ve anormalliği gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve çözmek için kuruluşlar içindeki veri akışlarını sürekli olarak izlemek ve anlamaktır. Bu, karar almayı olumsuz yönde etkileyen kesinti süresini ve veriyle ilgili zorlukları azaltır.
Veri gözlemlenebilirliği sayesinde işletmeler en hayati veri kümelerini, bu verilerin kullanıcılarını ve bundan kaynaklanan zorlukları belirleyebilir.
Veri Gözlemlenebilirliğini Ölçmenin Hayati Temelleri
Veri gözlemlenebilirliği aşağıda paylaşılan beş temele dayanmaktadır:
- Tazelik: Mevcut verilerin durumunu ve sektör parametrelerine ve trendlere göre güncel olup olmadığını gösterir.
- Dağıtım: Veri değerlerinin uygun bir aralıkta olup olmadığını yansıtır ve güvenilirliğini gösterir.
- Hacim: Verilerin eksiksizliğini ölçer. Tutarsız veri hacmi, veri kaynaklarındaki temel sorunları gösterir.
- Şema: Bir kuruluş içindeki verilerdeki değişiklikleri izler. Örneğin, verileri kimin güncellediğini veya değiştirdiğini, ne zaman (gün ve saat) vb. izler.
- Soy: İlk kaynaklardan son kullanıcı tüketimine kadar tüm veri akışını belgeler.
Veri Gözlemlenebilirliği ile Veri Kalitesi Arasındaki Temel Farklılıklar ve Benzerlikler
Hem veri kalitesi hem de veri gözlemlenebilirliği bir kuruluşta veri güvenilirliğini sağlar. Her ikisi de bir firmada veriye dayalı karar almayı teşvik ederek veri yönetimi stratejisini güçlendirmeye yardımcı olur. Ancak asıl amaçları ve rolleri farklıdır.
İşte birkaç önemli fark.
#1: Hedefler
- Veri Kalitesi: Veri kalitesinin temel amacı, genel veri doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamaktır. Esas olarak yalnızca verilerle ilgilidir.
- Veri Gözlemlenebilirliği: Birincil hedefi, veri dağıtım sistemlerinin güvenilirliğini sağlarken verilerin davranışını gerçek zamanlı olarak izlemektir. Hem verilerle hem de dağıtım sistemiyle ilgilidir.
#2: İşlevsellik
- Veri Kalitesi: Statik veri kümelerindeki veya atıl durumdaki verilerdeki doğruluğu ve genel veri durumunu değerlendirir. Hataların düzeltilmesine odaklanır.
- Veri Gözlemlenebilirliği: Veri hatları aracılığıyla hareket halindeki verilerin güvenilirliğini izler. Sistemik zorlukların üstesinden gelmeye odaklanır.
#3: Kural Oluşturma Yaklaşımı
- Veri Kalitesi: Statik veya sabit kurallardan ve ölçümlerden yararlanır.
- Veri Gözlemlenebilirliği: Uyarlanabilir ve dinamik kurallar ve ölçümler oluşturmak için makine öğreniminden yararlanır.
#4: Sorun Çözüm Yöntemleri
- Veri Kalitesi: Veri sorunlarının sonuçlarıyla başa çıkmak için veri temizleme, profil oluşturma ve doğrulama gibi yöntemleri kullanır.
- Veri Gözlemlenebilirliği: Verilerle ilgili sorunların temel nedenlerini ele almak için anormallik tespiti ve istatistiksel analiz gibi teknikleri kullanır.
Kısacası veri kalitesi ve gözlemlenebilirlik, veri yönetiminin tamamlayıcı ancak farklı yönleridir.
Veri Gözlemlenebilirliği ve Veri Kalitesi Veri Kullanışlılığının Arttırılmasına Nasıl Katkıda Bulunabilir?
Veri kalitesi ve gözlemlenebilirlik, verilerin sağlığının bozulmadan korunmasını sağladığından, kuruluşlar bunları verilerin kullanışlılığını artırmak için kullanabilir.
Firmalar, güçlü veri gözlemlenebilirlik uygulamalarıyla verilerdeki anormallikleri tespit edebilir ve veri hatlarını temiz tutmak için önlemler alabilir. Bu, veri hatlarındaki hataları en aza indirebilir ve böylece veri kalitesini artırabilir.
Kuruluşların veri kullanışlılığını artırmak için her iki uygulamadan da nasıl yararlanabileceğini gösteren bir örneği burada bulabilirsiniz:
Bir Sitecore'dan WordPress'e geçiş ajansının, içerik veya veri yönetimi için Sitecore'u kullanan, zengin içerikli devasa bir web sitesine sahip bir SaaS istemcisiyle karşılaştığını varsayalım. Zamanla verilerin hacmi arttıkça şirket daha iyi özellikler ve işlevler sunan WordPress'e geçmeye karar verir.
Geçiş prosedürü temel olarak blog yazıları, makaleler, resimler ve kullanıcı verileri dahil olmak üzere içerik veritabanının tamamının taşınmasını içerir. Herhangi bir veri kaybı, müşterilerinin kullanıcı deneyimini ve SEO sıralamalarını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle uzmanlar, verilerin süreç boyunca tutarlı kalmasını sağlamalıdır.
Burada veri kalitesi kontrollerinin uygulanması tek başına yeterli olamaz. Sorunsuz bir geçiş sağlamak için veri kalitesi uygulamalarını veri gözlemlenebilirlik sistemleri ve araçlarıyla birleştirmek çok önemlidir.
Veri gözlemlenebilirlik araçları, uzmanların içerik akışını izlemesine ve veri aktarımı sırasında anormalliklerin tespit edilmesiyle ilgili uyarılar oluşturmasına yardımcı olabilir. Verilerle ilgili sorunların zamanında belirlenmesi, uzmanların uygun önlemleri almasına ve kesinti süresini en aza indirmesine olanak tanır. Ayrıca bu araçlar, veri kaynaklarına ve kalıplara dayalı stratejik kalite izleme kuralları oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak veri kalitesi kontrollerini otomatikleştirebilir.
Dolayısıyla veri kalitesi ve veri gözlemlenebilirlik uygulamaları, sıfır veri bozulması ve kesintisiz geçişin sağlanmasında çok önemli bir rol oynuyor.
Sonuç? SaaS istemcisi sorunsuz bir şekilde kaliteli içerik sunmaya devam edebilir.
Çözüm
Veri gözlemlenebilirliği ve veri kalitesinin temel hedefleri ve işlevleri farklı olsa da sonuçta firmalarda veri bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlarlar.
Her iki uygulama da, bu yazıda da belirtildiği gibi, bir kuruluşta veriye dayalı bir kültür oluşturmak için hayati önem taşıyan temel unsurlardır.
Veri kalitesinden ve veri gözlemlenebilirliğinden yararlanmak, kuruluşların veri sağlığını korumasına, veriye dayalı kararlar almasına ve uzun vadeli büyüme sağlamasına yardımcı olabilir.
Bir yanıt yazın