SAP tarafından sunulmuştur
Görünen o ki iş dünyasındaki veri ve karar alma sürecinin geleceği yapay zeka tarafından yönlendirilmektedir. AI’daki sürekli ilerlemelerle birlikte, endüstrilerin her birinde iş sürecinin baştan sona yenilikçi hale getirilmesi için baskı hissedilmektedir. Ancak, AI ile başarı elde etmenin temel zorluğu veri parçalanmasıdır.
“Müşterilerimizin çoğu için gerçek, işlerinin her bir bölümünün derinlemesine bağlı olduğudur, ancak bilgilerle desteklenen kararlara dayanmaları gerektiğinde, işte veri parçalanmış bir deneyim olduğunu hissederler,” diyor SAP’de veri ve analitik ürün pazarlamasından sorumlu direktör Tony Truong.
IT ve iş dünyası arasındaki uyuşmazlık, işi nasıl gördükleri arasındaki tutarsızlıklardan kaynaklanır – her biri veri çevikliği ile veri yönetişimi arasındaki dengeye farklı yaklaşımlar benimser. Bu ikisini bir araya getirmek IT için zaman alan bir işlemdir çünkü veri kaynağından çıkarıldığında, veri bağlamı – verinin başlangıçta ilişkilendirildiği süreçlerle olan ilişkisini anlama – tamamen silinir. Verinin kullanılabilir olabilmesi için tüm meta veri ve mantık sıfırdan yeniden oluşturulmalıdır. Ve o uzun, tekrarlayan süreç tamamlandığında, veri zaten eski hale gelmektedir.
Farklı departmanlar veya sistemler arasında veri tanımlarındaki uyumsuzluk da mevcuttur – her bir departman aynı veri noktasına farklı bir şekilde bakabilir. Örneğin, satış ekibinin “müşteri” olarak kabul ettiği şey, pazarlama ekibinin tanımından farklı olabilir. Anlamsal uyumsuzluk, iş liderlerinin pazarlama kampanyasının iş geliştirme ekibi için işletme üzerindeki etkisini nasıl gördüğünü etkileyebilir. Bu çelişki, önemli verimsizliklere ve karar alma sürecinde gecikmelere neden olabilir.
“Bu parçalanmış deneyim, kaçırılan fırsatları ve entegre çözümler arasındaki bağları kaybı yol açmaktadır,” diyor Truong. “Veri ve uygulamaların farklı platformlar üzerinde yönetilmesi karmaşıktır ve bu doğru şekilde yapılmazsa işletme ve karmaşıklık maliyetlerini artırabilir. Veri, kullanıcılara gerekli olabilmesi için bağlam olmadan gönderildiğinde, işbirliği önemli ölçüde sınırlanır ve kuruluş, paylaşılan karar alma içgörülerinin ve toplu uzmanlığın gücünü kaybeder.”
İş Veri Anlamının Önemi
Kuruluşlar birden çok iş süreci üzerinden veriyi entegre ettikçe, bu verinin doğruluğunu korumanın yeni bir yoluna ihtiyaç duyarlar. İşte burada iş veri anlamı devreye girer.
AI modelleri ve uygulamaları güvenilir iş sonuçları üretebilmek için anlamsal olarak zengin verilere ihtiyaç duyar. Bir anlamsal katman, temel veri depolama ve analiz araçları arasında bir soyutlama katmanıdır. Meta verileri (veya iş bağlamını) doğal dilde tercüme ederek, kullanıcıların anladıkları terimlerle etkileşimde bulunmalarını sağlar ve karmaşık temel veri altyapısını gizler, bu da veri keşfi ve analizini önemli ölçüde basitleştirir.
Bu, iş kullanıcılarına veriler arasındaki ilişkileri keşfetme ve anlamalarına imkan tanır, karmaşık soruları cevaplamalarına ve geleneksel veritabanlarının gözden kaçırabileceği gizli içgörülere ulaşmalarına olanak sağlar. Aynı zamanda, veri ve analitiğe gerçekten kendi kendine hizmet eden güvenli erişim sunar, bu da iş karar alma süreci için önemli bir adımdır. Takımlar aynı bağlamsal verilere sorunsuz erişebildiklerinde, içgörü oluşturmak için gereken zaman ve çaba çok daha azdır, her seviyedeki ve her departmandaki kullanıcılar için veri destekli karar alma sürecini büyük ölçüde hızlandırır.
“Veri ürünleri alan uzmanlığı ile zenginleştirildiğinde ve erişilebilir hale getirildiğinde, bu veri varlıklarının değeri, kullanımına orantılıdır,” diyor Truong.
İş Veri Kumaşı’nın İş Veri Anlamını ve Kendi Hizmet Özelliğini Nasıl Açığa Çıkardığı
Bir iş veri kumaşı, temel veri peyzajları üzerine entegre, anlamsal olarak zengin bir veri katmanı sunmak için anahtardır. Bu, bir standart veri kumasından farklı olarak iş bağlamını ve mantığı korur ve verilerin çoğaltılmasız, sorunsuz ve ölçeklenebilir erişimini sağlar.
Bu, tek doğru kaynağın oluşturulmasını sağlar, güvenilir verilere çevik kendi hizmet erişimi sunar, hızlı ve doğru kararlar için gerçek zamanlı verileri ve esneklik sağlar, basitleştirilmiş bir veri peyzajı sunar. Bu, verinizin ve mevcut altyapı yatırımlarınızın potansiyelini en üst düzeye çıkarırken, kapsamlı veri yönetişimi de özel verilerin her bir paydaşa gizli kalmasını sağlar.
IT, takımların sistemleri ve süreçleri yeniden inşa etmelerine veya çevrimdışı kopyalar oluşturmalarına gerek kalmadan self-servis erişim sağlamak için erişim ve güvenliği federize edebilir ve veri yetkisiz erişimden korunur. Veri modelleme ve anlamsal katman, veriyi tanımlayan bir model oluşturarak sistemler arasında veri için ortak bir dil oluşturur ve veri tüketicilere iş dostu bir arayüz sunar.
“İş süreçleri entegre edildiğinde, mevcut yatırımlarınızdan ve gelecekteki yatırımlarınızdan faydalanabilirsiniz,” diyor Truong. “Veri uyumlu hale gelir ve kullanıma hazırdır. Tüm iş birimlerinizin, çapraz kuruluş karar alma sistemlerini güçlendirmek için kullanabileceği tek bir sistemleri olabilir.”
Daha fazla bilgi edinin: Bir iş veri kumaşının AI yeteneklerinizi nasıl dönüştürebileceği hakkında.
Sponsorlu makaleler, VentureBeat ile iş ilişkisi bulunan veya gönderiyi ödeyen bir şirket tarafından üretilen içeriklerdir ve her zaman açıkça belirtilir. Daha fazla bilgi için sales@venturebeat.com ile iletişime geçin.