Bu makale Capital One tarafından sunulan VB Lab Insights içeriğidir.
Yapay zeka, dönüşüm potansiyeli sunuyor; ancak bu değeri açığa çıkarmak için güçlü veri yönetimi gerekiyor. Yapay zeka, sürekli iyileşen sağlam bir veri temeli üzerine inşa edilir ve bu da veri ile yapay zeka arasında döngüsel bir etki yaratır. Bu döngü, şirketlerin daha özelleştirilmiş ve anlık çözümler üretmesini sağlayarak, hem müşterileri hem de işletme için etki yaratır.
Günümüz verilerini yönetmek karmaşık bir süreçtir. Veri hacmi hızla artıyor, araştırmalara göre, veri son beş yılda iki katına çıkmıştır. Bu nedenle, girişimlerin %68’i var olan verilerinin kullanılmadığını gözlemliyor. Bu verilerin içinde, çok çeşitli yapı ve formatlar mevcuttur; MIT’ye göre verilerin %80-90’ı yapısal olmayan veridir ki bu da kullanımını zorlaştırır. Ayrıca, verilerin kullanıcılara ulaştırılması gereken hız da giderek artıyor. Bazı kullanım durumları, verilerin 10 miliseksontan daha kısa bir sürede erişilebilir olmasını gerektirmektedir; bu, bir göz kırpışından on kat daha hızlıdır.
Bugünün veri ekosistemleri büyük, çeşitli ve hızlıdır; ve yapay zeka devrimi, şirketlerin veri yönetimini nasıl gerçekleştirdiği üzerinde daha da yüksek baskılar oluşturmaktadır.
Harika Veri Yönetimi İçin Temeller
Veri yaşam döngüsü karmaşık ve acımasızdır; genellikle birçok adım, birçok araç ve farklı çalışma şekilleri içerir. Bu durum, veri ile çalışma yöntemlerinin farklılaşmasına ve veri yönetiminde değişen seviyelerde olgunluk ve enstrümantasyona yol açabilir.
Güvenilir veriler ile yeniliği desteklemek için öncelikle harika verilerin yönetiminin temelleri üzerine çalışmalıyız: kendin hizmet, otomasyon ve ölçeklenebilirlik.
- Kendin hizmet, kullanıcıların işlerini minimum zorlukla yapabilmelerini sağlamak anlamına gelir. Bu, veri keşfi, veri üretimi kolaylığı ve veriye erişimi demokratikleştiren araçlar gibi alanları kapsar.
- Otomasyon, kullanıcıların veri ile çalışma deneyimlerini güçlendiren temel veri yönetimi yeteneklerinin araca gömülmesini sağlar.
- Veri ekosistemlerinin ölçeklenebilir olması gerekir; özellikle yapay zeka döneminde. Kurumlar, bazı teknolojilerin ölçeklenebilirliğini, dayanıklılık yeteneklerini ve veri yönetiminin nasıl gerçekleştirileceğine dair temel yükümlülükleri belirleyen hizmet düzeyi anlaşmalarını düşünmelidir.
Bu ilkeler, harika verilerin üretilmesi ve tüketilmesi için bir temel oluşturur.
Harika Veri Üretimi
Veri üreticileri, verilerin hızlı ve verimli bir şekilde toplanıp düzenlenmesinden sorumludur. İyi tasarlanmış bir kendin hizmet portalı, üreticilerin veri ekosistemindeki sistemlerle (depolama, erişim kontrolü, onaylar, versiyonlama ve iş katalogları gibi) sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmasına yardımcı olabilir. Hedef, bu karmaşıklığı azaltarak verilere en uygun formatta, zamanında ve doğru yerde erişimi sağlamaktır.
Yönetimi ölçeklendirmek ve yerine getirmek için şirketler merkezi bir platform veya federatif modeli seçebilir – hatta hibrit bir yaklaşım benimseyebilir. Merkezi bir platform veri yayınlamayı ve yönetim kurallarını basit hale getirirken, federatif bir model esneklik sunarak yerel olarak yönetim ve altyapıyı yöneten özel SDK’lar kullanır. Önemli olan, yüksek kaliteli verilerin üretilmesini güvenilir bir şekilde sağlamak için otomasyon ve ölçeklenebilirliği garanti eden tutarlı mekanizmaların uygulanmasıdır.
Harika Verilerin Tüketimi
Veri tüketicileri – veri bilimcileri ve veri mühendisleri gibi – hızlı deneme ve geliştirme için güvenilir, yüksek kaliteli verilere kolay erişime ihtiyaç duyarlar. Depolama stratejisinin basit hale getirilmesi, temel bir adımdır. Hesaplama işlemlerinin veri gölünde merkezi hale getirilmesi ve tek bir depolama katmanının kullanılması, şirketlerin veri dağılmasını en aza indirerek karmaşıklığı azaltmalarını sağlar.
Ayrıca, çeşitli kullanım durumlarıyla başa çıkmak için bir alan stratejisi benimsemeleri gerekir. Örneğin, bir ham alan, yapısal olmayan veriler gibi genişletilmiş veri ve dosya türlerini desteklerken; özelleştirilmiş bir alan daha sıkı şema ve kalite gereksinimlerini uygular. Bu kurulum, yönetimi ve veri kalitesini korurken esneklik sağlar. Tüketiciler bu alanları kişisel deney oluşturma veya ekip projeleri için iş birliği alanları gibi çeşitli faaliyetler için kullanabilirler.
Otomatik hizmetler, veri erişimini, yaşam döngüsü yönetimini ve uyumluluğu garanti ederek, kullanıcıların güvenle ve hızla yenilik yapmalarına imkan tanır.
Sadelikle İlerleyin
Etkili yapay zeka stratejileri, sağlam ve iyi tasarlanmış veri ekosistemlerine dayanır. Verileri üretme ve tüketme süreçlerini basitleştirerek ve bu verilerin kalitesini artırarak, işletmeler kullanıcılarını yeni performans artırıcı alanlarda yenilik yapmaları için güçlendirebilir.
Bir temel olarak, işletmelerin güvenilirliği ve erişilebilirliği artıran ekosistemler ve süreçleri önceliklendirmesi çok önemlidir. Yukarıda belirtilen ilkeleri uygulayarak, hızlı yapay zeka deneylerini destekleyecek ve nihayetinde uzun vadeli iş değerleri yaratacak ölçeklenebilir ve uygulanabilir veri yönetimini oluşturabilirler.
Marty Andolino, Capital One Yazılım Mühendisliği Başkan Yardımcısı
Kajal Wood, Capital One Yazılım Mühendisliği Kıdemli Direktörü
VB Lab Insights içeriği, ya içerik için ödeme yapan ya da VentureBeat ile iş ilişkisi olan bir şirketle işbirliği içinde oluşturulmuştur ve her zaman açıkça işaretlenir. Daha fazla bilgi için, lütfen sales@venturebeat.com adresiyle iletişime geçin.