Veri Yönetimi: Veri Kullanımını Etkin Ölçeklendirme

İş veritabanları verilerle dolu. Bu, strateji ve operasyonları hızlandırmak için anlamlı iş içgörüleri bulmayı çok zorlaştırabilir. Uygun veri yönetimi bu sorunu çözer.

Temel Çıkarımlar

• Veri yönetimi, verinin oluşturulmasından imhasına kadar yaşam döngüsü boyunca verileri etkin bir şekilde denetleme uygulamasıdır.
• Pazarlama açısından bakıldığında, veri yönetimi, veri odaklı bir kültürü teşvik eder ve topladığınız ve sakladığınız verilerin güvenilir ve güvenilir olmasını sağlar.
• Sağlam veri yönetimi stratejileri oluşturmaya yönelik teknikler ve çözümler arasında veri hazırlama, ETL işlem hatları, veri yönetişimi ve daha fazlası yer alır.
• Veri yönetimi basit değildir ve zorluklarla birlikte gelir. Şirketteki herkesin destekleyebileceği etkili bir strateji oluşturmak için en iyi uygulamaları takip edin.

Veri Yönetimi Nedir?

Veri yönetimi, verileri yaşam döngüsü boyunca uygun maliyetli ve güvenli bir şekilde etkin bir şekilde denetleme uygulamasıdır. Temel amaç, verileri kolay erişim, geri alma ve kullanıma izin verecek şekilde düzenlemek, depolamak ve yönetmektir. Bu, aşağıdaki gibi görevleri içerir:

1. Çeşitli kaynaklardan veri toplamak;
2. Verilerin güvenli ve düzenli bir şekilde saklanması;
3. Verilerin doğru ve güncel olmasını sağlamak;
4. Verileri yetkisiz erişime veya kurcalamaya karşı koruma; ve
5. İçgörü elde etmek ve karar vermeyi sağlamak için verileri analiz etme ve yorumlama.

Pazarlama açısından, köklü müşteri veri yönetimi süreçleri, departman içinde veri odaklı bir kültürü teşvik eder. Çeşitli temas noktalarında pazarlama çabalarınız ve müşterileriniz hakkında doğru ve kapsamlı bir görüş elde etmek için yüksek kaliteli verileri depolamanızı sağlar. Bu da, hedef kitlenizi daha iyi anlamanıza, hedef kitlenizin sorunlarıyla eşleşen değerleri iletmenize ve pazarlama yatırım getirisini (ROMI) artırma olasılığı daha yüksek olan en iyi performans gösteren stratejileri belirlemenize yardımcı olur.

Veri Yönetimi Neden Önemli?

Etkili veri yönetimi, işletmelerin topladığı büyük miktarda veri içinde bir düzen oluşturur.

Kuruluşlara, verilerin dağınık veya kullanılamaz hale gelmesini önlemek için verileri düzgün bir şekilde nasıl toplayacakları ve manipüle edecekleri konusunda bir yol haritası vererek, hızlı karar vermelerine ve pazar ihtiyaçlarına anında yanıt vermelerine olanak tanır.

Aynı zamanda çalışanların kaynaklarını serbest bırakır. Örneğin, Duo'da kıdemli makine öğrenimi mühendisi ve niş alanda dikkate değer bir etki sahibi olan Vicky Boykis tarafından yapılan bir anket, veri bilimcilerin çoğunluğunun zamanlarının %60'ını verileri temizlemek ve taşımak için harcadığını gösteriyor:

Veri yönetimi çözümleri, manuel görevleri tamamen otomatikleştirebilir ve analistlerin ham verileri düzeltmek yerine işlerini yapmasına izin verebilir.

Veri Yönetimi Çözümleri ve Teknikleri

İyi haber şu ki petabaytlarca ham ve zayıf veri yönetilebilir. Net politikalar ve doğru araçlarla, işletmeniz veriye dayalı bir kültürle ve topladıkları verilerin tüm sorumluluğunu üstlenen çalışanlarla gelişecektir.

Veri Hazırlama

Pek çok işletmenin düşük kaliteli verilerle mücadele ettiği bir sır değil. Verileri tutarsız ve gereksiz olabilir veya tutarlı bir taksonomi olmaksızın farklı formatlarda saklanabilir.

Veri hazırlama, ham verileri daha sonraki analizlere hazırlamak için toplama, dönüştürme ve yapılandırma sürecidir. Veri hazırlama araçları, verileri birleşik bir biçimde bir araya getirir, tutarsızlıkları ortadan kaldırır, hataları işaretler ve verileri otomatik olarak birleştirir. Sonuç olarak bu süreç, ekibinizin analiz sırasında elde ettiği içgörülerin ve baktığınız raporların geçerli olmasını sağlar çünkü dayandıkları veriler yüksek kalitelidir.

Veri boru hattı

Veri ardışık düzeni, veri alımıyla başlayan ve veri ambarı, depolama hizmeti veya başka bir uygulama gibi bir veri havuzuyla sona eren otomatikleştirilmiş bir dizi etkinliktir. Manuel veri girişi ve manipülasyonunu ortadan kaldırarak veri işlemeyi kolaylaştırır, pazarlama analizi ve raporlama süreçlerini önemli ölçüde hızlandırır.

ETL boru hattı

Ayıkla, Dönüştür ve Yükle (ETL), veri ardışık düzeninin bir alt kümesidir.

ETL süreci, bir veya daha fazla kaynaktan veri çıkarmayı otomatikleştirir, bunu standartlaştırılmış ve kullanılabilir bir formata dönüştürür ve veri ambarı veya BI yazılımı gibi bir uç noktaya yükler.

Bu uç nokta, kuruluşun tek gerçek kaynağı (SSOT) haline gelir. Burada depolanan veriler zaten temiz, biçimlendirilmiş ve analiz, görselleştirme veya raporlama için hazırdır.

Örneğin, Improvado gibi gelişmiş pazarlama analitiği araçları, Shopify, Facebook Ads, Google Analytics ve daha fazlası gibi 300'den fazla pazarlama ve satış veri kaynağından veri çekmek, verileri analize hazır biçime dönüştürmek ve belirlenen hedefe yüklemek için ETL'den yararlanır örn., bir pazarlama veri ambarı veya bir BI, görselleştirme veya analiz aracı.

Veri deposu

Bir veri ambarı, işletmenizin geçmiş ve gerçek zamanlı verilerinin saklandığı alandır. Genellikle çeşitli reklam platformları, sosyal medya ve daha fazlası gibi birden çok kaynaktan gelen yapılandırılmış verileri depolar.

Analitikle çalışmanın ilk aşamalarında, şirketler verilerini depolamak için genellikle elektronik tabloları kullanır. Ancak sonunda elektronik tablolarının sonuna ulaşırlar. Bu noktada, veri kümeleri çok büyük hale geldi ve sorgular durma noktasına geldi. Teknik açıdan gelişmiş şirketler, analiz ekiplerinin verileri daha sık sorgulamasını sağlamak ve genel üretkenliklerini artırmak için Google Big Query gibi bulut veri ambarlarına geçiş yapar.

Veri güvenliği

Veri güvenliği, şirket verilerini yaşam döngüsü boyunca bozulmaya veya yetkisiz erişime karşı korumak için önlemler alma uygulamasıdır. Ayrıca işletmenin HIPAA, SOC-2 ve GDPR gibi veri gizliliği yasalarına ve düzenlemelerine uymasını sağlar.

Veri yönetimi

Veri yönetişimi, kaliteli verilerin temelidir. Veri toplama, düzenleme, depolama ve analiz için geçerli politikaları ve prosedürleri detaylandıran bir süreçtir. Amacı, doğru, eksiksiz, tutarlı, zamanında, geçerli ve benzersiz veriler sağlamaktır.

Veri Yönetimi Çerçeveleri

Ekipler, veri kalitesine ulaşmak ve verileri yönetmek için tüm süreçleri uygun şekilde kurmak için bu çözümler ve tekniklerle birlikte çalışır. Veri yönetişimi, veri güvenliği, bilgi sistemleri mimarisi vb.'yi aynı anda uygulamadan en yüksek veri kalitesine ulaşamazsınız.

Veri yönetimi çerçevesi, şirketinizde veri yönetimini uygulamak için gereken bir dizi kural ve tekniktir. Şu anda, genel olarak kabul edilen iki çerçeve vardır.

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2, Data Management Association - Data Management Body of Knowledge sürüm 2'nin kısaltmasıdır. İlk olarak 2009'da yayınlanan çerçevenin ikinci baskısıdır.

Çerçeve, veri yönetimini oluşturan birbiriyle bağlantılı 11 bilgi alanını tanımlar. Bu çerçeveyi takip ederken, bir şirketin tüm alanları dikkate alması gerekir.

DMBOK 2 ayrıca, veri yönetimi süreçleriyle ilgilenenlerin yalnızca veri yönetimi profesyonelleri olmadığını; tüm iş profesyonelleri buna dahil olur. DAMA Hexagon, insanlar, süreçler ve teknolojiler arasındaki doğrudan ilişkiyi gösterir.

DMBOK 2, veri yönetiminin ana misyonunu şu şekilde tanımlamaktadır: “Tüm paydaşların veri kullanılabilirliği, kalitesi ve güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak”. Ayrıca, veri yönetimi sürecine dahil olan araçları, katılımcıları, ölçütleri ve çıktıları ana hatlarıyla belirtir.

Bununla birlikte, bu çerçevenin önemli bir dezavantajı vardır. Farklı bilgi alanları arasındaki ilişkiyi açıklamaz, her şeyi size bırakır. Toplamda, DMBOK 2 çok fazla teorik bilgi sağlar, ancak çok fazla pratik ipucu sağlamaz.

DCAM

DMBOK 2 herkesin erişebileceği bir çerçeve olsa da, DCAM (Veri Yönetimi Yetenek Değerlendirme Modeli) genel erişime kapalıdır. Bu çerçeveye yalnızca Kurumsal Veri Yönetimi Konseyi (EDC) üyeleri erişebilir.

Çerçeve, veri yönetimini farklı olgunluk düzeylerine sahip farklı yetenekler açısından tanımlar. DCAM, pratik ve operasyonel bir odağa sahip olsa da, veri yönetiminin uygulanmasına ilişkin net bir bakış açısı sağlamaz.

Şirketler süreçlerini değerlendirmek, paydaşları eğitmek ve veri yönetimi programlarındaki zayıflıkları belirlemek için DCAM'yi kullanır. Ayrıca, GDPR dahil olmak üzere veri gizliliği yönetmeliği ihlali risklerini azaltmanıza yardımcı olur.

Çerçeve herkese açık olmadığından, en iyi uygulamaları ve önerileri hakkında fazla bilgi yoktur. Bununla birlikte, Kurumsal Veri Yönetimi Konseyi kısa bir süre önce, EDC'nin çerçevelerini tanımlamak için kullandığı yaklaşıma biraz ışık tutan Bulut Veri Yönetimi Yetenekleri Çerçevesinin genel bir sürümünü yayınladı.

Bu çerçevelerin her ikisi de veri yönetimi yolculuğunuzda iyi bir başlangıç ​​noktası olabilir. Önemli kavramların ana hatlarını çizerler, böylece veri yönetimini ilk kez uygularken tam netliği korursunuz.

Veri Yönetimi Zorlukları

Kuruluşunuzun verilerini yönetme çabalarınızda birçok zorlukla karşılaşacaksınız. Ancak bu potansiyel zorlukların farkında olduğunuzda, bunlarla başa çıkmak için daha hazırlıklı olursunuz.

İş verilerinin güvenliğini sağlama

Veri güvenliği ve bütünlüğüne yönelik birçok iç ve dış tehdit vardır. Ve veri ihlalleri her an gerçekleşebilir. Bu, müşterilerinizin özel ve kişisel verilerini riske atar.

DMBOK-2, veri güvenliği sürecini şu şekilde tanımlar:

Güvenlik risklerini bireysel girişimler yerine koordine çabalarla ele almak her zaman en iyisidir. Süreç, tek bir çalışanın halletmesi için çok fazla görev içerir. Daha geniş bir ölçekte, veri güvenliği dört ana faaliyet etrafında döner:

• Hassas veri varlıklarını tanımlayın ve sınıflandırın;
• Şirket içindeki hassas verileri bulun;
• Her varlığın nasıl korunması gerektiğini belirleyin; ve
• Bu bilgilerin iş süreçleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlayın.

Ardından, çalışanlarınızın cehaleti veya dikkatsizliği gibi dış tehditleri de değerlendirmeniz gerekir. Veri erişimi yönetimi ve ilkelere uygunluk, hassas verilerin açığa çıkma riskini azaltır ve iş altyapınızın güvenlik düzeyini artırır.

Çok fazla veriyle uğraşmak

Verilerin %73'e kadarı kullanılmamaktadır çünkü birçok işletme farklı kaynaklardan gelen büyük miktarda veriye ayak uydurmakta zorlanmaktadır. Çok kanallı analitik için veri yönetimi yönergelerine sahip olmayan kuruluşlar bunalmış durumda, bu nedenle bir şeyler uyduruyorlar veya mevcut verileri kullanmıyorlar.

Ancak, tüm verileri aynı anda yönetmeye çalışmayın. Şirketler, büyük bir kısmı hiç kullanılmayan büyük veri kümeleri üretir. Bu nedenle veri yönetimi yaşam döngüsü, en kritik verilere odaklanmayı ve ROT verilerini (Yedekli, Eski veya Önemsiz veriler) en aza indirmeyi önerir.

Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirme

İşletmenizin kullandığı düzinelerce aracı düşünün. Pazarlama departmanında bile, muhtemelen birden fazla veri toplama ve analiz aracı kullanıyorsunuz.

Bu, verilerin birbiriyle iletişim kurmayan yalıtılmış depolama çözümlerinde saklanması nedeniyle oluşan veri siloları oluşturabilir. Sonuç olarak, her departman kendi verilerine dayanarak departmanlar arası işbirliğini zorlaştırır.

Düşük kaliteli veriler

Kuruluşlar, gelirlerinin neredeyse dörtte birini veri kalitesi sorunlarını çözmeye harcıyor.

Düşük kaliteli veriler, veri girişi sırasındaki hatalardan, verileri bir araçtan diğerine taşırken verilerin bozulmasından veya standartlaştırılmış uygulamaların eksikliğinden kaynaklanır.

İşte DMBOK-2'nin veri kalitesi yönetimine kapsamlı bir genel bakış:

Veri yönetimi yaşam döngüsü, veri yönetişimi ve kritik verilere odaklanma, verilerinizin kalitesini artırmaya çalışırken dikkate alınması gereken en önemli faktörlerden bazılarıdır.

"Veri kalitesinin", güvenilir bir veri kümesinin sahip olması gereken 12 özelliği içeren toplu bir terim olduğunu unutmayın.

Nitelikli veri analistlerinin eksikliği

Dijital ve modern işletmeler için verilerin önemi hakkındaki tüm konuşmalara rağmen, uzman veri analistleri bulmak zor. Nitelikli bir analisti işe almak zaman alır ve yeni işe alınanları eğitmek pahalı ve zaman alıcı olabilir.

Veri yönetişimi eksikliği

Birçok işletme, verileri zaten dağınık hale geldiğinde sonradan akla gelen bir düşünce olarak veri yönetişimi standartları oluşturur. Veri yönetişimi olmadan, kuruluşlar düşük kaliteli verilerle boğulur. Sonuç olarak, analistler yabani otları temizlemek için çok fazla zaman harcarlar ve son kullanıcılar bunu anlamlandırmak için çok fazla zaman harcarlar.

Veri Yönetimi En İyi Uygulamaları

Veri yönetimi, birçok hareketli parçayı içeren büyük bir görevdir. Ancak, sizi doğru adımla başlatabilecek en iyi veri yönetimi uygulamaları vardır.

Veri koruma ve güvenliğine öncelik verin

Veri güvenliği ihlalleri, iyi veri yönetimi ilkeleri ile önlenebilen milyon dolarlık sorunlardır.

Bazı veri koruma önlemleri, uygun kullanıcı izinlerine sahip olmayı, verileri işleyen ve yöneten merkezi bir sisteme sahip olmayı ve yalnızca veri gizliliği yasalarına uyan yazılımları kullanmayı içerir.

Tüm verilerinizi entegre edin ve tek bir doğruluk kaynağı oluşturun

Kuruluşlar, veri silolarında depolanabilecek çok fazla veriye sahiptir. Bu, iş ortamının tam bir görünümünü elde etmenin zor olduğu anlamına gelir. Pazarlama profesyonelleri için bu, farklı müşteri temas noktalarını görmelerini engeller.

Örneğin, bir ETL ardışık düzeni kullanarak tüm verileri tek bir merkezi depolama alanına entegre ettiğinizde, gelir verileri içgörüleri elde etmek daha kolay hale gelir.

Kaliteli veri yönetimi yazılımı kullanın

Manuel veri manipülasyonu, işletmelerin uğraştığı veri hacimlerini artık ortadan kaldırmıyor.

Neyse ki, veri toplamayı ve analiz etmeyi daha kolay ve daha hızlı hale getiren birçok yeni teknoloji ve otomasyon yazılımı çözümü var. Diğer uygulamalarla iyi entegre olan kaliteli yazılımlar kullanın.

Kuruluşunuzun meta verilerinin bir sözlüğünü oluşturun

Topladığınız tüm verilerin ("meta veriler" olarak da adlandırılır) standartlaştırılmış bir tanımına sahip olun. Veri öznitelikleri, oluşturma tarihi, oluşturucunun adı ve depolama alanı gibi belirli ayrıntıları ekleyin.

Bu, tüm organizasyonda şeffaflık ve uyum sağlar.

Veri kalitesinden herkesi sorumlu tutun

Veri kalitesi paylaşılan bir sorumluluktur. Ortak veri sorunları ancak kuruluştaki herkesi bundan sorumlu ve sorumlu hale getirerek azaltılabilir.

Bunda pazarlamacının rolü nedir? Pazarlamacılar, birincil veri toplamadan kısmen sorumludur; UTM etiketleri taksonomisini, reklam kampanyalarındaki işaretlemeyi ve izlemeleri gereken hesapları bilirler. Bu arada, veri akışının diğer aşamalarında veri kalitesinden veri mühendisleri ve analistleri sorumludur.

Veri Yönetimi Uygulamaları Oluşturmanın İlk Adımları

Veri odaklı bir kuruluş olma yolu, uygun veri yönetimi uygulamalarıyla başlar. Başarılı veri odaklı işletmelerin bağlı kaldığı uygulamaları takip ederek bu dönüşümü destekleyin.

1. C-suite'in bir veri yönetimi planı oluşturmaya yatırım yapmasını sağlayın

C-suite tüm girişime yatırım yapmadığında veri yönetimi zordur. Düzgün yürütülen bir veri yönetimi stratejisinin değerini görmeleri gerekir, böylece onu uygulamada proaktif hale gelirler.

2. Mevcut verileri denetleyin

Büyük olasılıkla, şirketiniz zaten çok fazla veri topluyor. Halihazırda sahip olduklarınızı denetleyin. Arazinin yapısını gözlemleyin ve kuruluşunuzun hedeflerini ve kaynaklarını göz önünde bulundurarak halihazırda sahip olduğunuz verilere dayalı bir veri yönetimi planı yapın.

3. Mümkün olduğunca otomasyon araçlarını kullanın

İnsan hatası, düşük veri kalitesinin yaygın bir nedenidir. Doğru otomasyon araçlarını seçerseniz veri yönetimi daha hızlı ve daha kolay hale gelir. Ayrıca veri toplama, işleme ve analiz sırasında insan hatasını önemli ölçüde azaltacaksınız.

4. Büyüme için plan yapın

Şirketinizin topladığı veriler yalnızca artacaktır. Veri yönetimi stratejinizi şirketinizle birlikte büyüyecek ve zahmetsizce ölçeklendirmeyi destekleyecek şekilde esnek hale getirin.

5. Güvenilir bir teknolojik ortak bulun

Özellikle müşteri verilerinin güvenliği söz konusu olduğunda, güvenilir veri yönetimi süreçleri oluşturmak için bir teknoloji yığını oluşturmak ve doğru iş ortaklarını bulmak hayati önem taşır. Improvado, mevcut analitik ortamına uyan ve kuruluştaki veri kültürünü destekleyen gelişmiş bir pazarlama analitiği çözümüdür. Çözüm, ekibinizin iş performansını artırmak için yalnızca yüksek kaliteli ve güncel verilere güvenmesini sağlayan otomatikleştirilmiş pazarlama verileri yönetimi ve raporlamasıdır.

Senin sıran

Bu kılavuzda özetlenen veri yönetimi en iyi uygulamalarını takip etmek, verilerinizi temizlemenize ve kuruluşunuzu daha veri odaklı bir zihniyete yönlendirmenize yardımcı olacaktır. Kolay bir süreç olmayacak. Bu bir yolculuk. Ancak, şirketinizdeki herkesin güvenebileceği ve eyleme dönüştürülebilir iş içgörüleri için itimat edebileceği yüksek kaliteli veriler elde etmek için bunu yapmaya değer.