Veri Yaşam Döngüsü için Nihai Kılavuz

İçinde bulunduğumuz çağda, veriler iş büyümesi için vazgeçilmez bir kaynaktır. Bununla birlikte, verileri en üst düzeye çıkarmakla ilgili çeşitli unsurlar ve faktörler vardır. Tüm bu unsurlar, veri yaşam döngüsü adı verilen kavramla sonuçlanır.

Verilerin toplanmasından kullanımına kadar kalite, titizlik, yineleme, güvenlik vb. Ayrıca veri hacmi arttıkça kullanım, depolama, işleme vb. sorunlar ortaya çıkmaktadır.

Daha sonra büyük veri devreye girerek sorunları ve karmaşıklıkları orantısız bir şekilde ortadan kaldırıyor.

Veri yaşam döngüsünün temellerini anlamak, veri yönetimi karmaşıklıklarını aydınlatmak için kritik hale gelir. Bu nedenle, veri yaşam döngüsü için bu nihai kılavuza duyulan ihtiyaç.

Veri Yaşam Döngüsü nedir?

Veri yaşam döngüsü, belirli bir veri kümesinin sisteminizde geçirdiği toplam süreyi ifade eder. Adından da anlaşılacağı gibi, bir verinin yaşam döngüsü, verinin toplanmasından sonraki imhasına kadar geçtiği tüm aşamalardır. Veri yaşam döngüsü sonunda durmaz; bu bir döngü. Tüm süreç, hiç bitmeyen bir döngü içinde baştan sona kendini tekrar etmeye devam ediyor.

Ancak, tüm veri kümeleri ve türleri aynı yaşam döngüsüne sahip değildir. Bazıları çalkalanır ve bazıları depoda kalır. Bunun için önemli bir etkileyici faktör alaka düzeyidir. İlgisiz olduğu algılanan veriler veri tabanından kaldırılır.

Aynı şekilde, değerli veriler geliştirilebilir, dikkatlice sınıflara ayrılabilir veya dağıtım için hazırlanabilir. Bu verilerle ilgili faaliyetler, veri yaşam döngüsü yönetimi olarak bilinen şeyle sonuçlanır.

Veri yaşam döngüsü yönetiminizin karmaşıklığı işletmenizin boyutuna bağlıdır. Veri mimariniz daha kapsamlı hale geldikçe, sistemleri yönetmek için kurum içi uzmanlara ihtiyaç duyabilirsiniz. Bu parçanın sonraki bölümlerinden birinde, veri yaşam döngüsü yönetimine ayrıntılı olarak bakacağız.

Size önerilenler: Müşteri Verilerini Korumak İçin En İyi İpuçları.

Veri Yaşam Döngüsünün Aşamaları

Farklı kurumların veri yaşam döngülerinin farklı aşamaları vardır. Bir şirket içinde bile, çeşitli departmanlar arasında değişen veri yaşam döngüsü kullanılabilir. Temel olarak, bir şirketin veri yaşam döngüsü, şirketin ihtiyaçlarına ve özelliklerine bağlıdır. Bu nedenle, bir veri yaşam döngüsünü yürütmeden önce kuruluşunuzun ihtiyaçlarını belirlemesi gerekir. Kullanılan veri yaşam döngüsünün işletmeniz üzerinde doğrudan bir etkisi olmalıdır.

Temel olarak, bir şirketin veri yaşam döngüsü aşağıdaki aşamalara dayanacaktır.

Nesil

Üretim aşaması, herhangi bir veri yaşam döngüsünün başlangıcını işaret eder. Kuruluşlar sahip olmadıklarını kullanamazlar.

Veri üretimi, ^21. yüzyılın işletmelerine o kadar içkin ki, süreç neredeyse otonom, doğaya benzer. Siz farkında olmasanız bile olabilir. Şirketinizin sosyal medya hesapları, bir web sitesi veya bir açılış sayfası olduğunda veri üretimi ve birikimi başlar.

Ayrıca, ortaklarınız, müşterileriniz, yatırımcılarınız vb. ile otonom veri üretimi gerçekleşir. Her satış, iletişim, kiralama, etkileşim vb. ile veri alırsınız. Bu ayrıntılara bilinçli bir şekilde dikkat ettiğinizde, atıl durumdaki veri hazinesini fark edeceksiniz.

Toplamak

Günümüzde neredeyse tüm dijital altyapılar veri üretmektedir. Ancak, mümkün olduğu kadar çok şey toplama sorumluluğu size düşüyor. Yine de hepsini toplayamazsınız. Toplanacak hayati verileri belirlemek için bir sistem kurmalısınız. Gereksiz verileri çalkalamaya bu aşamadan başlamalısınız.

Veri toplamanın çeşitli süreçleri vardır. Bunlar:

• Formlar: Google formları, Typeform vb. araçlarla web sitenizde, sosyal medyada vb. veri toplama sayfaları oluşturabilirsiniz.
• Anketler: Anketler, kullanıcılardan bilgi ve veri elde etmenin daha spesifik bir yoludur. Aynı anda birçok kişiden özel bilgi almada etkilidirler.
• Mülakatlar: Kullanıcılarınızdan veya müşterilerinizden daha ayrıntılı bilgilere ihtiyaç duyduğunuzda mülakatlar yeterli olacaktır. Yine de, büyük bir pazarla uğraşıyorsanız bu verimsizdir.
• Doğrudan Gözlem: Bu, en yaygın veri toplama sistemidir. Ayrıca her saat manuel olarak izlemeniz gerekmez. Bunun yerine, kullanıcıların web sitenizle veya uygulamanızla nasıl etkileşime girdiğini otomatik araçlarla gözlemleyebilirsiniz. Kullanıcıların platformunuzu nasıl kullandıklarına, karşılaştıkları sorunlara vb. ilişkin ayrıntılı bir genel bakışa sahip olmak, teslimatları iyileştirmenize yardımcı olur.

Kuruluşların kullanabileceği daha fazla veri toplama süreci vardır. Şirketiniz için neyin işe yaradığını belirleyin ve ikiye katlayın.

İşleme

Veriler işlenmezse işe yaramaz hale gelir. Veri işleme aşaması farklı şekillerde gelir.

• Wrangling: Veri wrangling, ham verilerin temizlenmesini ve daha kullanılabilir biçimlere dönüştürülmesini içerir.
• Sıkıştırma: Veri sıkıştırma, veri kümelerinin daha verimli depolama biçimlerine dönüştürülmesini içerir.
• Şifreleme: Veri şifreleme, ham verileri korumak için kodlanmış karakterlere dönüştürür.

Depolamak

Veriler toplanıp işlendikten sonra saklanması gerekir. Veriler, veritabanlarında, şirket içi sunucularda veya bulut altyapılarında depolanır. Veriler ayrıca sabit sürücüler, kasetler vb. küçük depolama aygıtlarında da depolanabilir.

Bir veri depolama tesisi kurmak karmaşık bir işlemdir. Bu nedenle, bir profesyonel tarafından yapıldığından emin olun. Sizinki büyük bir kuruluşsa, bir bulut veri mimarisi kullanmayı düşünün.

Yönetmek

Veritabanı yönetimi işlemleri, gerektiğinde verilerin sıralanmasını, saklanmasını ve alınmasını içerir. Veri yönetimi süreci, neredeyse sürekli olarak çalışan çok büyük bir süreçtir. Verilerin baştan sona çalışmasını sağlayan her etkinlik bir yönetim işlemidir.

Analiz

Ham biçiminde, veriler anlaşılmaz olabilir. Analiz, anlamlandırmaya yardımcı olur. Verinin amacı bilgi vermektir. Uygun analiz olmadan, veriler herhangi bir değerli içgörü sağlayamaz. Veri analistleri ve bilim adamları, verilerden en iyi içgörüyü elde etmek için farklı araçlar ve stratejiler kullanır.

Bazı veri analiz araçları arasında istatistiksel modelleme, yapay zeka, algoritmalar, makine öğrenimi, veri madenciliği vb.

görselleştirme

Veri görselleştirme, grafik bilgi temsillerinin oluşturulmasını içerir. Bu veri yaşam döngüsü aşaması, farklı şekilde çalışan birkaç görselleştirme aracından yararlanır. Görselleştirme, bir şirketin yönetiminin, karar vericilerin, pazarlamacıların vb. müşterilerini daha iyi anlamasına yardımcı olur.

Ancak görselleştirme, müşteriye dönük verilerle sınırlı değildir. Herhangi bir veri seti görselleştirilebilir. Aşama, esas olarak anlamaya ve anlamaya yardımcı olmaktır.

Tercüme

Yorumlama aşaması, hipotezler çizmeyi ve analiz edilmiş ve görselleştirilmiş verilerden sonuçlar çıkarmayı içerir. Veri yorumlamanın kalitesi, önceki adımların ne kadar iyi yürütüldüğüne bağlıdır. Uygun veri yönetimi ve analizi, doğru yorumlamaya yol açar ve böylece mükemmel karar verme konusunda bilgi sağlar.

İlginizi çekebilir: Eşler Arası Proxy Ağları Büyük Veriyi Nasıl Dürüst Tutar?

Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi nedir?

Veri yönetimi nedir sorusunun cevabı çerçevede yatıyor. Tüm yaşam döngüsü boyunca verileri yöneten bir modeldir. Veri yaşam döngüsü yönetimi modeli ile veriler, toplamadan silmeye kadar optimize edilir. Temel olarak, yönetim altyapısı veri oluşturma ile başlar ve veri imhası veya yeniden kullanımı ile sona erer.

Veri yaşam döngüsü yönetiminin odak noktası optimizasyondur.

Veri Yaşam Döngüsü Yönetiminin Ana Hedefleri Nelerdir?

Veri yaşam döngüsü yönetimi, işletmeler için hayati önem taşır ve aşağıdaki temel hedeflere sahiptir:

Güvenlik

Veri hırsızlığı günümüz dünyasında yaygındır. Bir şirket, verilerini koruma konusunda duyarsızlaşırsa, ihlaller ve bilgisayar korsanları çok yakındır. Bununla birlikte, veri yaşam döngüsü yönetimi modeli en iyi şekilde yürütüldüğünde, tehditler ve kötü amaçlı saldırılar önlenir.

Kullanılabilirlik

Veri yaşam döngüsü yönetimi, yetkisiz veri erişiminin önlenmesini içerir. Ancak sistemin aynı zamanda verileri doğru kullanıcılara doğru zamanda ulaştırması da gerekiyor. Bu konuda başarısız olan bir veri yaşam döngüsü yönetimi altyapısı optimal değildir.

Ayrıca veri altyapıları aynı veriyi aynı anda birden çok kişiye ulaştırabilmelidir. Bu nedenle sistem bant genişliği, yükleme hızı vb. hususlara dikkat etmelisiniz. Ayrıca bir şirkette farklı ekip ve personellerin her an veri çekmesi gerekebilir. Bu nedenle, bu tür süreçlerde herhangi bir engel olmaması önemlidir.

Bütünlük

Veri kalitesi, verinin kendisinden daha önemlidir. Veriye sahip olmak yeterli değildir; şirketinizin doğru verilere sahip olması gerekir. Bir şirket gereksiz verileri derlediğinde, işlediğinde ve sakladığında, bu mali bir kayıptır.

Ayrıca, düşük kaliteli veriler karar vermeyi, pazarlama stratejilerini, satış sunumlarını vb. baltalar. Bu nedenle, veri kalitesi, toplama noktasından itibaren izlenmeli ve standartta tutulmalıdır.

Ayrıca, güncelliğini yitirmiş verilerin kaldırılmasını amaçlayan düzenli sistem kontrolleri yapılmalıdır. Örneğin, bazı veriler yalnızca belirli dönemler için geçerlidir. Bu tür verileri ortalıkta tutmak israftır.

Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi İşletmelere Nasıl Yardımcı Olur?

İster büyük, ister küçük bir işletmeniz olsun, kaliteli verilere erişim oyunun kurallarını değiştiriyor. İşletmenize uygun veri altyapılarını uyguladığınızda aşağıdaki avantajlar ortaya çıkacaktır.

Yönetmeliğe Uyum

Veriler her yerde mevcuttur. Ancak, sektör başına veri gizliliği düzenlemeleri vardır. Modern bir veri yaşam döngüsü yönetimi modeliyle, veri süreçleriniz kolaylıkla kanunların sınırları içinde kalır.

Yeterlik

Veri yönetimi görev olabilir. Ancak işletmeniz standart bir veri yaşam döngüsü yönetim sistemi çalıştırdığında, tüm veri maksimizasyon aşamaları verimli hale gelir. Özellikle küçük işletmeler için verimsiz veri sistemleri yalnızca sınırlı finansal kaynakları israf eder.

Güvenlik

Veri yaşam döngüsü yönetimi, güvenliğe öncelik verir. Uygun şekilde korunan veriler iş hedeflerine ulaşır. Ayrıca, güvenlik sistemlerinizin ihlali durumunda acil durum önlemleri almalısınız. Örneğin, güncellenmiş bir yedek veri sistemine sahip olmak çok önemlidir.

Geliştirilmiş veri değeri

Veri yaşam döngüsü yönetimi, her veri öğesini, süreci ve sistemi yineler. Sürekli veri iyileştirme ve zenginleştirme, genel veri değerini iyileştirir. Veri kalitesi ne kadar yüksek olursa, karar verme o kadar iyi olur.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: En İyi 10 Sanal Veri Odası Yazılımı.

Çözüm

Verilerin yaşam döngüsü asla bitmez. Bu nedenle, çerçevenin her yönüyle çalışan uzman uzmanlara ihtiyaç vardır. Dahası, veriler her başarılı işin kalbi olacak şekilde gelişti. Bu nedenle, geniş kaynaklara yatırım yapmak önemlidir.

Bir işletme sahibi veya veri analisti olarak, veri yönetimi sistemlerinizi şirketinizle ölçeklenecek şekilde hazırlamanız çok önemlidir. Şirketiniz büyüdükçe büyük veri ortaya çıkar. Yanlış ve verimsiz veri yönetimi büyük kayıplara yol açabilir.