Veri eşleştirme bir kaynaktan alınan bir veri alanını başka bir kaynaktaki bir veri alanına bağlama işlemidir. Bu işlem hata yapma olasılığını azaltır, verilerinizi standartlaştırmanıza yardımcı olur ve verilerinizi örneğin kimlikler ile ilişkilendirerek onları anlamanızı kolaylaştırır.

Veri Eşleştirme Neden Önemlidir?

Veri gizliliği açısından bakıldığında, veri eşleştirme hassas verileri bu verilerle ilişkili kişinin kimliğine doğru bir şekilde bağlamanıza olanak sağlar. Bu durumda, veri eşleştirme tüm veri kaynakları içerisindeki veri sahibi kayıtlarını belirleyebilir, daha sonra her bir bireysel veri sahibinin 360-derece görüntüsünü yaratmak için kaynak ve sistemler genelinde kayıtları eşleştirebilir ve bağlayabilir.

Veri eşleştirme herhangi bir veri gizliliği çerçevesinin kritik bir öğesidir, çünkü kişisel ve hassas verileri bir bütün olarak elle keşfetmek ve sınıflandırmak—ve şirketinizin bu verileri nasıl kullandığını ve paylaştığını anlamak—günümüzün gizlilik düzenlemelerinin veri erişimi ve uygunluk şartlarına hitap edecek kadar kesin veya kapsamlı değildir. Uygunluk girişimlerini desteklemek için otomatik, güvenilir bir veri eşleştirme çözümüne ihtiyacınız vardır. Ayrıca, müşteri verilerini KVKK'ya, Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve California Tüketici Gizliliği Yasasının (CCPA) veri sahipleri olarak neye atıfta bulunduğunu da anlamanız da gerekmektedir. Başka bir deyişle sahip olduğunuz verilerin nasıl işlediğine dair şeffaf olmanız gerekmektedir.

Veri eşleştirme , müşterileriniz hakkındaki iş açısından kritik kişisel ve hassas veriler için tek bir doğruluk kaynağı kurmanıza yardımcı olur. Ayrıca, bu verileri nasıl bildiğinizi, müşterileriniz hakkında hangi gerçek veri kayıtlarını elinizde tuttuğunuzu, hangi sistemlerin kayıtları tuttuğunu ve bu kayıtların nasıl ilgili ve bağlantılı olduğunu görmenizi sağlar. Bu verileri detaylı bir biçimde anlamak müşteri tercihleri ve davranışları konusunda daha derin içgörülerde bulunmanızı sağlar.

Son zamanlarda, GDPR’nin etkisinin araştırılmasına dayalı olarak yapılan bir endüstri analistinin tahmini bir veri erişim sorgusuna cevap vermek için geçen ortalama süreyi bir haftadan fazlaya ve talep başına maliyetin de yaklaşık 1,400 dolar olduğunu koymaktadır. Veri eşleştirme prosedürlerinizi müşteri kimlikleri ile otomatikleştirerek bu süreci modernize etmenize, şeffaflığı artırmak için yeni müşteri haklarına/yükümlülüklerine daha hızlı cevap vermenize yardımcı olarak kısa sürede ciddi maliyet tasarrufu yapmanızı sağlayabilir.

Veri Eşleştirmenin Faydaları Nedir?

Coop Alleanza, 2.7 milyon üyesi ve İtalya genelindeki 430 mağazası ile Avrupa’nın en büyük tüketici kooperatifidir. Beş küçük İtalyan kooperatifinin birleştirilmesiyle oluşturulan bu şirketin, müşterilerinin kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerini (PII)korumak suretiyle GDPR şartlarına uygunluğundan ödün vermeden 360 derece müşteri görüntüsü yaratmak için müşteri, ürün ve satış verilerini birleştirmesi gerekmiştir. Informatica MDM’yi kullanarak, şirket müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için düşük risk oranıyla güvenli bir biçimde kullanmak suretiyle PII’ları koruyarak, birden fazla dahili ve harici sistemlerde müşteri verilerini tanımlayıp yönetebilmiştir.

Veri Eşleştirme Projelerinde AI (Yapay Zeka)/ML (Makine Öğrenmesi) Neden Önemlidir?

Her büyüklükteki şirket tarafından toplanan verilerin hacmi, çeşitliliği ve hızı göz önünde bulundurulduğunda, ister hassas ister başka türlü olsun, verilerinizden herhangi birini elle tanımlamak ve yönetmek nadiren uygulanabilir olmuştur. Veriye dayalı bir işletmenin, özellikle de müşteri içgörüleri için veri gölü analitiğinden yararlanan ve bulut iş yüklerine geçiş yapan bir işletmenin, insanların hareketlerini yönlendiren verileri hazırlayabileceği hızdan daha hızlı hareket edebilmesi gerekir.

Gizlilik düzenlemeleri tarafından tanımlandığı şekilde kişisel verileri tanıması için AI eğitimi, kurumsal ölçekte milyonlarca kaydı hızlı ve kapsamlı bir şekilde taramasına, eşleştirmesine ve bağlamasına olanak tanır. Bu daha hızlı, daha yetkili analitik ve iş zekası için ve yeni uygulamalarda kullanım için eşlenen verilere ilişkin görünürlüğü hızlandırmak amacıyla verileri yeterli hız ve güvenilirlikte eşleştirmenin tek yoludur.

Veri Gizliliğine Uygunlukta Veri Eşleştirmenin Rolü Nedir?

Tüketici bilgilerinin saklanması ve kullanılmasını kontrol eden KVKK, GDPR, CCPA ve diğer gizlilik düzenlemeleri şirketlerin bireysel tüketiciler hakkında sahip oldukları tüm verileri güvenli bir şekilde saklamalarını ve sorumlu bir biçimde yönetmelerini kontrol eder. Görünüşte bağlantısız bilgi parçalarını belirli bir bireye bağlayabilmek, bir şirkete gizlilik politikalarını uygun şekilde uygulama ihtiyacı ile verileri meşru ticari kullanımlar için kullanılabilir hale getirme ihtiyacı arasında denge kurmak için ihtiyaç duyduğu içgörüleri sağlar.

Ayrıca, yeni gizlilik yönergeleri, bireylerin bir şirketin kendileri hakkında sahip olduğu tüm bilgilerin tam raporunu talep etmelerine olanak sağlayarak bireylere kendi verilerini kontrol etme imkanı verir ve onaylanmış kullanımda hangi uygulamalara izin vereceklerini belirtir. Kişisel verilerin üçüncü taraflara satılmasının reddedilmesi, sildirilmesi(unutulma hakkı) ve başka bir yerde tüm veri kayıtlarının alınması (veri taşınabilirliği) gibi kişisel verileri üzerinde haklar da iddia edebilirler.

Bir şirket, sadece eğer hangi verilere sahip olduğunu ve bu verilerin kişiyle nasıl ilgili olduğunu güvenilir bir biçimde biliyorsa bu talepleri etkili bir biçimde işleyebilir. Otomasyon ile veri eşleştirme, bireysel veri sahiplerinin talep ve izinlerini ilişkilendirmeyi, güçlendirmeyi ve yönetmeyi verimli ve etkili hale getirerek veri gizliliği düzenlemelerine uygunluğu destekler. Ayrıca Veri Eşleştirme kişisel verilerin tek bir yerden merkezi yönetimine olanak sağlayarak veri sahibi haklarının işlenmesini tutarlı bir biçimde uygulamayı kolaylaştırır. Veri Eşleştirme, müşteri verilerini koruyarak, verilerin kötüye kullanılmasından kaynaklanan rastlantısal uygunsuzluk riskini azaltarak ve kimlik kaynaklı politikalara dayalı hassas bilgilerin riskli uygulamalarından kullanıcıları güvenli bir biçimde çıkartarak verilerin gizlilik yönergelerine uymalarına yardımcı olur.

Gizlilik düzenlemeleri daha yaygın hale geldikçe, her yeni düzenlemeye tek tek uymak imkansız hale gelecek; şirketlerin, gizlilik uyumluluğunu tekrarlanabilir bir işlev olarak işlevselleştirerek bunları geniş ölçekte ele almaları gerekir. Veri konusu kayıtlarını meta veriler aracılığıyla ilişkilendirerek ve birbirine bağlayarak, veri eşleme, gizliliğin operasyonelleştirilmesini desteklemeye yardımcı olur ve güvenli ve güvenilir kullanım sağlayarak gizliliği bir bütün olarak otomatikleştirilmiş veri yönetiminin ayrılmaz bir parçası haline getirir.