Modern işletmelerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, farklı sistemlerde dağınık halde bulunan kritik verilerin tutarlı ve güvenilir şekilde yönetilmesidir. Bir müşterinin bilgilerinin CRM sisteminde farklı, ERP sisteminde farklı görünmesi ya da ürün bilgilerinin departmanlar arasında çelişkili olması, işletmelerde ciddi operasyonel sorunlara yol açmaktadır. İşte bu noktada ana veri yönetimi (Master Data Management - MDM) devreye girerek, organizasyonların en değerli veri varlıklarını merkezi bir yaklaşımla yönetmelerine olanak tanımaktadır.
Ana veri yönetimi, bir organizasyonun kritik iş verilerini merkezi olarak yönetmek, tutarlılığını sağlamak ve tüm sistemlerde tek bir doğru kaynaktan dağıtmak için kullanılan teknoloji destekli bir iş disiplinidir. Bu yaklaşım, işletmelerin müşteri, ürün, tedarikçi, çalışan ve lokasyon gibi temel veri türlerini standartlaştırılmış süreçlerle kontrol edebilmesi sağlar.
Ana veri, işletmenin günlük operasyonları ve stratejik karar verme süreçleri için kritik öneme sahip olan, işlemsel olmayan verilerdir. Bu veriler genellikle şu özelliklere sahiptir: düşük volatilite (sık değişmez), yüksek karmaşıklık, misyon kritik değer ve çoklu departman kullanımı. Örneğin, bir müşterinin iletişim bilgileri ana veri olarak kabul edilirken, bu müşteriyle yapılan satış işlemleri işlemsel veri kategorisinde değerlendirilir.
Gartner'ın 2024 Ana Veri Yönetimi Pazar Rehberi'ne göre, veri ve analitik liderleri MDM projelerinde iş sonuçlarına odaklanan yalın yaklaşımlar benimser. Rapor, "teknolojiden bağımsız olarak, iş sonuçları üzerinde en büyük etkiye sahip minimum miktarda ana veriyi belirlemek için her zaman yalın bir yaklaşım benimsenmelidir" önerisinde bulunmaktadır.
Ana veri yönetimi sistemi birkaç temel bileşenden oluşur. Veri merkezi (Data Hub), tüm ana verilerin toplandığı ve yönetildiği merkezi depodur. Bu yapı, farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi, temizlenmesi ve standartlaştırılması süreçlerini yönetir.
Veri yönetişimi (Data Governance) süreçleri, ana verilerin nasıl oluşturulacağı, güncellenecegi ve silineceği konusunda net kurallar ve sorumluluklar tanımlar. Bu süreçler, veri kalitesi standartlarının sürdürülmesi ve organizasyonel veri politikalarının uygulanması için kritik önem taşır.
Tek doğru kaynak (Single Source of Truth) prensibi, MDM'nin temel felsefesini oluşturur. Bu yaklaşım, her bir ana veri elemanı için yalnızca bir otoritatif versiyonun bulunmasını ve tüm sistemlerin bu kaynaktan beslenmeisni sağlar. Böylece veri tutarsızlıkları ve çelişkiler ortadan kalkar.
Veri kalitesi ve tutarlılık standartları, ana verilerin doğruluğunu, tamlığını ve güncelliğini garanti etmek için sürekli izleme ve düzeltme mekanizmalarını içerir. Bu standartlar, otomatik kontroller ve manuel stewardship süreçleri aracılığıyla uygulanır.
Ana veri yönetimi sistemi, CRUD (Create, Read, Update, Delete) döngüsü üzerinde çalışır. Oluşturma (Create) aşamasında, yeni ana veri elemanları tanımlanır ve sisteme entegre edilir. Bu süreç genellikle otomatik veri toplama araçları veya manuel veri girişi yoluyla gerçekleşir.
Okuma (Read) sürecinde, farklı departmanlar ve sistemler ana veriye erişim sağlar. MDM sistemi, yetkili kullanıcıların ihtiyaç duydukları verilere güvenli bir şekilde ulaşmasını sağlarken, veri bütünlüğünü korur. Bu aşamada veri sanallaştırma teknolojileri sıkça kullanılır.
Güncelleme (Update) aşaması, ana verilerdeki değişikliklerin merkezi olarak yönetilmesi ve tüm bağlı sistemlere otomatik olarak yayılmasını kapsar. Örneğin, bir müşterinin adres bilgisinin güncellenmesi durumunda, bu değişiklik CRM, ERP ve e-ticaret sistemlerinde eş zamanlı olarak yansıtılır.
Silme (Delete) sürecinde, artık geçerli olmayan ana veriler sistemden çıkarılır. Bu işlem genellikle veri arşivleme ve uyumluluk gereksinimlerini göz önünde bulundurarak gerçekleştirilir.
Veri entegrasyonu ve senkronizasyon süreçleri, farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi ve tutarlı hale getirilmesi için ETL (Extract, Transform, Load) ve real-time entegrasyon teknolojilerini kullanır. Bu süreçler, veri duplikasyonunu önler ve veri kalitesini artırır.
Ana veri yönetimi, operasyonel verimlilik açısından önemli kazanımlar sağlar. Veri silolarının ortadan kaldırılması, departmanlar arası işbirliğini artırır ve manuel veri düzeltme süreçlerini minimize eder. Bu durum, çalışanların daha stratejik işlere odaklanmasına olanak tanır.
Karar verme süreçlerinde güvenilirlik, MDM'nin en önemli faydalarından biridir. Tutarlı ve doğru ana veriler, yöneticilerin daha bilinçli kararlar almasını sağlar. Özellikle müşteri analitiği, pazarlama kampanyaları ve operasyonel planlama süreçlerinde bu güvenilirlik kritik öneme sahiptir.
Müşteri deneyimi iyileştirmesi, unified customer view (birleşik müşteri görünümü) sayesinde gerçekleşir. Müşterilerin tüm etkileşim geçmişi, tercihleri ve demografik bilgileri tek bir platformda birleştirilerek, kişiselleştirilmiş hizmet sunumu mümkün hale gelir.
Maliyet tasarrufu ve kaynak optimizasyonu, veri yönetimi süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve veri hatalarının azaltılması yoluyla sağlanır. Ayrıca, uyumluluk süreçlerinin kolaylaştırılması ve denetim maliyetlerinin düşürülmesi de önemli finansal faydalar sunar.
IDC'nin 2024-2028 Ana Veri Yönetimi Rekabetçi Yazılım Tahmini raporuna göre, MDM çözümlerinin uygulanması zor ve bakımı karmaşık olabilse de, pazar büyümesi bu tür çözümlerin modern veri ortamlarında giderek daha önemli hale geldiğini göstermektedir.
Finans ve bankacılık sektörü, risk yönetimi ve uyumluluk gereksinimleri nedeniyle MDM'yi yoğun şekilde benimser. Müşteri kimlik doğrulama, kredi riski değerlendirmesi ve anti-money laundering süreçlerinde ana veri yönetimi kritik rol oynar.
Perakende ve e-ticaret sektöründe, ürün bilgi yönetimi (Product Information Management - PIM) ve müşteri segmentasyonu için MDM kullanılır. Omnichannel ticaret stratejilerinin başarısı, tutarlı ürün ve müşteri verilerine bağlıdır.
Üretim ve tedarik zinciri yönetiminde, tedarikçi verileri, parça ve malzeme bilgileri ile lokasyon verilerinin merkezi yönetimi operasyonel etkinliği artırır. Özellikle global tedarik zincirlerinde bu tutarlılık kritik öneme sahiptir.
Sağlık hizmetleri ve kamu yönetimi sektörlerinde, hasta verileri ve vatandaş bilgilerinin güvenli ve tutarlı yönetimi hem hizmet kalitesini artırır hem de yasal uyumluluk gereksinimlerini karşılar.
Merkezi (Hub-based) yaklaşım, tüm ana verilerin tek bir merkezi platformda toplandığı geleneksel MDM modelidir. Bu yaklaşım, güçlü veri yönetişimi ve kontrol sağlar ancak yüksek başlangıç yatırımı gerektirir.
Dağıtık (Federated) model, ana verilerin kaynak sistemlerde kalmasına izin verirken, veri katalogu ve metadata yönetimi aracılığıyla tutarlılık sağlar. Bu yaklaşım, daha esnek ve hızlı implementasyon imkanı sunar.
Hibrit çözümler, merkezi ve dağıtık yaklaşımların avantajlarını birleştirerek, organizasyonun spesifik ihtiyaçlarına göre optimize edilmiş modeller oluşturur. Bu strategi, karmaşık kurumsal yapılarda sıkça tercih edilir.
Bulut tabanlı MDM platformları, ölçeklenebilirlik, maliyet etkinliği ve hızlı deployment avantajları sunar. Cloud-native çözümler, özellikle dijital dönüşüm projelerinde popülerlik kazanmaktadır.
Çoklu Alan Yönetimi: Birden fazla çözüm, ürün veya referans veri alma ihtiyacını ortadan kaldıran, çoklu alanları destekleyen tek bir çözüm.
Kapsamlı Veri Birleştirme: Çeşitli heterojen sistemlerden ve kanallardan alınan birleşik ve ana veriler.
İş Kullanıcısı Kontrolü: Yönetişim ile fakat BT’nin dahil olmasını gerektirmeden, veri tabanına doğrudan kullanıcı arayüzüyle veri girişi veya Microsoft Excel yüklemesi.
Kurumsal Çeviklik: Veri görevlileri tarafından yönetilebilecek iş akışları yaratmak için güçlü otomasyon.
Kurumsal Analitik Doğruluk: Bir iş akışı ve süreç tabanlı veri yönetişimi ortamının tam desteği ile merkezi bir çerçeve sağlar.
Ana veri yönetimi uygulamaları çeşitlidir, ancak tüm çözümler ortak bir amacı içerir: kararlaştırılan bir BT uygulamaları ve iş birimleri listesinde tutarlı bir biçimde uygulanan, müşteri, ürün ve finansallar gibi ortak iş varlıklarının konsensüse dayalı tanımları. Dolayısıyla, tutarlı veri kullanımı (Ana veri yönetimi ile sağlanan) veriye dayalı işlerde ve karar verme sürecinde daha fazla doğruluk, içgörü ve uygunluk sağlar.
Verileri tutarlı bir biçimde paylaşmak için, bir işletmenin uygulama ve veri tabanlarının paylaşılan iş varlıklarını nasıl temsil etmeleri gerektiğini tanımlaması gerekmektedir. Veri paylaşma hedefine ulaşmak için, paydaşlar ilk önce tanımlamalara karar vermeli, daha sonra ihtiyaç duyulan ekipleri, politikaları ve prosedürleri belirlemelidirler. Ana verilerin her bir alanının devam eden mülkiyeti belirlenmelidir. Bunu yapmak gelecekteki sorunların çözülmesini hızlandıracak, veri görevlilerini tanımlayacak ve genel çözümün bir parçası olarak uygulanan onay iş akışlarını kuracaktır.
Ana verilerin birincil hedefe – tutarlı bir biçimde uygulanan konsensüse dayalı tanımlar – ulaşmaları için, teknik ve iş insanlarından oluşan işlevler arası ekip anlaşmayı yürütmelidir. BT’nin ana veri eklemeleri, iş verisi görevlilerinde yapılacak güncelleme ve silmeler için sorumluluk verebilmesi için, birkaç adım atılması gerekmektedir. İşletme göreve dayalı güvenlik, iş akışına dayalı aksiyonların derin geçmişi ve alınan – ve alınmayan – önlemler için hesap verilebilirliği uygulayacak yönetim anlaşması gibi hususları güvence altına almalıdır.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi entegrasyonu, MDM sistemlerinde veri kalitesi kontrollerini otomatikleştirmekte ve veri eşleştirme (data matching) süreçlerini geliştirmektedir. AI destekli çözümler, manuel stewardship yükünü azaltırken veri doğruluğunu artırır.
Gerçek zamanlı veri yönetimi, IoT cihazları ve dijital platformların yaygınlaşmasıyla birlikte kritik hale gelmiştir. Event-driven MDM mimarileri, veri değişikliklerinin anlık olarak tüm sistemlere yansıtılmasını sağlar.
Sürdürülebilirlik (ESG) raporlama gereksinimleri, çevre, sosyal sorumluluk ve kurumsal yönetim verilerinin merkezi yönetimini zorunlu kılmaktadır. Bu trend, MDM'nin uygulama alanlarını genişletmekte ve yeni iş değeri yaratmaktadır.
Gartner'ın tahminlerine göre, 2026 yılına kadar büyük kuruluşların %20'si ayrık yönetişim programlarını birleştirmek ve otomatikleştirmek için tek bir veri ve analitik yönetişimi platformu kullanacaktır.
Komtaş Ana Veri Yönetim çözümleri ile kurumunuzda bütünsel, genişletilebilir ve esnek bir veri modeli kurabilir. Merkezi yönetim olanağı, veri kalitesi yönetimi ve etkin meta data yönetimi gibi olanaklardan yararlanabilirsiniz. Ana veri yönetimi ile merkeze müşteriyi alan veri odaklı ve veriye dayalı kararlar alabilen bir yapıya kavuşabilirsiniz.
Kaynakça:
IFRS (International Financial Reporting Standards), Türkçesiyle Uluslararası Finansal Raporlama Standartları, finansal raporlamada şeffaflık, tutarlılık ve karşılaştırılabilirlik sağlamak amacıyla oluşturulmuş bir standartlar dizisidir.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ise, insan geri bildirimlerini bu sürece dahil ederek daha rafine ve doğru sonuçlar elde etmeyi hedefler. Bu yazıda, RLHF'nin nasıl çalıştığını, neden önemli olduğunu ve farklı kullanım alanlarını inceleyeceğiz.
Metaverse veri altyapısı (Metaverse Data Infrastructure), sanal evren olarak tanımlanan metaverse ortamının işleyişini sağlayan veri toplama, işleme, depolama ve dağıtım sistemlerini kapsayan teknolojik çerçevedir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
