Veri yönetimi çerçeveleri: 11 alanın açıklaması

Büyüyen bir şirket er ya da geç veriyle ilgili çalışmalarını nasıl doğru şekilde organize edeceğini sorar. Genellikle verilen yanıt bir veri yönetimi çerçevesine işaret eder. Bu belgeler uzundur ve uzmanlar için yazılmıştır; bu yüzden onlardan işe yarar bir şey çıkarmadan vazgeçmek kolaydır.

Bu yazıda bu tür çerçevelerin ne işe yaradığını, alanlarının ne anlama geldiğini ve nereden başlanacağını sade bir dille açıklıyoruz.

Bir çerçeve size ne kazandırır

Bir veri yönetimi çerçevesi, veriyle iyi çalışmanın nelerden oluştuğunu tanımlar: alanlar, roller ve uygulamalar. Bir araç dayatmaz ve işi sizin yerinize yapmaz. Değeri ortak bir haritadır: İnsanlar neyin var olduğunu, neyin eksik olduğunu ve kimin sorumlu olduğunu görebilir.

En sık karşılaşacağınız adlar:

• DAMA-DMBOK. DAMA International'ın Data Management Body of Knowledge'ı; disiplinin tamamı için geniş kapsamlı bir başvuru kaynağı.
• DCAM. EDM Council'in Data Management Capability Assessment Model'i; bir kuruluşun veri yönetiminin ne kadar olgun olduğunu değerlendirmek için kullanılır.
• ISO standartları. Örneğin ISO 8000 veri kalitesini, ISO/IEC 38505 ise verinin yönetişimini ele alır.

Pek çok sektörün ve ülkenin kendi kuralları da vardır. Hangilerinin sizin için geçerli olduğunu kontrol edin: Bir çerçeve işi organize etmenize yardımcı olur, ancak yasal gerekliliklerin yerini tutmaz.

Sade bir dille 11 alan

En yaygın bilinen yapı olduğu için DAMA-DMBOK yapısını kullanacağız:

1. Veri yönetişimi. Veri üzerinde kimin yetkisi olduğu ve verilerle ilgili kararların nasıl alındığı. Diğer alanların merkezinde yer alır.
2. Veri mimarisi. Şirketteki verilerin genel resmi ve verilerin izlediği yollar.
3. Veri modelleme ve tasarım. Varlıkların, alanların ve aralarındaki ilişkilerin resmi tanımları.
4. Veri depolama ve operasyonlar. Veritabanlarının erişilebilir, yedekli ve yeterince hızlı olmasını sağlamak.
5. Veri güvenliği. Verileri yetkisiz erişime karşı korumak ve kimin neyi görebileceğine karar vermek.
6. Veri entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik. Verileri sistemler arasında taşımak ve doğru şekilde birleştirmek.
7. Doküman ve içerik yönetimi. İlişkisel veritabanlarının dışında tutulan belgeler ve içerik.
8. Referans ve ana veri. Müşteriler veya ürünler gibi kritik veriler için tek bir referans noktası (MDM).
9. Veri ambarı ve iş zekâsı. Verileri analize hazırlamak ve raporlara dönüştürmek.
10. Meta veri. Veri hakkında veri: Bir alanın ne anlama geldiği ve nereden geldiği; genellikle bir katalogda tutulur.
11. Veri kalitesi. Veriler, onları kullanan kişilerin amacına uygun olmalıdır.

Bunun pratikteki anlamı

Hangi çerçeveyi seçerseniz seçin, üç pratik sonuç ortaya çıkar:

• Rollere ihtiyaç vardır. Programı birinin yönetmesi ve her kilit veri alanının adı belirli sahipleri olması gerekir.
• Kanıt önemlidir. Kâğıt üzerinde bir politika yeterli değildir. İşin gerçekten yapıldığını gösteren kayıtlara ve belgelere ihtiyacınız vardır.
• Çalışma süreklidir. Veriler her gün değişir; bu yüzden bu, bir raporla biten tek seferlik bir proje değildir.

Nereden başlamalı

Tüm alanları aynı anda uygulamaya çalışmak, tıkanmanın en kesin yoludur. Daha gerçekçi bir sıralama şöyledir.

1. Hedefinizi belirleyin

Bunu neden yaptığınıza karar verin: güvenilir raporlar, bir geçiş projesi, bir denetim, yapay zekâ projelerine hazırlık. Hedef, hangi alanların önce geleceğini ve her birinde ne kadar ileri gidileceğini belirler.

2. Rolleri atayın

Programı yönetecek kişiyi belirleyin, ardından ilk kritik veri seti için veri sahiplerini ve veri kâhyalarını atayın. Net bir sahiplik olmadan sonraki her adım bir tartışmaya dönüşür.

3. Kritik verilerin envanterini çıkarın

Kilit veri setlerini, kaynak sistemlerini, sahiplerini ve hassasiyet düzeylerini listeleyin. Bu, kataloğunuzun başlangıcı olur ve güvenlik çalışmalarını destekler.

4. Bir boşluk analizi yapın

Mevcut durumu çerçeveyle alan alan karşılaştırın. Neyin var olduğunu, neyin eksik olduğunu ve hangi kanıtları şimdiden gösterebileceğinizi kaydedin.

5. Önce veri kalitesi ve yönetişimi ele alın

Her iki alan da neredeyse tüm diğerlerini destekler: Kimsenin sahiplenmediği ya da güvenmediği veriler üzerinde güvenliği, referans verileri ve raporlamayı iyi yapmak zordur. Bir veri kalitesi denetimi size ölçülebilir başlangıç rakamları, 90 günlük bir yönetişim planı ise ilk çalışan süreci kazandırır.

6. İlk günden itibaren kanıt saklayın

Kararları, kayıtları ve kontrol sonuçlarını ilerledikçe saklayın. Yıl sonunda kanıt toplamak, onları işin bir parçası olarak kaydetmekten çok daha zordur.

Özet

Veri yönetimi çerçeveleri ölçekleri nedeniyle göz korkutucu görünür, ancak mantıkları basittir: Verilerinizi tanıyın, sorumluluk atayın, kaliteyi ölçün ve bunu kanıtlayabilin. Hedefinizle ve diğerlerinin bağlı olduğu alanlarla başlayın; programın geri kalanı yönetilebilir adımlardan oluşan bir diziye dönüşür.

Temel çalışmalarda yardımcı olabiliriz: Veri Yönetişimi hizmetimize göz atın. Denetimleri, kalite kurallarını, sahipliği ve katalogları kapsar.

Kaynaklar

• DAMA International, DAMA-DMBOK'un yayıncısı
• DCAM, EDM Council