Modern veri mimarileri yeniliği besliyor

Bir BT altyapı hizmetleri sağlayıcısı olan Kyndryl’de veri ve yapay zeka hizmetlerinin İdari Direktörü ve CTO’su Naveen Kamat, “Her iş alanı, dijital dönüşümü kendi yöntemiyle yönlendiriyor” diyor. “Günlük veri üreten bulutta kendi uygulamalarını kuruyorlar. Ardından web ve sosyal medya verileri geliyor. Kurumsal veri varlığı çok ama çok daha büyük hale geliyor; yönetimi çok daha karmaşık hale geliyor.”

Sigorta sektörü, günümüzün veri ortamı karmaşıklığına bir örnek sunuyor. Allianz Global Corporate & Specialty’nin (AGCS) baş veri sorumlusu Ali Shahkarami, sigortacılıkta iyi veri yönetimine yönelik önemli bir zorluğun, yıllar içinde oluşturulmuş çok sayıda eski sistem olduğunu söylüyor. “Bu, özellikle farklı ürünler, yasal gereklilikler ve raporlama gereklilikleri ile sınırlar ötesinde faaliyet gösteren uluslararası şirketler için geçerli,” diye belirtiyor. “Bunu merkezi olarak ve tutarlı bir şekilde yapabilmek büyük bir zorluk. Veri ve analitikle oluşturduğunuz her şeyi etkiler.”

Ne yazık ki, veri yönetimi daha zorlu hale gelirken, veri yönetimi becerilerine sahip olmak da zorlaştı. Gartner, son on yılda, veri ve uygulama silolarının sayısı artmasına rağmen, yetenekli veri personeli sayısının aynı kaldığını ve hatta düştüğünü söylüyor. Bu, entegre veri analitiği ihtiyaçlarını karşılamanın her zamankinden daha fazla zaman aldığı anlamına gelir.

Verilerini etkili ve verimli bir şekilde yönetemeyen kuruluşlar için bunun sonuçları vahim hale geliyor. Birincisi, yetersiz veri yönetiminin maliyeti artıyor. Data Quality Solutions danışmanlık şirketinin başkanı Thomas C. Redman, ortak yazarlı bir MIT Sloan Management Review makalesinde, zayıf verilerin maliyetinin gelirin yaklaşık %20’si olabileceğini tahmin ediyor.

Redman ve Thomas H. Davenport, “Neredeyse tüm işler kötü verilerle boğuşuyor” diye yazıyor. “Pazarlamadan elde edilen verilerdeki hataları düzelten satış elemanı, zamanının %80’ini verileri karıştırmakla geçiren veri bilimcisi, zamanının dörtte üçünü raporları uzlaştırmaya harcayan finans ekibi, numaralandırır ve personeline bunları doğrulama talimatı verir.”

Redman ve Davenport, şirketlerin %5’inden daha azının rekabet avantajı elde etmek için verilerini ve veri bilimini kullandığını tahmin ediyor. “Şirketler, verilerindeki stratejik potansiyeli yakalamıyor” diye bitiriyorlar.

Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi ileri teknolojilerin uygulanması söz konusu olduğunda, yetersiz veri yönetimi önemli bir engel teşkil eder. Seçkin başkan yardımcısı ve analist Rita Sallam, yapay zeka programlarının etkisiz olmasının yanı sıra, veri yanlılığı, çeşitlilik ve sistematik etiketleme bir veri yönetimi stratejisinin parçası değilse “doğru veriler olmadan yapay zeka oluşturmak riskli ve muhtemelen tehlikelidir” diyor. Gartner’da.

Raporu indirin.

Bu içerik, MIT Technology Review’in özel içerik kolu olan Insights tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmamıştır.