Günümüzde pek çok farklı kaynaktan sonsuz sayıda veri üretilmektedir ancak sadece veriye sahip olmak yeterli değildir. Kuruluşların rekabet gücünü artıran, verilerin anlamlı sonuçlara dönüştürülebilmesidir ve bu noktada veri olgunluğu (data maturity) kavramı devreye girmektedir. Veri kullanımında iyileştirme ve artan kapasiteye giden bir yolculuk olarak betimlenen veri olgunluğu, kuruluşların veri odaklı iş yapış şeklinin ne kadar gelişmiş olduğunun bir ölçüsüdür. Bir işletmenin ne kadar veri topladığıyla değil, doğru kararlar almak için bu verileri ne kadar işlediği, analiz ettiği ve iş süreçlerinde ne kadar kullandığıyla ölçülebilmektedir.
Kurumlar veri olgunluğu yolculuğuna, gelişmiş veri bilimi tekniklerini kullanarak ve analitik çalışmaları gerçekleştirmek üzere özel kaynaklar tahsis edip yatırımlar yaparak başlamaktadır. Analitik çalışmalarla üretilen varlıklar (veriler, modeller vb.) bireysel uzmanlar tarafından sahiplenilmekte, depolanmakta ve düzenlenmektedir. Kurumlar yeni teknolojilere uyum sağlayamamakta ve/veya güncel gelişmeleri takip edemeyerek gereksiz maliyetlerle mücadele etmek zorunda kalmaktadırlar. İlgili yatırımların geri dönüşlerinin (ROI) yüksek olabilmesi ve gereksiz maliyetlerden kaçınılabilmesi adına firmaların veri stratejisi olmalıdır. Veri yönetimi alanında pek çok zorlukla karşılaşan firmaların bu zorlukların üstesinden gelebilmesi için yapay zeka tabanlı kurumsal veri olgunluğu platformu geliştirilmektedir. Bu yapı aracılığıyla, kurumlara özel sektörel sorularla veriler toplanacak, kurumdan gelen cevaplara bağlı olarak dinamik öğrenme yöntemleriyle soru setlerinde otonom bir şekilde değişiklikler yapılacaktır. Yapılan analizlerin çıktılarına bağlı olarak kurumun veri olgunluk seviyesi tespit edilecek, buna bağlı kararlar alınması için çeşitli öneriler ile sistem desteklenecek ve son kullanıcılara öneriler sunulacaktır.
Anahtar Kelimeler: Veri olgunluğu, Yapay zeka, Dinamik öğrenme
|
