Günümüzde pek çok farklý kaynaktan sonsuz sayýda veri üretilmektedir ancak sadece veriye sahip olmak yeterli deðildir. Kuruluþlarýn rekabet gücünü artýran, verilerin anlamlý sonuçlara dönüþtürülebilmesidir ve bu noktada veri olgunluðu (data maturity) kavramý devreye girmektedir. Veri kullanýmýnda iyileþtirme ve artan kapasiteye giden bir yolculuk olarak betimlenen veri olgunluðu, kuruluþlarýn veri odaklý iþ yapýþ þeklinin ne kadar geliþmiþ olduðunun bir ölçüsüdür. Bir iþletmenin ne kadar veri topladýðýyla deðil, doðru kararlar almak için bu verileri ne kadar iþlediði, analiz ettiði ve iþ süreçlerinde ne kadar kullandýðýyla ölçülebilmektedir.
Kurumlar veri olgunluðu yolculuðuna, geliþmiþ veri bilimi tekniklerini kullanarak ve analitik çalýþmalarý gerçekleþtirmek üzere özel kaynaklar tahsis edip yatýrýmlar yaparak baþlamaktadýr. Analitik çalýþmalarla üretilen varlýklar (veriler, modeller vb.) bireysel uzmanlar tarafýndan sahiplenilmekte, depolanmakta ve düzenlenmektedir. Kurumlar yeni teknolojilere uyum saðlayamamakta ve/veya güncel geliþmeleri takip edemeyerek gereksiz maliyetlerle mücadele etmek zorunda kalmaktadýrlar. Ýlgili yatýrýmlarýn geri dönüþlerinin (ROI) yüksek olabilmesi ve gereksiz maliyetlerden kaçýnýlabilmesi adýna firmalarýn veri stratejisi olmalýdýr. Veri yönetimi alanýnda pek çok zorlukla karþýlaþan firmalarýn bu zorluklarýn üstesinden gelebilmesi için yapay zeka tabanlý kurumsal veri olgunluðu platformu geliþtirilmektedir. Bu yapý aracýlýðýyla, kurumlara özel sektörel sorularla veriler toplanacak, kurumdan gelen cevaplara baðlý olarak dinamik öðrenme yöntemleriyle soru setlerinde otonom bir þekilde deðiþiklikler yapýlacaktýr. Yapýlan analizlerin çýktýlarýna baðlý olarak kurumun veri olgunluk seviyesi tespit edilecek, buna baðlý kararlar alýnmasý için çeþitli öneriler ile sistem desteklenecek ve son kullanýcýlara öneriler sunulacaktýr.
Anahtar Kelimeler: Veri olgunluðu, Yapay zeka, Dinamik öðrenme
|
