2024 Veri Yönetimi trendlerinin, AB'nin Dijital Hizmetler Yasası (DSA) paketinin etkisinden, verileri yönetmeye odaklanan yeni ChatGPT varyasyonlarına kadar değişmesi beklenebilir. Veri Yönetimi (DM), verilerin toplanması, işlenmesi ve saklanmasının yanı sıra insanların haklarını koruyan yasa ve düzenlemelerle de ilgilenir. Bir kuruluşun verilerini yönetmek çok çeşitli uygulamaları, politikaları ve prosedürleri içerir.

İşletmeler 2024 yılında DM süreçlerinde önemli değişiklikler bekleyebilirler. 

Veri Yönetiminin amacı, insanların görevleri ve projeleri tamamlamalarına yardımcı olurken verileri verimli ve uygun maliyetli bir şekilde kullanmaktır. Sağlam bir DM stratejisi geliştirmek kuruluşlar için son derece önemli hale geldi. Sağlam bir Veri Yönetimi stratejisi, bir dizi DM araç ve tekniğini içermeli ve iş zekasını ve analitiği desteklemelidir.

Veri Yönetimi sistemleri geleneksel olarak veritabanlarını, veri ambarlarını, veri göllerini, veri analitiğini, veri entegrasyonunu ve daha fazlasını destekleyen yazılımları içerebilen bir DM platformu etrafında geliştirilir.

Doğru planlama ile teknoloji ve mevzuattaki değişimlere hazırlıklı olunabilir. 2024'ün diğer trendleri arasında şunlar yer alabilir:

• Otomatik Veri Yönetimi
• Sağlık verilerinin yönetimi
• Hibrit/çoklu bulut güvenliği

Avrupa Birliği DSA Paketinin 2024'e Etkisi

İşletmelerin 2024'teki davranışları ve eğilimleri, kısmen Avrupa Birliği'nin geliştirip yürürlüğe koyduğu DSA paketinden etkilenecek.

Avrupa Birliği (Amerika Birleşik Devletleri'nden farklı olarak) vatandaşlarını korumak için ek düzenlemeler uygulamaya koymuştur: Dijital Hizmetler Yasası ve Dijital Piyasalar Yasası, aynı zamanda DSA paketi. Bu yasalar çevrimiçi etkinlikleri daha güvenli hale getirir ve tüketicinin ve kullanıcının haklarını korur. Uygulama 6 Mart 2024'te başlayacak. 

DSA paketi, kullanıcıların haklarını korumak ve birkaç büyük platformun (Facebook, Twitter, Google ve aylık 45 milyondan fazla kullanıcısı olan diğer web siteleri) etkisini azaltarak oyun alanını eşitlemek için tasarlanmıştır.

Gelişimindeki önemli bir endişe, yasadışı içeriğin, malların ve hizmetlerin çevrimiçi satışı (çocuk pornografisi, silahlar, bilgisayar korsanlığı hizmetleri vb.) Yanlış bilginin yayılması.

DSA paketinin sınır ötesi erişimi var ve dünya çapındaki işletmeleri etkileyecek. Bir kuruluş Avrupalı ​​müşterilerle iş yapıyorsa, bu kuruluş Avrupa'da bulunmasa bile, Avrupa Birliği içindeki kişi veya işletmelerle iş yaparken DSA kurallarına uymak zorundadır. Paketin büyük bir kısmı çok büyük çevrimiçi platformlarla ilgili olsa da, küçük işletmeler da etkilenmektedir.

Küçük işletmelerin, DSA paketinin Avrupalı ​​tüketicileri içeriğe (yanlış bilgilendirmeyle ilgili), çevrimiçi mal ve hizmetlere (yasa dışı faaliyetlerle ilgili) bağlayan tüm dijital hizmetler için geçerli olduğunun farkında olması gerekir. 

AB'de iş yapan kuruluşların, riskleri değerlendirme ve bunlara karşı koyma, zararları azaltma, kullanıcılarının çevrimiçi haklarını koruma ve daha geniş hesap verebilirlik ve şeffaflık sorumluluklarını yerine getirme gibi yeni yükümlülükleri yerine getirmesi gerekecek. Bu düzenlemelerin internet kullanıcılarına yeni korumalar sunması ve internette iş yapan kuruluşların yasal sorumluluklarını netleştirmesi amaçlanıyor.  

Otomatik Veri Yönetimi

Manuel Veri Yönetimi ihtiyacını azaltmak, bazı yazılım geliştiricileri için önemli bir hedef haline geldi. Kurulum sırasında otomatik Veri Yönetimi araçları karmaşık bir süreç olabilir; doğru yapıldığında verimliliği artırır, maliyetleri azaltır ve sıkıcı manuel işçiliği ortadan kaldırır. Aşağıda kuruluşların kullanmaya başladığı bazı otomatik süreçler listelenmiştir: 

• Veri koleksiyonu: Veritabanları, belgeler ve diğer web siteleri gibi farklı kaynaklardan veri toplanması.
• Veri entegrasyonu: Bu, toplanan verilerin alınmasını, uygun bir formata dönüştürülmesini ve tek bir depoda saklanmasını içerir.
• Veri temizleme: Yinelenen kayıtları kaldırma, veri formatlarını standartlaştırma ve hataları düzeltme süreci.
• Veri işleme ve analiz: Verilerden içgörü geliştirmek için algoritmaların veya makine öğreniminin kullanılması.
• Veri yönetimi: Bu süreç, verilerin işletmenin politikalarına ve resmi düzenlemelere göre işlenmesini sağlamakla ilgilidir.

Büyük miktarda veriyi günlük olarak verimli bir şekilde yönetmeye yönelik önemli taleplere ayak uydurmak için yazılım tabanlı otomasyon araçlarının bir kuruluşun DM uygulamalarının bir parçası olması gerekir. 

2024'te AI ve ML'nin (makine öğrenimi) değerli otomasyon hizmetleri sunmasını bekleyebiliriz. 

Veri Yönetimiyle Sağlık Hizmetini En Üst Düzeye Çıkarma

Bankacılık ve perakende sektörlerinin aksine, sağlık sektörü henüz veri analitiğini veya büyük veri araştırmasını tam olarak kullanmadı. Bu gecikmenin hasta mahremiyetinden kâra daha az önem verilmesine kadar çeşitli nedenleri var. 

Ancak sağlık sektörü yeni başladı analitiği kullanma ve kalıpları bulmak için büyük veriler. Basit bir örnek Fransa'dan geliyor: Tamamı Assistance Publique-Hôpitaux de Paris üyesi olan dört hastane, her tesiste bekleyebilecekleri hasta sayısına ilişkin saatlik ve günlük tahminler yapmak için hastane kabul kayıtlarının son 10 yılını kullandı. Analiz, kabul oranlarındaki ilgili kalıpları ortaya koydu. 

Sağlık sektöründeki veri analitiğinin bir başka örneği de gerçek zamanlı uyarıların kullanılmasıdır. Hastaneler kullanılmaya başlandı Klinik Karar Desteği (CDS) tıbbi verileri yerinde analiz eden ve sağlık uygulayıcılarına reçete niteliğinde kararlar verirken tavsiyelerde bulunan bir yazılımdır.

11 Kasım 2023'te Gaziler İşleri Bakanlığı milyonuncu gazisini genetik veri tabanına ekledi. Milyon Kıdemli Programı. Veriye dayalı araştırmalarının amacı, genlerin, askeriyeye maruz kalmanın ve yaşam tarzı davranışlarının insanların sağlığını nasıl etkilediğini daha iyi anlamak ve kişiselleştirilmiş tıp sağlamaktır.

Hibrit Bulut Güvenliği için Veri Yönetimi

2024 yılı boyunca Veri Yönetimi sistemlerinin kullanılmasını bekleyebiliriz. şifreleme, siber güvenlik ağ mimarisi, ve ağ segmentasyonu Hibrit bulut güvenliği sağlamanın ve verileri korumanın yolları olarak. 

Son yıllarda hibrit bulutun tanımı, şirket içi bir sistemin genel bulutla birleştirilmesinden çoklu bulut sistemlerini de kapsayacak şekilde genişledi. Hibrit bulut, özel araçlara erişim sağlayan esnek bir sistemi destekler. 

Ne yazık ki hibrit/çoklu bulut sistemi kullanma süreci bazı zorlukları da beraberinde getiriyor güvenlik sorunları. 

Birden fazla bulutun kullanılması, yönetim ve güvenlik açısından karmaşık hale gelir. Çeşitli bulut hizmetlerinin kullanımını izlemek ve izlemek için uygun prosedürler mevcut olmadığında yönetim, kaynakları kimin kullandığını bilemez. 

Ayrıca faturayı alana kadar ne zaman kullanıldıklarını bilemeyecekler. Birçok uygulamanın verilere erişmek ve verilerle çalışmak için şirket içi sistemler ve çoklu bulutlar kullanması nedeniyle gözlemlenebilirlik hayati önem taşıyor. (Bu durumda gözlemlenebilirlik, çeşitli bulutlardaki ve şirket içi sistemlerdeki verileri ve olayları izleme yeteneği anlamına gelir.) 

Middleware ve Datadog gibi satıcılar bu ihtiyacın farkına vardılar ve görüntüleme amacıyla entegre bir "tek cam bölmesi" sağlayan gözlemlenebilirlik araçları sunmaya odaklandılar. 

Diğer bir endişe ise farklı bulutların farklı güvenlik biçimleri kullanmasıdır. Kuruluşunuzun projeler üzerinde çalışmak için kullandığı tüm bulutları birbirine bağlayan bir sistem geliştirmek, her bağlantının potansiyel bir ihlal olabileceği nedeniyle önemli bir güvenlik endişesi sunar. Hibrit/çoklu bulutlar, iş yüklerinin farklı ortamlar arasında hızlı bir şekilde taşınmasında önemli bir esneklik sunar ancak süreç aynı zamanda güvenlik risklerini de artırır.

Yapay Zeka Kullanarak Veri Yönetimi

Yapay zekanın Veri Yönetimi amacıyla kullanımı yeni olmasa da popülaritesi artmaya devam ediyor. 2023'ten önce yapay zeka, otomatik süreçlerin daha akıllı bir biçimi olarak hareket ederek DM görevleri için kullanılıyordu (ve hala da kullanılıyor). Yapay zeka, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli DM görevleri için kullanılıyor:  

• Anomali tespiti
• Meta veri yönetimi
• Meta verileri otomatik keşfetme
• Veri kataloglama
• Veri haritalama
• Veri Yönetişimi kontrol izleme

ChatGPT'nin tanıtımıyla ve büyük dil modeli bunu destekleyerek akıllı, öğrenmeye dayalı hizmetler sunan yeni çözümler bekleyebiliriz. Büyük dil modelleri gelişmeye devam ettikçe Veri Yönetimi süreçlerini destekleyen hizmetler de onlarla birlikte gelişmeye devam edecek. ChatGPT'yi geliştirmekten sorumlu kuruluş olan OpenAI, deney yapıyordum Veri Yönetimi ile.

Shutterstock lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2024/