Veriler her zaman kuruluşlar için itici bir faktör olmuştur. Son on yılda verilerin değeri katlanarak arttı. Tüm kategorilerdeki ve boyutlardaki kuruluşlar (ÇUŞ'lar ve KOBİ'ler), toplanan verilerden toplanan öngörülere dayanarak kritik iş kararları almaya başladı. Çoğunlukla geçmiş veriler olarak adlandırılan veriler, anlamlı içgörüler elde etmek için yeterli süre boyunca toplanır.

Son zamanlarda, büyük miktarda verinin büyümesi ve toplanan verilerin işlenmesi nedeniyle kuruluşlar, verileri etkili bir şekilde yönetme konusunda acil bir sorunla karşı karşıya kalıyor. Bu makale, 2024-25'te ilgi odağını en iyi şekilde paylaşacak verileri yönetmenin bazı trend yollarını sabırsızlıkla bekliyor.

Bulut Tabanlı Veri Yönetimi ve Dockerizasyon

Veri korumasına yönelik bulut tabanlı teknolojiler, geleneksel veri kalıcılığı ve yönetim yöntemlerine göre çok sayıda avantaj sunabilir. Bunlardan birkaçını saymak gerekirse, talep üzerine ölçeklenebilirlik, sıfır donanım bakımı, müşteri desteğinin 24/7 kullanılabilirliği ve şirket içi veri yönetimiyle karşılaştırıldığında çok uygun maliyetli olan veri kullanımına göre maliyet, en iyi avantajlardan bazılarıdır. bulut tabanlı veri depolama ve yönetim hizmetleri için avantajlı bir avantaj sağlar. Amazon Web Services (AWS) ve Google Cloud Platform (GCP), piyasadaki diğerleri arasında sağlanan en popüler bulut hizmetlerinden ikisidir.

Bulut hizmeti sağlayıcıları yukarıda belirtilen rekabet avantajlarını sunduğundan, şirketler çeşitli iş sektörlerinde bulut teknolojilerini hızla benimsiyor.

Gartner çalışmaları şunu göstermiştir: bulut pazarının benimsenmesi bir yılda (600-300) yaklaşık 2022 milyar dolardan neredeyse 2023 milyar dolara ulaştı. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS) sağlanmasının, bulut hizmetlerinin benimsenmesindeki hızlı büyümenin en yaygın nedeni olduğu görüldü.

Bu söz konusu olduğunda veri yönetimi, verileri etkili bir şekilde çoğaltabilmek ve yine de farklı ortamlarda aynı çıktıyı üretebilmek önemli bir rol oynar. Dockerizasyonun devreye girdiği yer burasıdır.

Daha basit bir ifadeyle konteynerleştirme (Kubernetes ve Docker gibi teknolojilerle), herhangi bir değişiklik yapmadan donanıma dayalı kod dağıtımlarını destekler. Bu da bakım için minimum kaynak gerektirir ve şirketlerin kaynakları satış ve pazarlama gibi iş süreçlerinin diğer yönlerinde kullanmalarına olanak tanır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zekanın ortaya çıkışı teknoloji dünyasında gün geçtikçe daha yaygın hale geliyor. Bunun en önemli nedenlerinden biri, yapay zeka ile kuruluşların çok küçük miktarlardaki süreçte kesinlikle hiçbir insan müdahalesine ihtiyaç duymadan çok büyük miktarda veriyi işleyip analiz edebilmesi ve faydalı içgörüler elde edebilmesidir.

Yapay zekanın neredeyse tüm iş çözümlerinde etkinleştirilmesiyle birlikte, küresel yapay zeka pazarı 1812 yılı sonunda ise 2023 milyar dolar civarına ulaşması bekleniyor.

Bunun dışında AI ve ML kombinasyonu, verilerdeki belirli kalıpları tanımlamaya ve yaklaşan olayların olasılıklarını tahmin etmeye yardımcı olan özel yapım algoritmalardan yararlanabilir. Ayrıca, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemek ve teknik olmayan profesyonellerin de kolayca anlayabileceği ve erişebileceği anlamlı ve ilgili bilgiler sağlayacak şekilde yapılandırmak için de kullanılabilir.

Sentetik Veri Üretimi

Veri yönetimi sırasında ortaya çıkan en ilgi çekici konulardan biri sentetik veri üretimidir.

Sentetik veri üretme amaçları gerçek verinin her yönüne ve özelliğine benzeyen ancak gerçek veri (üretim verisi) ile hiçbir etkisi veya korelasyonu olmayan sentetik veriler oluşturmak. Bu, verilerin iyi korunmasını sağlamaya yardımcı olur ve aynı zamanda veri analitiği gerçekleştirmek veya yazılım testi için sahte veriler oluşturmak üzere veri modellerinin eğitilmesine de yardımcı olabilir.

Geliştirme, üretim verilerinin temel modellerine benzeyen sentetik veriler kullandığından, kodun üretim ortamına entegre edilmesi daha kolaydır. Fütüristik vizyona sahip kuruluşlar, birçok iş kullanım durumunu en iyi şekilde ele alma kapasitesi nedeniyle sentetik veri oluşturma yöntemini halihazırda benimsemeye başlamıştır.

Büyük ölçekli kurumsal düzeyde veri yönetimi platformları, doğru sentetik olarak oluşturulmuş veriler sağlamak için üretken yapay zeka, kural motoru, varlık klonlama ve veri maskeleme potansiyelini birleştiren tam teşekküllü sentetik veri yönetimi çözümü sağlar.

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Üretilen ve işlenen veri miktarı katlanarak arttığından, işlenen verilerin titizlikle ele alınması çok önemlidir. Örneğin, bir hastane hastalar, onların tıbbi geçmişleri ve ailelerinin tıbbi geçmişleri hakkında bilgi topluyorsa ve bunları her bir hasta için saklıyorsa, buna genellikle "PII" (kişisel tanımlanabilir bilgiler) adı verilir. Bu bilgilerin internet ortamında ulaşılabilir hale gelmesi, bireye zarar verme potansiyeli taşıyacak ve bireyin başına gelen zararlardan dolayı kurumun gerekli sorumlulukları alması gerekecektir. Bu nedenle işletmeler veri korumaya öncelik verme ve veri güvenliğinin sağlanmasına büyük yatırım yapma eğilimindedir.

Araştırmacılar bunu tespit etti Küresel tüketicilerin neredeyse %33'ü Geçtiğimiz yıl boyunca herhangi bir biçimde veri ihlallerine maruz kaldık.

Sunucu tarafı şifreleme hizmetleri, kurumsal düzeyde verileri ve yedekleme ve kurtarma seçeneklerini depolar. Bu çözümler aynı zamanda verilerin genel bulut hizmetlerine kolayca taşınmasını sağlar.

Veri Merkezi Olmaması

Son yıllarda teknolojinin gelişimi ve veri alanındaki değişim her zamankinden daha hızlı oldu. Bu, hızlı benimseme yeteneklerinin modern teknolojiler ve doğaçlama yöntemlerle güncellenmesine yönelik acil ihtiyacı da beraberinde getiriyor. Sonunda kuruluşlar bunu yapmanın en iyi yolunun, verileri etkili bir şekilde yönetmek için merkezi olmayan bir yaklaşım izlemek olacağını anladılar.

Merkezi olmayan bir yaklaşımda, belirlenen ekipler verileri korur. Merkezi olmayan bir yaklaşımın en önemli yönlerinden birkaçı şunlardır:

1. Kullanıcıların gerektiğinde verilere erişmeleri ve ilgilendikleri verilerin özelliklerini anlamaları için yeterli izinleri sağlayın.
2. Tüm veri kaynakları ve bileşenleri arasında köprü kuran bir veri yönetimi mimarisi oluşturun. 
   tanımlanmış yöntemlerle (çoğunlukla meta verileri kullanarak) veri yönetimi.

Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, 2025, kuruluşların neredeyse %75'i veri merkezileşmesini benimsemiş olacak.

Büyük veri büyümesi çağında ilerledikçe, belirli bir veri yönetimi yönteminin veri yönetimiyle ilgili tüm kurumsal sorunları çözeceği sonucuna varmak zordur. Yukarıda belirtilen yöntemlerin de kendi eksiklikleri vardır. Ancak kolektif olarak kuruluşların karşılaştığı sorunların çoğunu çözebilirler. Gelecekte, ileri teknolojiler ve veri yönetiminde daha fazla netlik sayesinde, tek bir yöntem veri yönetimiyle ilgili endişelerin çoğunu, hatta tamamını çözebilir.

• 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/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/