Veri Modelleme süreci, bir Veri Yönetişimi programı oluştururken veya geliştirirken giderek daha önemli bir rol oynuyor. Veri Yönetişimi son derece karmaşık hale geldi ve Veri Modellemenin kullanımı anlayışı teşvik ediyor. Artan karmaşıklığın temel nedenlerinden biri, veri analitiğinin araştırma amacıyla kullanımının yaygınlaşmasıdır. Bir diğer neden ise internet işletmeleri için geliştirilmiş yasa ve düzenlemelere uymaktır.

A veri örneği Verilerin bir veri sistemi üzerinden nasıl aktığının ve kuruluşun verileri nasıl sınıflandırıp kullandığının basitleştirilmiş, sembolik bir temsilini görüntüler. 

(Not: "Veri Modelleme" başlığı, öncelikle kısaltma özensizliği nedeniyle "veritabanı" modellemeye odaklanan yazılımlar için sıklıkla kullanılır. Bu makale, kuruluş genelinde veri akışı sunan modellere odaklanmıştır.)   

Veri Yönetişimi, kuruluşun veri akışının kalbi haline geldi. Kuruluşun verilerinin nasıl toplandığını, kaydedildiğini, işlendiğini ve ortadan kaldırıldığını belirlemek için dahili standartları (veri politikalarını) belirlemek için kullanılır. Belirli türdeki verilere kimlerin erişebileceğini sınırlar ve devlet kurumları tarafından belirlenen standartlara ve düzenlemelere uyumu zorunlu kılabilir. Veri yönetimi Verilerin kullanılabilir, kullanılabilir ve güvenli olmasını sağlar. Ayrıca şu amaçlarla da kullanılabilir:

• Yüksek kaliteli veriler toplayın: İyi bir veri modeli, çeşitli kaynaklardan yüksek kaliteli verilerin toplanmasını teşvik etmelidir. 

• Daha iyi kararları daha hızlı alın: Sorunları ve eğilimleri belirlemek daha basit hale gelir, daha az kafa karışıklığı ve daha hızlı karar alma olanağı sağlanır.

• Mevzuat uyumluluğunu geliştirin: İnsanların mahremiyetine saygı duymak ve yasal cezalardan kaçınmak oldukça önemli hale geldi. İyi Veri Yönetişimi, düzenlemelere uyumsuzluk risklerinin önlenmesine yardımcı olur. 

• Maliyetleri azaltmak: Veri Yönetişimi, veri tekrarını ortadan kaldırarak ve hataları ve hataları azaltarak kaynakların daha verimli yönetilmesine yardımcı olur.

Veri Yönetişimi programını geliştirirken veya iyileştirirken bir veri modelinin kullanılması, bir işletmenin veri ihtiyaçlarının tanımlanmasına ve analiz edilmesine yardımcı olur.

Veri akışı modelinin sunduğu görselleştirme, bir kuruluşun veri akışının karmaşıklığını basitleştirir. Veri Yönetişimi işyeri kültürünü değiştirmeyi içerdiğinden, kuruluş genelinde veri akışını gösteren bir veri modeli aslında Veri Yönetişimi programını bütünüyle temsil eder. (Sırasında Veritabanı Yönetimi ayrı bir sistemdir, ikisinin birbirini desteklemesi gerekir. Ana veri yönetimi yazılımı varsa, bu normalde Veri Yönetişim programının bir parçasıdır.) İyi bir veri modeli, kullanılan ve depolanan veri türlerini, veriler tarafından paylaşılan ilişkileri ve verilerin düzenlenebileceği yolları gösterecektir. . 

Otomasyon, Veri Yönetişimi sürecinde önemli bir rol oynar ve veri modeline dahil edilmelidir.

Veri Modellemenin Faydaları

Bir veri modeli genellikle kuruluşun tüm veri sisteminin (veya belki de sistemin daha küçük bir bölümünün) görsel bir temsilidir ve yapılacak iyileştirmeleri iletmek (veya başlangıçta iyileştirilmesi gereken sorunlu alanları belirlemek için) kullanılır. Veri modelleri işletmenin ihtiyaçları göz önünde bulundurularak tasarlanmalıdır. Kurallar ve gereksinimler, yeni bir sistem için modelin tasarımına entegre edilebilir veya mevcut sistemi değiştirebilir.

Veri modelleri aynı zamanda departmanlar ve araştırma ekipleri arasındaki işbirliğini de teşvik edebilir, çünkü diğer kişiler bir departmanın veri akışı sorunlarıyla ilgili yaşadığı sorunlardan haberdar edilir. (Veri modeli konuşmaları başlatır.)

Veri modelleri çoğunlukla standartlaştırılmış şemalara dayansa da, model tasarımcılarının modeli uyarlayacak kadar esnek olması gerekir. Dondurulmuş, değişmeyen bir versiyon yerine işin doğru bir modelini sunmalıdır. Model, kuruluş genelinde verileri yönetmenin tutarlı bir yolunu desteklemek için kullanılabilir. 

Veri Modelleme, etkili Veri Yönetişiminin yanı sıra aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer olumlu sonuçları destekler:

• Veritabanı ve yazılım performansını artırır
• Veri eşlemeyi basitleştirir
• Departmanlar arasındaki iletişimi geliştirir
• Yazılım geliştirme sırasındaki hataları azaltır

Veriyi anlaşılır kılmak verinin değerini artırır. Bir veri modeli geliştirildikten sonra tasarruf ve satış fırsatlarının artmasıyla kâr artabilir. Veri Modelleme, hem meta veri yönetimi için gereken altyapıyı hem de Veri Yönetişim programını destekler.

Meta Veri ve Veri Yönetişim Programı 

Meta verilerin modelleme sürecine entegrasyonu, geliştirmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur Veri yönetimi programlar ve iş zekası girişimleri.

Meta veriler, Veri Yönetişiminin önemli bir yönüdür ve Veri Yönetişim modeline dahil edilmelidir. Veri modeli, meta verilerin en etkili kullanımının görselleştirilmesinde ve güçlü yönlerinden yararlanılmasında kullanılabilir. Verileri verimli bir şekilde yönetmek ve iş zekasını geliştirmek, verimli meta veri yönetimine bağlıdır. 

Veri Yönetişimi, veriler kuruluş içinde taşınırken uyulması gereken kuralları tanımlar. MetadataVerinin bulunmasına yardımcı olan bir etiketleme sistemi olan , bu süreçte kullanılır ve verinin yerinin belirlenmesi için teknik olarak gereklidir. Veri Yönetişimi, verileri toplamak ve yönetmek için kullanılan kuralları uygulamak için meta verileri kullanabilir.

Meta veriler, Veri Yönetişimi politikalarını ve verilere erişimi destekler. Verimli bir şekilde yürütülen Veri Yönetişim programı için kritik öneme sahiptir.

Burada kullanılan "Metadata yönetimi”, verilerin verimli bir şekilde işlenmesini teşvik etmek için bir kuruluş içinde meta verilerin kullanımını açıklar. Otomasyon kullanımı yoluyla yüksek kaliteli verilerin toplanmasını destekler. Otomatik meta veri yönetiminin kullanılması, veri tutarsızlıklarının gerçek zamanlı olarak yakalanmasına olanak tanıyarak verilerin genel kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olur. 

Otomatik Veri Süreçleri 

Bir kuruluş, veri süreçlerini otomatikleştirerek doğruluk seviyelerini önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, otomatik meta veri yönetimi, çeşitli veri kaynaklarından meta verileri toplayacak ve aynı zamanda tüm veri kaynaklarının haritasını çıkaracaktır. Bu otomatikleştirilmiş süreçlerin elbette veri modelinde görüntülenmesi gerekir. 

Otomatik ve tekrarlanabilir Veri Yönetişimi süreçlerinin kullanılması daha verimli üretkenliği teşvik edebilir ve maliyetleri azaltabilir.

Otomasyon, gizlilik yasalarına ve veri düzenlemelerine uymak için kullanılabilir. GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği), HIPAA (Sağlık Sigortası ve Taşınabilirlik Sorumluluk Yasası) ve CCPA (California Tüketici Gizlilik Yasası) bunları uygulayan eyalet veya ülkede ikamet eden vatandaşlar veya kuruluşlarla iş yaparken bunlara uyulmalıdır. Otomasyonun kullanılması, hassas verilerin otomatik olarak işaretlenmesini ve etiketlenmesini sağlayabilir. 

Modern Veri Modelleme

Veri modelini veya diyagramı oluştururken esasen iki teknik vardır: Veri Modelleme yazılımı ve beyaz tahtalar. (Her ikisinin birleşimi ideal olabilir.) Beyaz tahtanın avantajı büyük olması, genel olarak personelin kullanımına açık olması ve üzerinde çalışılmasının kolay olmasıdır. (Teknoloji meraklıları için çok büyük bir “akıllı” TV de aynı amaca hizmet edebilir.)

Veri modelinin oluşturulmasında yazılım kullanılıyorsa öncelikle iki diyagram oluşturma aracı: Birleşik Modelleme Dili (UML) ve Varlık İlişkisi Diyagramı (ERD). ERD'ler veritabanları için kullanılan bir modeldir. (İstediğiniz bu değil.) Geniş bir model türü yelpazesi içeren UML'yi istiyorsunuz. Amaç, kuruluş genelinde veri akışını gösteren bir veri modeli geliştirmekse ERD'lerden kaçının. 

Beyaz tahtaya uygulanabilecek ve daha sonra ince ayar yapılabilecek, doldurulabilecek ve detaylandırılabilecek veri modeli örnekleri şu adreste sunulmaktadır: Görsel Paradigmave ücretsiz yazılım. Veri modelleri geliştirmeye yönelik diğer popüler yazılımlardan bazıları şunlardır:

• Açık kaynak olan ModelSphere'i açın. Bu bir UML modelleme aracı büyük bir esneklikle.
• Kurumsal Mimar, bir yazılım aracı “kurumsal” Veri Modellemeyi destekleyen. Nesneye yönelik dillere ve standartlara dayanmaktadır.
• Lucidchart, izin verir akış şemaları ve diyagramlar çevrimiçi olarak oluşturulacaksa oldukça faydalı olabilir. (İndirmeye gerek yok.) 

Veri Modelleme sıklıkla ilerler üç aşama. Süreç genellikle kavramsal modelle başlar, mantıksal modele doğru ilerler ve fiziksel modelle biter. (Bu süreç geleneksel olarak veritabanı modellerine uygulanmıştır ancak öğrenme amacıyla diğer modellere de uygulanabilir.) 

Veri Modellemenin Geleceği

Son birkaç yılda Veri Yönetişimi ve meta veri yönetiminin önemi önemli ölçüde arttı. Önemi arttıkça Veri Modellemenin değeri de arttı, ancak ne yazık ki kullanımı artmadı. Verilerle çalışan kuruluşlarda veri modellerinin standart bir özellik haline geleceğini öngörebiliriz.

Tüm verilerin Veri Yönetişimi programı aracılığıyla aktığı Veri Modelleme süreci, otomasyonun kullanımını teşvik edecektir. Yönetim sorunların nerede olduğunu görecek ve uygun otomatik hizmetleri kurarak insan hatasını en aza indirecek ve görevleri çok daha hızlı tamamlayacaktır. Gerçekçi bir veri modeli kullanılmadığında bir kuruluş, verilerini nasıl kullanacağı konusunda kötü kararlar verme riskiyle karşı karşıya kalır. 

Makine öğrenimi ve yapay zekanın da gelişmesi beklenebilir daha büyük bir rol üstlenmek otomasyon, meta veri yönetimi ve Veri Modelleme alanlarında. Önümüzdeki on veya yirmi yılda bir noktada, bir kuruluşun veri modellerini oluşturmak için yapay zeka kullanılacak ve bunlar daha sonra insanlar tarafından onaylanacak.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel  

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/the-future-of-data-modeling-in-data-governance/