Gerçek Zamanlı Veri Yönetimi Kurumsal Çeviklik İçin Neden Önemli?

IBM Türkiye Yazılım Ülke Lideri Çağda Çelikbilek, gerçek zamanlı veri yönetimi kurumsal çeviklik için önemi ile ilgili konuştu. Çelikbilek şunları söyledi:

Veri dijital olarak iki ana şekilde tezahür ediyor olarak düşünebiliriz. Bir; işlem verisi yani ”transactional data” dediğimiz veri. Bunlar bir de aslında daha analitik veri tarafı. İlk başta ”transactional” veri hayatımıza girdi. Veriler zaman içinde çoğalmaya başladıkça bir ”accumulation”a tabi olduktan sonra bu veriyle analitik yapma ihtiyacı doğmaya başladı. Sonra ”data warehouse”lar hayatımıza girmeye başladı. Yani verinin günlük işlendiği yerde analitik yapmanın zorluklarından dolayı veriyi aslında replike edip başka bir alana alıp orada analitik yaparak aslında iş hayatımıza katma değer sağlamaya çalıştık. Derken bu biraz daha genişlemeye başladı. Veri gölleri hayatımıza girdi. Şimdi ”data lake house” demeye başladık. Artık yavaş yavaş ”data in motion” yani hareket halindeki veriye doğru gelmeye başladık. Bunların hepsi yapay zekanın özellikle patlamasıyla birlikte çok daha hızlı, ”exponential” bir noktaya geldi. Hatta şunu da söyleyeyim: Bildiğimiz haliyle bundan belki 15 sene, 20 sene öncesine kadarki gelen süreçte verinin çok büyük bir kısmı ”structured” dediğimiz yapısal veriden oluşuyordu. Artık kurumlardaki verinin %90’ı ”unstructured” yani yapısal olmayan verilerden oluşuyor. Yapısal olmayan veriler nedir? Yapısal olmayan veriler e-maillerdir, PDF dokümanlarıdır, Word dokümanlarıdır, Excel’lerdir, videolardır, ses dosyalarıdır. Bunların hepsi artık kurumların içindeki verinin %90’ını oluşturuyor. Yapay zeka ise kurum içindeki verinin henüz daha sadece %1-%2’sini temsil edebiliyor. Yani daha çok yolumuz var kurumlarda veriyle, yapay zekayla bir şey yapmak için. Biz aslında dağıtık ortamlardaki verileri bir araya getirip toparlayıp bu verilerden bir iç görü sağladığımız, hem geçmiş veriyi aldığımız hem de hareket halindeki canlı veriyi kullanarak kuruma bir iç görü sağladığımız bir çalışma yaptık. Bizim burada IBM olarak altını çizmek istediğim konu, IBM iki şeyin farkında: Bir, teknoloji dünyası öyle gelişti ki tek başına her şeyi ben yaparım diyebileceğimiz bir noktada değiliz. Burada iş ortaklıklarına ciddi bir şekilde inanıyoruz. Burada örneği geçen çözüm de IBM’in veri platformu tarafında iş ortaklığı yaptığı ”Single Store” çözümü ile yaptığımız bir projeydi. Bunun ötesinde ikinci konuda açık kaynak koda çok inanıyor IBM. 25 yıl aşkın süredir bu alanda yaptığımız yatırımlarla açık kaynak kodu zaten hayatımızın bir parçası haline getirdik. 2018 yılındaki ”Red Hat” satın almasıyla bu konuda en üst noktaya geldiğimizi düşünüyoruz. Son dönemde ”Red Hat” satın almasından sonra, bir buçuk sene önce kadar, yine bulut dünyasında altyapı otomasyon tarafında adeta ”de facto” diyebileceğimiz bir platform olan ”HashiCorp” platformunu da IBM bünyesine kattı. Ve son olarak da az önce örnekte söylediğim ”data in motion” dediğimiz, hareket halindeki veriyi yöneten ve bu konuda da bir ”de facto” haline gelme durumunda olan ”Confluent” firmasını da bünyemize kattık. Önümüzdeki dönemde yapay zekanın olduğu yerde akan verinin önemine çok ciddi inanıyoruz.

Veri Dünyasının Evrimi

Günümüzde veri, dijital dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir. İşlem verileri ve analitik veriler, bu dijital dönüşümün temel taşlarını oluşturur. İlk olarak işlem verileri hayatımıza girdi ve zamanla bu verilerin analitik amaçlarla kullanılması gerekliliği ortaya çıktı. Bu süreç, veri ambarlarının ve veri göllerinin gelişimine yol açtı. Veri gölleri, büyük miktarda veriyi depolayarak analitik işlemleri kolaylaştırırken, “data in motion” kavramı, hareket halindeki verilerin anlık analizini mümkün kılarak iş dünyasına yeni bir boyut kazandırdı.

İşlem Verilerinin Yükselişi

İşlem verileri, günlük iş süreçlerinde üretilen ve kaydedilen verilerdir. Bu veriler, işletmelerin operasyonel faaliyetlerini izlemelerine ve yönetmelerine yardımcı olur. İlk başta, bu veriler yalnızca kayıt tutma amacıyla kullanılıyordu. Ancak zamanla, bu verilerin analitik amaçlarla kullanılması gerekliliği ortaya çıktı ve veri ambarları bu ihtiyacı karşılamak için geliştirildi.

Veri Ambarlarından Veri Göllerine

Veri ambarları, yapılandırılmış verilerin depolandığı ve analiz edildiği sistemlerdir. Ancak, veri miktarının artması ve veri türlerinin çeşitlenmesiyle birlikte, veri gölleri ortaya çıktı. Veri gölleri, yapılandırılmamış verileri de depolayarak daha geniş bir veri analizi imkanı sunar. Bu, işletmelerin daha kapsamlı ve derinlemesine analizler yapabilmelerini sağlar.

Yapısal ve Yapısal Olmayan Veriler

Geleneksel olarak, verilerin büyük bir kısmı yapılandırılmış verilerden oluşuyordu. Ancak günümüzde, kurumsal verilerin %90’ı yapılandırılmamış verilerden oluşmaktadır. E-postalar, PDF’ler, Word belgeleri, videolar ve ses dosyaları gibi yapılandırılmamış veriler, işletmeler için önemli bir bilgi kaynağı haline gelmiştir. Bu verilerin analizi, işletmelere rekabet avantajı sağlar.

Yapay Zeka ve Veri Analizi

Yapay zeka, veri analizi süreçlerinde devrim yaratmıştır. Ancak, yapay zeka teknolojileri henüz kurumsal verilerin sadece %1-%2’sini temsil edebilmektedir. Bu, işletmelerin veri analizi konusunda daha kat edecekleri uzun bir yol olduğunu gösterir. Yapay zeka, hem geçmiş verileri analiz ederek hem de hareket halindeki verileri değerlendirerek işletmelere değerli iç görüler sunar.

IBM’in Veri Stratejisi

IBM, veri dünyasında önemli bir oyuncu olarak, iş ortaklıklarına ve açık kaynak koduna büyük önem vermektedir. Single Store ile yapılan iş ortaklığı ve ”Red Hat” ile ”HashiCorp” gibi platformların satın alınması, IBM’in veri stratejisini güçlendiren adımlardır. Ayrıca, Confluent firmasının bünyeye katılması, hareket halindeki verilerin yönetiminde IBM’in liderliğini pekiştirmektedir.

Gelecekte Veri ve Yapay Zeka

Veri ve yapay zeka, gelecekte iş dünyasının şekillenmesinde kritik bir rol oynayacaktır. Hareket halindeki verilerin analizi, işletmelere anlık karar alma yeteneği kazandırırken, yapay zeka teknolojileri bu süreçleri daha da hızlandıracaktır. IBM, bu alanda yaptığı yatırımlarla, veri ve yapay zekanın gelecekteki önemine olan inancını göstermektedir.

Veri dünyası, işlem verilerinden analitik verilere, veri ambarlarından veri göllerine kadar geniş bir yelpazede evrilmiştir. Yapısal olmayan verilerin artışı ve yapay zekanın bu verileri analiz etme yeteneği, işletmelere büyük fırsatlar sunmaktadır. IBM’in stratejik iş ortaklıkları ve satın almaları, veri ve yapay zeka alanında liderliğini pekiştirmektedir. Gelecekte, veri ve yapay zeka, iş dünyasının vazgeçilmez unsurları olmaya devam edecektir.