{"id":49221,"date":"2025-01-15T14:41:13","date_gmt":"2025-01-15T11:41:13","guid":{"rendered":"https:\/\/wise.tv\/?p=49221"},"modified":"2026-06-17T11:39:11","modified_gmt":"2026-06-17T08:39:11","slug":"gercek-zamanli-veri-yonetimi-kurumsal-ceviklik-icin-neden-onemli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wise.tv\/tr\/gercek-zamanli-veri-yonetimi-kurumsal-ceviklik-icin-neden-onemli\/","title":{"rendered":"Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Veri Y\u00f6netimi Kurumsal \u00c7eviklik \u0130\u00e7in Neden \u00d6nemli?"},"content":{"rendered":"

IBM T\u00fcrkiye Yaz\u0131l\u0131m \u00dclke Lideri \u00c7a\u011fda \u00c7elikbilek, ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri y\u00f6netimi kurumsal \u00e7eviklik i\u00e7in \u00f6nemi ile ilgili konu\u015ftu. \u00c7elikbilek \u015funlar\u0131 s\u00f6yledi:<\/p>\n

Veri dijital olarak iki ana \u015fekilde tezah\u00fcr ediyor olarak d\u00fc\u015f\u00fcnebiliriz. Bir; i\u015flem verisi yani ”transactional data” dedi\u011fimiz veri. Bunlar bir de asl\u0131nda daha analitik veri taraf\u0131. \u0130lk ba\u015fta ”transactional” veri hayat\u0131m\u0131za girdi. Veriler zaman i\u00e7inde \u00e7o\u011falmaya ba\u015flad\u0131k\u00e7a bir ”accumulation”a tabi olduktan sonra bu veriyle analitik yapma ihtiyac\u0131 do\u011fmaya ba\u015flad\u0131. Sonra ”data warehouse”lar hayat\u0131m\u0131za girmeye ba\u015flad\u0131. Yani verinin g\u00fcnl\u00fck i\u015flendi\u011fi yerde analitik yapman\u0131n zorluklar\u0131ndan dolay\u0131 veriyi asl\u0131nda replike edip ba\u015fka bir alana al\u0131p orada analitik yaparak asl\u0131nda i\u015f hayat\u0131m\u0131za katma de\u011fer sa\u011flamaya \u00e7al\u0131\u015ft\u0131k. Derken bu biraz daha geni\u015flemeye ba\u015flad\u0131. Veri g\u00f6lleri hayat\u0131m\u0131za girdi. \u015eimdi ”data lake house” demeye ba\u015flad\u0131k. Art\u0131k yava\u015f yava\u015f ”data in motion” yani hareket halindeki veriye do\u011fru gelmeye ba\u015flad\u0131k. Bunlar\u0131n hepsi yapay zekan\u0131n \u00f6zellikle patlamas\u0131yla birlikte \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131, ”exponential” bir noktaya geldi. Hatta \u015funu da s\u00f6yleyeyim: Bildi\u011fimiz haliyle bundan belki 15 sene, 20 sene \u00f6ncesine kadarki gelen s\u00fcre\u00e7te verinin \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131 ”structured” dedi\u011fimiz yap\u0131sal veriden olu\u015fuyordu. Art\u0131k kurumlardaki verinin %90’\u0131 ”unstructured” yani yap\u0131sal olmayan verilerden olu\u015fuyor. Yap\u0131sal olmayan veriler nedir? Yap\u0131sal olmayan veriler e-maillerdir, PDF dok\u00fcmanlar\u0131d\u0131r, Word dok\u00fcmanlar\u0131d\u0131r, Excel’lerdir, videolard\u0131r, ses dosyalar\u0131d\u0131r. Bunlar\u0131n hepsi art\u0131k kurumlar\u0131n i\u00e7indeki verinin %90’\u0131n\u0131 olu\u015fturuyor. Yapay zeka ise kurum i\u00e7indeki verinin hen\u00fcz daha sadece %1-%2’sini temsil edebiliyor. Yani daha \u00e7ok yolumuz var kurumlarda veriyle, yapay zekayla bir \u015fey yapmak i\u00e7in. Biz asl\u0131nda da\u011f\u0131t\u0131k ortamlardaki verileri bir araya getirip toparlay\u0131p bu verilerden bir i\u00e7 g\u00f6r\u00fc sa\u011flad\u0131\u011f\u0131m\u0131z, hem ge\u00e7mi\u015f veriyi ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z hem de hareket halindeki canl\u0131 veriyi kullanarak kuruma bir i\u00e7 g\u00f6r\u00fc sa\u011flad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bir \u00e7al\u0131\u015fma yapt\u0131k. Bizim burada IBM olarak alt\u0131n\u0131 \u00e7izmek istedi\u011fim konu, IBM iki \u015feyin fark\u0131nda: Bir, teknoloji d\u00fcnyas\u0131 \u00f6yle geli\u015fti ki tek ba\u015f\u0131na her \u015feyi ben yapar\u0131m diyebilece\u011fimiz bir noktada de\u011filiz. Burada i\u015f ortakl\u0131klar\u0131na ciddi bir \u015fekilde inan\u0131yoruz. Burada \u00f6rne\u011fi ge\u00e7en \u00e7\u00f6z\u00fcm de IBM’in veri platformu taraf\u0131nda i\u015f ortakl\u0131\u011f\u0131 yapt\u0131\u011f\u0131 ”Single Store” \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc ile yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z bir projeydi. Bunun \u00f6tesinde ikinci konuda a\u00e7\u0131k kaynak koda \u00e7ok inan\u0131yor IBM. 25 y\u0131l a\u015fk\u0131n s\u00fcredir bu alanda yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z yat\u0131r\u0131mlarla a\u00e7\u0131k kaynak kodu zaten hayat\u0131m\u0131z\u0131n bir par\u00e7as\u0131 haline getirdik. 2018 y\u0131l\u0131ndaki ”Red Hat” sat\u0131n almas\u0131yla bu konuda en \u00fcst noktaya geldi\u011fimizi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyoruz. Son d\u00f6nemde ”Red Hat” sat\u0131n almas\u0131ndan sonra, bir bu\u00e7uk sene \u00f6nce kadar, yine bulut d\u00fcnyas\u0131nda altyap\u0131 otomasyon taraf\u0131nda adeta ”de facto” diyebilece\u011fimiz bir platform olan ”HashiCorp” platformunu da IBM b\u00fcnyesine katt\u0131. Ve son olarak da az \u00f6nce \u00f6rnekte s\u00f6yledi\u011fim ”data in motion” dedi\u011fimiz, hareket halindeki veriyi y\u00f6neten ve bu konuda da bir ”de facto” haline gelme durumunda olan ”Confluent” firmas\u0131n\u0131 da b\u00fcnyemize katt\u0131k. \u00d6n\u00fcm\u00fczdeki d\u00f6nemde yapay zekan\u0131n oldu\u011fu yerde akan verinin \u00f6nemine \u00e7ok ciddi inan\u0131yoruz.<\/p><\/blockquote>\n

Veri D\u00fcnyas\u0131n\u0131n Evrimi<\/h2>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde veri, dijital d\u00fcnyan\u0131n en de\u011ferli varl\u0131klar\u0131ndan biri haline gelmi\u015ftir. \u0130\u015flem verileri ve analitik veriler, bu dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn temel ta\u015flar\u0131n\u0131 olu\u015fturur. \u0130lk olarak i\u015flem verileri hayat\u0131m\u0131za girdi ve zamanla bu verilerin analitik ama\u00e7larla kullan\u0131lmas\u0131 gereklili\u011fi ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Bu s\u00fcre\u00e7, veri ambarlar\u0131n\u0131n ve veri g\u00f6llerinin geli\u015fimine yol a\u00e7t\u0131. Veri g\u00f6lleri, b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi depolayarak analitik i\u015flemleri kolayla\u015ft\u0131r\u0131rken, “data in motion” kavram\u0131, hareket halindeki verilerin anl\u0131k analizini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131larak i\u015f d\u00fcnyas\u0131na yeni bir boyut kazand\u0131rd\u0131.<\/p>\n

\u0130\u015flem Verilerinin Y\u00fckseli\u015fi<\/h2>\n

\u0130\u015flem verileri, g\u00fcnl\u00fck i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinde \u00fcretilen ve kaydedilen verilerdir. Bu veriler, i\u015fletmelerin operasyonel faaliyetlerini izlemelerine ve y\u00f6netmelerine yard\u0131mc\u0131 olur. \u0130lk ba\u015fta, bu veriler yaln\u0131zca kay\u0131t tutma amac\u0131yla kullan\u0131l\u0131yordu. Ancak zamanla, bu verilerin analitik ama\u00e7larla kullan\u0131lmas\u0131 gereklili\u011fi ortaya \u00e7\u0131kt\u0131 ve veri ambarlar\u0131 bu ihtiyac\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in geli\u015ftirildi.<\/p>\n

Veri Ambarlar\u0131ndan Veri G\u00f6llerine<\/h2>\n

Veri ambarlar\u0131, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerin depoland\u0131\u011f\u0131 ve analiz edildi\u011fi sistemlerdir. Ancak, veri miktar\u0131n\u0131n artmas\u0131 ve veri t\u00fcrlerinin \u00e7e\u015fitlenmesiyle birlikte, veri g\u00f6lleri ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Veri g\u00f6lleri, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verileri de depolayarak daha geni\u015f bir veri analizi imkan\u0131 sunar. Bu, i\u015fletmelerin daha kapsaml\u0131 ve derinlemesine analizler yapabilmelerini sa\u011flar.<\/p>\n

Yap\u0131sal ve Yap\u0131sal Olmayan Veriler<\/h2>\n

Geleneksel olarak, verilerin b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerden olu\u015fuyordu. Ancak g\u00fcn\u00fcm\u00fczde, kurumsal verilerin %90’\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f verilerden olu\u015fmaktad\u0131r. E-postalar, PDF’ler, Word belgeleri, videolar ve ses dosyalar\u0131 gibi yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veriler, i\u015fletmeler i\u00e7in \u00f6nemli bir bilgi kayna\u011f\u0131 haline gelmi\u015ftir. Bu verilerin analizi, i\u015fletmelere rekabet avantaj\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

Yapay Zeka ve Veri Analizi<\/h2>\n

Yapay zeka, veri analizi s\u00fcre\u00e7lerinde devrim yaratm\u0131\u015ft\u0131r. Ancak, yapay zeka teknolojileri hen\u00fcz kurumsal verilerin sadece %1-%2’sini temsil edebilmektedir. Bu, i\u015fletmelerin veri analizi konusunda daha kat edecekleri uzun bir yol oldu\u011funu g\u00f6sterir. Yapay zeka, hem ge\u00e7mi\u015f verileri analiz ederek hem de hareket halindeki verileri de\u011ferlendirerek i\u015fletmelere de\u011ferli i\u00e7 g\u00f6r\u00fcler sunar.<\/p>\n

IBM’in Veri Stratejisi<\/h2>\n

IBM, veri d\u00fcnyas\u0131nda \u00f6nemli bir oyuncu olarak, i\u015f ortakl\u0131klar\u0131na ve a\u00e7\u0131k kaynak koduna b\u00fcy\u00fck \u00f6nem vermektedir. Single Store ile yap\u0131lan i\u015f ortakl\u0131\u011f\u0131 ve ”Red Hat” ile ”HashiCorp” gibi platformlar\u0131n sat\u0131n al\u0131nmas\u0131, IBM’in veri stratejisini g\u00fc\u00e7lendiren ad\u0131mlard\u0131r. Ayr\u0131ca, Confluent firmas\u0131n\u0131n b\u00fcnyeye kat\u0131lmas\u0131, hareket halindeki verilerin y\u00f6netiminde IBM’in liderli\u011fini peki\u015ftirmektedir.<\/p>\n

Gelecekte Veri ve Yapay Zeka<\/h2>\n

Veri ve yapay zeka, gelecekte i\u015f d\u00fcnyas\u0131n\u0131n \u015fekillenmesinde kritik bir rol oynayacakt\u0131r. Hareket halindeki verilerin analizi, i\u015fletmelere anl\u0131k karar alma yetene\u011fi kazand\u0131r\u0131rken, yapay zeka teknolojileri bu s\u00fcre\u00e7leri daha da h\u0131zland\u0131racakt\u0131r. IBM, bu alanda yapt\u0131\u011f\u0131 yat\u0131r\u0131mlarla, veri ve yapay zekan\u0131n gelecekteki \u00f6nemine olan inanc\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

Veri d\u00fcnyas\u0131, i\u015flem verilerinden analitik verilere, veri ambarlar\u0131ndan veri g\u00f6llerine kadar geni\u015f bir yelpazede evrilmi\u015ftir. Yap\u0131sal olmayan verilerin art\u0131\u015f\u0131 ve yapay zekan\u0131n bu verileri analiz etme yetene\u011fi, i\u015fletmelere b\u00fcy\u00fck f\u0131rsatlar sunmaktad\u0131r. IBM’in stratejik i\u015f ortakl\u0131klar\u0131 ve sat\u0131n almalar\u0131, veri ve yapay zeka alan\u0131nda liderli\u011fini peki\u015ftirmektedir. Gelecekte, veri ve yapay zeka, i\u015f d\u00fcnyas\u0131n\u0131n vazge\u00e7ilmez unsurlar\u0131 olmaya devam edecektir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"IBM T\u00fcrkiye Yaz\u0131l\u0131m \u00dclke Lideri \u00c7a\u011fda \u00c7elikbilek, ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri y\u00f6netimi kurumsal \u00e7eviklik i\u00e7in \u00f6nemi ile ilgili konu\u015ftu. […]\n","protected":false},"author":1847,"featured_media":49281,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[3421,7266,6725,6178,1580,6190],"tags":[6899],"class_list":["post-49221","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-yazilim-videolari","category-yazilim-gelistirme-mobil-teknolojiler","category-veri-guvenligi","category-dijital-donusum","category-teknoloji","category-yapay-zeka","tag-ibm-turkiye"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49221","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1847"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49221"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49221\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49281"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49221"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49221"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wise.tv\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49221"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}