Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Akbank'ta çalışan ve veri yönetimi konusunda deneyimli bir uzmanın sunduğu eğitim formatında bir sunumdur. Sunumda Migros gibi farklı sektörlerden katılımcılar da bulunmaktadır.
- Sunum, veri yönetimi, veri governance, KVKK ve veri kalitesi gibi konuları ele almaktadır. Akbank'ta veri yönetimi ekibinin kuruluş süreci, veri yönetimi politikalarının oluşturulması, kurumsal veri ofisinin yapısı ve veri yönetimi için tool seçimi süreci detaylı şekilde anlatılmaktadır. Video, veri yönetiminin temel unsurlarını, üst yönetimden destek alma yöntemlerini ve bankanın analitik banka vizyonunu gerçekleştirmek için alınan adımları kapsamaktadır.
- Sunumda ayrıca, veri yönetimi için "Infogo" adlı bir platform geliştirildiği, bu platformun kurumsal varlıkların, yeni taleplerin ve veri kalitesi sorunlarının tek bir merkezden yönetilmesini sağladığı belirtilmektedir. Veri keşfi için Informatica'nın seçilme süreci, RFI ve POC testleri ile Informatica'nın veri keşfi, veri sınıflandırması, tesisat yönetimi ve dinamik veri maskeleme gibi fonksiyonları da sunumun önemli bölümleridir.
- 00:36Sunum Tanıtımı
- Konuşmacı beş farklı konudan bahsedeceğini ve sunumu iki taraflı konuşma şeklinde yapacağını belirtiyor.
- Veri yönetişimi, rapor yönetişimi ve KVKK gibi kavramları ele alacağını söylüyor.
- Konuşmacı, bu konuların popüler olmasının nedenlerini ve neden bu konulara ihtiyaç duyulduğunu anlatacağını belirtiyor.
- 03:27Veri Yönetimi ve Rapor Yönetimi
- Veri yönetimi, politika, standart süreçler, veri ve veri yönetimi araçları ile birlikte lezzetli yemek yapma benzetmesiyle anlatılıyor.
- Veri yönetimi politikaları, standartlar ve kurallarla hedefe ulaşmak için adım adım ilerleme gerektiriyor.
- Rapor yönetimi, veri yönetimini destekleyen analitik ve advanced analytics modelleri içeren bir alan olarak tanımlanıyor.
- 05:48Veri Yönetimi ve Analitik İlişkisi
- Analitik dünyayı disipline eden kurallar ile veri dünyasını disipline eden kurallar birbirinden ayrışıyor.
- Veri yönetimi, müşteri, ürün ve hizmet verilerini disipline etmeyi amaçlıyor.
- Veri ve analitik disipline edilmesi gereken iki alan olarak görülüyor ve bunlar beraber yürümek zorunda.
- 08:29Veri Yönetimi Tanımı
- Veri yönetimi, disipline edilecek şeyin kurallarını belirlerken aynı zamanda kimin o kuralları hangi süreçlerle ve hangi yetki ile yapacağını da belirleyen bir süreç olarak tanımlanıyor.
- Veri yönetimi bakış açısı tamamen kurumla ve disipline edilecek alanla ilintili.
- Konuşmacı, veri yönetimi tanımını Data Governance Enstitüsü'nden aldığını belirtiyor.
- 10:11Veri Yönetimi Etkenleri
- Veri yönetimi için iş etkenleri ve yasal etkenler olarak iki ana kategori vardır.
- İş etkenleri arasında doğru karar için doğru veri, rekabet üstünlüğü kazanma ve operasyonel verimlilik sağlamak bulunmaktadır.
- Yasal etkenler arasında KVKK, GDPR, FATKA, AYFERİS, dokuz ana credit, elektronik ticaret ileti kanunu, aktif pasif yönetimi, müşteri fiyatı ve tekel olup olmama, fiyatların doğru şekilde adreslenmesi ve sahtekarlık izleme gibi konular yer almaktadır.
- 11:34Veri Yönetimi Gerekliliği
- Veri yönetimi, veriden başlayarak prensipleri belirleyip sonrasında bir çatı oluşturma ihtiyacını doğurur.
- Veri kalitesi yönetimini ve iyileştirme süreçlerini tasarlamak, standartlara uymayan verileri kalite problemi olarak değerlendirmek gerekir.
- Veri akışı esnasındaki hesaplamalar ve teknolojinin geçişi esnasında verinin etki analizinde grafiksel görüntüleme veri yönetimi için önemlidir.
- 13:24Veri Yönetimi Uygulaması
- Veri yönetimi için önce ne verimiz var, hangi prensipleri çıkartacağız ve bir yönetişim modeli oluşturacağız.
- Akbank'ta veri yönetimi ekibi sıfırdan kurulmuş ve üst yönetim tarafından ikna edilmek için çaba sarf edilmiştir.
- İkna etme stratejisi olarak, üst yönetimlerin kendi problemlerini adresleyip çözümlerini kendilerinin bulması ve sonra bu çözümleri birlikte uygulamak tercih edilmiştir.
- 15:00Uygulama Süreci
- Veri yönetimi için kurum içerisindeki gerçek case'ler bulunmuş ve çarpıcı örnekler seçilmiştir.
- Problemleri adreslemek için çalışma grubu oluşturulmuş ve bu süreç iki gün sürmüştür.
- 15:39Veri Yönetimi Çalışmasının Gerçekleştirilmesi
- Problemler tespit edildikten sonra birkaç hafta süre verilerek çözüm süreci başlatıldı.
- Çalışmaya kurumun içerisindeki veriye direkt dokunan ve problemleri hisseden ekipler dahil edildi.
- Ekip üyeleri kendi dilinden ifade ederek fikirlerini paylaştılar ve profesyonel yaklaşımla yönlendirme yapıldı.
- 16:57Kurum Yönetimi ve Veri Yönetimi Arasındaki Fark
- Kurum yöneticileri farklı hedeflere sahip olabilir, örneğin genel müdür kredi satmak isteyebilir.
- İş dünyası bugünün işini ve ilerisi için disiplinle yönetmeye odaklanırken, veri yönetimi geleceğe hazırlık için çalışmaktadır.
- Veri yönetimi, dijital ve analitik banka olmak gibi birçok dönüşüm projesinin temelini oluşturur.
- 19:18Veri Yönetimi Ekipinin Kuruluşu
- Ekip kurulmadan önce iki-üç yıl önce yapılan bir çalışma sonrasında veriyi disipline edecek bir mekanizma kurulması ihtiyacı ortaya çıkmıştı.
- Ekip, veri ile ilgili problem yaşayan, en çok kullanan ve en az fayda sağlayan kişileri bir araya getirerek çalışmalar yaptı.
- Ekip, kendi deneyimlerine dayanarak standartları, politikaları ve rolleri kendi içinde tasarladı.
- 20:59Veri Sahipliği Prensibi
- Veri sahipliği konusunda temel prensip, iş kararı verip süreç oluşturduğunda veya yeni ürün/hizmet verdiğinde, o verinin sahibinin iş sahibi olduğu belirlendi.
- Bu prensip, veri sahibinin ürünle ilgili detayları bildiği ve performansını ölçebileceği için önemlidir.
- Rapor sahipliği konusunda ise, raporu kim talep ettiyse raporun sahibi olarak belirlendi ve her veri sahibi rapor sahibine karşı sorumludur.
- 24:04Veri Yönetimi Vizyonu
- Veri yönetimi sürecinde birçok parametre birbirine destek olmadan ilerleyemeyecektir.
- Veri yönetimi sadece bir layer değil, kurumun vizyonunu tetiklemek için bir araçtır.
- Kurum yöneticileri ve ekip arkadaşları için "ne yapmak istiyoruz?" sorusu adreslenerek vizyon belirleme ihtiyacı duyuldu.
- 25:18Veri Yönetimi Vizyonu ve Hedefler
- Vizyonu gerçekleştirmek için üst hedefler belirlenmelidir ve bu hedefler veri yönetimi ve analitik banka olma hedefine yönelik olmalıdır.
- Veri yönetimi, analitik konularda daha manyetik olma ve tüm kararları analitikle verme amacını içerir.
- Dijitalleşme ve kültürel değişim çalışması yapılması gerekmektedir.
- 26:29İnsan ve Analitik Fonksiyonlar
- Yapay zeka kavramı henüz erişilmiş bir şey değil, ileri analitik ve iş analitiği konuları henüz tam anlamıyla uygulanmamıştır.
- Dijital fonksiyonlar tek başına çalışmaz, insan tarafından drive edilir ve bu nedenle çalışanlara veri okuma ve grafik anlama konusunda eğitim verilmelidir.
- Eğitim ve farkındalık, insanlara veri dünyasına oksijen vermek için önemlidir ve buna uygun bir organizasyonel yapı gereklidir.
- 27:52Organizasyonel Yapı ve Yetkinlikler
- Veri sahibi olmak sadece bir sorumluluk değil, aynı zamanda yetkinliklerin belirlenmesi gerektiği bir süreçtir.
- Akbank olarak "insan ve kültür" olarak konumlandırılmış olup, veri dünyasına ve analitik dünyasına konumlandırılan rollerin yetkinlikleri belirlenmelidir.
- Yönetim, veri yönetimi sürecinde olmazsa olmaz bir unsurdur.
- 29:01Kurumsal Veri Ofisi ve Veri Yönetimi
- Veri yönetimi kapsamında önce tanım belirlenmelidir ve herkes aynı bakış açısıyla veri ile ilgili çalışmalıdır.
- Veri kalitesini takip etmek için mekanizmalar kurulmalıdır ve veri kalitesi sadece bir amaç değil, oraya giden yol da önemlidir.
- Etik de veri yönetimi sürecinde önemli bir unsurdur ve KVKK gibi yasal gereksinimlere uyulmalıdır.
- 31:08Veri Yönetimi Hedefleri ve Veri Mimarisi
- Bankayı analitik banka seviyesine götürmek için yeni iletişim mekanizması kurulmakta ve performans, optimizasyon ve verimlilik artışı hedeflenmektedir.
- Gizlilik ve etik konuları baştan kurgulanmalıdır, böylece diğer kurumlardan bir adım öne geçilebilir.
- Veri mimarisi, kurumsal mimari ile birlikte anılır ve iş tanımı ile fiziksel katman arasındaki ilişkiyi belirlemek için önemlidir.
- 34:13Kurumsal Veri Ofisi Yapısı
- Kurumsal veri ofisi yapısında önce yönetişim ve politika belirleyecek bir ekip oluşturulmuştur.
- Veri sahipleri, görev tanımlarına eklenmiştir ve teknoloji talepleri, süreç değişiklikleri ve banka genelgeleri bu ekiple birlikte çalışılarak tamamlanmıştır.
- Veri gizliliği ve etiği kuralları KVKK ve müşteri sırrı gibi regülatif konularla ilgilidir ve bu konuda güvenlik ekipleriyle çalışılmaktadır.
- 35:56Veri Yönetimi Politikası ve Ekibi
- İş birimlerindeki veri ve analitik konularında çalışan, konularıyla ilgili derin bilgiye sahip kişiler politika belirleme sürecine dahil edildi.
- Veri sahibi arkadaşlar bu konuyu bilmiyordu, ancak artık bilmeye başlayacaklar ve onlara destek olunması gerekiyor.
- Veri, analitik ve etik konuları bir bütün içerisinde ele alıp kategorize etmeye çalışıldı.
- 36:53Veri Yönetimi Çerçevesi
- Disipline edebilmek için önce tanım kısmını halletmek gerekiyor; iş meta veri, kişisel veri envanteri, veri paylaşım envanteri gibi konular tanımlanıyor.
- Önlem ve koruma konuları olarak yetkilendirme denetimi, veri imha gibi konular belirlendi.
- Test, veri yönetimi, veri anonimleştirme ve verinin korunması gibi konular veriyi doğrudan koruyan konular olarak tanımlandı.
- 38:05Karar Destek Sistemi ve Infogo Platformu
- Süreçsel olarak ve standartlar olarak karar destek sistemlerinin nasıl çalışması gerektiği belirlendi.
- Tüm kurumsal varlıkların, yeni taleplerin, değişiklik taleplerinin ve veri kalitesi problemlerinin tek bir merkezi yerden yapılacağı bir platform oluşturuldu.
- Bu platforma "Infogo" adı verildi ve verinin kalitesinin skoru ile raporların sertifikasyon seviyesi görülebilecek bir platform olarak tasarlandı.
- 40:07Veri Yönetimi Projesi Başlangıcı
- Ekim 2017'de Akbank'ta kurulan kurum, Mart ayında veri yönetimi tool'u seçmeye başlamıştır.
- Büyük bir kurum olduğu için birçok parti ile işbirliği yapmak zorunda kalmış, çünkü tüm konular birbiriyle kesişmektedir.
- Mayıs ayında iki ay boyunca değerli ekiplerle çalışarak ortak bir strateji belirlemiş ve nasıl yola çıkacaklarını oluşturmuşlardır.
- 41:10Tool Seçimi Süreci
- Sektör araştırması yaparak RFL sürecine girmiş, ardından POC'ler yapmış ve başarılı firmalarla RFP (teklif) istemişlerdir.
- Satın alma sürecinde, veri keşfi ve veri güvenliği başlığı altında fonksiyonları listeleme ve her birinin RFI'ını inceleme işlemi gerçekleştirilmiştir.
- POC skorları alınarak hangi fonksiyonların yapılabileceği belirlenmiş, bazı fonksiyonlar ise farklı konularda olduğu için ayrı bir tool ile ele alınmıştır.
- 43:08Informatica Seçimi
- Informatica ile görüşmelerde ne yapacaklarını çok iyi biliyorlardı ve Informatica'nın roadmap'lerinde beklentilerinin örtüştüğünü görmüşlerdir.
- Veri yönetimi, is sözlüğü, teknik metaveri, veri keşfi, tesisatta management ve dynamic data musking gibi konuları Informatica ile birlikte adreslemişlerdir.
- Sunuculardaki dosyaları taramak ve sürekli hareket edenleri taramak farklı yetkinlikler olduğu için, veritabanını Informatica ile, hareket edenleri ise farklı bir tool ile ele almışlardır.
- 44:40Informatica Seçiminin Nedenleri
- Informatica'nın roadmap ve vizyonu, referans görüşmeleri ve beklentilerine yönelik aksiyon hareket etmesi önemli kriterlerdi.
- Karmaşık yapıya adapte olabilmesi, uçtan uca olabilmesi ve ileride hedefledikleri tool'larla entegrasyon sağlayabilmesi önemliydi.
- Halihazırda Informatica'nın ETL tool'unu kullanan bir firma oldukları için online entegrasyon ile uyumlu çalışması kritik bir parametre idi.
- 46:00Mimari ve Gelecek Planları
- Informatica, üst seviye bir mimari çıkarmış: tanım, akson, veri kalitesi, data kuvveti, önlem, koruyucu, securete source ve edc metadata.
- Unstructure kısmın hareket edenlerini DLP tool'u ve Titus ile birlikte sınıflandırarak çözmüş ve bunun entegrasyonunu Informatica ile birlikte yapacak bir mimari çıkarmışlardır.
- Projenin içindeyken, iş ekiplerinin önüne aksonla, teknik ekiplerin önüne edc arayüzüyle veri yönetişimini ve sınıflandırma, keşif gibi konuları adresleyebileceklerini görüyorlar.