Bulut ölçeğinde analizi bulut benimseme stratejinizle tümleştirme
Azure'ın Bulut Benimseme Çerçevesi Strateji metodolojisini kullanarak kuruluşunuz için tek bir merkezi bulut benimseme stratejisi oluşturun. Bulut benimseme stratejinizi henüz kaydetmediyseniz, bunu yapmak için strateji ve plan şablonunu kullanın.
Bu makalede, daha geniş stratejinizi etkileyen bulut ölçeğinde analiz senaryolarıyla ilgili dikkat edilmesi gerekenler yer alır.
Bulut ölçeğinde analiz uygulamadan önce, veri stratejiniz için bir plan gerçekleştirin. Tek bir kullanım örneğiyle küçük bir başlangıç yapabilir veya öncelik belirlemesi gerektiren çok daha büyük bir kullanım örnekleri kümesine sahip olabilirsiniz. Bir stratejiye sahip olmak, süreçlerinizi oluşturmanıza ve odaklanmanız gereken sütunlar hakkında ilk konuşmaları başlatmanıza yardımcı olur.
Veri stratejiniz için iş sonuçlarının önceliğini belirleme
Başarılı bir veri stratejisine sahip olmak size rekabet avantajı sağlar. Veri stratejinizi her zaman istediğiniz iş sonuçlarıyla uyumlu hale getirmeniz gerekir. İş sonuçlarının çoğu aşağıdaki dört kategoriden birinde sınıflandırılabilir:
Çalışanlarınızı güçlendirin: İş gücünüz için müşteriler, cihazlar ve makineler hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayın. Bu bilgi, müşteri veya iş ihtiyaçlarını çeviklikle karşılamak için verimli bir şekilde işbirliği yapmalarına yardımcı olur.
Müşterilerle etkileşim kurun: Markanızdan ilham alarak zengin, kişiselleştirilmiş ve bağlantılı bir deneyim sunarak. Müşteri yolculuğunun her adımında müşteri bağlılığını sağlamak için verilerin ve içgörülerin gücünden faydalanın.
İyileştirme işlemleri: Kuruluşunuzun tamamında bilgi akışını artırın. İş süreçlerinizi eşitleyin ve her etkileşimi değerli hale getirmek için veri odaklı bir yaklaşım kullanın.
Ürünlerinizi ve geliştirme yaşam döngünüzü dönüştürün: Hizmetleriniz ve tekliflerinizle ilgili telemetri verilerini toplayın. Bir yayına öncelik vermek veya yeni bir özellik oluşturmak ve etkinliği ve benimsemeyi sürekli değerlendirmek için telemetri verilerini kullanın.
İş sonuçlarınıza öncelik verdikten sonra, mevcut projelerinizi ve uzun vadeli stratejik girişimlerinizi inceleyin ve uygun şekilde sınıflandırabilirsiniz. İş sonuçlarının dört kategorisini karmaşıklık ve etkiyi temel alan bir matris biçiminde birleştirmeyi göz önünde bulundurun. Ayrıca senaryonuzun ayrıntılarına inmek için mimari yapı taşlarını da eklemeyi göz önünde bulundurun.
Stratejik değerin kilidini açma
İşlerini tutarlı, ileri görüşlü, çevik ve bilinçli bir şekilde ileriye götüren veri odaklı bir kültür oluşturmak, bazı doğal karmaşıklıklara ve temel gerçeklere sahiptir. Dağıtım aşamanıza girmeden önce, istediğiniz iş sonuçlarını elde etmeye yardımcı olabilecek tutarlı bir veri stratejisinin oluşturulmasına odaklanın.
Bulut ölçeğinde analiz, yenilik odaklı motivasyonlarla uyumlu hale gelir. Aşağıdaki yaygın etmenler, müşterileri bu senaryoyu bulut benimseme stratejileriyle tümleştirmeye teşvik ediyor:
- Kurumsal veri platformu oluşturmanıza olanak tanıyan ölçeklenebilir bir analiz çerçevesi
- Veri keşfi, veri varlığı oluşturma ve ürün geliştirme konusunda kullanıcıları güçlendiren self servis
- Yeniden kullanılabilir veri varlıkları, veri toplulukları, güvenli üçüncü taraf değişimi ve yerinde paylaşım ile veri odaklı bir kültür
- İlkeleri, ortak kimliği, gizliliği ve şifrelemeyi kullanarak güvenle veri paylaşma
- Geliştirilmiş müşteri deneyimleri ve etkileşimleri
- Ürün veya hizmetlerin dönüşümü
- Yeni ürün veya hizmetlerle pazar kesintisi
Aşağıdaki diyagramda, bu motivasyonları kendi stratejinizde gerçekleştirmenize yardımcı olan temel temalar yer alır. Bu temaları ve bunların tutarlı bir veri stratejisine nasıl katkıda bulunduklarını dikkatle analiz edin. Ayrıca verilerinizin stratejik değerinin kilidini nasıl açabileceğini ve tutarlı iş büyümesine nasıl olanak sağladığını düşünün.
"Veri stratejisi, verileri varlık olarak kullanmanın ve işleri ileriye taşımanın temelini oluşturur. Bu, veri sorunlarına yönelik bir yama işi değildir. Bu, veri sorunlarını çözmek için ortaya konacak kişileri, süreçleri ve teknolojiyi tanımlayan uzun vadeli ve yol gösteren bir plandır."
Stratejinizi oluşturmak bir adımdır. Stratejinizi kurumsal ölçekte yürütmek, kuruluşunuzun mevcut kültürü, kişileri, süreçleri ve teknoloji seçimleri için büyük bir zorluk oluşturur. Yürütme, kuruluşunuzun tüm düzeylerinde taahhüt ve net sahiplik gerektirir.
Artan verimlilik
Bulutun çevikliği, kuruluşların hızla uyum sağlamasını ve tüm iş alanlarına verimlilik getirmesini gerektirir. Gartner'ın ortaya çıkan risklerine ilişkin rapora göre, dijital girişimlere odaklanmaya ve yatırım yapmaya devam eden kuruluşlara rağmen, bu kuruluşların üçte ikisi kurumsal zayıflıklar gösteriyor ve dijital girişimlere odaklanmaya ve yatırım yapmaya devam etse de beklentileri karşılayamaz.
Veri yönetimini kullanıma hazır hale getirme
Birçok kuruluş çevikliği sağlamak için merkezi BT'yi yavaş yavaş merkezi hale getirmiştir. Kuruluşlar hızla yenilik yapmak ister ve kurumsal çapta birleşik verilere self servis bir şekilde erişim sahibi olmak, zorlu iş gereksinimlerini karşılamalarına yardımcı olur.
İşletmelerin verilerinin tam potansiyeline ulaşmamalarının birçok nedeni vardır. Bunun nedeni, iş işlevlerinin her ekibin veri analizi için farklı araçlar ve standartlar kullandığı silolarda çalışması olabilir. Bunun nedeni, ana performans göstergelerini genel iş hedeflerine bağlama hatası olabilir.
Veri demokratikleştirme, işletmeye değer sunmanıza ve zorlu iş büyüme hedeflerine ulaşmanıza yardımcı olur.
- LOB ihtiyaçlarınızı anlayın ve önceliklerini belirleyin.
- Sahipliği etkinleştirmek ve verileri kullanıcılara yakınlaştırmak için verilerinizi etki alanları arasında dağıtın.
- İçgörüleri ve iş değerini yönlendirmek için self servis veri ürünleri dağıtın.
Veri idaresi için, veri demokratikleştirmenin merkezi olmayan dünyasında düzgün bir denge oluşturmanız gerekir. İdareyi çok katı bir şekilde uygularsanız yenilikleri engelleyebilirsiniz. Bununla birlikte, en azından bazı temel ilkeler ve süreçler yoksa veri silolarıyla sonuçlanma olasılığınız vardır. Bu silolar kuruluşunuzun itibarına ve potansiyel gelirlerine zarar verebilir. Bütünsel bir veri idaresi yaklaşımı, verilerinizin stratejik değerini tutarlı bir şekilde ortaya çıkarmanız için temel öneme sahip bir yaklaşımdır.
İyi düşünülmüş bir veri stratejisinin olmaması, yalnızca "çalışmaya başlama" ve kuruluşunuza hızla değer sağlamaya başlama gereksinimine yol açar. Daha önce bahsedilen temel temalar üzerinde hareket ederek veya bunları bir çerçeve içinde stratejik ilkeler olarak kullanarak mevcut iş sorunlarını ele alın. Bu önemli temaları kullanmak doğrulama ile yinelemeli olan bütünsel bir veri stratejisi oluşturmanıza yardımcı olabilir, ancak yine de zamanında sonuçlar sağlar. İş ve teknoloji liderleri, verilerden değer üretmek ve basitleştirilmiş, yapılandırılmış bir şekilde hızla ölçeklendirmek için gereken stratejileri ve düşünce yapısını geliştirmelidir
Daha fazla bilgi için bkz. Veri idaresi nedir?.
Veri odaklı bir kültür geliştirme
Başarılı bir veri stratejisi oluşturmak için veri odaklı bir kültüre ihtiyacınız vardır. Açık ve işbirliğine dayalı katılımı sürekli olarak teşvik eden bir kültür geliştirin. Bu tür bir kültürde, tüm iş gücünüz kuruluşun iş sonuçlarını öğrenebilir, iletişim kurabilir ve geliştirebilir. Veri odaklı bir kültür geliştirmek, her çalışanın verilerle destekli etki veya etki oluşturma becerisini de geliştirir.
Yolculuğunuzun başlangıç noktası kuruluşunuza, sektörünüze ve olgunluk eğrisi boyunca geçerli konumunuza bağlıdır. Aşağıdaki diyagramda, bir kuruluşun yapay zeka kullanımının olgunluk düzeylerini özetleyen örnek bir olgunluk modeli gösterilmektedir:
Düzey 0
Veriler program aracılığıyla ve tutarlı bir şekilde kötüye kullanılmaz. Kuruluşun veri odağı, uygulama geliştirme açısından ele alınıyor.
0. Düzeyde kuruluşun genellikle planlanmamış analiz projeleri vardır. Her uygulama, benzersiz veriler ve paydaş ihtiyaçları için son derece özeldir. Her uygulamanın önemli kod tabanları ve mühendislik ekipleri de vardır ve birçok uygulama BT dışında mühendislik lenmiştir. Kullanım örneği etkinleştirme ve analiz silolanır.
Düzey 1
Düzey 1'de ekipler oluşturulmakta ve strateji oluşturulmaktadır, ancak analiz departmanlı olmaya devam etmektedir. Kuruluş geleneksel veri yakalama ve analizde iyi olma eğilimindedir. Bulut ölçeğinde bir yaklaşıma yönelik bir düzeyde taahhüdü olabilir. Örneğin, buluttan verilere zaten erişebilir.
Düzey 2
Kuruluşun yenilik platformu neredeyse hazır. Veri kalitesini ele almak için iş akışları mevcuttur. Kuruluş birkaç "neden" sorularını yanıtlayabilir.
Düzey 2'de kuruluş, veri deposunun yayılmasını denetlemek ve veri bulunabilirliğini geliştirmek için merkezi olarak yönetilen data lake depolarını kullanan uçtan uca bir veri stratejisini etkin bir şekilde arar. Kuruluş, merkezi olarak yönetilen veri göllerine işlem getiren akıllı uygulamalar için hazırdır. Bu akıllı uygulamalar gizlilik risklerini, işlem maliyetlerini ve önemli verilerin federasyon kopyalarına olan ihtiyacı azaltır.
Bu düzeyde kuruluş, yaygın veri işlem görevleri için çok kiracılı, merkezi olarak barındırılan, paylaşılan veri hizmetlerini kullanmaya da hazırdır. Bu paylaşılan veri hizmetleri, veri bilimi odaklı zeka hizmetlerinden hızlı içgörüler elde etmenizi sağlar.
Level 3
Kuruluş bütünsel bir veri yaklaşımı kullanır. Verilerle ilgili projeler iş sonuçlarıyla tümleştirilir. Kuruluş, tahminlerde bulunmak için analiz platformlarını kullanır.
Düzey 3'te kuruluş, hem veri varlığı hem de uygulama geliştirme açısından dijital yeniliklerin kilidini açar. Veri gölleri ve paylaşılan veri hizmetleri de dahil olmak üzere temel veri hizmetleri mevcuttur.
Kuruluş genelindeki birden çok ekip kritik iş yüklerini, önemli iş kullanım örneklerini ve ölçülebilir sonuçları başarıyla sunar. Yeni paylaşılan veri hizmetleri telemetri kullanılarak tanımlanır. BT, kritik iş süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olmak için güvenilir ve bağlı bir uçtan uca veri stratejisi kullanarak şirket genelindeki ekipler için güvenilir bir danışmandır.
Düzey 4
Düzey 4'te kuruluşun tamamı çerçeveler, standartlar kurumsal ve veri odaklı bir kültür kullanır. Otomasyon, veri temelli geri bildirim döngüleri ve analiz veya otomasyon ile ilgili mükemmellik merkezleri eylem halinde gözlemlenebilir.
İşle uyumlu hedefler geliştirme
İş vizyonuna uygun öncelikleri belirlemek ve "büyük düşün, küçük başla ve hızlı davran" ideolojisini korumak başarının anahtarıdır. Doğru kullanım örneğini almak için her zaman uzun mesafeli ve zor bir inceleme işlemi olması gerekmez. Bu, herhangi bir iş biriminde yatırım getirisini, daha fazla iştahı ve kolay satın almayı doğrulamak için yeterli verinin bulunduğu sürekli bir sorun olabilir. İşler hızla ilerleyebilir ve kuruluşun çoğu bu noktada çalışmaya başlamak için zorlanabilir.
Veri özniteliklerini anlama
Güçlü bir veri stratejisi oluşturmak için verilerin nasıl çalıştığını anlamanız gerekir. Verilerin temel özelliklerini bilmek, verilerle başa çıkmak için ilkeli bir uygulama oluşturmanıza yardımcı olur.
Veriler hızlı hareket eder, ancak hızı fizik kurallarına karşı koyamaz. Veriler, arazinin yasalarına ve onu oluşturan sektöre uygun olmalıdır.
Veriler kendi kendine değişmez, ancak bu tür zorlukları azaltmak için önlemler koymadığınız sürece değişikliklere ve yanlışlıkla kaybedilmeye açıktır. Öngörülemeyen değişikliklerle başa çıkabilmeniz için denetimler, veritabanları ve depolama için bozulma önleme önlemleri alın. Ayrıca izleme, denetimler, uyarılar ve aşağı akış işlemleri ayarladığınızdan emin olun.
Veriler kendi başına herhangi bir içgörü üretmez veya herhangi bir değer sağlamaz. İçgörü elde etmek veya değer ayıklamak için, verilerinizin çoğunu veya tümünü dört ayrı adıma koymanız gerekir:
- Alma
- Depolama
- İşleniyor
- Analiz
Bu dört adımın her birinin kendi ilkeleri, süreçleri, araçları ve teknolojileri vardır.
Veri varlıklarınızı ve ilgili içgörülerinizi saklamak sosyoekonomik, siyasi, araştırma ve yatırım kararlarını etkileyebilir. Kuruluşunuzun güvenli ve sorumlu bir şekilde içgörüler sağlayabilmeleri kritik önem taşır. Aksi açıkça belirtilmediği sürece, oluşturduğunuz veya edindiğiniz tüm veriler bir veri sınıflandırma alıştırması üzerinden geçmelidir. Şifreleme, hem bekleyen hem de aktarımdaki gizli verileri işlemek için altın standarttır.
Verilerin, uygulamaların ve hizmetlerin hepsinin kendi yerçekimsel çekmeleri vardır, ancak verilerin çekmesi en büyük olandır. Sir Isaac Newton'ın efsanevi elmasından farklı olarak, verilerin çevresindeki nesneleri etkileyen fiziksel kütleleri yoktur. Bunun yerine, analiz süreciniz için hızlandırıcı görevi gören gecikme süresi ve aktarım hızına sahiptir. Gecikme süresi, aktarım hızı ve erişim kolaylığı genellikle istenmeyen durumlarda bile verileri çoğaltmanızı gerektirir. Bu tür gereksinimleri kuruluşunuzun veri ilkeleriyle dengelemek için kişilerinizi, süreçlerinizi, araçlarınızı ve teknolojilerinizi uygun şekilde ayarlayın.
Mimari yapılar, verileri işleme hızınızı yönetir. Yapılar yazılım, donanım ve ağ alanındaki yeniliklerle kolaylaştırılır. Mimaride dikkat edilmesi gereken bazı noktalar şunlardır:
- Veri dağıtımlarını ayarlama
- Bölümleme
- Önbellek teknolojileri
- Batch ile akış işleme karşılaştırması
- Arka uç ve istemci tarafı işlemeyi dengeleme
Veri stratejinizi tanımlama
Daha iyi ürünler ve daha yüksek değerli hizmetler oluşturmak için verileri rekabet avantajı olarak kullanmak yeni bir şey değildir. Ancak bulut bilişimin etkinleştirdiği veri hacmi, hızı ve çeşitliliği şu şekildedir.
Buluttaki modern bir veri analizi platformunun tasarımı güvenlik, idare, izleme, isteğe bağlı ölçeklendirme, veri işlemleri ve self servis'lerden oluşur. Bu modeller arasındaki etkileşimi anlamak, harika bir veri stratejisini iyi bir stratejiden ayıran şeydir. Mimari uyum, bütünlük ve en iyi yöntemleri sağlamak için Bulut Benimseme Çerçevesi gibi araçları kullanın.
Veri stratejinizin etkili olması için veri idaresine yönelik hükümler içermesi gerekir. Aşağıdaki diyagramda veri yaşam döngüsünün ana aşamaları gösterilmektedir ve odak noktası olarak veri idaresine odaklanmaktadır:
Aşağıdaki bölümlerde, tasarım ilkeleri veri stratejisinin katmanlarına karar verirken kullanmanız gereken noktalar açıklanmaktadır. Verilerinizden iş sonuçları ve değer sunmaya odaklanın.
Veri alımı
Veri alımında dikkat edilmesi gereken önemli noktalardan biri, gereksinimlerden üretime kadar güvenli ve uyumlu bir şekilde hızlı bir şekilde veri işlem hattı oluşturabilmektir. Önemli öğeler arasında veri gölünüzü nemlendiren meta veri temelli, self servis ve düşük kodlu teknolojiler bulunur.
İşlem hatları oluştururken hem tasarımı hem de verileri düzenleme, verileri dağıtma ve işlemi ölçeklendirme olanağınızı göz önünde bulundurun. İşlem hattınızın sürekli tümleştirmesi ve teslimi için doğru DevOps desteğine sahip olduğunuzdan da emin olmanız gerekir.
Azure Data Factory gibi araçlar çok sayıda şirket içi veri kaynağını, hizmet olarak yazılım (SaaS) veri kaynaklarını ve diğer genel bulutlardaki diğer veri kaynaklarını destekler.
Depolama
Verilerinizi hem fiziksel hem de mantıksal katmanlarda etiketleyin ve düzenleyin. Veri gölleri tüm modern veri analizi mimarilerinin bir parçasıdır. Kuruluşunuzun, altında faaliyet gösterdiğiniz tüm veri sınıflandırması ve sektör uyumluluğu gereksinimlerini karşılayan uygun veri gizliliği, güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini uygulaması gerekir. Kataloglama ve self servis, uygun erişim denetimi tarafından yönlendirilirken yeniliğinizi destekleyen kuruluş düzeyinde veri demokratikleştirmeye yardımcı olur.
İş yükünüz için doğru depolama alanını seçin. depolama alanını ilk seferde tam olarak doğru almasanız bile bulut hızlı bir şekilde yük devretme gerçekleştirmenize ve yolculuğunuzu yeniden başlatmanıza olanak tanır. En iyi veritabanını seçmek için uygulama gereksinimlerinizi kullanın. Analiz platformunuzu seçerken toplu iş ve akış verilerini işleme becerinizi dikkate aldığınızdan emin olun.
Veri işleme
Veri işleme gereksinimleriniz her iş yüküne göre farklılık gösterir. Çoğu büyük ölçekli veri işleme, hem gerçek zamanlı hem de toplu işleme öğelerini içerir. Kuruluşların çoğu zaman serisi işleme gereksinimlerinin öğelerine ve kurumsal arama özellikleri için serbest biçimli metin işleme gereksinimine de sahiptir.
Çevrimiçi işlem işleme (OLTP), en popüler kuruluş işleme gereksinimlerini sağlar. Bazı iş yükleri, bazen "büyük işlem" olarak da adlandırılan yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) gibi özel işlemeye ihtiyaç duyar. Bu iş yükleri, birçok CPU veya GPU tabanlı bilgisayar kullanarak karmaşık matematiksel görevleri çözer.
Belirli özel iş yükleri için müşteriler Azure gizli bilgi işlem gibi yürütme ortamlarının güvenliğini sağlayabilir ve bu sayede veriler genel bulut platformlarında kullanılırken kullanıcıların güvenliğini sağlayabilir. Bu durum verimli işleme için gereklidir. Veriler, kapanım olarak da bilinen güvenilir bir yürütme ortamında (TEE) korunur. TEE, kodu ve verileri dış görüntüleme ve değişikliklere karşı korur. TEE'ler, farklı kuruluşların veri kaynaklarını kullanırken bile veri gizliliğinden ödün vermeden yapay zeka modellerini eğitmene olanak tanır.
Analitik işleme
Ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) yapısı, çevrimiçi analitik işleme (OLAP) ve veri ambarı gereksinimleriyle ilgilidir. İşle uyumlu bir veri modeli ve kuruluşların iş kurallarını uygulamasına olanak sağlayan bir anlam modeli ve Ana Performans Göstergeleri (KPI) genellikle analitik sürecin bir parçası olarak uygulanır. Kullanışlı bir özellik, otomatik şema kayması algılamadır.
Veri stratejisi özeti
Veri idaresi ve sorumlu yapay zeka gibi diğer önemli noktalara ilkeli bir yaklaşım benimseyerek, daha sonra temettüleri ödersiniz.
Microsoft olarak dört temel ilkeye uyarız: eşitlik, güvenilirlik ve güvenlik, gizlilik ve güvenlik ve kapsayıcılık. Saydamlık ve sorumluluk ilkelerinin iki temel ilkesi, dört temel ilkenin de temelini oluşturur.
Kaynak ve idare sistemi geliştirerek ilkelerimizi ve sorumlu yapay zekamızı uygulamaya koyuyoruz. Yönergelerimizden bazıları insan/yapay zeka etkileşimi, konuşma yapay zekası, kapsayıcı tasarım, yapay zeka eşitliği denetim listesi ve veri kümeleri için bir veri sayfası içerir.
Ayrıca, yeniliklerin her aşamasında başkalarının yapay zekayı anlamasına, korumasına ve denetlemesine yardımcı olacak bir dizi araç geliştirdik. Bu araçlar, sorumlu yapay zekayı güçlendirmeye ve hızlandırmaya yönelik çok disiplinli işbirliği çalışmalarının bir sonucu olarak ortaya çıkar. İşbirliği yazılım mühendisliği ve geliştirme, sosyal bilimler, kullanıcı araştırması, hukuk ve politikayı kapsıyor.
İşbirliğini geliştirmek için InterpretML ve Fairlearn gibi birçok aracı açık kaynaklı olarak kullandık. Diğerleri de bu açık kaynak araçlarına katkıda bulunabilir ve bunları oluşturabilir. Ayrıca Azure Machine Learning aracılığıyla araçları demokratikleştirdik.
Veri odaklı bir kuruluş olmanın özeti, yeni normalde rekabet avantajı sağlamanın temelidir. Müşterilerimizin yalnızca uygulama yaklaşımından uygulamaya ve veri temelli yaklaşıma geçişine yardımcı olmak istiyoruz. Uygulamalara ve verilere odaklanan bir yaklaşım, iş sonuçlarını etkileyen geçerli ve gelecekteki kullanım örneklerinde yinelenebilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlayan uçtan uca bir veri stratejisi oluşturmaya yardımcı olur.
Taahhüdü, iletişimi ve katılımı teşvik edin
Veri stratejinizi başarılı hale getirmede rol oynayan tüm önemli rollerin benimsemiş yaklaşımınızı ve ortak iş hedeflerinizi net bir şekilde anlaması gerekir. Önemli rolleriniz bir liderlik ekibi (C düzeyi), iş birimleri, BT, operasyonlar ve teslimat ekiplerini içerebilir.
İletişim, bu çerçevenin en önemli bölümlerinden biridir. Kuruluşunuzun roller arasında etkili iletişim için bir süreç oluşturması gerekir. İletişim, geçerli projeniz bağlamında etkili bir şekilde teslim olmanıza yardımcı olur. Ayrıca, katılan herkesin hizada, güncel kalmasına ve geleceğiniz için bütünsel bir veri stratejisi oluşturmanın genel hedefine odaklanmasına yardımcı olan bir forum da oluşturur.
Aşağıdaki iki grup arasında görevlendirme önemlidir:
- Veri stratejisini tasarlayan ve uygulayan ekip üyeleri
- Verilere katkıda bulunan, verileri kullanan ve bu verilerden yararlanan ekip üyeleri (verilere göre kararlar alacak ve sonuçlar oluşturacak iş birimleri gibi)
Başka bir şekilde belirtmek gerekirse, ilgi ve benimsemede kullanıcı etkileşimi riski zorlukları olmadan oluşturulan veri stratejileri ve ilişkili veri platformları.
İki stratejik süreç bu çerçevede başarılı bir şekilde teslim olmanıza yardımcı olur:
- Mükemmellik merkezi oluşumu
- Çevik teslim yönteminin benimsenmesi
Daha fazla bilgi için bkz. Bulut ölçeğinde analiz için plan geliştirme.
Teslim değeri
Veri ürünlerini standartlaştırılmış ve yapılandırılmış bir şekilde başarı ölçütlerine göre teslim ettiğinizde, bu teslim yinelemeli çerçevenizi doğrular. Ayrıca, sürekli yenilik yapmak için öğrenmenizi kullanmak, iş güveni oluşturmanıza ve veri stratejisi hedeflerini genişletmenize yardımcı olur. Bu işlem, kuruluşunuz genelinde daha net ve daha hızlı benimseme sağlar.
Aynı durum veri platformunuz için de geçerlidir. Birden çok ekibin oldukça otonom olarak çalıştığı bir kurulumunuz varsa, bir ağa doğru ilerlemeniz gerekir. Yinelemeli bir süreç elde etme. Çoğu durumda, kuruluş kurulumunuz, hazır olma durumunuz ve iş uyumluluğunuzda önemli değişiklikler yapılmasını gerektirir
Sonraki adımlar
Bulut benimseme yolculuğunuz için rehberlik bulmak ve bulut benimseme senaryonuzun başarılı olmasını sağlamak için aşağıdaki makaleleri okuyun: