KURUMSAL HİZMET
Veri Hazırlığı ve Yönetişimi
Yapay zekâ senaryosunun ihtiyaç duyduğu veriyi bulunabilir, anlaşılır ve güvenilir hale getirme.
Problem
Senaryo onaylandı ama veri hazır değil: müşteri aynı kişi olarak üç sistemde farklı yazılmış, alan adlarının ne anlama geldiğini yalnızca bir kişi biliyor ve tarihi kayıtlarda boş alanlar neden boş olduğu bilinmeden dolduruluyor. Model kurulmadan önce zamanın büyük bölümü bu belirsizliklerde geçiyor.
Çözüm
Senaryodan geriye doğru çalışıyoruz: model hangi alanlara ihtiyaç duyuyorsa yalnızca onlar için veri hattı, sözlük ve kalite kontrolü kuruluyor. Kurumun tamamını kapsayan bir yönetişim programı kurmaya çalışmıyoruz; senaryo bazlı, ölçülebilir ve biriken bir düzen kuruyoruz. Varlık tekilleştirme, eksik değer politikası ve kalite kontrolleri otomatik koşacak biçimde yazılır.
Kullanım alanları
- Senaryo bazlı veri ihtiyaç analizi ve kaynak tespiti
- Veri sözlüğü ve alan anlamlarının kayda geçirilmesi
- Varlık tekilleştirme: müşteri, ürün, tedarikçi, ekipman
- Veri kalitesi kontrollerinin otomatikleştirilmesi
- Sahiplik ve veri ürünü sözleşmelerinin tanımlanması
- Kişisel veri alanlarının etiketlenmesi ve maskeleme kurallarının yazılması
Referans mimari
Katmanlar sabit değildir; kurumun veri ve uyum kısıtlarına göre şekillenir.
- Geriye doğru analiz: modelin ihtiyacından kaynak sistemlere
- Kaynak profilleme: doluluk, dağılım, benzersizlik, tarihsel tutarlılık
- Veri sözlüğü: alan anlamı, birim, geçerli değer aralığı, sahip
- Varlık çözümleme: eşleme kuralları ve manuel karar kuyruğu
- Kalite kontrolleri: şema, doluluk, aralık, referans bütünlüğü, tazelik
- Etiketleme: kişisel veri, gizlilik sınıfı, saklama süresi
- İzleme: kontrol ihlallerinin uyarıya ve sahibe bağlanması
Güvenlik ve uyum
Kişisel veri alanlarının kaynakta etiketlenmesi ve aşağı akışa taşınması
Geliştirme ve test ortamlarında üretim verisi yerine maskelenmiş veri kullanımı
Veri erişiminin amaç bazlı verilmesi ve süreli tutulması
Yurt dışı aktarım gerektiren alanların ayrı işaretlenmesi
Yaklaşımımız
- 01
Discovery
Senaryo, veri ve kısıtların çıkarılması.
- 02
Assessment
Olgunluk ve uygulanabilirlik değerlendirmesi.
- 03
Prototype
En kısa yoldan çalışan ilk sürüm.
- 04
PoC
Tanımlı başarı ölçütüyle kanıt çalışması.
- 05
Production
Güvenlik, ölçek ve operasyon devri.
- 06
Monitoring
Kalite, maliyet ve kayma izleme.
Sık sorulan sorular
Önce veri ambarımızı tamamlamalı mıyız?
Bu yaklaşım çoğu kurumda yapay zekâyı süresiz erteler. Kurum çapında veri programı tamamlanmadan da senaryo bazlı ilerlemek mümkün: tek bir senaryonun ihtiyaç duyduğu alanlar hazırlanır ve bu iş bir sonraki senaryoya devredilebilir varlık bırakır. Doğru sıra, kapsamı senaryonun belirlemesi.
Veri kalitesi ne kadar iyi olmalı?
Senaryonun tolere ettiği kadar. Kestirimci bakımda eksik sensör okuması zararsız olabilirken, faturalandırmada tek bir yanlış vergi numarası kabul edilemez. Bu yüzden kalite eşiği soyut bir hedef olarak değil, senaryo başına ve alan başına tanımlanır.
Varlık tekilleştirme neden bu kadar uzun sürüyor?
Çünkü kalan belirsizlik kural yazmakla bitmiyor. Kolay eşleşmeler otomatik çözülür; geriye kalan az sayıdaki kayıt iş bilgisi gerektirir. Uygulanabilir düzen, bu kalan kısmı bir karar kuyruğuna alıp verilen kararları kural kütüphanesine geri beslemektir; böylece kuyruk zamanla kısalır.
İLETİŞİM
Veri Hazırlığı ve Yönetişimi için değerlendirme oturumu
İlk görüşmede kullanım senaryonuzu, veri durumunuzu ve kısıtlarınızı birlikte çıkarıyoruz.