Eskiden haritalara sınırlar çizilirdi. Giderek daha fazla çiziliyorlar veri.
Sağlık kayıtlarından finansal işlemlere, mobilite, enerji ve çevresel veri kümelerine kadar yüksek değerli veriler artık ulusal strateji, ekonomik büyüme ve yapay zeka kapasitesinin kesişim noktasında yer alıyor.
Bu artık spekülatif değil. Finans alanında firmalar, bulut platformlarındaki verileri merkezileştiriyor ve modernleştiriyor, böylece müşterilerin özel bilgileri korurken içgörülere güvenli bir şekilde erişmelerini sağlıyor.
Medyada haber kuruluşları, eğitim modelleri için bilgilerin güvenli bir şekilde paylaşılmasına olanak tanıyan yapay zeka destekli veri ürünleri ve lisanslama modelleri geliştiriyor. Kamu sektöründe, kalkınma bankaları ve uluslararası kurumlar makroekonomik ve sosyal veri kümelerini açık lisanslama altında yayınlıyor ve “kamu altyapısı olarak veri” için şablonlar oluşturuyor.
Asya ve İskandinav ülkelerinde şirketler endüstriyel ve finansal verileri ÇSY, risk ve dolandırıcılık için analizlere dönüştürüyor ve yönetilen borsalar aracılığıyla sektör düzeyinde veri paylaşımını destekliyor.
Bu örnekler hep birlikte aynı değişimi gösteriyor: Birçok kuruluş için veriler zaten stratejik ve para kazandırılabilir bir varlıktır; ancak bu ancak kuruluşların operasyonel, yasal ve rekabet risklerini yönetirken içgörülerin kilidini açması durumunda mümkündür. Bu dalgaya liderlik edenler, teknik kapasiteyi yönetişim ve stratejiyle birleştirerek ortak tuzaklardan kaçıyorlar.
Değerin kilidini açma: uygulamalar ve tuzaklar
Verileri güvenli bir şekilde para kazanmaya veya paylaşmaya yönelik tek bir plan yoktur, ancak başarılı olan kuruluşlar bir dizi pratik yaklaşımı izleme eğilimindedir.
Aşağıdaki uygulamalar nasıl olduğunu göstermektedir işletmeler Riski yönetirken, kullanılabilirliği kontrolle dengelerken ve verileri somut bir stratejik varlığa dönüştürürken değerin kilidini açabilir.
1. Ürün Zihniyeti: En büyük ticari risk, açık bir talep olmadan veri kümelerinde aşırı mühendislik yapılmasıdır. Birçok kuruluş, herhangi birinin bunu isteyip istemediğini veya bunun için ödeme yapıp yapmayacağını test etmeden önce verileri temizlemek ve toplamak için yıllar harcıyor. Başarılı kuruluşlar verilere yazılım gibi davranır: minimum düzeyde uygulanabilir ürünler gönderir, gerçek kullanıcılarla doğrular ve hızlı bir şekilde yinelerler.
2. Değişken Tüketim: Her alıcının tablo halinde veri dökümüne ihtiyacı yoktur (veya istemez). Bazıları içgörü raporları gerektirir ve veri görselleştirmediğerleri API’ler talep ederken, ileri düzey kullanıcılar modelleri geliştirmek ve test etmek için güvenli sanal alanlara ihtiyaç duyabilir. Basit kontrol panellerinden özelleştirilmiş özetlere, isteğe bağlı analiz ortamlarına kadar değişken tüketim modları sunmak, adreslenebilir pazarı genişletir ve riski azaltır.
3. Maksimum Soyutlama: Kuruluşlar, hassas verileri ifşa etmek yerine, seçilmiş içgörüler, toplu göstergeler, gösterge tabloları veya bağlamsallaştırılmış yapay zeka asistanları gibi türetilmiş varlıkları ticarileştirebilir. Bu yaklaşım değer elde etme süresini hızlandırır müşteriler gizliliği ve fikri mülkiyeti korurken.
4. Tasarım Yoluyla Yönetişim: Yasal ve uyumluluk çerçeveleri, veri ürününün her yönüne yerleştirilmelidir, sonradan yapıştırılmamalıdır. Bu, yeniden satışı yasaklayan lisanslama, kullanımı izlemek için telemetri ve denetim günlükleri ile erişimi kolay ve hızlı bir şekilde iptal etme yeteneği anlamına gelebilir. İlginç bir şekilde, yönetişimi etkinleştirmenin yan ürünü, kullanıcı yolculuğunun genellikle kısıtlı olması ve dolayısıyla daha basit olması, verilerin tüketilmesinin daha kolay hale gelmesidir.
5. Operasyonel Hazırlık: Bir veri işini yürütmek yalnızca verilerle ilgili değildir; yetki yönetimi, faturalandırma ve yenilemeler, kullanıcı desteği ve sürekli ürün yönetimi gerektirir. Bu operasyonel yükleri hafife alan şirketler genellikle anlamlı ölçekte değer sunma konusunda başarısız oluyor. Amaca yönelik oluşturulmuş veri alışverişleri yazılım ilk günden itibaren çalışır ve aynı zamanda geniş ölçekte kanıtlanmıştır.
Kaçınılması gereken tuzaklar
Yukarıdaki uygulamaları benimserken bile kaçınılması gereken yaygın tuzaklar vardır:
Mevzuata Uygunluk: Onay, yerelleştirme veya hassas verilerle ilgili yanlış adımlar büyük itibar ve mali zarara neden olabilir ve bundan kaçınılmalıdır. En yaygın başarısızlık, bir pazarın kurallarının küresel olarak geçerli olduğunu varsaymaktır – GDPR, CCPA ve veri yerleşimi yasaları sıklıkla birbirinden farklıdır. Kuruluşların uyumluluğun kullanıma sunma sırasında sonradan donatılmasına değil, veri ürünü tasarımına dahil edilmesine ihtiyacı var.
Zayıf Pazar Uyumu: Kanıtlanmamış kullanım örneklerine yönelik mühendislik, kuyruğun köpeği salladığı bir durumdur ve önemli miktarda kaynak israfı riski taşır. Birçok kuruluş, yalnızca kendi yarattıkları şeye yönelik talebin yetersiz olduğunu keşfetmek için verileri temizlemeye veya yapılandırmaya aşırı yatırım yapar. Prototipler veya sınırlı pilot uygulamalar aracılığıyla müşterilerle erken etkileşime geçmek, yatırım getirisini artırır ve yıllarca süren batık maliyetleri önler.
Operasyonel Sürükleme: Başarılı bir veri işi oluşturmak için gereken her şeyi anlamamak ve planlamamak, yavaş büyümeye ve zayıf finansal getirilere neden olur. “Yapılacak işler” (yasal çerçeveler ve uyumluluk çerçeveleri, veri ürünü yönetimi) için plan yapmamak, faturalandırma ve yetkiler, müşteri desteği vb. ölçeklenemeyen bir teklifle sonuçlanabilir.
Ek olarak, nelerin kapsandığının tamamını görebildiğinizde, neyin inşa edileceği ve neyin dış kaynaklardan sağlanacağı konusunda daha iyi kararlar alınabilir. Yasal çerçeveler ve uyumluluk çerçeveleri, veri mühendisliği görevleri ve bir veri pazarı platformunun devreye alınması, yükü hafifletmek için kolaylıkla dış kaynaklardan sağlanabilir.
Teknoloji Kilitlenmesi: Tek bir teknoloji yığınına, bulut sağlayıcısına veya dağıtım modeline aşırı güvenme (bulutgenel veri pazarı, özel veri pazarı, uygulama içi vb.) kilitlenme riski taşır, adreslenebilir pazarınızı sınırlandırır ve tekliflerinizi metalaştırabilir. Kuruluşlar, güçlü bir iş kurmak için veri ürünlerine yönelik (güçlü bir doğrudan kanal da dahil olmak üzere) çok kanallı bir strateji benimsemelidir.
Ödül
Gerçek fırsat yalnızca ‘veri satmak’ değildir. İster finans, ister medya, ister kamu sektörü olsun, sektörünüz için yetkili stratejik içgörü kaynağı haline geliyor. Yapay zeka sistemleri çoğaldıkça, arkalarındaki verilerin kalitesi önemli bir fark yaratan unsur haline geliyor.
Pazarın veriyi keşfetme, erişme ve kullanma ihtiyacını karşılarken aynı zamanda riskleri de yöneten kuruluşlar, yalnızca yeni pazarlar yakalamakla kalmayacak, aynı zamanda veri ekonomisinin jeopolitik hatlarını da şekillendirecek.
BAĞLANTI!
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro