Yapay zeka projelerinin çoğu model yüzünden değil veri yüzünden duruyor. Veri var ama sahibi yok. Sahibi var ama tanımı yok. Tanımı var ama iki sistemde farklı.
Veri yönetişimi bu zincirin her halkasına bir isim yazma işidir. Teknoloji projesi değil, sorumluluk projesidir.
Yapay zeka ile bağlantısı
ISO 42001 ve EU AI Act, model kalitesini veri kalitesine bağlıyor. Eğitim verisinin kaynağını, temsil gücünü ve işlenme geçmişini gösteremeyen bir kurum, modelini de savunamıyor. Veri yönetişimi bu yüzden artık yapay zeka yönetişiminin önkoşulu.
Çalışma akışı
- Veri varlık envanteri ve kritik veri öğelerinin belirlenmesi
- Sahiplik ve yönetici atamaları
- Veri kalitesi kuralları ve ölçüm eşikleri
- Sınıflandırma ve erişim politikası
- Hedef kurumsal mimari ve geçiş planı
Somut çıktılar
- Kritik veri öğeleri kataloğu
- Sahiplik matrisi
- Veri kalitesi karnesi
- Veri sınıflandırma politikası
- Mevcut ve hedef mimari şemaları
- Geçiş yol haritası
Sık sorulan sorular
Veri yönetişimi bir yazılım projesi mi?
Hayır. Araç yardımcı olur ama sorunu çözmez. Katalog yazılımı kuran ama sahiplik atamayan kurumlar, boş bir katalogla kalıyor.
Nereden başlanır?
Kritik veri öğelerinden. Kurumun tamamını haritalamaya çalışan projeler bitmiyor. Yönetim kurulu raporlarını besleyen otuz kadar veri öğesiyle başlamak, altı ay içinde görünür sonuç veriyor.
Nerede durduğunuzu ölçün
Ücretsiz olgunluk teşhisini başlat