"FAIR veri için veri ürünü düşüncesi" - Data product thinking for FAIR data

"FAIR veri için veri ürünü düşüncesi"ne özgü bir senaryo örneği verebilirim. Örnek olarak bir e-ticaret şirketini ele alalım ve bu şirketin müşteri satın alma verilerini düşünelim:

Senaryo: E-Ticaret Şirketi ve Müşteri Satın Alma Verileri

Durum: E-ticaret şirketi, müşterilerinin satın alma davranışları hakkında kapsamlı verilere sahip. Bu veriler, müşterilerin hangi ürünleri ne zaman satın aldıklarını, hangi kampanyalara nasıl tepki verdiklerini ve satın alma süreçlerindeki eğilimleri içerir.

Veri Ürünü Olarak Ele Alma: Şirket, bu verileri bir "veri ürünü" olarak ele alır. Yani, veriler sadece içsel bir kaynak değil, aynı zamanda şirketin diğer departmanları için değerli bir ürün haline gelir.

FAIR Prensipleri Uygulama:

Bulunabilir (Findable): Şirket, Collibra gibi bir veri kataloğu kullanarak, pazarlama, satış ve ürün geliştirme ekiplerinin bu verilere kolayca erişebilmesini sağlar.

Erişilebilir (Accessible): Veri, şirket içindeki yetkili kişilere açık ve erişilebilir durumdadır. Örneğin, bir API aracılığıyla veya şirketin iç ağında güvenli bir şekilde paylaşılır.

Birlikte Çalışabilir (Interoperable): Veriler, farklı sistemler ve ekipler tarafından kullanılabilir bir formatta sunulur, böylece farklı departmanlar bu verileri kendi ihtiyaçlarına göre analiz edebilir.

Yeniden Kullanılabilir (Reusable): Veriler, gelecekteki kampanyaları planlamak, müşteri eğilimlerini analiz etmek veya ürün stratejilerini şekillendirmek için yeniden kullanılabilir.

Veri Kalitesi ve Güvenilirlik: Şirket, Soda Core veya Great Expectations gibi araçlarla veri kalitesini sürekli olarak izler ve SLI metrikleriyle verinin güncellik, tamamlık ve tutarlılık durumunu raporlar.

Sonuç: Bu yaklaşım sayesinde, şirketin pazarlama ekibi, müşteri satın alma verilerini kullanarak daha etkili kampanyalar yürütebilir; ürün geliştirme ekibi, müşteri tercihlerine göre yeni ürünler tasarlayabilir ve satış ekibi, müşteri eğilimlerini daha iyi anlayarak satış stratejilerini optimize edebilir.

Bu senaryo, veri ürünü düşüncesinin ve FAIR prensiplerinin, verileri şirket içinde nasıl daha değerli ve işlevsel hale getirebileceğini gösterir.

 "FAIR veri için veri ürünü düşüncesi"ni basit bir şekilde Türkçe olarak açıklayayım:

"Veri ürünü düşüncesi" demek, veri kullanıcılarını müşteri gibi görmek ve onlara veri değer zinciri boyunca sorunsuz bir deneyim sunmak demektir. Bu, verinin kolayca bulunmasını, anlaşılmasını, güvenilir olmasını, erişilebilir olmasını ve tüketilebilir olmasını içerir.

Veri Ürünleri Yaklaşımı: Bu yaklaşım, veriyi bir ürün gibi ele almayı ve veriyle ilgilenen ekiplerin, bu veriyi tüm organizasyon içinde paylaşan ve yöneten işlevler arası takımlar oluşturmayı önerir.

FAIR Prensipleri: FAIR, "bulunabilir (findable), erişilebilir (accessible), birlikte çalışabilir (interoperable) ve yeniden kullanılabilir (reusable)" prensiplerinin kısaltmasıdır. Veri ürünü düşüncesi, bu prensipleri işletmeye almayı amaçlar.

Veri Katalogları ve Güvenilirlik: Örneğin, şirketler Collibra ve DataHub gibi veri katalogları kullanarak veri ürünlerinin keşfedilebilirliğini sağlar. Veri kalitesi ve SLI (Service Level Indicator) metriklerini yayınlayarak (örneğin, güncellik, tamamlık, tutarlılık) güven inşa eder. Soda Core ve Great Expectations gibi araçlar, veri kalitesi kontrollerini otomatikleştirir.

Veri Gözlemlenebilirliği: Veri gözlemlenebilirliği, Monte Carlo gibi platformlarla sağlanabilir.

Veri Ürünlerinin Evrimi: Zamanla, veri ürünleri, birden fazla kullanım durumu için yeniden kullanılabilir yapı taşları olarak gelişir. Bu, yeni kullanım durumları için pazara daha hızlı çıkış sürelerine yol açar.

Kısacası, veri ürünü düşüncesi, veriyi bir ürün gibi ele alarak, verinin kolay bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir ve yeniden kullanılabilir olmasını sağlar. Bu yaklaşım, verinin değerini artırır ve şirketlerin veriden daha etkili bir şekilde faydalanmasını sağlar.