GEODI Discovery Series | Friday

Issue 11

Veri Haritalama – Kurumunuzun Bilgi Haritasını Çıkarın

Bir kurumda verinin nerede bulunduğunu bilmek önemlidir.

Dosya sunucuları, e-postalar, veritabanları, bulut uygulamaları, arşivler ve kullanıcı alanları size verinin fiziksel adreslerini gösterir.

Ama bir liste hâlâ şu soruların cevabını vermez:

·       Veri nerede doğuyor?

·       Hangi sistemlerden geçiyor?

·       Nereye aktarılıyor?

·       Nerede kopyalanıyor?

·       Kimler ve hangi süreçler tarafından kullanılıyor?

·       Ne kadar süre saklanıyor?

İşte veri haritalama burada başlar.

Coğrafi bir harita çizmekten değil; kurumun kendi data landscape’ini, yani verinin kaynaklarını, hareketini, dönüşümünü ve yayılımını görünür hale getirmekten söz ediyoruz.

Data Inventory ile Data Map Aynı Şey Değildir

Bir veri envanteri genellikle “Ne var, nerede var, hangi türde ve ne kadar var?” sorularını yanıtlar.

Bir veri haritası ise bu envantere akış ve bağlam katmanı ekler.

Örneğin bir müşteri bilgisi web formunda doğabilir; CRM’e girebilir; ERP’ye aktarılabilir; Excel raporuna çıkarılabilir; e-posta eki olarak paylaşılabilir; dosya sunucusunda saklanabilir ve yıllar sonra arşivde yaşamaya devam edebilir.

Web Formu → CRM → ERP → Raporlama → Excel Export → E-posta → Dosya Sunucusu → Arşiv

Bu zincirin her durağında aynı bilgi farklı formatlara dönüşebilir, çoğalabilir ve farklı erişim kurallarına tabi olabilir.

Klasör Yapısı Başka, Veri Manzarası Başkadır

Kurumlar veriyi çoğunlukla organizasyon yapısına göre saklar:

·       Satış

·       Finans

·       Hukuk

·       İnsan Kaynakları

·       Satın Alma

·       Projeler

Oysa gerçek iş süreçleri bu sınırları izlemez.

Bir müşteri ilişkisi satışta başlar, hukukta sözleşmeye dönüşür, finans tarafında faturalanır, operasyon sistemlerinde işlenir ve raporlama araçlarında yeniden üretilir.

Klasörlere baktığınızda ayrı veri alanları görürsünüz. Veri haritasına baktığınızda tek bir iş sürecinin farklı sistemlere yayılmış izini görürsünüz.

Kaynak, Akış, Dönüşüm ve Kopya

Olgun bir data mapping çalışması yalnızca sistemleri bir diyagram üzerine yerleştirmez. Her akışın taşıdığı veri türünü, yönünü, sahibini, kullanım amacını, hedefini ve oluşturduğu kopyaları da anlamaya çalışır.

Bir kayıt CRM’den ERP’ye geçtiğinde aynı mı kalıyor? Bir rapor üretildiğinde hangi alanlar dışarı çıkıyor? Dosya e-postayla paylaşıldığında yeni bir kopya mı oluşuyor? Merkezi kayıttan silinen bilgi arşivde yaşamaya devam ediyor mu?

Bu sorular cevaplandığında kurumun veri ortamı, ayrı sistemlerden oluşan bir liste olmaktan çıkar ve yaşayan bir data landscape’e dönüşür.

Metadata Haritanın İlk Katmanıdır

Dosya konumu, oluşturulma ve değiştirilme tarihi, dosya türü, kaynak sistem ve repository bilgisi verinin fiziksel bağlamını verir.

Ancak gerçek harita için içerik bağlamı da gerekir. Aynı müşteri, sözleşme, proje veya hassas veri farklı kaynaklarda bulunuyorsa bu dağılımın birlikte görülebilmesi gerekir.

Böylece yalnızca “bu dosya nerede?” değil, “bu bilgi kurum içinde hangi sistemlere ve süreçlere yayılmış?” sorusu da yanıtlanabilir.

Veri Haritası Neden Güvenlik ve Yönetişim Konusudur?

Bir veri varlığı ne kadar çok noktaya yayılırsa yönetilmesi gereken erişim, saklama, koruma ve silme kararı da o kadar çoğalır.

Kişisel veya hassas bir veri merkezi sistemde doğru şekilde korunuyor olabilir. Ancak aynı bilginin bir Excel export’unda, kullanıcı bilgisayarında, e-posta ekinde ve eski arşivde bulunması risk profilini tamamen değiştirir.

Bu nedenle data mapping yalnızca BT mimarisi çalışması değildir. KVKK/GDPR, veri yönetişimi, saklama politikaları, erişim kontrolü ve risk yönetimi için ortak bir görünürlük katmanıdır.

Gerçek Bir Data Landscape Nasıl Görünür?

Kurum şu resmi görebilmelidir:

·       Hangi veri kaynakları var?

·       Bu kaynaklarda hangi veri türleri bulunuyor?

·       Veri hangi sistemler arasında hareket ediyor?

·       Hangi süreçlerde dönüşüyor veya çoğalıyor?

·       Hangi kopyalar aktif, hangileri atıl?

·       Hassas veri beklenmeyen hangi alanlara yayılmış?

·       Saklama ve erişim kuralları kaynaklar arasında tutarlı mı?

Bu görünürlük oluştuğunda veri haritası statik bir çizim değil; discovery sonuçlarıyla beslenen, kurumun değişen veri ortamını gösteren yaşayan bir model haline gelir.

GEODI Perspektifi

GEODI; dosya sunucuları, e-postalar, arşivler ve diğer repository’lerdeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış içeriğin keşfedilmesini destekler.

İçerik, metadata, veri türleri ve kaynak bilgileri birlikte değerlendirildiğinde kurum yalnızca veri hacmini değil; bilginin nerede bulunduğunu, nasıl dağıldığını, hangi alanlarda yoğunlaştığını ve nerelerde tekrar ettiğini görmeye başlayabilir.

Böylece data mapping varsayımlara dayalı bir atölye çıktısı olmaktan çıkar; gerçek veri ortamından elde edilen bulgularla beslenir.

Yönetici Notu

Bir kurumun verisini yönetebilmesi için önce veri yolculuğunu görebilmesi gerekir.

Sistemleri listelemek başlangıçtır. Kaynakları, akışları, dönüşümleri, kopyaları ve risk bağlamını birlikte görmek ise kurumun gerçek bilgi haritasını oluşturur.

KEY TAKEAWAY

Veri envanteri size noktaları gösterir.

Veri haritalama, noktalar arasındaki akışı ve kurumun gerçek data landscape’ini gösterir.

GEODI Discovery Series

Prepared by Zero Second

Helping organizations discover, understand and protect their most valuable asset: data