DaaS’tan DaaP’ye: SQL Yetmez, Sorumluluk Lazım
Think you're working with data — or are you just moving it around? In this article, I unpack the brutal difference between “Data as a Service” (DaaS) and “Data as a Product” (DaaP). Because in 2025 and beyond, the winners won’t be the ones who access data, but those who turn it into value. When dashboards go ignored, reports lack trust, and AI models are trained on garbage, the result is obvious: junk in, junk out. If you read one thing today about data, let it be this: Are you enabling decisions — or just delivering spreadsheets?
You can explore the English versions of my published articles on my Medium profile at https://lnkd.in/eETwD-Mn Feel free to dive into my insights and discussions on technology, innovation, and digital transformation.
İçindekiler
1. Giriş: “Veri dediğin ne ola ki?” Veri kutsal diyorlar da... Biz hala Excel'de sayıyı metne çevirme ile uğraşıyoruz.
2. DaaS: Veri mi? Al, ama ne halin varsa gör. Veriyi vermek kolay, peki ya içeriği, bağlamı, sorumluluğu?
3. DaaP: Veriyi Ürün Gibi Düşünmek Sadece aktarmak değil, karar verdiren, sevilesi, kullanılabilir veri üretmek.
4. DaaP ile Dönüşen Rol: “Data Tedarikçisi” Değil, “Data Ürün Sahibi” Sorgu yazan değil, kullanıcıyı anlayan veri ekipleri kazanıyor.
5. DaaS vs DaaP: Bir Masa, İki Dünya Aynı tabloya bakan iki ekipten biri 'sallıyor', diğeri strateji yazıyor.
6. 2025 ve Sonrası: Verinin Değil, Değerin Çağı Veri artık sadece taşınmaz; sahiplenilir, işlenir, değer üretir.
7. Nereden Başlamalıyız? – Kültürle, Küçükle, Kararlılıkla DaaP bir vizyon değil artık: Yol haritası, görev dağılımı ve ekip işi.
Veri. Herkesin ağzında sakız gibi: "Veri en büyük sermaye." "Data is the new oil." "Veriye dayalı kararlar alıyoruz." Adam bir gün çıktı ve dedi ki: “Veri sayesinde hangi masada oturursam daha çok iş çıkarıyorum, onu bile biliyoruz.” Dedim: Bu artık “veriyle çalışma” değil, kurumsal feng shui.
Ama sor bir: hangi veri?, ne halde?, kimin işine yarıyor? Sessizlik. Arkadan Excel'in derin homurtusu gelir sadece.
Ben bu işin içindeyim.25 yılı aşkın süredir, Avrupa’nın pek çok ülkesinde ve Türkiye’de, SAP tabanlı büyük dijital dönüşüm projelerinde, yüzlerce şirketin veriyle nasıl cebelleştiğine bizzat şahit oldum.ERP dedik, CRM dedik, BI dedik… Ama çoğu zaman elimizde kalan: "Veriyi aldık ama kimse kullanmıyor," oldu. Çünkü mesele veriye ulaşmak değil, o verinin iş yapılabilir, karar verdirici, güvenilir ve hatta biraz da sevilesi hale gelmesi.
Çoğu yerde veri dediğimiz şey, CSV uzantılı hayal kırıklığıdır. Yarım kalan migration’ların, eksik doldurulmuş formların, “bunu da şimdilik not alalım abi” diye girilen serbest metinlerin toplamıdır.
Bir şirkette şöyle bir diyaloğa şahit oldum, gözümle gördüm:
– Müdürüm bu veri doğru mu? – Hangi sheet'te? – “Final_V2_son_gercek_final2.xlsx” dosyasında. – Haa o zaman doğrudur.
Bak, veriyle ilgili konuşuyoruz ama aslında dosya isimleriyle, sürüm savaşlarıyla, kopyala-yapıştırlarla boğuşuyoruz. O kadar ki, bazı şirketlerde “veriye erişim izni” istemek, zamanında Bizans İmparatorluğu'ndan af dilemek kadar meşakkatli.
Daha da beteri: Veriye ulaşsan da iş bitmiyor. Çünkü o veri genelde ya eksik, ya kirli, ya da içinde “açıklama” sütununda yazan bunu netleştirmemiz lazım!!! gibi enteresan notlar içeriyor. Bu veriyle yapay zeka mı eğiteceksin? Yok, en fazla PowerPoint sunumunu eğitirsin. O da çok zorlarsan.
O yüzden bu yazıda konuşacağımız mesele şu: “Veri sağlamak” mı önemli, yoksa “veriyle iş yapılabilir hale getirmek” mi?
Yani:
Sadece borudan akan veri mi vereceksin,
Yoksa o veriyi temizleyip, paketleyip, kullanıcıya hazır hale mi getireceksin?
İkisi arasındaki fark, musluktan akan çamurlu su ile şişede satılan mineralli su kadar büyük. Biri “işte sana veri”, Diğeri “işte sana karar”.
Artık 2026'ya doğru dolu dizgin koşarken şunu net konuşalım: Verinin kendisi değil, verinin nasıl sunulduğu ve nasıl sonuç yarattığı değerli. Bu makalede de tam bunu konuşacağız: DaaS (Data as a Service) mi, yoksa DaaP (Data as a Product) mı?
Ve evet, ara sıra sektörün klişelerine dokunacağız. Biraz “gömme”, biraz “görme”, bolca “gerçek” olacak. Hazırsan başlıyoruz.
2. DaaS: Veri mi? Al, ama ne halin varsa gör.
DaaS yani “Data as a Service”, kulağa havalı geliyor. Böyle teknoloji fuarlarında "biz microservice mimarisinde DaaS layer'ı kurduk" filan diye cümle kuranlar var, ben orada hemen bir bardak su istiyorum çünkü kelime sayısı arttıkça gerçeklik azalıyor.
Temelde ne yapıyor bu DaaS yaklaşımı?
“Buyur abi, istediğin veri burada. JSON ister misin, yoksa CSV mi? Sütunsuz tablo da var, ekstra başlık satırı da. Açıklamalar mı? Kime ne açıklayalım, veri orada işte…”
Yani DaaS, veriyi erişilebilir yapar ama anlaşılır ya da kullanılabilir yapmaz. Tıpkı kütüphaneye gidip kitabı raftan alman gibi. Ama kitap Çinceyse, ne yapacaksın? Hadi çevirdin, içinden eksik sayfa çıkarsa? İşte DaaS da bu: veriyi verir ama anlamaz, açıklamaz, sahiplenmez.
Şirketlerde sık gördüğüm bir manzara:
“Raporun verisi eksik.” “Ama ben tüm alanları çektim?” “İyi de, ‘Müşteri Tipi’ alanı boş.” “Ben ona göre filtre yapmadım ki…”
Bak bu noktada hafifçe güleceksin ama içten içe sinirlenip geçmiş projeleri hatırlayacaksın. Çünkü DaaS zihniyeti hep şu kafada çalışır: Veriyi verdim, sorumluluk benden çıktı. Veri üreticisi veriyle ilgilenmez, veri tüketicisi zaten kendi başının çaresine bakmak zorunda kalır. Ortada kalan şey? Küskün bir dashboard ve sinirli bir yönetici.
Bu arada mesela geçen sene bir şirkette, verileri Power BI’a aktardık. Her şey teknik olarak tamamdı. Ama kullanıcı şöyle dedi:
“Bu veriler doğru mu?” Cevap: “API ile birebir çektik, ne varsa o geldi.” Yani? “Yani biz de bilmiyoruz ama doğru gibi…”
İşte bu DaaS'tir sevgili dostum. Veriyi taşıyan ama taşınan yükün içeriğinden bihaber olan bir sistem.
Tamam, veri geldi. Peki sonra? Veri temiz mi? Tutarlı mı? Aynı müşteri üç farklı adla kayıtlıysa ne olacak? Rakamlar güncel mi? Açıklayıcı mı? Yoksa sadece “birilerinin bir zamanlar topladığı bir şeylerin dökümü” mü?
DaaS'te sorun şurada:
Veriyi verir ama değeri vermez.
3. DaaP: Veriyi Ürün Gibi Düşünmek
DaaP yaklaşımını anlamak için önce kendimize şu soruyu soralım:
“Ben bu veriyi kime veriyorum?” Ve hemen arkasından gelen asıl mesele:
“Bu veri, karşımdaki kişinin bir işini çözüyor mu, yoksa ona bir iş çıkarıyor mu?”
Bak, çoğu veri projesi tam da bu sorular sorulmadığı için batıyor. Veri var ama karar yok. Dashboard var ama güven yok. Rapor var ama aksiyon alınmıyor. Çünkü veri "sunulmuş", tasarlanmamış. İşte DaaP bunu değiştiren zihniyet: veriye ürün gibi bakmak.
Yemek mi, malzeme mi?
DaaS sana malzemeleri verir: Un, yağ, süt, yumurta... İyi de senin zamanın yoksa? Fırının çalışmıyorsa? Ya da bu malzemelerle ne yapacağını bilmiyorsan? Aç kalırsın.
DaaP ise tabağa servis edilmiş, sıcak, lezzetli bir yemek sunar. Hatta yanında çatal, peçete, belki limon bile gelir. Kullanıma hazır, niyetini bilen, derdini çözmeye odaklanmış veri budur.
DaaP teknik olarak ne demek?
DaaP, verinin sadece depolanması veya paylaşılmasıyla ilgili değildir. O veri seti bir ürünse, onun da bir yaşam döngüsü vardır:
İhtiyaç analizi: Bu veri neden var, kim kullanacak?
Tasarım: Şema yapısı, isimlendirme, açıklama alanları, veri türleri, indeksler...
Geliştirme: Kaynak sistemlerden çekiş, temizleme, standardizasyon, validation.
Dokümantasyon: Data dictionary, field açıklamaları, kullanım rehberi.
Kalite kontrol: Hatalı kayıtları yakalama, veri tutarlılığı kontrolleri, alarmlar.
Versiyonlama: Veri setinin güncellenme sıklığı, tarihçesi, rollback planı.
Geri bildirim: Kullanıcıdan gelen yorumları değerlendirme, geliştirme.
Bunların hiçbiri bir "data pipeline" içinde default gelmez. Ama DaaP yaklaşımıyla çalışan ekipler bu detayları atlamaz. Çünkü bilirler ki veri ürünü, tıpkı bir yazılım ürünü gibi kullanıcı deneyimiyle yaşar, gelişir, değer kazanır.
Bir projede, satış tahmin modeli için veri hazırlıyoruz. Veri mühendisleri mükemmel çalışmış:
Raporlar zamanında geliyor,
API performanslı,
Veritabanı normalizasyon şahane.
Ama iş tarafı mutsuz.
“Bu verilerle çalışamıyoruz.” “Satış kanallarını ayıramıyoruz.” “Ürün kategorileri eksik.”
Sebep? Model için gerekli olan veriler teknik olarak var ama işlevsel olarak anlamsız. Yani teknik doğruluk tamam ama kullanıcı deneyimi için uygun değil.
Sonra oturduk, iş biriminden birini toplantıya aldım, bire bir konuştuk. Meğer onların ihtiyaç duyduğu veri aslında “ürün grubuna göre, kanal bazında, en az 12 ay geri dönük, hafta kırılımında ve promosyona göre ayrıştırılmış” veriymiş. Ama bizim data layer bunu bilmiyor, çünkü ürünü değil, boruyu düşünmüşüz.
İşte o gün ekiple şunu konuştum:
“Bundan sonra veri hazırlarken sadece ETL yazmıyoruz. Kullanıcının iş akışını anlamadan veri vermek, iyi niyetli ama sonuçsuz bir çabadır. O veriyi alan kişi ne yapacak, karar mı verecek, rapor mu hazırlayacak, sunum mu yapacak, otomasyon mu tetikleyecek? Bunları bilmeden veri sunmak, müşteriyle hiç konuşmadan ürün geliştirmeye benzer.”
O günden sonra ekipte bir motto yerleştirdik: “Veri değil, değer teslim et.”
DaaP: Kurum içi yeni bir kültür
DaaP yaklaşımı sadece teknik bir mesele değil. Bu, bir kültür meselesi.
IT ile iş birimi arasındaki bağın güçlenmesi,
Veriye sahip çıkma bilincinin gelişmesi,
Sorumluluğun anonim değil, belirli kişilere atanması demektir.
Ben hep şunu söylerim: Kurumsal hayatta sahipsiz kalan iki şey vardır:
PowerPoint taslağı,
Data tablosu.
İkisinin de sonunda ya “eksik olmuş” denir, ya da “bunu kim yaptı ya?” diye sorulur. Ama DaaP zihniyetiyle çalışan bir organizasyonda veri sahipsiz kalmaz. Her veri setinin bir "ürün sahibi" olur. Tıpkı yazılım projelerinde Product Owner olduğu gibi.
DaaP bir tercihten öte, bir zorunluluk
2026'ya doğru hızla koşuyoruz. Yapay zeka, otomasyon, akıllı karar sistemleri vs konuşuyoruz. Ama hala hangi veriyi kullanacağımızı bilmiyorsak, sadece veri taşımış oluruz. İş sonuçlarını veriyle desteklemek için veri setinin tüketici dostu, güvenilir, belgelenmiş ve sade olması şart. Yani veri, "kullanılsın" diye değil, "kullanıcı için" tasarlanmalı.
Bu da ancak DaaP yaklaşımıyla mümkün. Çünkü DaaS veri verir. DaaP karar verir.
4. DaaP ile Dönüşen Rol: “Data Tedarikçisi” Değil, “Data Ürün Sahibi”
Eskiden veri dediğin şeyin sahibi olmazdı. Böyle ortada gezinirdi. Kimse sahiplenmezdi ama herkes bir şekilde kullanırdı. Tam bir “ortak alan trajedisi” (tragedy of the commons).
Ama artık işler değişti. Veri sadece bir çıktı değil, bir ürün. Ve her ürün gibi onun da bir sahibi, bir yaşam döngüsü, bir sorumluluğu olmak zorunda. Aksi halde veri sistemleri, anahtarı kaybolmuş dosya dolabına dönüşüyor.
DaaP yaklaşımı burada oyunu değiştiriyor. “Data Tedarikçisi” bakış açısı:
– Ben veriyi sağladım, kullanmıyorlarsa onların problemi.
“Data Ürün Sahibi” bakış açısı:
– Bu veriyi kim, ne için, ne sıklıkla kullanıyor? – Hatalıysa beni arasınlar. – Eksikse roadmap’e alayım. – Kullanım arttıysa, kapasite planlamasını yapayım.
CTO masası: Gerçek bir örnek
Bir projede, holdingin 7 iştiraki var. Hepsi SAP kullanıyor ama kendi verilerini saklıyorlar. Her biri “bizim sistemimiz farklı” diyor.
Finans raporlaması ortaklaştırılmak isteniyor. Yönetim “verileri konsolide edin” diyor. İlk hafta herkes rapor gönderiyor ama kimse veri sahibi değil. Her gün aynı senaryo:
– Bu rakam doğru mu? – Muhasebeden geldi. – Muhasebe diyor ki: Satış girmiş. – Satış: Biz stoktan aldık. – Stok: ERP’ye bakın. – ERP: SQL log'larında görünmüyor. –
İşte bu verisizlik değil, sahipsizliktir. Ve bu dağınıklığın bedelini, hem zaman hem güven hem de karar kalitesiyle ödüyorsun.
Sonunda dedim ki:
“Bakın arkadaşlar, bu verinin bir sahibi olacak. Rakamın kaynağını bilen, açıklamasını yazan, güncelleme takvimini planlayan, sorun çıktığında 'bu benim işim' diyen biri.” Adını da koyduk: Data Product Owner.
İnanmazsın ama en çok itiraz, IT’den değil, iş biriminden geldi:
– “Yani artık bu verinin sorumluluğu bizde mi olacak?” Evet. Çünkü kullanıyorsan, üretimine de ortak olacaksın.
“Ama biz sadece veri çekiyoruz…” cümlesiyle yürüyen projeler
Data tedarikçisi zihniyetiyle çalışan ekipler genelde şu cümlelerle dolaşır:
“Bize söyleneni yaptık.”
“İstediğiniz alanları açtık.”
“Sorguyu yazdık, çalışıyor.”
“Dashboard hazır ama onlar kullanmıyor.”
Ama gerçek şu: Kullanılmayan dashboard, sadece pahalı bir JPEG'dir. Ve bu iş, sadece tabloyu göstermekle bitmez. Veriyi kullanıma hazır hale getirmeyen hiçbir sistem gerçek değer yaratmaz.
Kurumlarda veri sahipliği neden olmaz?
Çünkü veri, bir anlamda “kimsenin üstlenmek istemediği sorumluluk alanı”dır. Yanlışsa IT suçlanır, eksikse iş birimi, karmaşıksa ERP. Kimse çıkıp “bu benim verim” demez.
Ama DaaP kültüründe şöyle bir yapı kurarsın:
Yani artık “bu veri nereden geliyor?” sorusuna cevap “kimden geldiği” ile başlıyor. Bunu başaran şirketlerde veri üreticileriyle veri tüketicileri aynı masaya oturuyor. Data artık sadece “üzerinden geçen” bir şey değil, “sahiplenilen” bir varlık oluyor.
Data Product Owner = Kurumsal Hafızanın Yeni Bekçisi
Veri ürünleştikçe, kurumun belleği de netleşiyor. Artık biri sisteme yeni girdiğinde “bu alan neden boş?” dediğinde cevap geliyor. Dashboard çöktüğünde panik değil, sorumlu belli oluyor. Ve yapay zeka modelleri eğitilirken, neye dayandığını bilerek eğitiliyor.
Yani DaaP, sadece bir veri stratejisi değil, kurumsal sorumluluk modelidir. Data Product Owner, sadece veriyi değil, veriyle birlikte oluşan tüm süreci sahiplenen kişidir.
5. DaaS vs DaaP: Bir Masa, İki Dünya
Aynı masada oturan iki ekip düşünün. İkisi de veriyle uğraşıyor. Aynı tablolara bakıyorlar. Aynı raporları açıyorlar. Ama biri "veriyle iş yapılsın" diye uğraşırken, diğeri hala "veriyi ulaştırmakla" meşgul.
Bu fark, bakış açısının değil, yaklaşımın farkı. DaaS ve DaaP aynı problemi çözdüklerini sanırlar ama aslında farklı sorulara cevap verirler.
DaaS (Data as a Service):
“İstedin, verdim.” “Veri orada. Al, kullan.” “Bu kadarını söylediler, bu kadarını yaptık.” “Alanları siz belirleyin, ben çekeyim.”
DaaS zihniyeti, işi genelde teknik olarak tanımlar. Veri = Bir hizmet. Talepler = Liste. Çözüm = ETL süreci, sorgu çıktısı, API bağlantısı.
Kullanıcının veriyi nasıl kullanacağı, ne için kullanacağı, anlayıp anlamadığı, hatta inanıp inanmadığı bile genelde konunun dışında kalır.
DaaP (Data as a Product):
“Bu veriyi kim kullanacak?” “Hangi iş kararına destek olacak?” “Eksik bir alan varsa neden eksik?” “Bu veri hangi sıklıkta güncellenmeli?” “Kullanıcı dokümantasyonu yeterli mi?” “Veride bir anomali olursa nasıl anlaşılır?”
DaaP zihniyeti, veriyle sadece "ulaşılabilirlik" üzerinden değil, kullanılabilirlik ve sürdürülebilirlik üzerinden ilgilenir. Veri, bir ürün gibi düşünülür:
Sürümü vardır.
Kalite kontrolü vardır.
Destek süreci vardır.
Kullanım rehberi vardır.
Ve en önemlisi: Sahibi vardır.
Peki neden herkes hâlâ DaaS’ta takılı kalıyor?
Çünkü DaaS kolaydır. – Teknik ekipler için: Talebi al, işle, teslim et. – İş birimi için: "Ben sadece veriye ulaşmak istiyorum." – Yönetim için: “Veri altyapısı hazır.” diyebilmek.
Ama kolay olan sürdürülebilir değildir. Çünkü ilk kriz, ilk yanlış rapor, ilk güven kaybı, tüm sistemi sarsar. Ve herkes birbirine bakar:
“Bunu kim yaptı?” “Bu rakam neden böyle?” “Bu veri ne zaman güncellenmişti?”
Cevap gelmez. Çünkü DaaS dünyasında veri vardır ama bağlam yoktur.
İki dünya var. Birinde veri sadece akar. Diğerinde veri anlam taşır.
2025 ve sonrasında, veri üretmek değil, veriyle değer üretmek fark yaratacak. Ve bunu başaranlar, veriyle değil, veri kültürüyle öne geçecek.
6. 2025 ve Sonrası: Verinin Değil, Değerin Çağı
2025’e geldik. Yapay zeka uygulamaları patladı. Data lake’ler, data mesh’ler, LLM’ler, RAG mimarileri ortalıkta uçuşuyor. Ama hâlâ bazı şirketlerde veri,
“Excel’de güncelledik abi, son versiyon bu” seviyesinde dolaşıyor.
Yetmiyor:
“Verilerle çalışıyoruz.” diyorlar ama aslında sadece “verilerin olduğu ortamda çalışıyorlar.”
Bu devirde “veriye sahibiz” demek, elektrik var ama ampul yok demek gibi. İşlememiş, sahiplenilmemiş, bağlama oturtulmamış veri; sadece birikmiş yüktür. Ve bu yük büyüdükçe, projeler veriye değil, veri kaosuna dayanır.
Eski alışkanlıklarla yeni problemler çözülmez
Veriyle ilgili sorunların kökü genelde teknik değildir. Kültüre dayanır. Yani bu, sadece bir IT sorunu değil, bir organizasyonel farkındalık meselesi.
Bir yönetici düşün: Elinde 7 dashboard var ama hiçbirine güvenmiyor. Analist var ama her seferinde Excel’le kendisi kontrol ediyor. Model var ama en sonunda sezgisiyle karar veriyor.
Çünkü veri güven vermiyor. Ve bu güven eksikliği, milyonluk projeleri çökertir.
Yeni normal: Değer yaratmayan veri, gereksiz yüktür
Yapay zekaâdan sonuç bekliyorsan… Otonom karar sistemleri kuruyorsan… Gerçek zamanlı operasyonlar planlıyorsan… Dönüp verine şöyle bakman gerekiyor:
Tutarlı mı?
İzlenebilir mi?
Açıklamalı mı?
Kullanıcı dostu mu?
Sahipli mi?
Bu sorulara “ehh…” diyorsan, sen hala DaaS’tasın. Ama dünya DaaP’ye geçti. Ve bu geçiş, sadece IT’nin değil, tüm şirketin geçmesi gereken bir yolculuk.
Peki Ne Yapmalı?
Her veri kümesinin bir sahibi olacak – Kim güncelliyor? – Kim doğruluyor? – Kim kullanıyor?
Her veri seti dokümante edilecek – Ne işe yarar? – Hangi sıklıkta değişir? – Hangi sistemlerden beslenir?
Veri setleri ürün gibi versiyonlanacak, iyileştirilecek, takip edilecek – V1.0’da ne vardı? – Geri bildirimlere göre ne değişti?
Kullanıcı deneyimi veri sistemlerinin parçası olacak – Karmaşık sorgular yerine anlamlı arayüzler. – Teknik döküman yerine sade kullanım rehberleri. – Veri analisti yerine veri rehberi gibi çalışan ekipler.
Artık mesele veri değil, veriyle ne yaptığın
Veri artık herkesin elinde var. Ama fark yaratan, o veriden ne çıkardığın. Kimin daha fazla verisi olduğu değil, Kimin verisi daha anlamlı ve kullanılabilir olduğu önemli.
2025 ve sonrası için basit ama sert bir gerçek var:
Veri taşımak kolay. Değer taşımak meziyet. Ve bu meziyet, DaaP kültürüyle başlar.
7. Nereden Başlamalıyız? – Kültürle, Küçükle, Kararlılıkla
Şimdi soracaksın: “Peki biz bu DaaP işine nereden başlayalım?” Cevap şaşırtıcı değil ama dürüst: Kültürden. Küçükten. Ve kararlı bir ekipten.
1. Kültürden başla
Veri sadece IT’nin meselesi değil. Tüm organizasyonun meselesi. Veriyi üretenin de, kullananın da, sorgulayanın da aynı masa etrafında oturması gerekiyor. Veri, artık sadece “aktarılacak” değil, anlatılacak bir şey.
2. Küçükten başla
Büyük veri projeleri genelde “büyük beklenti” + “belirsiz sahiplik” = “hayal kırıklığı” denklemine dönüşür. O yüzden küçük bir veri setiyle, net bir kullanıcı kitlesine hizmet eden, sonu olan bir “veri ürünü” üret. Mesela:
Sadece stok verisi.
Sadece prim hesaplama.
Sadece geciken fatura analitiği.
Tamamla, ölç, öğren. Sonra büyüt.
3. Sahiplikten kaçma
“Bu veri kimin?” sorusu, en az “Bu fatura kimin?” kadar önemlidir. Her veri setinin bir sorumlusu, bir kullanım amacı ve bir yaşam döngüsü olmalı. Ve evet, bu sorumluluk IT’ye değil, veriyle çalışan iş birimine ait olmalı.
Bu yazı, sadece DaaS ve DaaP farkını anlatmak için değil; aynı zamanda veriyle çalışan herkesin içindeki şu soruyu yeniden sorması için yazıldı:
“Ben sadece veri mi sunuyorum, yoksa veriyle bir şeyleri mümkün mü kılıyorum?”
Eğer bir yerde veri var ama kimse bir şey çıkaramıyorsa, orada sadece dosya taşınmıştır. Ama veri karar aldırıyorsa, iş üretiyorsa, fark yaratıyorsa, işte orada veri değil, ürün vardır.
Bu uzun yazıyı buraya kadar okuyan herkese gönülden teşekkür ederim. Umarım bu satırlar, çalıştığınız kuruma, yönettiğiniz ekibe ya da baktığınız dashboard’a farklı bir gözle bakmanızı sağlar.
Veriyi konuşmak kolay. Veriden değer üretmek mesele. Ve bu meseleyi birlikte çözebiliriz.
Sevgilerle,
Yorumlar
Yorum Gönder