Veri yönetişimi: Bankacılık Sektörü örneği
Data governance: Banking Sector case
Yazar: ATACAN KARINDAŞ
Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bankacılık = Banking ; Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Veri yönetişimi, son yıllarda kurumsal veri yönetiminde yükselen bir trende sahiptir. Büyük ölçekteki firmaların çoğu teknolojik ve insan kaynağı olarak ciddi yatırımlar yapmasına rağmen istenilen düzeyde kaliteli, uçtan uca yönetilebilen veriye sahip olamamaktadır.
Gün geçtikçe büyüyen ve daha da karmaşık hal alan veriye karşı geleneksel yaklaşımın dışına çıkılması gerekmektedir. Geleneksel veri yönetimi yaklaşımı incelendiğinde eksik kaldığı noktalar görülmektedir. Yapılan araştırmalarda kurumsal ölçekteki firmalarda veri yönetişimi uygulamasının bir ihtiyaç olduğu görülmektedir.
Bu tezin amacı karmaşık veri yapısına sahip büyük ölçekteki firmalara veri yönetişiminin sağlayacağı avantajları göstermek ve uzun vadede karar destek sistemlerinde kullanılan verilerin daha sağlıklı ve daha doğru bir şekilde elde edilmesini sağlamak için neler yapılması gerektiğini anlatmaktır. Bu tez kapsamında veri yönetişimi ile ilgili genel tanımlamaların yapılmasının ardından bankacılık sektörü özelinde verinin organizasyonu (kritik veri elemanlarının tanımlanması, veri domain seçimi), veri yönetişimi çerçevesinin oluşturulması (veri yönetişimi organizasyonu, politika, prosedür ve standartların belirlenmesi), veri yönetişimi implementasyonu (veri sözlüğü oluşturulması, veri soyağacı çıkarılması, veri kalitesi yapısının kurulması, veri profilleme), veri yönetişimi ölçümü (veri yönetişimi metriklerinin tanımlanması, veri yönetişim skor kartının oluşturulması) yapılmıştır.

Abstract:
Data governance has been on a rising trend in enterprise data management in recent years. Although most of the large scale companies make significant investments as technological and human resources, they cannot have end-to-end manageable data which is at the desired level of quality.
It is necessary to move out of the traditional approach to growing data which is getting more and more complicated. When the traditional data management approach is observed, it is seen that there are missing points. In the researches conducted, it is seen that there is a need to implement data governance to the firms of the institutional scale.
The aim of this thesis is to show the advantages of data governance to large scale companies with complex data structure and to explain what should be done in order to ensure that the data used in decision support systems are obtained in a healthier and more accurate way in the long term. Within the scope of this thesis, after the general definitions related to data governance, the organization of data in the banking sector (identification of critical data elements, data domain selection), creating a data governance framework (data governance organization, policy, procedures and standards), data governance implementation (establishment of data dictionary, identification of data lineage, establishment of data quality structure, data profiling),
and data governance measurement (defining data governance metrics, creation of data governance scorecard) have been made.