Veri üretimi her geçen gün devasa boyutlarda büyümektedir. Üretilen verinin kaybının önlenmesi, doğal afetler, altyapı problemleri, yazılım hatası, insandan kaynaklı hatalar, siber saldırılar gibi sebeplerin azaltılması veya ortadan kaldırılması ile mümkündür. Üretilen verinin iyi yönetimi, gelecekte bilimsel araştırma ve ekonomik verimlilik içinde çok önemlidir.
Üretilen verilerin ulaşılabilirliği, açık veri politikasının önemsemesi, verilerin metodolojik kümelenmesi veri yönetimi açısından önemlidir.
Veriler her an her yerde canlı, cansız, robotik, yazılım olmak üzere veri uzayında sürekli üretilmektedir. Bunları belirli ana başlıklar altında aşağıdaki gibi sıralanabilir.
1-Akademik veri üretim mecrası.
2-Ekonomik veri üretim mecrası,
3-Sağlık verileri üretim mecrası
4-Eğitim verileri üretim mecrası
5-Geleneksel medya veri üretim mecrası
6-Sosyal medya verileri üretim mecrası
7-Çevre verileri üretim mecrası
8-Astronomi ve uzak verileri üretim mecrası
9-İnanç verileri üretim mecrası
10-Robotik, makine ve yazılım veri üretim mecrası
Akademik veri üretim mecrası Tübitak web sitesi üzerinden yaptığımız araştırmaya göre “Araştırma verilerinin yönetimi konusu, araştırma fonlayıcı konumundaki kuruluşlar kadar araştırmayı gerçekleştiren üniversiteleri de ilgilendirmektedir. Birçok üniversite kurumlarında yürütülen araştırmaların nasıl yönetileceği ile ilgili ilke ve kuralların yer aldığı veri yönetim politikalarını oluşturmuştur. 2010 yılında üniversite akademik kurulunun onayladığı Queensland Teknoloji Üniversitesi Araştırma Verilerinin Yönetimi Politikası, 2011 yılında üniversite yönetimi tarafından onaylanan Edinburgh Üniversitesi Araştırma Verilerinin Yönetimi Politikası ile 2012 yılından beri var olan Southampton Üniversitesi Araştırma Verilerinin Yönetimi Politikası ve Oxford üniversitesi Araştırma Çıktılarını Destekleyen Verilerin Yönetimi Politikası örnek olarak verilebilir”(Ulakbim). Akademik mecra veri politikalarını oluşturma gayretine yöneldiğini anlamaktayız. Açık veri politikasını da izleyen akademia, akademik verinin politikasını temellerini atıp üst mimariye başlayabildiğinde; veri yönetim ve veri metodolojisi rafineri rolünü üstlenecektir. Büyük verinin rafinerileri doğru limanlarda planlandığında veri kullanım maliyetleri ve oktan değerlerini maksimum faydaya ulaştıracaktır.
Veri yaşam döngüsü Veri üretildiği veya kullanıldığı mecranın ömründen daha uzun ömre, etki alanı kullanıldığı yer ve zamanın ötesinde ömre ve etkiye sahiptir. Verinin iyi yönetilmesi, üretim alanlarının dışında ve farklı mecraların kaynakçalarını yapacaktır. “2000’li yılların başında ortaya çıkmış olan veri yaşam döngüleri genel olarak veri keşfi ve planlama, veri toplama, veri işleme ve veri analizi, veriyi yayınlama ve paylaşma, verinin uzun vadede yönetimi ve yeniden kullanımı konularını zikir etmiştir. Veri yönetim sürecini sekiz adımda tanımlayan DataONE (Data Observation Network for Earth) tarafından geliştirilmiş veri yaşam döngüsü planlama (plan), veri toplama (collect), veri doğrulama (assure), üst veri tanımlama (describe), koruma (preservation), veri keşfi (discover), verinin entegrasyonu (integrate) ve veri analizi (analyze) aşamalarından oluşmaktadır”(Ulakbim). Veri yaşam döngüsü akademik araştırmanın bir metodolojisi olarak ortaya konulmuştur. Veri üretimi veri yaşam döngüsünün dışında günümüzün terminolojisi olarak değerlendirmeliyiz. Her an insanların, makinelerin ve yazılımların ürettiği veriler büyük veri uzayında saklanmadan, siber uzayın kara deliğine saklanmadan metadolojilerinin ve politikalarının oluşturulması elzem olmuştur.
Verilerin hangi hikayenin parçası olduğunu anlamak ve ayrıştırmak için, veri üretim gürültüsünü ortadan kaldırıp, karıncaların disiplininde kuleler inşa etmek için insanların dikkatini temel hedefe odaklamak gereklidir.
Aynı veri için bir pazarlamacı ve bir yazılımcı karşıt düşünebilirler. Aynı verileri paylaşırken, çok farklı tepkiler olması muhtemeldir. Veri analiziyle görevlendirilen kişinin, farklı bakış açılarını yorumlama ve ilgili materyalleri buna göre sunma tasnif etme, muhakeme kapasitesine sahip olmalıdır. En küçük bir verinin bile algılanmasında farklılıkların olduğu bir durumda büyük veri nasıl neresinden tutularak tarif edilecek. Hiç görmediği bir cismi gözleri kapalı olarak algılamaya çalışma ne kadar doğru olabilir. Bunun için, veri yönetimi enstitülerinin görevlendirilmesi gerekliliğine inanıyorum. Büyük verinin yönetilmesi başta kamu olmak üzere, eğitim, sağlık, savunma ve gıda gibi temel toplumsal gereksinimlerin zamanında ve ekonomik çözümlerinde kılavuz olacaktır.
Diğer yandan kurumların ve işletmelerin verilerle okuryazar olmasını ve ortaya koyduğu misyonlarını açıklayabilmek, net bir şekilde anlatabilmek için veri okuryazarlığı önemlidir. Bu bir iş işlevi değil, temel bir beceri olarak algılanmalıdır. Bir kurumdaki tüm katmanlar veri okuryazarlığı ve veri yönetimi farkındalığına sahip olmalıdır. Tıpkı iletişim gibi, bazı roller diğerlerinden daha derin bir anlayış gerektirir, ancak verinin gizliliği, bütünlüğü ve kullanılabilirliğine halel getirecek eylemlerden kaçınılması için gerekli tedbirlerin alınması veri güvenliği ilkesinin temelini oluşturur. Veri okuryazarlığı ve veri yönetimi bir kültür olarak toplum katmanlarında oluşmaktadır. Devlet ve özel sektörün veri yönetim planlarının ve politikalarının ivedilikle oluşması toplumsal refaha katkı sunacaktır. Veri uzayında stratejiler doğru zamanda doğru verilerin elde edilmesi ve anlaşılması ile başarılı olur.