Kamuda veri analizinde Python: tekrarlanabilirlik, denetim ve kişisel veri

Python, Python Software Foundation Lisansı Sürüm 2 ile dağıtılır. Bu lisans, Python'un çoğaltılması, incelenmesi, sınanması, türev çalışmalar hazırlanması ve dağıtılması için münhasır olmayan, bedelsiz ve dünya çapında bir kullanım hakkı tanır. Koşul, lisans sözleşmesinin ve telif bildiriminin korunmasıdır. Python belgeleri, tüm Python sürümlerinin açık kaynaklı olduğunu belirtir.

Veri analizinde Python'a eşlik eden başlıca kütüphaneler de serbest lisanslarla dağıtılır. Tablo verisi üzerinde çalışmayı sağlayan pandas ve pandas'a coğrafi veri desteği ekleyen GeoPandas, BSD-3-Clause lisansına sahiptir. Analiz adımlarının açıklama metinleri ve sonuçlarla birlikte tek bir belgede tutulmasını sağlayan Jupyter da proje tarafından değiştirilmiş BSD lisansı olarak tanımlanan lisansla yayımlanır. pandas 2015'ten, GeoPandas 2023'ten bu yana kâr amacı gütmeyen NumFOCUS kuruluşunun desteklediği projeler arasındadır; Jupyter ise kâr amacı gütmeyen, topluluk uzlaşısıyla açık olarak geliştirilen bir projedir.

Bu lisans yapısının kurumlar için pratik sonucu, analiz ortamının kullanıcı sayısına bağlı bir maliyet doğurmamasıdır. Bir birimde hazırlanan analiz, başka bir birime ya da başka bir kuruma lisans satın alma süreci gerektirmeden iletilebilir ve orada aynı araçlarla açılıp çalıştırılabilir.

Tekrarlanabilirlik, aynı veri ve aynı yöntemle yapılan analizin her seferinde aynı sonucu vermesidir. Analizin adımları elle yapılan kopyalama, filtreleme ve formül işlemleri yerine yazılı bir betik ya da defter belgesi olarak tutulduğunda, hangi verinin kullanıldığı, hangi kayıtların hangi gerekçeyle dışarıda bırakıldığı ve hangi hesaplamanın yapıldığı belgenin kendisinde görünür. Bu, kamuda iki açıdan önem taşır.

Birincisi denetimdir. Bir planlama kararının ya da raporun dayandığı rakamlar sorgulandığında, analiz baştan sona yeniden çalıştırılarak aynı sonuca ulaşılıp ulaşılmadığı gösterilebilir. İkincisi sürekliliktir. Analizi hazırlayan personel görev değiştirdiğinde iş, kişinin hafızasına bağlı kalmaz; aynı rapor bir sonraki dönemde güncel veriyle aynı adımlar izlenerek yeniden üretilebilir.

Tekrarlanabilirliğin sağlanması için analiz belgesinin yanında kullanılan verinin hangi tarihli sürümü olduğu ile Python ve kütüphanelerin hangi sürümlerinin kullanıldığı da kayıt altına alınmalıdır. Kütüphane sürümleri değiştiğinde aynı adımların farklı sonuç vermesi mümkün olduğundan, sürüm bilgisi analizin ayrılmaz bir parçası olarak saklanmalıdır.

Python geliştirici kılavuzuna göre bir Python sürümü yayımlandıktan sonra hata ve güvenlik düzeltmeleri alır. İki yıl sonra (3.13'ten önceki sürümlerde 18 ay) yalnızca güvenlik düzeltmeleri kabul edilir ve yayımdan beş yıl sonra destek sona erer. Kılavuzdaki çizelgeye göre 23 Ekim 2026 itibarıyla durum şöyledir:

• Python 3.15: 9 Ekim 2026'da yayımlanmıştır, hata düzeltme evresindedir; desteğinin Ekim 2031'de sona ermesi planlanmaktadır.
• Python 3.14: hata düzeltme evresindedir; desteğinin Ekim 2030'da sona ermesi planlanmaktadır.
• Python 3.13, 3.12 ve 3.11: yalnızca güvenlik düzeltmesi alır; desteklerinin sırasıyla Ekim 2029, Ekim 2028 ve Ekim 2027'de sona ermesi planlanmaktadır.
• Python 3.10: desteği 1 Ekim 2026'da sona ermiştir.

Kurumun analiz ortamlarında kullanılan Python sürümü, diğer yazılım bileşenlerinde olduğu gibi envanterde izlenmeli ve destek süresi dolmadan güncellenmelidir. Uzun süre kullanılacak analizlerde hata düzeltme evresindeki bir sürümle başlanması, yükseltme ihtiyacını ertelemeye yardımcı olur.

Kamu verisinin önemli bir bölümü kişisel veri içerir. 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu, anonim hale getirmeyi kişisel verilerin başka verilerle eşleştirilerek dahi hiçbir surette kimliği belirli veya belirlenebilir bir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmesi olarak tanımlar. Kanunun 7. maddesine göre işlenmesini gerektiren sebepler ortadan kalkan kişisel veriler silinir, yok edilir veya anonim hale getirilir. 28. maddenin birinci fıkrasının (b) bendi ise kişisel verilerin resmî istatistik ile anonim hale getirilmek suretiyle araştırma, planlama ve istatistik gibi amaçlarla işlenmesini Kanun kapsamı dışında tutar.

Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun Nisan 2025 tarihli Kişisel Verilerin Silinmesi, Yok Edilmesi veya Anonim Hale Getirilmesi Rehberi, anonim hale getirme yöntemlerini örneklerle açıklar. Rehberde değişkenleri ve kayıtları çıkartma, bölgesel gizleme, genelleştirme ve örnekleme gibi yöntemlerin yanı sıra k-anonimlik, l-çeşitlilik ve t-yakınlık gibi anonimliği kuvvetlendiren istatistiksel yöntemler yer alır.

Tekrarlanabilir analiz bu konuda da kuruma kolaylık sağlar. Anonim hale getirme adımları analiz belgesinde yazılı olduğunda hangi alanların çıkarıldığı, hangi değerlerin genelleştirildiği ve hangi eşiklerin kullanıldığı denetlenebilir. Kişisel verinin analiz ortamına hangi yetkiyle aktarıldığı ve analiz sonrasında nasıl saklanacağı ise kurumun kişisel veri saklama ve imha politikasıyla uyumlu olmalıdır.

Açık araçlarla hazırlanan ve anonim hale getirilmiş bir analizin çıktısı, kurum içinde başka birimlerle ya da açık veri olarak kamuoyuyla paylaşılmaya elverişlidir. Paylaşımda sonuç tablosunun yanında analiz adımlarının da verilmesi, verinin nasıl üretildiğini görmek isteyen kullanıcıya ve araştırmacıya yol gösterir. Bunun için kurumun analiz belgelerini, kullanılan araç sürümlerini ve anonim hale getirme adımlarını aynı düzen içinde arşivlemesi, birimler arası ortak bir uygulama belirlemesi ve kişisel veri içeren ham verinin paylaşılan sürümden ayrı tutulmasını güvence altına alması önerilir.

Kurum içinde bu düzeni kurmak için aşağıdaki asgari kuralların belirlenmesi yararlı olur:

• Karar ya da rapora dayanak olan her analiz, adımları yazılı bir betik veya defter belgesi olarak arşivlenir.
• Analizde kullanılan verinin kaynağı ve tarihi ile Python ve kütüphane sürümleri analiz belgesiyle birlikte saklanır.
• Kişisel veri içeren analizlerde anonim hale getirme adımları belgede açıkça gösterilir ve paylaşım öncesinde ikinci bir kişi tarafından gözden geçirilir.
• Analiz ortamlarında kullanılan Python sürümleri yazılım envanterinde izlenir ve destek süresi dolmadan güncellenir.