Sonuç bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olması için aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Aşağıda gösterilen popüler aramalardan birini deneyin.
  • Yeni bir arama başlatın.
Popüler Sorular

Veri Ambarı Nedir?

Veri ambarı, iş zekası (BI) faaliyetlerine, özellikle de analitiğe olanak tanımak ve bunları desteklemek üzere tasarlanmış bir veri yönetim sistemidir. Veri ambarları yalnızca sorgulama ve analiz amacıyla kurulur ve çoğu zaman geçmişe ait büyük miktarlarda veri içerir. Bir veri ambarındaki veri genellikle uygulama yazılımlarının günlük dosyaları ve işlem uygulama yazılımları gibi çok çeşitli kaynaklardan elde edilir.

Bir veri ambarı, çok sayıda kaynaktan gelen büyük miktardaki veriyi merkezi hale getirir ve birleştirir. Analitik becerileri, kurumların, karar verme süreçlerini daha iyi hale getirmek için veriden değerli iş içgörüleri elde etmelerini sağlar. Zaman içinde, veri bilimcileri ve iş analistleri için paha biçilmez bir tarihi kayıt oluşturur. Bu beceriler sayesinde veri ambarının bir kurum için “tek doğruluk kaynağı” olduğu düşünülebilir.

Tipik bir veri ambarı genellikle aşağıdaki unsurları içerir:

  • Veri depolamak ve yönetmek üzere bir ilişkisel veritabanı
  • Veriyi analize hazırlamak için bir çıkarma, yükleme ve dönüştürme (ELT) çözümü
  • İstatistiksel analiz, raporlama ve veri madenciliği becerileri
  • Veriyi görselleştirmek ve işletme kullanıcılarına sunmak için müşteri analiz araçları
  • Makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) algoritmaları uygulayarak
  • eyleme dönüştürülebilir bilgiler üreten daha sofistike diğer analitik uygulama yazılımları

Analitiği Neden OLTP Ortamınızda Yürütmemelisiniz?

Veri ambarları, özellikle geçmiş veri için veri analizi amacıyla kullanılan ilişkisel ortamlardır. Kurumlar, veride zaman içinde gelişen kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için veri ambarlarını kullanır.

Buna karşılık, işlem ortamları işlemleri sürekli olarak gerçekleştirmek için kullanılır. Bunlardan genellikle sipariş girişi, finans ve perakende işlemleri için yararlanılır. Geçmiş veriye dayanmazlar. Hatta OLTP ortamlarında, geçmiş veri sıklıkla arşivlenir veya performansı artırmak için silinir.

Veri ambarları ve OLTP sistemleri önemli farklara sahiptir.

Veri Ambarı OLTP Sistemi
İş yükü Özel sorgular ve veri analizi için uygundur Yalnızca önceden tanımlanmış operasyonları destekler
Veri değiştirme Düzenli olarak otomatik güncelleme yapar Son kullanıcılar tekil ifadeler yayınladıkça günceller
Şema tasarımı Performansı optimize etmek için kısmen denormalize şemalar kullanır Veri tutarlılığı sağlamak için tümüyle normalize şemalar kullanır
Veri tarama Binlerce, hatta milyonlarca satırı kapsar Bir kerede yalnızca az sayıda kayda erişir
Geçmiş veri Aylarca, hatta yıllarca kaydedilen veriyi depolar Veriyi yalnızca haftalar veya aylar boyunca saklar

Veri Ambarları, Veri Marketleri ve Operasyon Veri Depoları

Benzer roller üstlenmelerine rağmen veri ambarları, veri marketlerinden ve operasyon veri depolarından (ODS) farklıdır. Bir veri marketi, veri ambarı ile aynı işlevleri yerine getirir. Ancak çok daha sınırlı bir kapsamda, genellikle tek bir departman veya iş koluna hizmet verir. Bu, veri marketlerinin kurulmasını veri ambarı kurmaktan daha kolay hale getirir. Bununla birlikte, veriyi çok sayıda veri marketinde aynı durumda yönetmek ve kontrol etmek zor olabileceği için tutarsızlığa neden olma eğilimindedirler.

ODS'ler yalnızca günlük operasyonları destekledikleri için geçmiş veriye bakışları çok sınırlıdır. Güncel veri kaynakları olarak iyi çalışsalar ve veri ambarlarında çoğu zaman bu amaçla kullanılsalar da, geçmişe dönük zengin sorguları desteklemezler.

Veri Havuzuna İhtiyacım Var mı?

Kurumlar, çeşitli kaynaklardan gelen çok sayıda veri için hem veri havuzlarını hem de veri ambarlarını kullanır. Hangisinin ne zaman kullanılacağı, kurumun veriyle ne yapmak istediğine bağlıdır. Aşağıda, her birinin en iyi nasıl kullanıldığı açıklanmaktadır:

  • Veri havuzları belirli bir amaç için daha sonra kullanılacak, birbirinden ayrı ve filtrelenmemiş bolca veriyi depolar. İş kolu uygulama yazılımları, mobil uygulama yazılımları, sosyal medya, IoT cihazları ve diğer kaynaklardan gelen veri bir veri havuzunda ham veri olarak toplanır. Çeşitli veri setlerinin yapısı, bütünlüğü, seçimi ve formatı, analiz sırasında analiz yapan kişi tarafından belirlenir. Kurumlar, gelecekte bir amaç için kullanmayı düşündükleri ve çok sayıda kaynaktan gelen, biçimlendirilmemiş, yapılandırılmamış veri için düşük maliyetli depolamaya ihtiyaç duyduklarında veri havuzu doğru seçim olabilir.
  • Veri ambarları veri analiz etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bir veri ambarında analitik işlemler, analiz için hazır hale getirilen veri üzerinde gerçekleştirilir. Bu veri, analiz tabanlı içgörüler üretmek amacıyla toplanır, bağlama oturtulur ve dönüştürülür. Veri ambarları çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarlardaki verinin işlenmesinde de çok elverişlidir. Kurumlar, bünyelerindeki birden fazla kaynaktan alınan geçmiş veriye dayalı gelişmiş veri analitiğine veya analizine ihtiyaç duyduklarında, veri ambarı muhtemelen doğru seçim olacaktır.

Veri Ambarının Avantajları

Veri ambarları, kurumların büyük miktarlardaki çeşitli veriyi analiz etmelerine ve bunlardan önemli değer elde etmelerine, ayrıca geçmiş kayıtlar tutmalarına olanak sağlayarak kapsamlı ve eşsiz bir avantaj sunar.

Dört benzersiz özellik (veri ambarının babası olarak kabul edilen bilgisayar bilimcisi William Inmon tarafından tanımlanmıştır), veri ambarlarının bu kapsamlı avantajı sağlamasına olanak tanır. Bu tanıma göre veri ambarları

  • Özne odaklıdır. Belirli bir konu veya işlev alanı hakkındaki veriyi analiz edebilirler (örneğin satış).
  • Entegredir. Veri ambarları farklı kaynaklardan gelen farklı veri tipleri arasında tutarlılık sağlar.
  • Kalıcıdır. Veri bir veri ambarına girdiğinde, kararlıdır ve değişmez.
  • Zamana dayalıdır. Veri ambarı analizi, zaman içindeki değişime bakar.

İyi tasarlanmış bir veri ambarı sorguları çok hızlı gerçekleştirir, yüksek veri hacmi sağlar. Ayrıca son kullanıcılara, gerek yüksek gerekse çok ince ayrıntılı düzeyde çeşitli ihtiyaçları karşılamak üzere daha yakın inceleme için veriden “kesit alma” veya veri hacmini azaltma esnekliği sunar. Veri ambarı, son kullanıcılara raporlar, panolar ve diğer arayüzleri sağlayan ara katman iş zekası ortamları için işlevsel bir temel oluşturur.

Veri Ambarı Mimarisi

Veri ambarı mimarisi, kurumun özel ihtiyaçlarına göre belirlenir. Yaygın görülen mimariler arasında şu seçenekler görülür:

  • Sade yapı. Tüm veri ambarları, meta verinin, özet verinin ve ham verinin, ambarın merkezi saklama alanında depolandığı temel bir tasarıma sahiptir. Saklama alanı bir uçta veri kaynakları ile beslenir, diğer uçta ise analiz, raporlama ve madencilik için son kullanıcılar tarafından erişimine açıktır.
  • Evre alanı ile sade yapı. Operasyon verisi ambara koyulmadan önce temizlenmeli ve işlenmelidir. Bu programlı bir şekilde yapılabilse de çoğu veri ambarı, veri hazırlamayı kolaylaştırmak amacıyla ambara girecek veri için bir evre alanı ekler.
  • Merkez ve iletişim. Merkezi saklama alanı ile son kullanıcılar arasına veri marketleri eklemek, bir kurumun veri ambarını çeşitli iş kollarına hizmet verecek şekilde özelleştirmesine olanak tanır. Veri kullanıma hazır olduğunda, uygun veri marketine taşınır.
  • Kum havuzları. Kum havuzları, şirketlerin veri ambarının resmi kurallarına ve protokolüne uymadan veya bunlara uymak zorunda kalmadan yeni veri setlerini veya veri analiz yöntemlerini hızla ve gayrı resmi şekilde keşfetmelerini sağlayan özel ve güvenli alanlardır.

Veri Ambarlarının Evrimi: Veri Analizinden Yapay Zeka ve Makine Öğrenimine

Veri ambarları 1980'lerin sonunda ortaya çıktığı zaman operasyon sistemlerinden karar destek sistemlerine (DSS) veri akışına yardımcı olmaları amaçlanıyordu. Bu erken dönem veri depoları çok fazla miktarda yedek gerektiriyordu. Çoğu kurum çeşitli kullanıcılara hizmet sunan birden fazla DSS ortamına sahipti. DSS ortamları çoğunlukla aynı veriyi kullansa da verinin toplanması, temizlenmesi ve entegrasyonu genellikle her ortamda tekrarlanıyordu.

Veri ambarları daha verimli hale geldikçe, geleneksel iş zekası platformlarını destekleyen bilgi depolarından operasyonel analitik ve performans yönetimi gibi çok çeşitli uygulamaları destekleyen geniş analitik altyapılarına doğru evrildiler.

Veri ambarlarının sonraki nesilleri, işletmeye daha fazla değer sağlamak için zaman içinde geliştirildi.

Adım Beceri İş Değeri
1 İşlem raporlama İş performansının anlık görüntülerini oluşturmak için ilişkisel bilgiler sağlar
2 Kesit alma, geçici sorgu, iş zekası araçları Daha derin içgörüler ve daha güçlü analizler için becerileri genişletir
3 Gelecekteki performansı tahmin etme (veri madenciliği) Görselleştirmeler ve ileriye dönük iş zekası geliştirir
4 Taktik analiz (uzamsal, istatistik) Pratik kararları daha kapsamlı analizlere dayalı olarak desteklemek için “olasılık” senaryoları sunar
5 Aylarca, hatta yıllarca kaydedilen veriyi depolar Veriyi yalnızca haftalar veya aylar boyunca saklar

Bu beş adımın her birini desteklemek için, artan çeşitlilikte veri setleri gerekiyordu. Özellikle son üç adım, daha geniş yelpazede veri ve analitik becerileri için zorunluluktur.

Yapay zeka ve makine öğrenimi günümüzde neredeyse her sektörü, servisi ve kurumsal varlığı dönüştürüyor. Veri ambarları da istisna değil. Büyük veri olgusunun genişlemesi ve yeni dijital teknolojilerin uygulanması, veri ambarı gereksinimlerinde ve becerilerinde değişikliği beraberinde getiriyor.

Kendi kendini yöneten veri ambarı, bu evrimde atılan en son adım. Maliyetleri düşürüp, veri ambarının güvenilirliğini ve performansını daha iyi hale getirirken işletmelere veriden daha da büyük değer elde etme olanağı sunuyor.

Kendi kendini yöneten veri ambarları hakkında daha fazla bilgi edinin ve kendi kendini yöneten veri ambarınızı kullanmaya başlayın.

Veri Ambarı Tasarlama

Bir kurum veri ambarı tasarlamak için yola çıktığında, belirli iş gereksinimlerini tanımlayarak, kapsamı üzerinde anlaşarak ve kavramsal bir tasarım hazırlayarak çalışmaya başlamalıdır. Kurum daha sonra veri ambarının hem mantıksal hem de fiziksel tasarımını oluşturabilir. Mantıksal tasarım nesneler arasındaki ilişkilerden oluşur. Fiziksel tasarım ise nesneleri saklamanın ve almanın en iyi yoluna odaklanır. Fiziksel tasarım taşıma, yedekleme ve kurtarma süreçlerini de içerir.

Her veri ambarı tasarımı aşağıdaki konularda çözümler içermelidir:

  • Belirli veri içeriği
  • Veri grupları içindeki ve arasındaki ilişkiler
  • Veri ambarını destekleyecek sistem ortamı
  • Gerekli veri dönüşümü türleri
  • Veri yenileme sıklığı

Tasarımdaki ana faktör son kullanıcıların ihtiyaçlarıdır. Çoğu son kullanıcı, tek tek işlemler yerine analiz yapmak ve veriyi toplu olarak incelemekle ilgilenir. Ancak son kullanıcılar genellikle belirli bir ihtiyaç ortaya çıkana kadar ne istediklerini gerçekten bilemezler. Bu nedenle, planlama sürecinde ihtiyaçları önceden tahmin etmek için yeterli araştırma yapılmalıdır. Son olarak, veri ambarı tasarımı, son kullanıcıların gelişen ihtiyaçlarına ayak uydurabilmesi için genişleme ve dönüşüme olanak tanımalıdır.

Bulut ve Veri Ambarı

Buluttaki veri ambarları, şirket içi veri ambarlarıyla aynı özellikleri ve avantajları sunar. Ancak bulut bilişimin esneklik, ölçeklenebilirlik, çeviklik, güvenlik ve düşük maliyet gibi avantajlarına da sahiptirler. Bulut veri ambarları, işletmelerin veri ambarını destekleyecek donanım ve yazılım altyapısını oluşturup yönetmek yerine yalnızca veriden değer elde etmeye odaklanmalarını sağlar.

Oracle Cloud ve veri ambarları hakkında daha fazla bilgi edinin (PDF)

Sıfır Karmaşıklıkla Konuşlandırma: Autonomous Data Warehouse

Veri ambarlarının en güncel hali, manuel görevleri ortadan kaldırmak, kurulum, konuşlandırma ve veri yönetimini kolaylaştırmak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanan, kendi kendini yöneten veri ambarıdır. Bulutta kendi kendini yöneten veri ambarı, servis olarak insanlar tarafından veritabanı yönetimi, donanım yapılandırması veya yönetimi ya da yazılım yüklemesi yapılmasını gerektirmez.

Veri ambarını oluşturmak, yedeklemek, yamalamak ve veritabanını yükseltmek, genişletmek veya küçültmek gibi işlemlerin hepsi, bulut platformlarının sunduğu esneklik, ölçeklenebilirlik, çeviklik ve düşük maliyetle otomatik olarak gerçekleştirilir. Kendi kendini yöneten veri ambarı karmaşıklığı ortadan kaldırır, konuşlandırmayı hızlandırır ve kurumların işletmeye değer katan faaliyetlere odaklanabilmeleri için kaynakları serbest bırakır.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse, esnek bir şekilde ölçeklenen, hızlı sorgulama performansı sağlayan ve veritabanı yönetimi gerektirmeyen, kullanımı kolay, tümüyle kendi kendini yöneten bir veri ambarıdır. Oracle Autonomous Data Warehouse çok kolayca ve hızla kurulur.

Oracle Autonomous Data Warehouse hakkında daha fazla bilgi edinin (PDF)