Sonuç Bulunamadı

Aramanız hiçbir sonuçla eşleşmedi

Veri Ambarı Nedir?

Veri ambarı, başta analitikler olmak üzere iş zekası (BI) etkinliklerini sağlayıp desteklemek için tasarlanmış bir veri yönetimi sistemi türüdür. Veri ambarları, yalnızca sorgu ve analiz gerçekleştirmek için tasarlanmıştır ve çoğu zaman büyük miktarda geçmiş veri içerir. Bir veri ambarındaki veriler, genellikle uygulama yazılımı günlük dosyaları ve işlem uygulama yazılımları gibi çok çeşitli kaynaklardan elde edilir.

Bir veri ambarı, birden fazla kaynaktan gelen büyük miktardaki verileri merkezileştirip birleştirir. Veri ambarının analitik yetenekleri, kuruluşların karar alma sürecini iyileştirmek için verilerinden işle ilgili değerli içgörüler elde etmelerine olanak tanır. Veri ambarı, zaman içinde veri bilimcileri ve iş analistleri için paha biçilmez olabilen bir geçmiş kaydı oluşturur. Veri ambarı, bu özellikleri sayesinde bir kuruluşun tek doğru kaynağı olarak görülebilir.

Tipik bir veri ambarı, genellikle aşağıdaki unsurları içerir:

  • Veri depolamak ve yönetmek için ilişkisel veritabanı
  • Verileri analiz için hazırlamak üzere bir ayıklama, yükleme ve dönüştürme (ELT) çözümü
  • İstatistiksel analiz, raporlama ve veri madenciliği özellikleri
  • İş kullanıcılarına veri görselleştirmek ve sunmak için istemci analiz araçları
  • İşlem yapılabilir makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) algoritmalarını uygulayarak
  • işlem yapılabilir bilgiler üreten diğer daha karmaşık analitik uygulama yazılımları

Neden OLTP Ortamınıza Uygun Analitikleri Çalıştırmıyorsunuz?

Veri ambarları, özellikle geçmiş veriler olmak üzere veri analizi için kullanılan ilişkisel ortamlardır. Kuruluşlar, zaman içinde gelişen verilerindeki düzen ve ilişkileri keşfetmek için veri ambarlarını kullanır.

Buna karşılık, işlem ortamları, işlemleri sürekli olarak işlemek için kullanılır ve genellikle sipariş girişi ile finansal ve perakende işlemler için kullanılır. İşlem ortamları, geçmiş verilere dayanmazlar; gerçekte OLTP ortamlarında geçmiş veriler sıklıkla arşivlenir veya performansı artırmak için yalnızca silinir.

Veri ambarları ve OLTP sistemleri, önemli ölçüde farklılık gösterir.

Veri Ambarı OLTP Sistemi
İş Yükü Özel sorgular ve veri analizi sağlar Yalnızca önceden tanımlanmış işlemleri destekler
Veri modifikasyonları Düzenli olarak otomatik güncelleştirir Bireysel ifadeleri yayınlayan son kullanıcılar tarafından güncelleştirilir
Şema tasarımı Performansı optimize etmek için kısmen normal dışı şemalar kullanır Veri tutarlılığını sağlamak için tamamen normalleştirilmiş şemalar kullanır
Veri tarama Binlercesinden milyonlarcasına kadar olan satırları kapsar Tek seferde yalnızca bir miktar kayda erişir
Geçmiş veriler Aylarca veya yıllarca veri depolar Verileri yalnızca haftalarca veya aylarca depolar

Veri Ambarları, Veri Kümeleri ve İşlem Veri Depoları

Veri ambarları, benzer roller gerçekleştirmelerine rağmen veri reyonlarından ve işlem veri depolarından (ODS) farklıdır. Bir veri reyonu, bir veri ambarı ile aynı işlevleri gerçekleştirir ancak bu işlevler daha sınırlı bir kapsamda, genellikle tek bir departmanda veya iş kolunda gerçekleştirilir. Bu nedenle veri reyonları, veri ambarlarından daha kolay oluşturulur. Bununla birlikte, verileri sayısız veri reyonu genelinde düzgün bir şekilde yönetmek ve kontrol etmek zor olabileceğinden, veri reyonları tutarsızlık gösterme eğilimindedirler.

ODS'ler, yalnızca günlük işlemleri desteklediğinden geçmiş veri gösterimleri çok sınırlıdır. Her ne kadar güncel veri kaynakları olarak iyi çalışsalar ve çoğu zaman veri ambarları tarafından kullanılsalar da tarihsel olarak zengin sorguları desteklemezler.

Veri Gölüne İhtiyacım Var mı?

Kuruluşlar, çeşitli kaynaklardan gelen çok sayıda veri için hem veri göllerini hem de veri ambarlarını kullanırlar. Birinin veya diğerinin ne zaman kullanılacağının belirlenmesi, ilgili kuruluşun verilerle ne yapmak istediğine bağlıdır. Aşağıda her birinin en iyi nasıl kullanıldığı açıklanmaktadır:

  • Veri gölleri, belirli bir amaç için daha sonra kullanılacak bir dizi filtrelenmemiş farklı veriyi depolar. İş kolu uygulama yazılımları, mobil uygulama yazılımları, sosyal medya, G/Ç cihazları ve diğerlerinden gelen veriler, bir veri gölünde ham veri olarak toplanır. Çeşitli veri kümelerinin yapısı, bütünlüğü, seçimi ve biçimi, analiz sırasında analizi yapan kişi tarafından türetilir. Kuruluşlar, gelecekte bir amaç için kullanmayı düşündükleri birden fazla kaynaktan elde edilen, biçimlendirilmemiş ve yapılandırılmamış veriler için düşük maliyetli bir depolama alanına ihtiyaç duyduklarında veri gölü doğru seçim olabilir.
  • Veri depoları, verileri analiz etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bir veri ambarındaki analitik işlemler, analiz tabanlı içgörüler oluşturmak amacıyla analiz için hazırlanmış (toplanmış, kavramsallaştırılmış ve dönüştürülmüş) veriler üzerinde gerçekleştirilir. Ayrıca veri ambarları, çeşitli kaynaklardan elde edilen büyük miktardaki verilerin işlenmesi için idealdir. Kuruluşlar, şirket genelinde birden fazla kaynaktan alınan geçmiş verilere dayanan gelişmiş veri analitiğine veya analizine ihtiyaç duyduklarında bir veri ambarı muhtemelen doğru seçim olacaktır.

Veri Ambarının Avantajları

Veri ambarları, kuruluşların büyük miktarlarda değişken verileri analiz etmelerine, onlardan önemli bir değer elde etmelerine ve ayrıca geçmiş kaydını tutmalarına olanak sağlamanın önemli ve benzersiz avantajını sunar.

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

  • Konu odaklıdır. Belirli bir konu veya işlevsel alan hakkındaki verileri (satış gibi) analiz edebilir.
  • Bütünleşiktir. Veri ambarları, farklı kaynaklardan elde edilen farklı veri türleri arasında tutarlılık oluşturur.
  • Kalıcıdır. Veriler bir veri deposundayken kararlı ve değişmezdir.
  • Zamanla değişir. Veri ambarı analizi, zaman içindeki değişimi inceler.

İyi tasarlanmış bir veri ambarı, sorguları çok hızlı bir şekilde gerçekleştirir, yüksek veri verimi sağlar ve son kullanıcıların “ayrıntılı analiz yapması” veya ister yüksek seviyede, isterse oldukça kapsamlı ve ayrıntılı bir seviyede çok çeşitli talepleri karşılayacak daha detaylı bir inceleme yapmak üzere veri miktarını azaltması için yeterli esnekliği sağlar. Veri ambarı, son kullanıcılara raporlar, gösterge panoları ve diğer arabirimleri sağlayan orta katman iş zekası ortamları için işlevsel bir temel görevi görür.

Veri Ambarı Mimarisi

Bir veri ambarının mimarisi, ilgili kuruluşun özel ihtiyaçlarına göre belirlenir. Ortak mimariler arasında aşağıdakiler bulunur:

  • Kolay. Tüm veri ambarları, meta verilerin, özet verilerin ve ham verilerin, ambarın merkezi havuzunda depolandığı ortak temel bir tasarıma sahiptir. Havuz bir uçta veri kaynakları ile beslenirken, diğer uçta analiz, raporlama ve madencilik için son kullanıcıların erişimine açıktır.
  • Bir hazırlık alanı ile kolaylaştırılmıştır. Operasyonel veriler, ambara gönderilmeden önce temizlenip işlenmelidir. Bu işlem programlı bir şekilde gerçekleştirilebilmesine rağmen, çoğu veri ambarı veri hazırlamayı kolaylaştırmak için veriler ambara girmeden önce veri hazırlık alanı ekler.
  • Merkez ve uç. Merkezi havuz ile son kullanıcılar arasına veri reyonu eklemek, bir kuruluşun veri ambarını çeşitli iş kollarına hizmet verecek şekilde özelleştirmesine olanak tanır. Veriler, kullanıma hazır olduklarında uygun veri reyonuna taşınır.
  • Korumalı alanlar. Korumalı alanlar, şirketlerin veri deposunun resmi kurallarına ve protokolüne uymadan veya uygun hareket etmek zorunda kalmadan yeni veri kümelerini veya veri analiz yöntemlerini hızlı ve gayri resmi bir şekilde keşfetmelerine olanak tanıyan özel, güvenli ve güvenilir alanlardır.

Veri Ambarlarının Gelişimi—Veri Analitiğinden AI ve Makine Öğrenimine

Veri ambarları, ilk kez 1980'lerin sonunda ortaya çıktığında amaçları, operasyonel sistemlerden karar-destek sistemlerine (DSS) veri akışına yardımcı olmaktı. Bu ilk veri ambarları, çok büyük miktarda yedekleme gerektiriyordu. Çoğu kuruluş, çeşitli kullanıcılarına hizmet eden birden fazla DSS ortamına sahipti. DSS ortamları aynı verilerin çoğunu kullanmasına rağmen, verilerin toplanması, temizlenmesi ve entegrasyonu genellikle her bir ortam için çoğaltılıyordu.

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 evrildi.

Veri ambarı yinelemeleri, zaman içinde şirkete giderek artan ek değer sağlayacak şekilde ilerleme gösterdi.

Adım Özellik İş Değeri
1 İşlem raporları İş performansının anlık görüntülerini oluşturmak için ilişkisel bilgiler sağlar
2 Ayrıntılı analiz, özel sorgu, iş zekası araçları Daha kapsamlı içgörüler ve daha güçlü analizler sağlamak için özelliklerin kapsamını genişletir
3 Gelecekteki performansı tahmin etme (veri madenciliği) Görselleştirmeleri ve ileriye dönük iş zekasını geliştirir
4 Taktiksel analiz (mekansal, istatistiksel) Daha kapsamlı analize dayalı pratik kararları bildirmek için “varsayımlara dayalı” senaryolar sunar
5 Aylarca veya yıllarca veri depolar Verileri yalnızca haftalarca veya aylarca depolar

Bu beş adımın her birinin desteklenmesi için artan çeşitlilikte veri kümeleri gerekliydi. Özellikle son üç adım, daha geniş bir yelpazede veri ve analitik özellikleri için bir zorunluluk oluşturmaktadır.

Günümüzde AI ve makine öğrenimi, neredeyse her sektörü, hizmeti ve şirket varlığını dönüştürmektedir, ki veri ambarları da bir istisna değildir. Büyük verinin kapsamının genişlemesi ve yeni dijital teknolojilerin uygulanması, veri ambarı gereksinim ve özelliklerinde değişikliğe neden olmaktadır.

Bu gelişim sürecinde atılan son adım olan kendi kendini yöneten veri ambarı, şirketlere maliyetleri düşürüp veri ambarının güvenilirliğini ve performansını geliştirirken, kendi verilerinden daha da büyük bir değer elde etme olanağı sunmaktadır.

E-kitabımızdan kendi kendini yöneten veri ambarları hakkında daha fazla bilgi edindikten sonra kendi otonom (kendi kendini yöneten) veri ambarınızı kullanmaya başlayabilirsiniz.

Veri Ambarı Tasarımı

Bir kuruluş, bir veri ambarı tasarlamaya koyulduğunda belirli iş gereksinimlerini tanımlayarak, kapsam üzerinde mutabakata vararak ve kavramsal bir tasarım hazırlayarak işe başlamalıdır. Daha sonra kuruluş, veri ambarı için hem mantıksal hem de fiziksel tasarım oluşturabilir. Mantıksal tasarım nesneler arasındaki ilişkileri içerirken, fiziksel tasarım ise nesneleri depolamak ve almak için en iyi yolu içerir. Ayrıca fiziksel tasarım; nakliye, yedekleme ve kurtarma işlemlerini de içerir.

Herhangi bir veri ambarı tasarımında aşağıdakiler ele alınmalıdır:

  • 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 toplu olarak analiz yapmak ve verileri toplu olarak incelemekle ilgilenmektedir. Bununla birlikte, son kullanıcılar genellikle belirli bir ihtiyaç ortaya çıkana kadar ne istediklerini gerçekten bilemezler. Bu nedenle planlama süreci, ihtiyaçları önceden tahmin etmek için yeterli araştırmayı içermelidir. Son olarak veri ambarı tasarımı, son kullanıcıların artan ihtiyaçlarına uyum sağlamak amacıyla genişleme ve gelişime de olanak tanımalıdır.

Bulut Ortamı ve Veri Ambarı

Bulut ortamındaki veri ambarları, şirket içi veri ambarlarıyla aynı özellik ve avantajları sunar ancak esneklik, ölçeklenebilirlik, çeviklik, güvenlik ve daha az maliyet gibi avantajları da beraberinde getirir. Bulut veri ambarları, şirketlerin veri ambarını destekleyecek donanım ve yazılım altyapısını oluşturup yönetmek zorunda kalmak yerine, yalnızca kendi verilerinden değer elde etmeye odaklanmalarını sağlar.

Oracle Cloud ve veri ambarları hakkında bilgi edinin (PDF)

Sıfır Karmaşıklıklı Dağıtım: Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı

Veri ambarının en yeni yinelemesi, manuel görevleri ortadan kaldırmanın yanı sıra kurulum, dağıtım ve veri yönetimini basitleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimine dayanan kendi kendini yöneten veri ambarıdır. Bulut ortamındaki bir hizmet olarak kendi kendini yöneten veri ambarı, insan tarafından gerçekleştirilen veritabanı yönetimi, donanım yapılandırması veya yönetimi ya da yazılım kurulumu gerektirmez.

Veri ambarı oluşturma, yedekleme, düzeltme eki uygulayıp yükseltme ve genişletme veya küçültme işlemlerinin tümü, bulut platformları ile aynı esneklik, ölçeklenebilirlik, çeviklik ve daha az maliyetler ile otomatik olarak gerçekleştirilir. Kendi kendini yöneten veri ambarı, kuruluşların işletmeye değer katan faaliyetlere odaklanabilmeleri için karmaşıklığı ortadan kaldırır, dağıtımı hızlandırır ve kaynakları serbest bırakır.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse; esnek bir şekilde ölçeklenen, hızlı sorgu performansı sağlayan ve veritabanı yönetimi gerektirmeyen, kullanımı kolay ve tamamen otonom (kendi kendini yöneten) bir veri ambarıdır. Oracle Autonomous Data Warehouse'un kurulumu çok kolay ve hızlıdır.

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