Dünya büyük veri ve çok sayıda büyük veri üzerinde dönmektedir. İşletmeler etkili iş stratejileri geliştirmek için tüm bu verileri işlemenin etkili bir yolunu bulmalıdırlar. Tam da bu noktada ELT devreye girer.
ELT, “çıkart (extract), yükle (load) ve dönüştür (transform)” kelimelerinin baş harflerinden oluşmaktadır. Bir veya daha fazla kaynaktan veri ambarı veya veri gölü gibi bir depoya verileri çıkartan, yükleyen ve dönüştüren bir veri entegrasyonu işlemini gösterir.
ELT süreci üç adımdan oluşmaktadır:
· Çıkart: Veriler IoT verileri, sosyal platform verileri, bulut veya işletme içindeki sistemler gibi bir veya daha fazla kaynaktan çıkartılır.
· Yükle: Ham veri bir veri gölü veya veri ambarına yüklenir.
· Dönüştür: Veriler uygulanabilir iş istihbaratına dönüştürülür.
ELT, geleneksel ETL (çıkart, dönüştür ve yükle) sürecinin daha yeni, daha modern bir varyasyonu olarak düşünülebilir. ETL’den birkaç belirgin özellikle ayrılır.
Geleneksel ETL ile, ilgili veriler bir veri ambarına yüklenmeden önce dönüştürülmeli, ve daha sonra analiz ve işleme amaçları için ambardan çıkartılmalıdır. Bu veri hattı işe yarar, ancak verileri kaynaktan hedef sisteme taşımak fazla zaman alabilir.
Buluta özgü ELT süreci aşamalardan — ve zamandan tasarruf etmenizi sağlar. Veri ilk önce veri gölü veya veri ambarı gibi hedef ekosisteme yüklenir ve daha sonra dönüştürülür. Yetkili kullanıcılar bu verilere kaynak sistemlere geri döndürmeden güvenle ulaşabilirler. İndirmeye gerek yoktur.
ETL araçlarını kullanmaya devam etmek için nedenler vardır. Örneğin, bazı şirketler tüm verilerini şirket içinde tutmak istemektedirler. Eğer küçük miktarda veri varsa, ve ilişkisel ve yapılandırılmış ise, geleneksel ETL elle yapılan veri entegrasyonunu benimseyen işletmeler için etkilidir. Ancak, ELT yaklaşımının birçok endüstri için bazı faydaları vardır.
1. Daha verimli çaba ile daha iyi sonuçlar elde edin
ELT – hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış – büyük miktarlardaki verileri çoklu sunuculardan entegre etmenize ve işlemenize olanak sağlar. Hem ham hem de temizlenmiş verilere, SQL ne NoSQL işlemenin yanı sıra yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) araçları ile erişilebilir.
2. Verilerinizi daha hızlı dönüştürün
ELT’nin verilerin dönüştürülmesini ve daha sonra yüklenmesini beklemesine gerek yoktur. Verinin bulunduğu yerde dönüştürme işlemi gerçekleşir, böylece verilerinize birkaç saniye içerisinde erişebilirsiniz — zamana duyarlı verilerin işlenmesinde büyük bir fayda sağlar.
3. Farklı kaynak ve formatlardan verileri birleştirin
Büyük işletmelerin tipik olarak yerinde sunucular, bulut ambarları ve günlük dosyaları gibi çoklu, farklı veri kaynakları vardır. ELT’yi kullanmak, kaynağa bakmadan veya ister yapılandırılmış veya yapılandırılmamış, ilgili veya ilgisiz olsun, farklı veri kümelerinden verileri birleştirebileceğiniz anlamına gelmektedir.
4. ELT ile verileri ölçekte yönetin
Teknolojik gelişmeler kuruluşların petabaytlarca (bir milyon gigabayt!) veriyi toplamasına olanak sağlar. ELT, ham ve temizlenmiş verilerin depolanmasına ver erişilmesine olanak sağlayarak, büyük miktarlardaki verilerin yönetimini kolaylaştırır. Bulut tabanlı veri ambarları veya Hadoop gibi en son teknoloji veri işleme motorlarını kullanmayı planlıyorsanız, ELT daha fazla ölçeklenebilirlik için özgün işleme gücünden faydalanabilir.
5. Zaman ve paradan tasarruf edin
ELT verinin taşınırken harcadığı süreyi azaltır ve, bulut dışında verileri dönüştürmek için, bir ara veri sistemi ya da ek uzak kaynak gerektirmez. Artı, analiz için verileri bulut ekosistemleri içine ve dışına taşımaya gerek yoktur. Verileriniz ne kadar çok hareket ederse, maliyetler o kadar artar. ELT’nin ölçeklenebilirliği herhangi bir büyüklükteki işletmeler için bunu uygun maliyetli hale getirir.
Modern bulut ekosistemlerine yükledikten sonra verileri dönüştürmek şu durumlarda en etkilidir:
· Çok geniş veri hacimlerine sahip büyük işletmeler
· Çoklu kaynak sistemlerinden veya benzer olmayan formatlarda veri toplayan işler
· Entegre verilere hızlı veya sık erişim gerektiren şirketler
· İş istihbaratına dayanan veri bilimcileri
· Az bakım çözümüyle ilgilenen BT departmanları ve veri görevlileri
ELT süreci paralel yük ve veri dönüşümü fonksiyonelliği sayesinde veri dönüştürme ve işleme kapasitelerini artırır. Bu şema verilerin neredeyse gerçek zamanda erişimine ve sorgulanmasına olanak sağlar.
Ancak, eğer kirli verileriniz varsa ETL’yi bırakmak istemeyebilirsiniz; tıpkı veri mühendislerinin veri yüklemesi yapmadan önce temizlemelerini ve formatlamalarını gerektirecek kopya, eksik veya yanlış veriler gibi.
Eğer büyük miktarlarda verileri dönüştürmeniz gerekiyorsa, muhtemelen ELT’yi içeren bir veri yönetimi çözümüne ihtiyacınız olacaktır. ETL ve ELT kombinasyonu genellikle ticari işletmeler için gereklidir. AI ve buluta özgü veri entegrasyonu konusunda uzman olan bir yazılım geliştirme şirketi ELT sürecinin sizin için doğru olup olmadığını belirlemenize yardımcı olabilir. Daha sonra, bir akış yaratabilir, iş mantığını tanımlayabilir ve işleme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google, Salesforce, Databricks ve Snowflake gibi bulut veri ambarlarına sevk edebilirsiniz, bu sayede işleme süreci orada yerel olarak ortaya çıkabilir.
ELT sınırsız veri yönetimi ve analizine olanak sağlar. Deneyimli bir veri mühendisi olmadan da, karmaşık entegrasyonları ölçekte yürütebilirsiniz. Önceden kurulmuş binlerce AI-tabanlı fonksiyon ve şablonu içeren bir bulut platformu kolaylıkla kodsuz entegrasyon yapmanıza olanak sağlar.
İstediğiniz sayıda bulut ekosistemi arasında verilerinizi özgürce hareket ettirebilir ve istediğiniz zaman erişebilirsiniz.
İş zekası ustalıklı veri toplama, veri saklama, veri dönüştürme ve veri analizi gerektirir. Şirketiniz verileri ELT’yi kullanarak daha hızlı işlediği zaman, projeleri hızlıca teslim edebilir ve eksiklikleri çok kısa sürede tespit edip ortadan kaldırabilirsiniz.
Hız önemliyken, veri yönetişim ve güvenliğini de optimize etmeli ve nihai kullanıcı deneyimini aklınızda tutmanız gerektiğini unutmamalısınız, böylece şirketinizin verilerine erişim ve bu verilerin kullanımı kolaylaşır.
ELT sağlık hizmetleri hasta memnuniyeti, bakım koordinasyonu ve değer bazlı bakımda harikalar yaratır. ELT hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri güvenli bir biçimde çıkardığı, yüklediği ve dönüştürdüğü için, elektronik sağlık kayıtları (EHR), elektronik medikal kayıtlar (EMR), uygulama yönetim yazılımı, hasta portalları, uzaktan hasta izleme ve sağlık hizmetleri kuruluşları tarafından kullanılan diğer veri saklama sistemlerinden verileri hızlıca hesaplayabilir.
ELT ile, Intermountain Healthcare 10 dakikada 300 adet CSV dosyasını yükleyebilir — normalde bu bir hafta süren bir işlemdir. Elle kodlamaya gerek yoktur çünkü veri dönüştürme süreci otomatiktir. ELT verileri daha anlaşılır ve yüksek düzeyde sindirilebilir hale getirdiği için, veri analizi çantada kekliktir.
Bazı devlet kurumları ve eğitim kurumları verilerini buluttan ziyade kurum içinde tutmayı tercih edebilirler. ELT süreci güvenli olmasına rağmen, onlar için en uygun şema olmayabilir. Hiç şüpheniz olmasın kamu sektörü kuruluşları silo halindeki karmaşık verileri entegre edebilir, öz analizler yapabilir, düzenlemelere uygunluk gösterebilir, kurum genelinde işbirliği sağlayabilir ve ELT ve bulut tabanlı ekosistemler ile işlemlerini modernleştirebilirler.
New York City’nin en büyük çocuk esirgeme kuruluşlarından birisi olan — The New York Foundling — bulutta Netsmart, Office Practicum, UltiPro, ServiceNow ve Microsoft SQL Sunucusundan verileri güvenle yüklemekte ve dönüştürmekte ve bunları EHR’lere hızlıca göndermektedir. Sosyal hizmet uzmanları iş başındayken bakım planlarına erişebilirler, böylece danışanlarıyla daha fazla vakit geçirebilirler. Ayrıca diğer danışan bakım sağlayıcıları ile de kolayca işbirliği yapabilirler.
ELT, üretim hatlarından alınan verileri ambar sistemlerine hızla entegre ederek, üretimin ilerletilmesine yardımcı olur. Ayrıca, CRM, PIM, ERP ve CPQ sistemleri gibi e-ticaret veri kaynakları ve temas noktalarını da bağlar. Ölçekte veri işleme müşteri ve ürün verilerine hızlı erişim sağlar — verimliliği artırmak ve müşteri hizmetini geliştirmek isteyen girişimler için faydalıdır. Artı, analistler çok büyük miktarlardaki verileri bulundukları yerde işleyebilirler — ve saniyeler içinde sonuç alabilirler.
İlgili verilere hızlı erişim üretim sektöründe çalışan işletmelere üretimi artıracak ve esnekliği sağlayacak veriye dayalı sağlam kararlar vermelerine olanak sağlar. Örneğin, ELT Rockwool’un 39 ülkedeki ofis ve üretim tesislerinden verileri entegre etmesine ve analiz etmesine yardımcı olmaktadır. Gelişmiş veri akışları genel satışları yüzde 23 oranında artırmıştır. Stok toplama ve ikmali için otomatik kılavuzlu araçlar ve ambar robot teknolojileri yaratabilmişlerdir.
ELT, bankalar, sermaye piyasaları ve sigorta acenteleri gibi finansal kurumların çevik ortamlarda başarılı bir şekilde faaliyet göstermeleri, dolandırıcılık ile mücadele etmeleri, devlet düzenlemelerine uygunluk göstermeleri ve finansal kurumları ile kişiselleştirilmiş, güvenli ve bağlam içinde kurulmuş etkileşimler sağlayarak müşteri memnuniyetini artırmaları için güvenilir bir yoldur.
Western Union veri yönetim sisteminin bir parçası olarak ELT’yi kullanarak bugünün finansal hizmet pazarında yerine korumaya devam etmektedir. Dakikada 1,700’den fazla işlem yapmakta ve karmaşık verileri daha uygun maliyetli bir biçimde işlemeye ihtiyaç duymaktadır. ELT ham verileri hızlıca insanlar, uygulamalar ve AI tarafından kullanılabilecek bilgilere dönüştürür, böylelikle Western Union web ve mobil kanallarını büyütebilir ve kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunar.
Perakendecilerin müşteri deneyimini kişiselleştirmek ve kazancı artırmak için müşteri verilerine ihtiyaçları vardır. ELT gerektiği kadar çok kaynaktan toplanan ilgili, zamanlı verileri sunar. Ve siz de XML, JSON, AVRO veya diğer kodlama dillerini bilmeden kompleks sorgulamalar okuyabilir ve yazabilirsiniz.
Veriler Chicago Cubs için çığır açmıştır. CRM, kablosuz, sosyal medya ve bilet kesme verileri dahil, 24 kaynaktan verileri entegre etmesi ve kullanması gerekmiştir. ELT ve akıllı veri yönetimi sayesinde, daha hızlı, daha karlı kararlar vermişler, yeni kazanç kapıları açmışlar ve müşteri sadakatini güçlendirmişlerdir.
Bulut tabanlı, AI-enerjili veri yönetimi iş başarısı için gereklidir. ELT, ileriye dönük iş istihbaratı için ihtiyaç duyduğunuz hız ve esnekliği sunar. Birden fazla kaynaktan verileri kolay ve güvenli bir biçimde entegre eder ve ölçekte uygulanabilir üst veriler sağlar. Informatica, SaaS ve bulut ekosistemi yeniliğinin ön saflarında yer alan bir buluta özgü veri yönetimi lideridir. Dijital dönüşümü hızlandırmanıza yardımcı olabiliriz.
Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin, belirli bir görev için optimize edilmesi sürecidir. Bu yöntem, transfer learning olarak bilinen yaklaşımın önemli bir parçasıdır ve modern yapay zeka projelerinde yaygın olarak kullanılır.
Python, Guido van Rossum tarafından geliştirilmiş nesne odaklı, yüksek seviye bir programlama dilidir. İlk olarak 1991 yılında ortaya çıkmıştır. Hem kolay hem de eğlenceli olacak şekilde tasarlanmış “Python” adı İngiliz komedi grubu Monty Python’a gönderilen bir selamdır.
Müşteri Veri Platformu (CDP), diğer sistemlere erişebilen tutarlı ve birleştirilmiş bir veri tabanı oluşturan bir paket yazılım türüdür.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
