Eğer veri ambarı ve veri entegrasyonu ile çalışıyorsanız, “ETL” veya “çıkart, dönüştür ve yükle” ye aşinasınızdır. Şirketler tarafından birçok veri kaynağından alınan ham verileri bir veri ambarı, veri gölü, veri deposu, ilişkisel veri tabanı veya başka bir uygulamaya birleştirmek ve sentezlemek için kullanılan üç aşamalı bir entegrasyon sürecidir. Veri göçü ve bulut veri entegrasyonları yaygın kullanım durumlarıdır.
ETL verileri bir veya daha fazla kaynaktan başka bir hedefe üç ayrı aşama halinde taşır. Bu hedef bir veri tabanı, veri ambarı, veri deposu veya veri gölü olabilir. Aşağıda kısa bir özet verilmiştir:
Çıkartma işlemi “çıkart, dönüştü, yükle” işleminin ilk aşamasıdır. Veriler bir veya daha fazla kaynaktan toplanır. Daha sonra geçici saklama yerinde tutulur ve burada bir sonraki iki aşama gerçekleşir.
Çıkartma işlemi sırasında, validasyon kuralları uygulanır. Bu, verilerin gideceği hedefin şartlarını karşılayıp karşılamadığını test eder. Validasyondan geçemeyen veriler reddedilir ve bir sonraki aşamaya geçemez.
Dönüştürme aşamasında, veriler değerlerini ve yapılarını kullanım amaçlarına uygun hale getirecek şekilde işlenir. Dönüştürmenin amacı verileri son aşamaya geçmeden önce tek düzen bir şemaya uygun hale getirmektir.
Tipik dönüştürmeler toplayıcılar, veri maskeleme, deyim, bağlayıcı, filtre, arama, sıra, yöneltici, birleştirme, XML, Normalizer, H2R, R2H ve web hizmetlerini kapsar. Bu, verilerin normalleştirilmesine, standartlaştırılmasına ve filtrelenmesine yardımcı olur. Ayrıca, verileri analiz, iş fonksiyonları ve diğer grup içi faaliyetlerde kullanılması için uygun hale getirir.
Son olarak, yükleme aşaması dönüştürülen verileri kalıcı bir hedef sisteme taşır. Bu bir hedef veri tabanı, veri ambarı, veri deposu, veri merkezi veya veri gölü olabilir — işletme içinde veya bulutta. Tüm veriler yüklendikten sonra, süreç tamamlanmış olur.
Birçok işletme bu işlemi ver ambarlarını güncel tutmak için düzenli olarak yapmaktadır.
Geleneksel veya eski ETL deneyimli bir şirket içi BT ekibi tarafından tamamen şirket içerisinde yer alan ve yönetilen veriler için tasarlanmıştır. İşleri şirket içi veri hatları ve veri tabanları oluşturmak ve yönetmektir
Bir süreç olarak, genellikle verilerin programlanmış seriler halinde taşınmasına olanak sağlayan yığın işleme oturumlarına dayalıdır. Bu ideal olarak, ağdaki trafik azaldığı zaman ortaya çıkar. Gerçek zamanlı analizin yapılması zordur. Gerekli veri analizlerini çıkartmak için, BT ekipleri genellikle karmaşık, yoğun çalışma gerektiren kişiselleştirmeler ve tam kalite kontrolü yaratmaktadır. Artı, geleneksel ETL sistemleri büyük veri hacimlerindeki artışları kolaylıkla ele alamazlar. Bu da işletmeleri detaylı veriler ve hızlı performans arasında seçim yapmaya zorlar.
Bulut veya modern ETL herhangi bir kaynak türünden hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çıkartır. Veriler şirket içinde veya bulut veri ambarlarında olabilir. Daha sonra verileri birleştirir ve dönüştürür. Sonra, verileri talep halinde ulaşılabilecekleri merkezi bir lokasyona yükler.
Bulut ETL genellikle yüksek hacimli verileri çok çeşitli kullanım durumlarında analistler, mühendisler ve karar vericilerin kullanımına açmak için kullanılır.
Çıkart dönüştür yükle ve çıkart yükle dönüştür iki farklı veri entegrasyonu sürecidir. Farklı veri yönetimi fonksiyonları için aynı aşamaları farklı bir sırada kullanırlar.
Hem ELT hem de ETL farklı veri kaynaklarından ham verileri çıkartır. Örnekleri kurumsal kaynak planlama (ERP) platformu, sosyal medya platformu, Nesnelerin İnterneti (IoT) verileri, elektronik çizelgeler ve daha fazlasıdır. ELT ile, ham veri daha sonra doğrudan hedef veri ambarına, veri gölüne, ilişkisel veri tabanına veya veri deposuna yüklenir. Bu, gerektiğinde veri dönüştürme işleminin ortaya çıkmasına izin verir. Ayrıca, kaynaktan veri kümeleri yüklemenize olanak sağlar. ETL ile, veriler çıkartıldıktan sonra, tanımlanır ve veri kalitesi ve bütünlüğünü artıracak şekilde dönüştürülür. Daha sonra, kullanılacağı bir veri saklama yerine yüklenir.
Hangisini kullanmalısınız? Daha küçük, uzunca süre sürdürülmesi gereken ve çok sık güncellenmesi gerekmeyen veri saklama yerleri oluşturuyorsanız ETL’yi kullanın. Eğer yüksek hacimli veri kümeleri ve gerçek zamanda büyük veri yönetimi ile ilgileniyorsanız, en iyisi ELT’dir.
“ETL hattı” ve “veri hattı” ifadeleri bazen birbirinin yerine kullanılmaktadır. Ancak, bu ikisi arasında temel farklılıklar vardır.
Bir veri hattı çok çeşitli veri kaynaklarından verileri almak ve bunları bir saklama yerine taşımak için kullanılan bir dizi işlem, araç veya eylemi açıklamak için kullanılır. Bu, birbirine bağlı kaynak sistemleri içerisinde ek eylemler ve süreç akışlarını tetikleyebilir.
Bir ETL hattında, dönüştürülen veriler bir veri tabanına veya veri ambarına saklanır. Burada, veriler daha sonra iş analizi ve içgörüleri için kullanılabilir.
ETL veri hatları eski olma durumlarına göre sınıflandırılır. En yaygın biçimleri yığın işleme veya gerçek zamanlı işlemeyi kullanır.
Yığın işleme, geleneksel analizler için ve verilerin periyodik olarak toplandığı, dönüştürüldüğü ve bir bulut veri ambarına yüklendiği iş istihbaratı kullanım durumlarında kullanılır.
Kullanıcılar silo halindeki kaynaklardan alınan yüksek hacimli verileri hızlı bir şekilde bir bulut veri gölü veya veri ambarına yerleştirebilirler. Daha sonra minimum düzeyde insan müdahalesi ile, verileri işlemek için işleri programlayabilirler. Yığın işlemede ETL ile, veriler “yığın penceresi” olarak bilinen bir olay boyunca toplanır ve saklanırlar. Yığınlar büyük miktarlardaki verileri ve tekrarlayan işleri daha etkili biçimde yönetmek için kullanılır.
Gerçek zamanlı veri hatları kullanıcıların bir dizi akış kaynağından yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri almalarına olanak sağlar. Bular IoT, bağlı cihazlar, sosyal medya beslemeleri, sensör verileri ve mobil uygulamaları kapsar. Yüksek girip-çıktılı mesaj sistemi verilerin doğru bir şekilde yakalanmasını sağlar.
Veri dönüştürme, Spark veri akışı gibi gerçek zamanlı işleme motoru kullanılarak gerçekleştirilir. Bu, gerçek zamanlı analizler, GPS lokasyon izleme, dolandırıcılık tespiti, öngörücü bakım, hedeflenen pazarlama kampanyaları ve ileriye etkili müşteri hizmetleri gibi uygulama özelliklerini çalıştırır.
Bulut veri ambarları ve veri göllerinin işleme kapasitelerinin artması verileri dönüştürme biçimini değiştirmiştir. Bu değişim birçok kuruluşu ETL’den ELT’ye geçmeye teşvik etmiştir. Ancak bu her zaman kolay bir değişim değildir.
ETL haritalandırmaları veri türleri, veri kaynakları, frekans ve formatlardaki karmaşıklığı destekleyecek şekilde güçlenmiştir. Bu haritalandırmaları ELT’yi destekleyen bir formata başarılı bir şekilde dönüştürmek, kurumsal bir veri platformunun verileri işleyebilmesini ve ön ucu bozmadan aşağı itimli optimizasyonu destekleyebilmesini gerektirir. Platform gerekli ekosistem veya veri ambarına özgü kodu oluşturamazsa ne olur? Geliştiriciler gelişmiş dönüştürmeleri kapsama dahil etmek için sorgulamaları elle kodlamak zorunda kalır. Çok iş gerektiren bu işlem maliyetlidir, karmaşıktır ve sinir bozucudur. Bu nedenle, bir ELT örüntüsünde aynı haritalandırmaları kopyalayabilecek ve çalıştırabilecek, kullanımı kolay bir arayüze sahip bir platform seçmek önemlidir.
ETL araçları bir veri platformu ile uyum içinde çalışır ve birçok veri yönetimi kullanım durumunu destekleyebilir. Bunlar veri kalitesi, veri yönetişimi, sanallaştırma ve üst verileri kapsar. Aşağıda en büyük faydaları verilmiştir:
İşiniz için derin tarihsel bağlam elde edin
Bir kurumsal veri ambarıyla kullanıldığında (durağan veri), ETL işiniz için tarihsel bağlam sağlar. Eski verileri yeni platformlardan ve uygulamalardan toplanan verileri ile birleştirir.
Bulut veri göçünü basitleştirin
Veri erişilebilirliği, uygulama ölçeklenebilirliği ve güvenliği artırmak için, verilerinizi bir bulut veri gölü veya bulut veri ambarına aktarın. İşletmeler işlemleri geliştirmek için bulut entegrasyonuna her zamankinden daha fazla güvenmektedirler.
İşinizin tek, birleştirilmiş görüntüsünü sunun
Şirket içi veri tabanları veya veri ambarları, SaaS uygulamaları, IoT cihazları ve veri akışı uygulamaları gibi kaynaklardan verileri alın ve bir bulut veri gölüne senkronize edin. Bu, işinizin 360-derece görüntüsünü sağlar.
Herhangi bir gecikme süresinde herhangi bir veriden iş istihbaratı sağlayın
Günümüz işletmelerinin çok çeşitli veri türlerini analiz etmesi gerekmektedir. Bu veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri kapsar. Ve yığın, gerçek zaman ve veri akışı gibi çoklu kaynaklardan alınan herhangi bir veriyi kapsar.
ETL araçları verilerinizden uygulanabilir içgörüler çıkarılmasını kolaylaştırır. Sonuç olarak, yeni iş fırsatlarını belirleyebilir ve gelişmiş karar verme sürecini yönlendirebilirsiniz.
Karar verme süreci için temiz, güvenilir veriler sunun
Verinin yaşam döngüsü boyunca veri soyunu ve izlenebilirliği sürdürerek verileri dönüştürmek için ETL araçlarını kullanın. Bu, veri bilimcilerinden tutun da veri analistleri, faaliyet alanı kullanıcılarına kadar tüm veri kullanıcılarına güvenilir veriye erişme imkanı verir.
AI ve ML-tabanlı ETL kritik veri uygulamalarını otomatikleştirerek, analiz için aldığınız verilerin karar verme sürecine güvenilir içgörüler sağlamak için gerekli olan kalite standardını karşılamasını sağlar. Veri çıktılarının size özgü şartnameleri karşılamasını garanti etmek için, ek veri kalitesi araçları ile eşleştirilebilir.
Teknik kullanıcılar ETL’ye ihtiyaç duyan tek kişiler değillerdir. İş kullanıcılarının da verilere kolayca erişmesi ve bunları kendi sistemleri, hizmetleri ve uygulamalarıyla entegre etmesi gerekmektedir. Tasarım zamanında ve uygulama zamanında AI’yi ETL sürecine dahil etmek bunun yapılmasını kolaylaştırır. AI- ve ML-tabanlı ETL araçları geçmiş verilerden öğrenebilir. Daha sonra bu araçlar iş kullanıcılarının senaryoları için en iyi yeniden kullanılabilir bileşenleri önerebilirler. Bu bileşenler veri haritalandırmaları, küçük harita uygulamaları, dönüştürmeler, örüntüler, yapılandırmalar ve iş kullanıcılarının senaryoları için daha fazlasını kapsayabilir. Sonuç? Ekip üretkenliğinin artması. Artı, otomasyon daha az insan müdahalesi olduğu için politika uyumunu da kolaylaştırır.
ETL hatlarını otomatikleştirin
AI-tabanlı ETL araçları zahmetli ve tekrar eden veri mühendisliği işleri için zamandan tasarruf sağlayan otomasyonu mümkün kılar. Veri yönetimi etkinliği kazanmanıza ve veri dağıtımını hızlandırmanıza olanak sağlar. Ve siz de veri ambarı işlemleriniz için verileri otomatik olarak alabilir, işleyebilir, entegre edebilir, zenginleştirebilir, hazırlayabilir, haritalandırabilir, tanımlayabilir ve listeleyebilirsiniz.
ETL ile AI ve ML modellerini işlevsel hale getirin
Bulut ETL araçları, AI ve ML’de kullanılan veri hatlarının gerektirdiği büyük hacimli verileri etkili bir biçimde işlemenize olanak sağlar. Doğru araç ile, ML dönüştürmelerinizi veri haritalarınıza sürükleyip bırakabilirsiniz. Bu, veri bilimi iş yüklerinin daha sağlam, etkili ve sürdürülmesi kolay olmasını sağlar. AI ile güçlendirilmiş ETL araçları veri hattınızı otomatikleştirmek için sürekli entegrasyon/sürekli teslim (CI/CD), DataOps ve MLOps’yi kolayca benimsemenize izin verir
Değişen veriyi yakalama (CDC) ile veri tabanınızı kopyalayın
ETL çeşitli kaynak veri tabanlarından verileri bir bulut veri ambarına kopyalamak ve otomatik olarak senkronize etmek için kullanılır. Bu kaynaklar MySQL, PostgreSQL, Oracle ve diğerleri olabilir. Zamandan tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için, süreci sadece değişen veri kümelerini güncelleyecek şekilde otomatikleştirmek için değişen veriyi yakalamayı kullanın.
Veri işleme için ETL aracılığıyla daha fazla iş çevikliği
Bu süreç verileri toplamak, hazırlamak ve birleştirmek için gerekli olan çabayı azalttığı için, ekipler daha hızlı hareket edeceklerdir. AI-tabanlı ETL otomasyonu üretkenliği artırır. Veri profesyonellerinin kod veya komut dizisi yazmaya gerek kalmadan ihtiyaç duydukları veriye, ihtiyaç duydukları yerde ulaşmalarına olanak sağlar. Bu da değerli zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.
Bir kaynak ve hedef arasında veriyi paylaşmak için ETL uygulanırken, teknik olarak veri kopyalanır, dönüştürülür ve yeni bir yere saklanır. Bu fiyatlandırmayı ve kaynakları etkileyebilir. Bu durum tamamen şirket içi ETL mi yoksa bulut ETL mi kullandığınıza bağlıdır.
Şirket içi ETL kullanan işletmeler kaynakların parasını zaten ödemiştir. Verileri yıllık bütçe ve kapasite planlamasının olduğu yere saklanır. Ancak bulutta, veri saklama maliyeti farklıdır. Tekrar eden, kullanım bazlıdır ve verileri başka bir yerde her aldığınızda ve kaydettiğinizde artar. Eğer bir planınız yoksa bu kaynaklarınızı zorlar.
Bulut ETL kullanırken, kümülatif saklama, işleme maliyetleri ve veri saklama gerekliliklerini değerlendirmek önemlidir. Bu, her bir kullanım durumu için doğru entegrasyon sürecini kullanmanızı sağlar. Ve, doğru bulut tabanlı entegrasyon modeli ve veri saklama politikaları ile maliyetlerinizi optimize etmenize yardımcı olur.
ETL çok çeşitli endüstrilerde kullanılan temel bir veri entegrasyonu bileşenidir. Şirketlerin işletme verimliliklerini artırmalarına, müşteri sadakatini geliştirmelerine, bütüncül kanal deneyimi sunmalarına ve yeni gelir akışları veya iş modelleri bulmalarına yardımcı olur.
Sağlık hizmetleri kuruluşları ETL’yi bütüncül yaklaşımla veri yönetiminde kullanırlar. Kuruluş genelindeki farklı verileri sentezleyerek, sağlık hizmetleri firmaları klinik ve iş süreçlerini hızlandırmaktadırlar. Aynı zamanda, üye, hasta ve sağlayıcı deneyimlerini iyileştirmektedirler.
Kamu sektörü kuruluşları sıkı bütçelerle çalışmaktadırlar. Bu nedenle, çabalarını maksimum düzeye çıkarmak için ihtiyaç duydukları içgörüleri yüzeye çıkarmak için ETL’yi kullanmaktadırlar. Sınırlı kullanılabilir kaynaklarla hizmet sağlamak açısından daha fazla verimlilik oldukça önemlidir. Veri entegrasyonu devlet kurumlarının hem veri hem de fonlardan en iyi şekilde faydalanmalarını mümkün kılar.
Üretim liderleri birçok sebepten ötürü verilerini dönüştürmektedir. Bu, işletme verimliliklerini artırmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, tedarik zinciri şeffaflığı, esneklik ve cevap verebilirliğin sağlanmasına da yardımcı olur. Ve, düzenlemelere uygunluk sağlarken bütüncül kanal deneyimlerini iyileştirir.
Finansal kuruluşlar ETL’yi kazançlarını artırmak için şeffaf, bütüncül ve korunaklı verilere erişmek için kullanırlar. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunmalarına yardımcı olur. Ayrıca, dolandırıcılık faaliyetini tespit etmelerine ve engellemelerine de olanak sağlar. Yeni ve mevcut düzenlemelere uygunluk gösterirken, birleşme ve iktisaplardan hızlı değer elde edebilirler. Bu, müşterilerinin kim olduklarını ve belirli ihtiyaçlarına uygun hizmetleri nasıl vereceklerini anlamalarına yardımcı olur.
Informatica, size en kapsamlı, kodsuz, AI ile güçlendirilmiş, buluta özgü veri entegrasyonu sağlamak için endüstri lideri veri entegrasyon araçları ve çözümlerini sunar. Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks ve daha fazlasını içeren bir çoklu bulut ortamında veri hatlarınızı oluşturun. Veri entegrasyonu veya veri bilimi girişimleriniz için, herhangi bir hacim, hız ve gecikmedeki herhangi bir veriyi alın, zenginleştirin, dönüştürün, hazırlayın, ölçeklendirin ve paylaşın. Uçtan uca veri hatlarını hızlı bir şekilde geliştirmenize ve işletmeye almanıza ve AI için eski uygulamalarınızı modernize etmenize yardımcı olur.
ETL ile başlayın
Geniş kapsamlı norm dışı bağlanırlık, önceden hazırlanmış gelişmiş dönüştürmeler ve düzenlemelerin veri hatlarınızı nasıl hızlandırdığını ilk elden deneyimlemek için Informatica Bulut Veri Entegrasyonu Denemesine için bize ulaşın. İster tek bulutlu, ister çok bulutlu isterse şirket içi veri entegrasyonuna ihtiyacınız olsun, Informatica araçlarının entegre edilmesi ve kullanılması kolaydır.
Bayesian Networks (Bayes Ağları), olasılıksal grafik modellerinin en yaygın kullanılan türlerinden biridir. Belirsizlik altında karar verme ve çıkarım yapma konusunda etkili çözümler sunan bu ağlar, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analizi alanlarında kritik bir rol oynamaktadır.
Dijital dönüşüm kavramı 2012 yılından beri birçok endüstri uzmanı tarafından destekleniyor ve şirketlerin iş modellerini güncellemesine olanak tanıyor. Veri analitiği araçları, yapay zeka ve bulut bilişim hizmetleri gibi teknolojiler şirketlerde dijital dönüşümün gelişmesine katkı sağlıyor.
Bağlantı analitiği bir ağ içerisindeki insanlar, ürünler, süreçler, makineler ve sistemler arasındaki birbiriyle ilişkili bağlantıları ve etkileri, bu bağlantıları haritalandırarak ve bunlar arasındaki etkileşimleri sürekli izleyerek keşfetmeye yardımcı olan gelişmekte olan bir disiplindir.
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.
