Gelişen veri odaklı karar verme sürecinde Veri Ambarı Modernizasyonu, kuruluşların rekabetçi kalabilmek için üstlenmesi gereken önemli ve dönüştürücü bir süreci ifade etmektedir. Bir işletmenin mevcut ve gelecekteki ihtiyaçlarına daha iyi cevap verebilmek için bir veri ambarını (DWH) iyileştirme, yenileme veya tamamen yeniden tasarlama stratejisini ifade eder.
Özünde, DWH'nin büyük hacimli karmaşık verileri verimli bir şekilde depolama, yönetme ve analiz etme kapasitesini optimize etmekle ilgilidir. Büyük Veri ve gerçek zamanlı analitiğin yaygınlaşması, daha gelişmiş, modern veri ambarlarına olan talebi katlanarak artırmıştır.
Örneğin, çok uluslu bir şirket, gelişmiş analitik ve yapay zekanın gücünden yararlanmak için veri ambarı modernizasyonunu tercih edebilir. Tahmine dayalı analitik, müşteri segmentasyonu veya optimize edilmiş tedarik zinciri yönetimi için dünya genelindeki operasyonları kapsamında üretilen muazzam miktardaki veriyi işlemenin yollarını arıyor olabilir. Bu gibi durumlarda, eski, geleneksel bir DWH bu gereksinimleri karşılamak için yeterli donanıma sahip olmayabilir, dolayısıyla modernizasyona ihtiyaç duyulur.
Veri ambarları, bir şirket bünyesinde bilinçli karar vermeyi kolaylaştırmak için verileri alan, depolayan ve sunan ayrıntılı sistemlerdir. İşlemsel veritabanları, günlük dosyalar ve harici veri kümeleri gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayarak ve bunları tutarlı, kullanışlı bir biçime dönüştürerek çalışırlar.
Bir süpermarket benzetmesini düşünün. Veri ambarı, tüm ürünlerin raflara yerleştirilmeden önce depolandığı süpermarket deposu gibidir. Toplanan veriler (ürünler) temizlenir, düzenlenir ve depoda saklanarak geri çağrılmaya hazır hale getirilir. Ayıkla, Dönüştür, Yükle (ETL) olarak bilinen bu süreç, herhangi bir veri ambarının bel kemiğini oluşturur. Modernize edilmiş veri ambarları, daha iyi veri yönetimi için bu ETL sürecini optimize eder ve sonuçta daha hızlı, daha doğru kararlar vermeyi kolaylaştırır.
Veri Ambarları genel olarak üç tipte sınıflandırılabilir: Kurumsal Veri Ambarı (EDW), Operasyonel Veri Deposu (ODS) ve Data Mart. EDW en kapsamlı veri ambarı olup bir şirketin verilerinin geniş kapsamlı bir görünümünü sunar. Her kitabın (verinin) kolay erişilebilmesi için dikkatle kataloglandığı geniş bir kütüphaneye benzer.
Öte yandan, ODS yoğun bir haber odası gibidir. Rutin işlemler için gerekli olan güncel, operasyonel verilerle ilgilenir. Örneğin, bir çağrı merkezinin ODS'si, anında müdahale için hayati önem taşıyan güncel müşteri şikayetleri verilerini içerebilir.
Data Mart, belirli bir türde uzmanlaşmış bir kitapçıya benzer. Kuruluştaki belirli bir departmana veya işleve hitap eden bir veri alt kümesi içerir. Örneğin, bir finans data mart'ı finansal raporlama ve tahminle ilgili verileri tutabilir.
Küçük girişimlerden Fortune 500 şirketlerine kadar veri ambarları günümüzün veri merkezli dünyasının vazgeçilmezidir. Stratejik karar alma süreçlerinde verilerin gücünden yararlanmayı hedefleyen her kuruluşun bir veri ambarına ihtiyacı vardır. Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısı hasta verilerini analiz etmek ve hizmetlerini iyileştirmek için bir DWH kullanabilirken, bir e-ticaret platformu müşteri davranış analizi ve kişiselleştirilmiş bir ürün tanıtımı için modern bir veri ambarından faydalanabilir. Bu tür veri yoğun senaryolarda veri ambarı modernizasyonuna duyulan ihtiyaç son derece önemlidir ve DWH'nin çevik, güvenilir ve anlayışlı kalmasını sağlar.
Bir veri ambarı öncelikle veri analizi, raporlama ve iş zekası için kullanılır. Mimarisi, karmaşık sorguları ve büyük veri hesaplamalarını kolaylaştırarak stratejik kararlara rehberlik eden kapsamlı içgörüler sağlar. Örneğin, bir perakendeci veri ambarını satış trendlerini analiz etmek, başarılı ürün gruplarını belirlemek ve potansiyel büyüme fırsatlarını tespit etmek için kullanabilir. Benzer şekilde, modernize edilmiş bir veri ambarı, bir finans kuruluşunun risk analizi, dolandırıcılık tespiti ve düzenleyici raporlama için büyük veri kümelerini hızla işlemesini sağlayabilir.
Customer churn rate (müşteri kaybı oranı), belirli bir süre içinde bir şirketle ilişkisini sonlandıran müşterilerin yüzdesini yansıtan bir iş ölçümüdür. Bu zaman dilimi, sektöre ve ürüne bağlı olarak aylık, üç aylık veya yıllık olarak ölçülebilir.
Veri analizi, bir çalışma aracılığıyla toplanan verilerin kapsamlı ve dikkatli bir şekilde gözden geçirilmesi ve yorumlanmasıdır. Veri analizi daha sonra araştırma sorularını doğru bir şekilde cevaplamak için kullanılabilecek sonuçlar verir.
Doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka modellerinin metinleri anlamlandırabilmesi için metinlerin daha küçük birimlere ayrılması gerekir. Bu süreç, tokenization (parçalama) olarak adlandırılır.
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.
