Veri federasyonu, bir kuruluşun birçok farklı kaynağını haritalayan ve bunları tekbir arayüz üzerinden erişilebilir hale getiren sanal bir veri tabanı oluşturulmasını içerir. Diğer teknolojilerin aksine, veri federasyonu tüm verileri kaynağında bırakır. Veri tüketicileri tek bir sorguyu birden fazla kaynağa uyguladıkça entegrasyon gerçek zamanlı olarak gerçekleşir.

‍

Veri federasyonunun faydaları nelerdir?

Şirketlerin yüzlerce veri havuzuna sahip olması alışılmadık bir durum değildir. Şirketler büyüdükçe ve geliştikçe, depolama altyapıları doğal olarak daha heterojen hale gelir ve şirket verilerine erişmek daha da zorlaşır. Parçalanmış kurumsal veri ortamlarını entegre etmenin zorluklarından bazıları şunlardır:

Özel sorgu formülasyonları: Teknoloji sağlayıcıları kendi çözümlerine özel sorgu araçları uygulamaktadır. Bunlar kendi SQL çeşitlerini kullansalar bile veri erişimi, kullanıcıların her bir veri kaynağının sorguların nasıl görünmesini beklediğini anlamasını gerektirir.

Özel uzantılar: Teknoloji sağlayıcıları, yalnızca kendi çözümleri bağlamında özellikler ekleyen veya performansı artıran uzantılar sunar. Yine, veri mühendisleri bir veri kaynağının teknoloji sağlayıcısına özgü uzantılarının veri çıkarımını nasıl etkilediğini anlamalıdır.

Anlamsal varyasyonlar: Organizasyonel etki alanları veri sistemlerini uygulamaya koyduklarında, o anda ve kendi bağlamları içinde anlamlı olan tasarım kararları alırlar. Bu verilere erişmeye çalışan veri kullanıcıları bu bakış açısına sahip değildir. Sonuç olarak, semantik, format ve diğer veri özelliklerindeki kaynaktan kaynağa farklılıklar, alanlar arası veri entegrasyonunu zorlaştırır.

Birleşik veri mimarisi, bir soyutlama katmanı içindeki tutarsızlıkları maskeleyerek bu zorlukları çözer. Kullanıcılar, teknolojiler veya kaynak verilerin yapısı hakkında endişelenmeden bu sanal katman içinde sorgular çalıştırabilir. Birişletmenin veri altyapısının bu şekilde sanallaştırılması, veri federasyonunun beş temel faydasına öncülük eder:

‍

1. Gerçek zamanlı erişim

Geleneksel olarak veri analitiği zaman alır. Kullanıcılar, şirketlerinin dağınıklık sorunlarının üstesinden gelmek için veri ekiplerinin yardımına ihtiyaç duyardı.Veri mühendisleri, verileri kopyalamak, hazırlamak ve yeni bir veri kümesine yüklemek için ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) ve ayıklama, yükleme ve dönüştürme (ELT) işlem hatları geliştirmek zorundaydı.

Bu zaman alıcı geliştirme süreci, iş soruları ile içgörüler arasındaki süreyi uzatarak şirketin karar alma sürecini yavaşlatıyordu. Veri ambarlarının yaygınlaşması, bir şirketin içgörü elde etme süresini kısaltmak için verdiği mücadelenin bir göstergesidir.

Veri federasyonu, son kullanıcılara kurum genelinde verilere gerçek zamanlı erişim olanağı sağlar. Verileri kaynağında bırakmak ve sanal bir veri tüketim katmanı oluşturmak, süreçleri ve ara veri kümelerini gereksiz hale getirir.Kullanıcılar artık veri ekiplerinin yardımına ihtiyaç duymamaktadır. Zaten bildikleri analitik ve iş zekası araçlarını kullanarak sorguları kendileri çalıştırabilirler.

Demokratikleştirilmiş, gerçek zamanlı erişim, içgörü elde etme süresini hızlandırır ve karar alma sürecini daha etkili hale getirir.

‍

2. Veri entegrasyonu

Makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka uygulamaları en derin iş içgörülerini sağlayabilir. Ancak veri bilimcileri yenilikçi veri ürünlerini ancak hazır erişim ve güvenilir veri kalitesiyle üretebilir. Etki alanları ve tescilli sistemler verileri siloladığında, veri bilimcilerin ihtiyaç duyduğu büyük veri kümelerini ayıklamak, temizlemek ve hazırlamak veri ekipleri tarafından büyük çaba gerektirir.

Veri federasyonu, kurumun farklı veri kaynaklarını bir veri tüketim katmanının arkasında birleştirerek büyük veri kümelerinin entegrasyonunu kolaylaştırır. Veri bilimciler, şirketin geniş veri depolarının alt kümelerini yinelemeli olarak keşfederken sorguları hızla çalıştırabilir. Veri ortamını daha iyi anlayan veri bilimciler, mühendislere çok daha büyük veri kümelerini entegre etmek için daha rafine gereksinimler sunabilir.

‍

3. Maliyetleri düşürmek

Bölünmüş veri altyapıları veri analitiğini daha pahalı hale getirir. Şirketler, geçici veri kümelerini ve yeni veri tabanlarını desteklemek için ekstra depolama kapasitesine yatırım yapmaktadır. Veri ambarları önemli olan verileri konsolide etmeyi vaat ediyor, ancak eski veri kaynakları her zaman kalacak gibi görünüyor.

Daha az görünür, ancak bir o kadar önemli olan bir diğer husus da şirketlerin veri ekiplerinin daha düşük üretkenliğini kabul etmeleridir. Veri işlem hatlarının geliştirilmesi ve sürdürülmesi zaman alır ve veri ekiplerinin kurumun geri kalanı için erişilebilirliğini sınırlar.

Veri federasyonu bu maliyetleri azaltır. Verilerin kaynağında bırakılması, depolama maliyetlerinin artmasına neden olan özel veritabanlarını ve veri ambarlarının çoğalmasını önler.

Federasyon, veri ekiplerini daha az üretken görevlerden kurtardığında dolaylı olarak ek tasarruflar elde edilir. Artık ETL ve ELT işlem hatlarının katalogları tutulmaz. Verilerin demokratikleştirilmesi, mühendislerin basit sorgu talepleriyle dikkatlerinin dağılmaması anlamına gelir. Sonuç olarak, veri ekipleri ticari inovasyonu teşvik edebilecek karmaşık projeleri desteklemek için daha fazla zamana sahip olur.

‍

4. Ölçeklenebilirlik

Büyük veri analitiğinin artan maliyetlerinin bir nedeni, şirketlerin analistlerin ihtiyaç duydukları anda depolama ve işlem kapasitesinin mevcut olmasını sağlamak için yapmaları gereken yatırımlardır. Yetersiz kullanılan kapasite, şirketin daha verimli kullanımlara ayırabileceği nakit parayı bloke eder.

Veri federasyonu, depolama ve hesaplamayı birbirinden ayırmak için bulut teknolojisinden yararlanır. IT departmanları depolama kapasitesinde istikrarlı bir büyüme planlayabilir ve en uygun performans, üretkenlik ve maliyet dengesine sahip bir veri altyapısı geliştirebilir.

Veri federasyonu, bilgi işlem talebindeki değişiklikleri yönetmek için aşırı yatırım yapmak yerine, şirketlerin talep üzerine bilgi işlem kapasitesini ölçeklendirmesine olanak tanır.

‍

5. Esneklik

Parçalanmış veri altyapıları değişime karşı kırılgan ve dayanıksızdır. Örneğin, bir veri taşıma projesindeki herhangi bir aksaklık operasyonları günlerce kesintiye uğratabilir. Bu esnek olmama durumunun nedeni, veri kullanım senaryolarının veri altyapısıyla ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olmasıdır. Şirketler veri ürünlerini, her bir kaynağın verileri nasıl depoladığı ve yapılandırdığı çerçevesinde şekillendirir. Kaynaktaki bir değişiklik, bu bağımlılıkları beklenmedik şekillerde dalgalandırır.

Federasyon, kaynakları bir veri tüketim katmanı içinde soyutlayarak bu bağımlılıkları ortadan kaldırır. Kaynaktaki değişiklikler iş kullanıcıları için şeffaf bir şekilde gerçekleşir.

Örneğin, bir geçiş projesinin verileri şirket içi bir sistemden buluta taşıdığını çoğu kullanıcı asla bilmez. Bir gün, federe tüketim katmanındaki sorgular eski sistemden veri çekerken ertesi gün sorgular yeni sistemden veri çekebilir.

‍

Veri federasyonu ve veri gölü arasındaki fark nedir?

Veri federasyonu ve veri gölleri benzer zorluklara yönelik farklı çözümlerdir. Her ikisi de verileri analiz ve keşif için daha erişilebilir hale getirir, ancak bunu farklı şekillerde yaparlar. 

Veri federasyonu ham veriyi taşımaz veya kopyalamaz. Bunun yerine, birden fazla veri kaynağını sanallaştırmaya ve soyutlanmış tüketim katmanı aracılığıyla birleşik bir görünüm sağlamaya odaklanır.

Veri gölleri, analiz ve keşfi desteklemek için büyük hacimlerde ham veriyi alır. Ancak veri göllerinin orijinal kaynakların yerini alması gerekmez. Bir işletmenin büyüyen depolama altyapısında başka bir unsur haline gelirler.

‍

Veri federasyonu ve sanallaştırma arasındaki fark nedir?

Terimler birbirinin yerine kullanılabilir gibi görünse de, federasyon ve sanallaştırma aynı değildir. Federe veriler sanallaştırma gerektirir, ancak sanallaştırılmış verilerin mutlaka federe olması gerekmez.

Veri sanallaştırma, federasyon ve diğer veri yönetimi yeteneklerini kapsayan bir kavramdır. Sanallaştırma, erişimi basitleştirmek için altta yatan bir kaynağın veya kaynakların karmaşıklığını soyutlar.

Veri federasyonu özellikle birden fazla veri kaynağının sanallaştırılmasıdır. Bir veri tüketim katmanı oluşturmak, aynı sorgu içinde farklı konumlardan veri çekmeyi kolaylaştırır.

‍

Veri federasyonuna örnek nedir?

Starburst, şirketinizin farklı veri kaynaklarını tek bir erişim noktasında sanallaştıran bir veri federasyonu çözümüdür. Her bir kaynakla sorunsuz entegrasyon ve gelişmiş sorgu optimizasyonları, içgörü elde etme süresini kısaltır ve veri altyapınızı optimize eder.

İşte Starburst ile veri federasyonunun oyunun kurallarını değiştiren beş özelliği:

1. Farklı Veri Kaynaklarının Entegrasyonu

Starburst, elliden fazla kurumsal düzeyde ilişkisel veritabanına, veri ambarına, veri gölüne, bulut depolama platformuna ve diğer veri sistemlerine bağlayıcılar sunarak kullanıcılarınızı verilerinizden ayıran siloları ortadan kaldırır.

Her kaynağa sorunsuz erişim sayesinde mühendisleriniz, üretkenliği azaltan ve güvenliği zayıflatan zaman alıcı hamleler yapmalarına gerek kalmadan veri kümelerini keşfedebilir. Veri mühendisleri, daha sonra daha pahalı değişiklikler yapma riskini azaltmak için yeni bir projenin başlarında hızlı bir şekilde altyapı oluşturabilir.

‍

2. Çoklu Kaynaklar Arasında Sorgulama

Starburst'un sanallaştırılmış veri tüketim katmanı, iş zekası analistlerine ve diğer kullanıcılara her veri kaynağına doğrudan erişim imkanı sağlar. Kullanıcılar, birden fazla kaynaktan gelen yüksek kaliteli verileri birleştiren SQL tabanlı birleştirilmiş sorgular yazmak için zaten bildikleri araçları kullanırlar.

Gerçek zamanlı veri erişiminin demokratikleştirilmesi, analistlerin yöneticilerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için daha hızlı iş içgörüleri üretmelerini sağlar.

‍

3. Sorgu Optimizasyonu ve Performans

Açık kaynaklı Trino sorgu motoru tarafından desteklenen Starburst, sorgularınızı güçlendiren gelişmiş performans özellikleri sunar:

- Dinamik filtreleme: ağlar ve veri kaynakları üzerindeki yükleri azaltın.

- Sorgu aktarımı: Optimum performans için sorguları veya sorgu parçalarını veri kaynağına aktarın.

- Önbelleğe alınmış görünümler: sık görüntülenen verilere hızlı erişim.

- Maliyet tabanlı optimizasyon: her sorgu en verimli birleştirme numaralandırmalarını ve dağılımlarını kullanır.

Starburst dağıtılmış analitik platformundaki bu ve diğer özellikler birlikte ele alındığında, veri altyapınızı birleştirmek için performanslı ve uygun maliyetli bir araç sunar.

‍

4. Veri güvenliği ve Veri Yönetişimi

Starburst kuruluşunuz genelinde verilere erişimi demokratikleştirirken, platformun güvenlik ve yönetişim özellikleri erişimin yetkilendirilmesini sağlar. 

Rol ve özellik tabanlı yetkilendirme politikaları ile birleştirilmiş çoklu kimlik doğrulama seçenekleri, kullanıcıları işlerinin gerektirdiği verilerle sınırlandırır. Hassas kontroller tablo, satır ve sütun seviyelerinde erişimi yönetmenizi sağlar.

Starburst'un federasyon platformu verileri kaynağında bıraktığından, veri çoğaltma güvenlik risklerinden kaçınırsınız. Uçtan uca şifreleme, aktarımdaki tüm verileri korur.

Veri kaydı ve gerçek zamanlı izleme, veri yönetimi politikalarınızın uyumluluğunu ve uygulanmasını iyileştirir.

‍

5. Ölçeklenebilirlik

Starburst, gigabaytlardan petabaytlara ölçeklendikçe veri iş yüklerinizle birlikte gelişir.

Otomatik ölçeklendirme ve hassas durdurma özellikleri, sorguları etkilemeden kümeleri yönetmenize olanak tanır.

Hataya toleranslı yürütme, küme arızalarının uzun süredir devam eden iş yüklerini etkilememesini sağlar.