In: Genel


Bir işletmenin veriye dayalı olmadığını en son ne zaman duydunuz? Hatırlamıyorum, değil mi? Bunun nedeni, günümüzde tüm işletmelerin veri odaklı olmasıdır. Şirketler, satışlarını ve karlarını artırmak için çeşitli kaynaklardan gelen verileri nasıl çıkaracaklarını ve analiz edeceklerini bulmaya çalışıyorlar.

Ancak birçok kaynaktan gelen verileri depolamak, entegre etmek ve en iyi şekilde yararlanmak için en güvenli yer neresidir?

Veri gölleri ve veri ambarları, büyük miktarda veriyi yönetmek için yaygın yöntemlerdir. Fark, kuruluşların verileri nasıl aldığı, depoladığı ve kullandığıdır. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Veri Ambarı Açıklaması

Veri Ambarı açıklaması

Birçok kaynaktan toplanan yapılandırılmış veriler için merkezi bir havuz, Veri Ambarı (DW). Basit bir deyişle, bilgiler zaten sıralanmış ve düzenlenmiştir ve ayrıntılı tablolarda tutulmaktadır. İşletmeler, trend raporları ve tahmin panoları oluşturmak ve mevcut ve geçmiş verileri oluşturmak için DW’yi kullanabilir, bu da onlara iş süreçleri hakkında önemli bilgiler verir. Hakkında daha fazla öğren Veri Ambarı Mimarisi.

Veri Ambarı Avantajları

Veri Ambarı’nın çeşitli avantajları vardır ve bunlar aşağıdaki gibidir:

Veri Ambarı avantajı

Hızlandırılmış İş Zekası:

Çevrimiçi işlem işleme (OTLP) sistemlerinden ve iş uygulamalarından gelen ilişkisel verilerin değerlendirilmesi, bir veri ambarı (DW) (örn. CRM, ERP ve HRM sistemleri) tarafından sağlanır.

Gelişmiş Veri Kalitesi ve Tutarlılığı:

Birçok kaynak sistemden gelen veriler, çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemi nedeniyle bir veri ambarında ortak bir biçimde depolanır. Her işlemden sonra verilerin bütünlüğü kontrol edilir.

Tarihsel istihbarat:

DW, yeni verileri önceki girdi bilgileriyle karşılaştırdığından, son kullanıcılar geçmiş değişiklikleri izleyebilir ve gereken süre içinde hızla raporlar oluşturabilir.

Diğer Kaynaklarla Entegrasyon:

Bu, onu küçük ve orta ölçekli kuruluşlar veya daha büyük bir kurumsal yapının bileşenleri için uygun hale getirir.

İyileştirilmiş Karar Verme Süreci:

Veri ambarı, karar vericilere üstün içgörüler sağlayan, yeni ve eski verilerin organize bir veritabanını tutar.

Data Lake’e Açıklama

Veri gölü fikrini inceleyelim. Bir veri gölü, geleneksel veritabanlarından farklı olarak verileri işlenmemiş biçiminde depolar. Tipik olarak, kaynağın ham kopyaları ve işlenmiş veriler dahil olmak üzere tüm veriler tek bir depoda saklanır. Bir veri gölü, ikili verileri, yarı yapılandırılmış verileri (CSV, JSON, günlükler vb.), yapılandırılmamış verileri (e-postalar, belgeler ve PDF’ler gibi) ve ilişkisel veritabanlarından gelen yapılandırılmış verileri (bir rapor) (görüntüler, ses ve video).

Veri Gölü Açıklaması

Veri Gölünün Avantajları

Veri Gölleri, işletmeler tarafından veri depolamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Data Lake’in bizim için neler yapabileceği hakkında daha fazla bilgi edinelim.

Avantajlar DL

Sınırsız ölçeklenebilirlik:

Bir veri gölü kullanarak, her türlü gereksinimi uygun maliyetli bir şekilde karşılamak için yatay olarak ölçeklendirebilirsiniz.

Ham Biçim:

Çeşitli kaynaklardan gelen ham veri formatı her zaman dosyada tutulur.

Esneklik:

Bir DL kullanarak devasa heterojen, çok bölgeli ve mikro hizmet sistemleri oluşturabilirsiniz.

ML ve IoT ile entegrasyon:

Mükemmel Nesnelerin İnterneti (IoT) entegrasyonu, IoT cihaz günlükleri ve telemetri verileri olarak kolayca toplanabilir ve değerlendirilebilir.

Büyük hacimli verileri depolamak için şema içermeyen doğa ve kapasite göz önüne alındığında, makine öğrenimi ile entegrasyon.

Gelişmiş algoritmalar için destek:

DL ile heyecan verici öğeleri veya kalıpları belirlemek için karmaşık sorgular ve derin öğrenme algoritmaları kullanabilirsiniz.

Veri Gölü vs Veri deposu

Data Lake ve Data Warehouse arasında karşılaştırmalı bir analiz yaptık, dört ana fark var.

Veri ambarı ve veri gölü farkı

  • Veri Yapısı: Ham ve Yapılandırılmış

Ham veriler, henüz işlenmemiş bilgilerdir. Ham ve işlenmiş veri yapıları ayrımı, veri gölleri ve veri ambarları arasındaki tartışmasız en önemli ayrımdır. Veri ambarları işlenmiş ve rafine edilmiş verileri depolarken, veri gölleri tipik olarak ham, işlenmemiş verileri depolar.

Sonuç olarak, veri gölleri genellikle veri ambarlarından önemli ölçüde daha fazla depolama alanı gerektirir. Ayrıca işlenmemiş, ham veriler şekillendirilebilir ve makine öğrenimi için uygundur. Herhangi bir amaç için hızlı bir şekilde değerlendirilebilir. Bununla birlikte, tüm bu yapılandırılmamış verilerin riski, yeterli veri kalitesi ve yönetişim mekanizmalarının kıtlığında veri göllerinin zaman zaman veri bataklıkları haline gelebilmesidir.

  • Verinin Amacı: Belirsiz ve kullanımdaki

Bir veri gölünün bireysel veri bileşenleri herhangi bir kullanıma sahip olabilir. Ham veriler, genellikle belirli bir amaç göz önünde bulundurularak ve diğer zamanlarda yalnızca depolama için bir veri gölüne girer. Sonuç olarak veri gölleri, benzerlerine göre daha az organizedir ve daha az veri filtrelemeye sahiptir.

Belirli bir amaç için değiştirilen verilere işlenmiş veri denir. Bir veri ambarındaki tüm veriler, firma içinde net bir amaç için kullanılmıştır, çünkü veri ambarları yalnızca işlenmiş verileri depolar. Bu, depolama kapasitesinin gereksiz verilerle boşa harcanmamasını sağlar.

  • Kullanıcılar: Veri Bilimcileri ve İş Profesyonelleri

Ham verilerle çalışmaya alışkın olmayan kişiler genellikle veri göllerini keşfetmeyi zor buluyor. İş kullanımı için ham, yapılandırılmamış verileri anlamak ve dönüştürmek için genellikle bir veri bilimcisi ve özel araçlar gerekir.

Alternatif olarak, veri göllerinde tutulan bilgilere self servis erişim sağlayan veri hazırlama araçları popülerlik kazanmaktadır.

İşlenen verileri bir kurumdaki personelin tamamı olmasa da çoğunluğu tarafından okunabilir kılmak için çizelgelerde, elektronik tablolarda, tablolarda ve diğer formatlarda kullanılır. Veri ambarlarında tutulanlar gibi işlenmiş veriler, kullanıcının konu hakkında bilgi sahibi olmasını gerektirir.

  • Erişilebilirlik: Esnek ve Güvenli

Erişilebilirlik ve kullanışlılık, veri havuzlarının yalnızca içerdiği veriler için değil, bir bütün olarak kullanımı için geçerlidir. Veri gölü mimarisindeki yapı eksikliği, kullanımı ve değiştirilmesini kolaylaştırır. Ayrıca, veri gölleri bu kadar az kısıtlamaya sahip olduğundan, verilerde herhangi bir değişiklik hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Doğası gereği, veri ambarları daha organizedir. Yapının sınırları nedeniyle veri ambarlarının yönetimi zor ve pahalıdır. Yine de, mimarilerinin kritik bir avantajı, verilerin işlenmesi ve yapılandırılmasının anlaşılmasını kolaylaştırmasıdır.

Neden bir Veri Ambarı’na ihtiyacınız var?

Veri ambarları, entegre ve yönetilen çözümler oldukları için kutudan çıkar çıkmaz geliştirmeleri ve devreye almaları kolaydır. Bir veri gölü kullanırken, genellikle bir satıcı tarafından oluşturulan ve çalıştırılan tek bir çözümden meta veriler, depolama ve hesaplama kullanırsınız.

Veri ambarları genellikle veri göllerinden daha fazla yapıya ve şemaya ihtiyaç duyar, bu da genellikle mükemmel veri hijyenini zorunlu kılar ve verilere erişme ve veri tüketme zorluğunu azaltır.

Önceden paketlenmiş işlevlerinin ve mükemmel SQL desteğinin bir sonucu olarak, veri ambarları hızlı, kullanışlı sorgulama sağlar ve bu da onları üzerinde çalışan ekipler için ideal hale getirir. Veri analizi.

Bunlar tipik veri ambarı teknolojileridir:

a. Amazon Kırmızıya Kaydırma:

İlk yaygın olarak kullanılan (ve kolayca erişilebilen) bulut veri ambarı olan Amazon Redshift, verileri yapılandırılmamış veri kaynaklarından ilişkisel depolamaya aktarmak için kaynak bağlayıcıları kullanır. Amazon Web Services (AWS) üzerine inşa edilmiştir. Redshift, sütunlu depolama yapısı ve işleme yetenekleri nedeniyle analitik iş yükleri için mükemmeldir.

b. Google Büyük Sorgu:

Redshift’e benzer şekilde Google Big Query, ana gemisinin kendi bulut platformu olan Google Cloud’u, sütunlu bir depolama yapısını ve hızlı sorgulamayı kolaylaştırmak için paralel işlemeyi kullanır. Big Query, Redshift’in aksine, tüketim kalıplarına göre gelişen, sunucusuz bir çözümdür.

c. kar tanesi:

Redshift veya GCP’nin aksine, Snowflake’in bulut veri ambarı yetenekleri AWS, Google, Azure ve diğer genel bulut altyapısı tarafından desteklenmektedir. Snowflake, Redshift’in aksine, kullanıcıların hesaplama ve depolama için ayrı maliyetler ödemesine olanak tanıyarak veri ambarını daha esnek bir ücret planı arayan ekipler için mükemmel bir seçim haline getirir.

Neden bir Veri Gölüne ihtiyacınız var?

Bir veri ambarının kendin yap eşdeğeri olan veri gölleri, veri mühendisliği ekiplerinin sistemlerinin ihtiyaçlarına göre kullanmak istedikleri belirli meta verileri, depolama ve bilgi işlem teknolojilerini seçmelerine olanak tanır.

Birkaç (veya daha fazla) veri mühendisinin yardımıyla daha özel bir platform oluşturmak isteyen veri ekipleri, veri göllerini kullanabilir.

Data Lake vs Data Warehouse: Hangisi sizin için doğru?

İşletmeler sıklıkla her ikisine de ihtiyaç duyar. Veri gölleri, makine öğrenimi için büyük verileri kullanma ve işlenmemiş, ayrıntılı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden yararlanma gereksinimi nedeniyle geliştirilmiştir, ancak iş kullanıcılarının analitik için kullanması için veri ambarları hala gereklidir.

Bu Kullanım Örnekleri aracılığıyla, veri göllerinin ve veri ambarlarının çeşitli iş sektörlerindeki uygulamalarını inceleyelim.

Data Lake Kullanım Örnekleri

Sağlık hizmeti
Sağlık sektöründe veri ambarları uzun süredir kullanılmaktadır. Veri göllerinin kullanımı, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilere erişim sağlar; bu, sağlık hizmetlerinde çok büyük miktarda yapılandırılmamış veri (doktor notları, klinik veriler vb.) ve gereksinim nedeniyle sağlık şirketleri için daha uygun olduğu ortaya çıkar. gerçek zamanlı içgörüler için.

Eğitim
Öğrenci notları, katılım vb. hakkında veri toplamak, öğrencilerin geçmiş performanslarını geliştirmelerine yardımcı olabilir ve ayrıca olası sorunları ortaya çıkmadan önce yönlendirebilir ve tahmin edebilir.

Toplu taşıma
Tahminlerde bulunabildikleri için veri gölleri harika bir içgörü kaynağıdır. Taşımacılık sektöründeki tahminler, işletmelere maliyetleri düşürmede ve önleyici bakımı geliştirmede yardımcı olabilir.

Veri Ambarı Kullanım Örnekleri

Bankacılık ve Finans
Bir veri ambarı, yalnızca tek bir veri bilimcisi yerine tüm kuruluş tarafından organize erişim sağladığından, genellikle bu endüstriler için en uygun depolama mimarisidir.

Kamu sektörü
Hem kişisel profilleri hem de grup kayıtlarını geliştirmek, yetkililere vergi kayıtlarını, sağlık politikalarını vb. tutma ve analiz etme konusunda yardımcı olur.

Ağırlama Endüstrisi
Bu endüstri, geri bildirimlerine ve seyahat alışkanlıklarına dayalı olarak müşterileri hedefleyen reklam ve promosyon çalışmaları oluşturmak için veri ambarlarını kullanır. DW’yi günlük işlemleri yönetmek için de kullanırlar.

Çözüm

Veri gölü ile veri ambarı arasında bir karşılaştırma yapmak zordur. Veri tüketicilerinin taleplerini karşılamak için, veri ekipleri genellikle kuruluşlarının ihtiyaçları değiştikçe ve ilerledikçe birden çok veri ambarı çözümü arasında geçiş yapar (bugünlerde Pazarlama ve Satıştan Operasyonlara ve İK’ya kadar işteki neredeyse tüm işlevsel alanlardır)

Şirketler hem bir veri ambarına hem de bir veri gölüne ihtiyaç duyar. Veri gölleri, günlük ve operasyonel iş kararları ve operasyonları için sıklıkla kullanılan veri ambarlarının aksine, büyük miktarda veriyi yönetir ve ham verilerden kazanç sağlar. Veri gölleri, yaygın olarak gelişmiş analitik veya makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır. Bununla birlikte, birçok işletme, özellikle bir veri gölü, bir DL’den temizlenmiş ve yapılandırılmış veriler kullanan bir veri ambarı için bir temel olduğunda, her iki depolama türünü de giderek daha fazla kullanmaktadır.

Bu makale, veri gölleri ve veri ambarları arasındaki farkları anlamanıza yardımcı oldu mu? Daha ayrıntılı olarak bilmek ister misiniz? Buraya bir satır bırakabilirsiniz ve danışmanlarımız tüm sorularınızı çözmek için sizinle iletişime geçecektir.

Bir cevap yazın

Ready to Grow Your Business?

We Serve our Clients’ Best Interests with the Best Marketing Solutions. Find out More

How Can We Help You?

Need to bounce off ideas for an upcoming project or digital campaign? Looking to transform your business with the implementation of full potential digital marketing?

For any career inquiries, please visit our careers page here.
[contact-form-7 404 "Bulunamadı"]