Veri Entegrasyonu nedir?
Veri entegrasyonu, kuruluştaki tüm veri türleri için tutarlı erişim ve teslimat sağlama sürecidir. Bir kuruluştaki tüm departmanlar, çeşitli yapılar, biçimler ve işlevlerle büyük miktarda veri toplar. Veri entegrasyonu, analiz için bu farklı verileri birleştiren mimari teknikleri, araçları ve uygulamaları içerir. Sonuç olarak, kuruluşlar verilerini yüksek değerli iş zekası ve öngörüler için tam olarak görüntüleyebilir.
Veri entegrasyonu neden önemlidir?
Modern kuruluşlar tipik olarak verileri toplayıp depolayan birden çok araç, teknoloji ve hizmete sahiptir. Parçalı veriler silo ihtiyacına yol açar ve erişim zorlukları oluşturur.
Örneğin bir iş zekası uygulaması, reklamcılık stratejilerinin geliştirilebilmesi için pazarlama ve finans verileri gerektirir. Ancak, her iki veri kümesi de farklı biçimlerdedir. Dolayısıyla, analizden önce harici bir sistemin her iki veri kümesini de temizleyip filtreleyerek yeniden biçimlendirmesi gerekir. Ek olarak, veri mühendisleri belirli ön işleme görevlerini manuel olarak gerçekleştirdiğinden daha fazla gecikme meydana gelebilir. Bu çabaya rağmen, analiz ekibi varlığının farkında olmadığından, uygulama kritik bir veri kümesini gözden kaçırabilir.
Veri entegrasyonu bu zorlukları farklı tutarlı erişim yöntemleri aracılığıyla çözmeyi hedefler. Örneğin, tüm veri analistleri ve iş zekası uygulamaları, farklı iş süreçlerine ait silolanmış verilere erişmek için tek bir birleştirilmiş platform kullanır. Veri entegrasyonunun avantajlarından bazıları aşağıda verilmiştir:
- Gelişmiş veri yönetim verimliliği ve kullanımı
- Daha iyi veri kalitesi ve bütünlüğü
- Doğru ve alakalı verilerden daha hızı, anlamlı öngörüler
Veri entegrasyonu kullanım örnekleri nelerdir?
Şirketler, veri entegrasyon çözümlerini birçok temel kullanım örneği için kullanır. Aşağıda bu konunun derinine ineceğiz.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi, yapay zeka (AI) yazılımını büyük miktarda doğru veriyle eğitme sürecini içerir. Veri entegrasyonu, verileri merkezi bir konumda biriktirir ve bunları hazırlayarak makine öğrenimini destekleyen biçimlere dönüştürür. Örneğin Mortar Data, şirketlerin verileri Amazon RedShift üzerinde birleştirerek makine öğrenimi modelleri eğittikleri modern veri teknolojileri sunuyor.
Tahmine dayalı analiz
Tahmine dayalı analiz, en son geçmiş verileri kullanarak belirli bir trendi öngörme yaklaşımıdır. Örneğin, şirketler ekipman bakımının zamanını bir arıza meydana gelmeden önce programlamak için tahmine dayalı analizi kullanır. Anormal trendleri tespit etmek ve etkileri hafifletici önlemler almak için eski operasyonel verileri analiz ederler.
Buluta taşıma
Şirketler, bulut bilgi işleme sorunsuz geçiş temin etmek için veri entegrasyon teknolojilerini kullanır. Tüm eski veritabanlarını buluta taşımak karmaşık bir süreçtir ve işletme operasyonlarını sekteye uğratabilir. Bunun yerine şirketler, işletmenin operasyonunu devam ettirirken verileri kademeli olarak bir bulut veri ambarına aktarmak için ara yazılım entegrasyonu gibi veri entegrasyon stratejileri kullanır.
Veri entegrasyonu nasıl çalışır?
Veri entegrasyonu, bu konuyu çok çeşitli bakış açılarıyla ele alan farklı araç ve çözümlerle karmaşık bir alandır. Geçmişte, çözümler fiziksel veri depolamaya odaklanıyordu. Veriler, fiziksel olarak dönüştürülüp birleşik formatta merkezi bir depoya taşınıyordu. Zaman içinde, sanal çözümler geliştirildi. Merkezi bir sistem, altta yatan temel fiziksel veriyi değiştirmeden tüm verileri entegre ederek birleşik bir görünüm sunuyordu. Yakın zamanda, odak noktası veri ağı gibi federe çözümlere kaydı. Her iş birimi, verilerini bağımsız olarak yönetiyor ancak bunları diğer kişilere merkezi olarak tanımlanmış bir formatta sunuyor.
Piyasadaki veri entegrasyon çözümleri de farklı yaklaşımlar kullanıyor. Geleneksel teknikleri daha verimli hale getirmek için modern teknolojileri kullanan birden çok aracı piyasada halen bulabilirsiniz. Ne yazık ki, mevcut durumda piyasadaki çözümlerin parçalara ayrılması, büyük kurumların parçalı bir bakış açısı benimsemesine neden oldu. Farklı ekipler, belirli gereksinimlerini karşılamak için farklı araçlar kullanıyor. Büyük kuruluşlar genellikle eski ve modern veri entegrasyon sistemlerini aynı anda barındırıyor ve bunlar çakışmaya ve gereksiz kalabalığa neden oluyor.
Veri entegrasyonu yaklaşımları nelerdir?
Veri mimarları, bu yaklaşımları veri entegrasyon çalışmalarında kullanır.
Veri birleştirme
Veri birleştirme, fiziksel verileri ayıklamak, temizlemek ve nihai bir depolama konumunda depolamak için araçlar kullanır. Veri silolarını ortadan kaldırır ve veri altyapısı maliyetlerini azaltır. Veri birleştirmede kullanılan iki ana araç türü bulunur.
ETL
ETL; ayıkla, dönüştür ve yükle anlamına gelir. ETL aracı öncelikle verileri farklı kaynaklardan ayıklar. Sonrasında, verileri belirli iş kuralları, biçimleri ve ilkelerine göre değiştirir. Örneğin ETL aracı, satışlar başka para birimlerinde yapılmış olsa bile tüm işlem değerlerini USD'ye dönüştürebilir. Nihai olarak, dönüştürülen verileri, veri ambarı gibi bir hedef sisteme yükler.
ELT
ELT; ayıkla, yükle ve dönüştür anlamına gelir. ETL ile benzerdir ancak ELT süreç sıralamasındaki son iki süreç yer değiştirmiştir. Tüm veriler, veri gölü gibi yapılandırılmamış bir veri sistemine yüklenir ve sadece gerekli olduğunda dönüştürülür. ELT, gerçek zamanlı veri entegrasyonu özellikleri sağlamak için bulut bilgi işlemin işleme gücü ve ölçeklenebilirliğinden faydalanır.
Veri çoğaltma
Veri çoğaltma veya veri yayma, verileri fiziksel olarak bir sistemden diğerine taşımak yerine verilerin mükerrer kopyalarını oluşturur. Bu teknik, az veri kaynağı bulunan küçük ve orta ölçekli işletmelerde iyi çalışır. Örneğin, bir perakende donanım işletmesi, envanterindeki belirli tabloları satış veritabanına kopyalamak için kurumsal veri çoğaltmayı kullanabilir.
Veri sanallaştırma
Veri sanallaştırma, sistemler arasında veri taşımaz ancak tüm veri kaynaklarını entegre eden bir sanal birleşik görünüm oluşturur. Depolama sistemleri, veri sanallaştırma sırasında veritabanları arasında veri aktarımı gerçekleştirmez. Bunun yerine, bir sorgu aldıktan sonra birden fazla kaynaktan gelen verilerle doldurulan bir pano sunar.
Veri federasyonu
Veri federasyonu, birden çok veri kaynağının üzerinde bir sanal veritabanı oluşturmayı içerir. Veri sanallaştırmaya benzer şekilde çalışır ancak veri federasyonu, veri kaynaklarını entegre etmez. Bunun yerine, bir sorgu alırken sistem ilgili kaynaklardan veri yakalar ve bunları standart bir veri modeliyle gerçek zamanlı olarak düzenler.
Veri entegrasyonu ile uygulama entegrasyonu arasındaki fark nedir?
Uygulama entegrasyonu, iki veya daha fazla yazılım uygulamasının birbiriyle iletişim kurmasına olanak tanıyan bir süreçtir. Bu, bir uygulamanın başka bir uygulama işlevine erişmesine imkan tanıyacak ortak bir iletişim çerçevesi veya API'si oluşturma sürecini içerir. API, yazılım programlarının birbiriyle konuşmasını sağlayan bir aracı yazılımdır.
Uygulama entegrasyonu, mevcut bir yazılım programını başka bir programla entegre ederek ilgili yazılım programının özelliklerini genişletir. Örneğin, bir otomatik e-posta yanıtlayıcısını bir müşteri ilişkileri yönetimi (CEM) uygulamasına entegre edebilirsiniz. Bu esnada veri entegrasyonu, tüm müşteri verilerini birden çok kaynak sisteminden ayıklar, birleştirir ve bir bulut veri deposuna yükler.
AWS, veri entegrasyonuna nasıl yardımcı olur?
AWS'de Analiz, karmaşık veri entegrasyonu çözümleri için ihtiyaç duyduğunuz tüm altyapıyı temin eder. Özelleştirilmiş veri entegrasyon uygulamalarınızı en iyi fiyat performansı, ölçeklenebilirlik ve en düşük maliyetle oluşturabilmeniz için size en geniş kapsamlı analiz hizmetleri yelpazesini sunuyoruz.
Kullanıma hazır bir çözüm olan AWS Glue, şirketlerin verileri uygun ölçekte ayıklaması, temizlemesi ve birleştirmesine olanak tanıyan bir veri entegrasyon aracıdır. Veri mimarlarının ayıkla, dönüştür ve yükle (ETL); ayıkla, yükle ve dönüştür (ELT); toplu işlem ve akış gibi farklı yöntemlerle verileri entegre etmesine imkan tanır.
- AWS Glue Veri Kataloğu, veri bilimcilerinin verileri verimli şekilde sorgulamasına ve verilerin zaman içinde nasıl değişime uğradığını gözlemlemesine olanak tanır
- AWS Glue DataBrew, veri analistlerinin kod yazmadan verileri dönüştürmesine imkan tanıyan bir görsel arabirim sunar
- AWS Glue Hassas Veri Algılama, hassas verileri otomatik olarak tanımlar, işler ve maskeler
- AWS Glue DevOps, geliştiricilerin veri entegrasyon işlerini daha tutarlı şekilde izlemesini, test etmesini ve dağıtmasını sağlar
Hemen bir AWS hesabına kaydolarak AWS'de veri entegrasyonunu kullanmaya başlayın.
