Veri Dokusu Nedir?

Veri dokusunun, veri merkezli tüm organizasyonlar için olmazsa olmaz bir unsur olduğu belirtilmektedir. Son birkaç yıldır bu terminoloji, kurumsal veri yönetimi ve kurumsal veri entegrasyonları ile oldukça alakalı olmuştur. Analist firması Gartner'a göre, veri yapısı 2021 için en iyi 10 veri ve analitik trendi olarak kabul ediliyor. Gartner ayrıca 2024 yılına kadar her veri yönetimi tedarikçisinin neredeyse %25'inin kapsamlı bir veri yapısı çözümü sunacağını tahmin ediyor. Bu, mevcut %5'lik katkıdan büyük bir sıçrama olacaktır.

• Veri Yapısı Tanımı
• Veri dokusu ihtiyacı
• Mimarlık
• Anahtar yetenekler
• Mukayese
• Data Fabric Kullanım Örnekleri
• Veri Dokusunun Avantajları

Veri dokusu nedir?

Basit terimlerle ifade etmek gerekirse, veri dokusu, entegre bir dizi teknoloji ve hizmeti kapsayan basitleştirilmiş, birleşik ve tek bir mimaridir. Bu koleksiyon, entegre ve zenginleştirilmiş verileri doğru metodoloji kullanarak, doğru veri müşterisine ve doğru zamanda sunmak; hem operasyonel hem de analitik çalışmayı ele alır.

Veri yapısı, veri kataloğu, veri yönetimi, veri entegrasyonu, veri boru hattı ve veri düzenlemesi gibi temel veri yönetimi teknolojilerini içerir.

Kaynak: Gartner Inc. ve/veya bağlı kuruluşları

Neden veri dokusuna ihtiyacınız var?

Kuruluşların veri dokusuna ihtiyaç duymasının temel bir nedeni, doğası gereği iş, teknik ve organizasyonel birçok hizalama sürücüsüne hizmet etmesidir.

İşletmeye yön veren

• İş sürücüleri için veri yapısı, içgörülere erişim süresini kısaltmaya yardımcı olur ve daha hızlı bir bilinçli karar verme sürecine yardımcı olur. Bu, verileri hızlı bir şekilde veri ambarlarına ve veri göllerine yönlendirerek yapılır.

• Veri yapısı ayrıca müşteriler, satıcılar, siparişler, teslimat, ürün vb. gibi bir ticari varlığın tüm yönlerinin gerçek zamanlı 360 derecelik bir görünümünü sağlamaya yardımcı olur.

Organizasyonel Sürücüler

• Veri yapısı, veri mühendisleri ve veri tüketicileri arasında ortak bir dil işlevi görerek iş ekipleri ve veri ekipleri arasında daha iyi işbirliğine yardımcı olur.

• Tüketicilerin ihtiyaç duydukları verileri herhangi bir zamanda almalarına olanak tanıyan self servis veri erişim yetenekleri vardır.

Veri yönetimi sürücüleri

• Veri hazırlamanın yönetimi, veri bilimcilerinin ve diğer BT kaynaklarının, veri zenginleştirme, dönüştürme ve veri temizleme ile ilgili her türlü tekrarlayan görevi üstlenmekten kaçınmasına yardımcı olur.

• Veri dokusu aracılığıyla, herhangi bir yöntemle kurumsal çapta her türlü veriye erişim sağlanabilir. Buna toplu veri hareketi, veri sanallaştırma ve hatta API'ler dahildir.

• Veri yapısı ayrıca kuruluşta kullanılan mevcut veri yönetimi araçlarını düzene sokar ve entegre eder ve maliyet etkinliğini artırmak için diğer yedekli araçları optimize eder.

Data Fabric mimarisi

İyi tanımlanmış bir veri yapısı mimarisi, doğası gereği modülerdir ve çoklu bulut, şirket içi ve hatta hibrit dağıtım olabilen büyük ölçekli dağıtımı destekler. Bir veri yapısı mimarisi için veri kaynakları, silolarda çalışan birçok eski sistemden en yeni bulut ortamlarına kadar çeşitlilik gösterir.

Aşağıdaki diyagram, veri dokusunun mimarisi hakkında bir fikir verir.

Kaynak: Gartner Inc. ve/veya bağlı kuruluşları

Veri yapısının tüketicileri, veri bilimcileri ve analistleri, pazarlama analistleri, satış analistleri ve bulut mimarlarıyla birlikte veri gizliliği üzerinde çalışan kaynaklardan oluşur.

Veri dokusunun temel yetenekleri

Aşağıda, veri yapısının tek bir birleşik platforma entegre edildiğinde desteklediği temel yetenekler seti verilmiştir:

1. Veri Kataloğu
   Veri varlıklarını kategorize etmek, sınıflandırmak ve uygun bir envanter yapısına oturtmak, böylece görsel olarak sunmak.

2. Veri Mühendisliği
   Analitik ve operasyonel amaçlar için güvenilir veri boru hatları geliştirmek

3. Veri yönetimi
   Veri kalitesini sağlamak ve ayrıca veri gizliliği, veri güvenliği ve ölçeklenebilirlik ile ilgili düzenlemelere ve protokollere uymak

4. Veri Hazırlama
   Bu, veri temizleme, zenginleştirme, dönüştürme ve veri doğrulama adımlarını da içeren veri akışı sürecini tanımlamakla ilgilidir.

5. Veri entegrasyonu ve veri teslimi
   Bu, herhangi bir güvenilir kaynaktan verilerin çıkarılmasını veya alınmasını ve ardından daha sonraki işlemler için veri tüketicisinin kullanımına sunulmasını içerir. Bu, API'ler, ETL vb. aracılığıyla yapılır.

Yukarıda bahsedilen temel yeteneklerin yanı sıra, veri dokusunun masaya getirdiği bazı temel olmayan yetenekler de vardır.

Bunlar aşağıdaki gibidir:

1. Verilerin Ölçeği, Hacmi ve Performansı
2. Ulaşılabilirlik
3. Dağıtım
4. Güvenlik

Operasyonel İş Yükleri için Data Fabric/Data Lake/Veritabanı Karşılaştırması

Veri yapısının önemini anlamanıza yardımcı olmak için, çeşitli veri kaynaklarının artıları ve eksileri etrafında bir karşılaştırmaya bakalım.

Veri yapısı, yüksek ölçekli operasyonel iş yükleri için üstün bir teknoloji olarak hizmet ederken, aynı zamanda veri gölü ve veri ambarları için karşılıklı bir teknoloji görevi gören bir çözümdür. Bu tür miktarda veri iş yükü için bir veri yapısı şunları yapabilir:

1. Çevrimdışı analiz amaçları için onlara yeni, güvenilir veriler sağlayın.
2. Gerçek zamanlı operasyonel kullanım senaryolarına yerleştirmek için onlardan iş bilgileri alın.

Data Fabric Kullanım Örnekleri

Kurumsal operasyonlarda, birden çok işlemi destekleyebilen, yüksek ölçekli ve yüksek hızlı bir veri mimarisi gerektiren birden çok kullanılan durum vardır. Bu örnekler şunları içerir:

• 360 derecelik bir müşteri görünümü sunma

  CRM sistemleri, IVR veya müşteri self servis portalı aracılığıyla kapsamlı ve tek bir müşteri görünümü sunma.

• Veri gizliliği yasalarına uymak

  İnsanlar, sistemler ve veriler arasındaki uyumluluğa uygun esnek bir iş akışı ve veri otomasyonu çözümü benimseyerek.

• Talep üzerine test verileri

  Toplam bütünlüğü koruyarak bir test veri ambarı oluşturmaya ve çeşitli veri merkezleriyle anonim test verilerini paylaşmaya yardımcı olmak

Veri Dokusunun Avantajları

Bazı geleneksel/alternatif veri yönetimi metodolojilerine göre veri yapısının çok sayıda avantajı vardır.

• İyileştirilmiş veri yönetimi
• Genişletilmiş veri hizmetleri
• Yüksek düzeyde tutarlılık, kullanılabilirlik ve dayanıklılık
• Son derece sıkı güvenlik
• Yüksek performans

Son düşünceler

Veri analitiği için tek bir veri yapısı çözümüne ve operasyonel zeka için başka bir çözüme sahip olmak istemeyen ekipler. Genellikle her ikisi için de tek bir veri yapısına sahip olmayı tercih ederler.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veriye Dayalı Bir Kültür Oluşturmak için 5 Adım | Teknoloji Hunisi

2022'de Veri Okuryazarlığı Oluşturmak için 12 İpucu | Teknoloji Hunisi

Data Hub – Bilmeniz Gereken Her Şey | Teknoloji Hunisi