Veri gölü nedir?

Kuruluşlar, depolamaları ve üzerinde çalışmaları gereken çok büyük hacimlerde veri üretir. Veri gölleri, farklı veri türleri ve kaynaklarını hemen yapılandırmaya veya dönüştürmeye gerek kalmadan yönetmek için ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir çözüm sunarak bu ihtiyacı karşılar.

Veri göllerinin yaygın olarak benimsenmesinin temel nedenleri şunlardır:

• Esneklik: Yapılandırılmış tablolar, günlükler, resimler ve videolar gibi tüm veri türlerini, nasıl kullanılacaklarını önceden tanımlamaya gerek kalmadan tek bir yerde depolar.
• Ölçeklenebilirlik: Yapıyı veya performansı önemli ölçüde değiştirmeden petabaytlarca veriyi depolayacak şekilde genişletin.
• Erişilebilirlik: Raporlamayı, gelişmiş analizi ve yapay zekayla geliştirmeyi desteklemek için verilerin geniş bir kullanıcı ve araç yelpazesinin kullanımına sunun.
• Uygun maliyetli: Düşük maliyetli depolama seçeneklerini kullanın ve verileri sık sık taşıma veya çoğaltma işlemlerinin ek yükünden kaçının.
• Yeniliklere hazır: Verileri gerçek zamanlı olarak keşfedip şekillendirebilecek veri bilimciler, analistler ve geliştiricilerin denemeler yapılmasını kolaylaştırın.

Veri gölleri çeşitli verileri büyük ölçüde erişilebilir hale getirdiğinden, okurken şema uygulamayı desteklediğinden ve büyük iş yüklerini işleyecek şekilde ölçeklendirilebildiğinden, yapay zeka, makine öğrenmesi ve gerçek zamanlı analiz alanlarında yenilikleri desteklemek için idealdir.

Veri gölleri, depolamayı departmanlar ve sistemler arasında merkezileştirerek parçalı verileri ortadan kaldırmaya yardımcı olur; böylece ekiplerin bilinçli kararlar almasına ve tek bir güvenilir veri sürümüyle çalışmasına katkıda bulunur. Etkili veri yönetimi uygulamaları, bu merkezileştirilmiş verilerin güvenli, uyumlu ve güvenilir kalmasını sağlar.

Microsoft Fabric analiz, veritabanı ve görselleştirme araçlarını Tek Göl üzerinde tümleştirerek bu avantajların kapsamını genişletir. Ekipler, ayrı sistemleri yönetmeden modeller oluşturabilir, raporlar hazırlayabilir ve işlem hatlarını otomatikleştirebilir. Bu birleşik yaklaşım, geliştirme süreçlerine hız kazandırır ve ek yükü azaltırken, tutarlı güvenlik ve uyumluluğu da destekler.

Veri gölleri, sektörler genelinde verileri birleştirmek ve karar alma, analiz ve yenilikler için daha erişilebilir olmalarını sağlamak amacıyla kullanılır. Esneklikleri sayesinde bunlar hem operasyonel hem de stratejik kullanım örneklerine uygundur.

Yaygın örnekler şunlardır:

• Perakende analiği: Satış noktası verilerini, müşteri geri bildirimlerini, web sitesi günlüklerini ve stok ölçümlerini tek bir veri gölünde birleştirerek alışveriş davranışlarını anlayın, tedarik zincirlerini iyileştirin ve pazarlamayı kişiselleştirin.
• Sağlık içgörüleri: Tıbbi araştırmaları desteklemek ve hasta sonuçlarını geliştirmek için elektronik sağlık kayıtlarını, görüntüleme verilerini, klinik deneme sonuçlarını ve giyilebilir cihaz ölçümlerini bir araya toplayın.
• Üretim izleme: Anomalileri algılamak, ekipman arızalarını tahmin etmek ve iş akışlarını iyileştirmek için IoT sensörlerinden, üretim günlüklerinden ve bakım kayıtlarından verileri toplayın.
• Finansal risk analizi: Gelişmiş risk modelleri çalıştırmak, dolandırıcılığı algılamak ve uyumluluğu güvence altına almak için işlem kayıtlarını, pazar verilerini ve müşteri etkileşimlerini tek bir yerde depolayın.
• Eğitim ve araştırma: Öğrenci katılımını ve akademik sonuçları geliştirmek için anket verilerini, öğrenim yönetim sistemlerini ve çevrimiçi tüketim desenlerini bir araya getirin.
• Medya akışı: Abonelik tabanlı medya akışı şirketleri müşteri davranışıyla ilgili içgörüleri toplayıp işler ve bunları öneri algoritmalarını geliştirmek için kullanabilir.
• IoT verilerini depolama: Donanım sensörleri, kendilerini çevreleyen fiziksel dünyayla ilgili muazzam miktarlarda yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri üretir. Veri bağlayıcıları bu verinin analiz için veri gölüne sorunsuzca entegre edilmesini sağlar.
• Satış desteği: Veri bilimcileri ve satış mühendisleri, müşteri davranışını belirlemeye ve genel olarak müşteri erimesini azaltmaya yardımcı olmak için genellikle tahmine dayalı modeller oluşturur.

Veri gölü ile veri ambarı arasında ne fark vardır? Peki hangisini ne zaman kullanmak daha uygun olur?

Veri gölleri ile veri ambarları, verileri depolama ve işleme açısından benzer görünse de her birinin kendine özgü güçlü yönleri ve buna bağlı kullanım örnekleri vardır. Bu nedenle kurumsal organizasyonlar, daha geniş bir analiz ekosisteminin parçası olarak çoğu zaman ikisini de kullanır. Birlikte depolama, işleme ve daha hızlı içgörüye dönüştürme için güvenli, uçtan uca bir sistem oluştururlar.

Veri gölü, iş uygulamaları, mobil uygulamalar, IoT cihazları, sosyal medya veya medya akışı gibi çeşitli kaynaklardan hem ilişkisel hem de ilişkisel olmayan verileri yakalar. Veriler okunana kadar bu verilerin yapısını veya şemasını belirlemek gerekmez. Bunun sonucunda, veri gölleri yapılandırılmış verilerden yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere kadar çok çeşitli veri türlerini her ölçekte barındırabilir. Bunların esnek ve ölçeklenebilir doğası, işleme araçlarını kullanarak karmaşık veri analizleri gerçekleştirme açısından vazgeçilmez olmalarını sağlar. Sistemler arasındaki veri akışını anlamak, verileri verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek için kritik öneme sahiptir.

Buna karşılık, veri ambarı ilişkisel bir yapıya sahiptir. Yapı veya şema, SQL sorgu operasyonları için özel olarak seçilmiş, uyumlu hale getirilmiş ve iyileştirilmiş iş ve ürün gereksinimleriyle modellenir veya önceden tanımlanır. Veri gölü ham ve işlenmemiş veriler de dahil olmak üzere tüm yapılandırma türlerindeki verileri barındırırken, veri ambarı belirli bir amaç gözetilerek işlenmiş ve dönüştürülmüş verileri depolar. Bu nedenle, veri ambarları standartlaştırılmış iş zekası raporlarını üretmek veya iyi tanımlanmış veri modelleriyle operasyonel kullanım örneklerini desteklemek için idealdir.

Kapsamlı veri gölleri nereye uyar?

Bir kapsamlı veri gölü, her iki mimarinin de öğelerini bir araya getirir. Veri gölünün esnek depolamasını kullanır ve buna tipik olarak veri ambarlarında bulunan veri yönetim özelliklerini ekler. Bu özellikler arasına işlemler, şema zorlaması ve sorgu iş yükleri için performans optimizasyonları sayılabilir. Bu hibrit yaklaşım, verileri sistemler arasında taşımaya veya çoğaltmaya gerek kalmadan ham ve yapılandırılmış veriler üzerinde analiz ve makine öğrenmesi iş akışlarına olanak tanır.

Fabric, içindeki tüm veri iş yükleri için temel depolama katmanı işlevi gören ve birleşik bir veri gölü olan Tek Göl üzerine yapılandırılmış bir kapsamlı veri gölü kullanır. Bu mimari, doğrudan Tek Göl'deki verileriniz üzerinde veri gölleri, veri ambarları ve veritabanları oluşturmanıza olanak tanır. Açık veri biçimlerini desteklemek ve paylaşılan bir veri temeli sağlamak, verileri tek bir tümleşik Fabric ortamında almayı, dönüştürmeyi ve analiz etmeyi mümkün kılar. Bu katmanlı yaklaşım, ekiplerin ister açıklayıcı analizler, ister operasyonel raporlama veya gelişmiş yapay zeka çözümleri için olsun, doğru verilere erişmesini ve doğru verilerle çalışmasını güvence altına alır. Bu verilerin taşınması veya çoğaltılması gerekmez.

Verilerin hem hacmi hem de çeşitliliği artmaya devam ederken, geleneksel veri depolama ve analiz yaklaşımları giderek daha az sürdürülebilir hale gelmektedir. Veri gölleri, kuruluşların farklı kaynaklardan gelen ham verileri depolamasına, bunlara isteğe bağlı olarak erişmesine ve çok geniş bir yelpazedeki analizleri ve içgörüleri desteklemesine olanak tanıyarak, ölçeklenebilir, esnek ve birleşik depolama çözümlerine duyulan ihtiyacı karşılar.

Gelecekte, kuruluşlar organik olarak büyüyen, parçalara ayrılmış veri ortamlarının (birden çok silodan oluşan göller, yedekli depolama sistemleri ve tutarsız erişim modelleri dahil) getirdiği giderek artan güçlüklerle karşılaştıkça, veri gölleri modern veri stratejilerinin temel bileşeni haline gelecektir. Bu sorunlar veri dağınıklığına, çoğaltmaya, yönetim karmaşıklığına ve giderek artan maliyetlere yol açarak, ekiplerin verileri verimli bir yolla bulmasını, kullanmasını ve bu verilere güvenmesini zorlaştırır.

Fabric, bu zorluklarla başa çıkmak için platformda yerleşik olarak bulunan ve çok bulutlu birleşik bir veri gölü olan Tek Göl'ü kullanır. Tek Göl, “Veriler için OneDrive” gibi çalışır. Ayrı bir veri gölü altyapısı oluşturma ve koruma gereğini ortadan kaldıran, tamamen yönetilen bir hizmet olarak yazılım (SaaS) çözümüdür. Tüm iş etki alanları ve bulut ortamlarında verileri bulmaya, depolamaya ve bu veriler üzerinde işbirliği yapmaya yönelik, kuruluş genelini kapsayan tek bir temel işlevi görür. Bu açık, göl odaklı yaklaşım çoğaltmayı azaltır, yönetimi geliştirir ve ekiplerin aynı verilerle çalışmasına olanak tanır. Bu şekilde daha iyi bir işbirliğini, daha hızlı içgörüleri ve yapay zekanın kullanıldığı daha akıllı kararları destekler.

Microsoft Fabric ve onun merkezindeki Tek Göl, depolamayı, alımı, analizi ve yönetimi tek bir çatı altında birleştirerek kuruluşların ham verilerden içgörülere daha hızlı ulaşmasını sağlar. Mimariyi sadeleştirir, operasyonel uyuşmazlığı azaltır ve ölçeklenebilir, geleceğe hazır veri sistemleri oluşturmayı kolaylaştırır.

Gelişen veri ekosistemi hakkında temel bilgiler için Data 101 hub'ı keşfedin.