Data Fabric çözümleri ile kurumsal veri performansını artırın
19.01.2021
Sosyal Medya

Data Fabric çözümleri ile kurumsal veri performansını artırın

Şirketlerin verilerini hibrit çoklu bulut ortamlarında en iyi şekilde kullanabilmeleri için güçlü bir veri stratejisine ihtiyaçları vardır. Bu nedenle, giderek daha fazla şirket artık "Mantıksal Veri Yapısı" konseptine güveniyor. Bunun öncül şartı olan data fabric çözümlerine ve şirketlerin onlardan ne beklemeleri gerektiğine birlikte bakalım.

Data Fabric nedir, ne işe yarar?

Dağıtık bir veri yönetimi platformu olan data fabric’in tek amacı, farklı veri depolama, erişim, analitik ve güvenlik araçlarını birbiriyle uyumlu biçimde birleştirmektir. Bu sayede veri yönetim süreçleri kolaylaşır ve kesintisiz olarak yürütülebilir.

Data Fabric ile bulut ve kurum içi verilerin yönetimi de hızlanarak dijital dönüşüme ivme kazandırır. Yeni yaygınlaşan bir konsept olan data fabric, veri karmaşıklığının yarattığı sorunların üstesinden gelirken, çevik kurumsal veri ortamı yaratır ve farklı iş senaryolarını destekler.

Data Fabric kapsamı

Data Fabric, işleri kolaylaştırmak için otomatik veri entegrasyonu, veri yönetişimi ve veri işleme gibi yolları izler. Data fabric tasarımı ve yönetimi şu veri iletişim hatlarını kapsamaktadır: İş süreci yönetimi, poliçe yönetimi ve düzenlemesi, aktif üstveri ve makine öğrenimi (ML) kullanarak artırılmış veri yönetimi, zenginleştirilmiş veri kataloglama, veri sanallaştırma.

Data Fabric çözümleri ve özellikleri

Çoklu bulut ortamlarında ustalaşma

Şirketlerde şu anda sadece ölçeklenebilirlik ve performans değil, aynı zamanda klasik tek bir üretici bağımlılığından kurtulmayı vaat eden çoklu BT ortamları ortaya çıkıyor. Bununla birlikte, şirket verilerinin birkaç bulut alanı ve sağlayıcısı üzerinden dağıtımı, geleneksel iş zekası sistemleri tarafından tam olarak kapsanmayan artan bir karmaşıklığı da beraberinde getiriyor

Mantıksal bir veri yapısı, farklı bulut kaynaklarını entegre etme imkânı sunar. Böylece sonunda mantıksal bir katmanın tüm verileri toplanır. Kurumsal kullanıma yönelik bir veri yapısı, her bulut alanına (örneğin AWS, Azure, GCP) ayrı örnekler yerleştirir. Tüm sanallaştırma örnekleri, erişimi koordine eden ve gerçek zamanlı olarak tek tip analizlere olanak tanıyan daha yüksek seviyeli bir örneğe bağlanır.

Görevleri otomatikleştirme

Veri gölleri çoklu bulut ortamlarında birden çok platforma yayılır. Veri bilimcileri gibi kurumsal kullanıcılar, çok sayıda platformda aradıklarının izini hızla kaybedebilir. Artan sayıda dış kaynak da bu anlamda büyüyen bir risk oluşturur: Veri nesnesi modelleri ve düzenleri, plansız şekilde önceden haber verilmeden değiştirilebilir. Farklı performans özelliklerine ve gecikme sürelerine sahip çeşitli platformlardan gelen verileri sorgulamak ise, sistemde darboğazlar oluşmasına sebep olabilir.

Data fabric çözümleri, gelecekte artacak gereksinimleri karşılamak için otomatik çözümler sunarak bunu aşabilirler. Mantıksal veri yapıları, elle yapılan görevleri otomatikleştirmek için makine öğrenimini veya diğer modern teknolojileri kullanır. Analize uygun otomatik veri kümeleri önerilerini (kullanıcı modellerine göre) akıllı önbelleğe alarak tüm veri mimarisinde performansı artırır.

Hızlı veri iletimi

TDWI Raporu 2020'ye göre, şirketlerin yüzde 80'i daha hızlı analizlere ihtiyaç duyuyor. Katılımcıların yüzde 77'si şirketlerinin başarısı için “gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı” analizlerin önemli olduğunu düşünüyor.

Bu tercih ışığında, hızlı veri iletimi ile veri gecikmesi azaltılmalıdır. Bu tekniğin kullanımına ilişkin en yaygın tercih edilen 3 yol; pushdown optimization, önbellekleme ve veri göndermedir.

Pushdown optimization, sorgunun bölümlerini yürütmek için bulut barındırıcısının veritabanı sistemleri gibi alt sistemleri kullanır. Önbelleğe alma, en sık kullanılan veri kümelerinin ve sonuçlarının yerel olarak en güçlü platformda depolanmasını sağlar. Veri gönderimi ise veri kaynaklarının her zaman aynı şekilde ele alınmadığı, boyutlarına ve önemlerine göre ele alındığı ve bu nedenle daha hızlı işlendiği anlamına gelir.

Bu üç işleve sahip bir veri yapısı, dinamik sorgu optimizasyonu sunar ve büyük paralel işleme motorlarını destekler; böylece tüm veri yönetiminin performansını artırır.

Veri keşfi ve veri bilimi desteği

Şirketler veri bilimine giderek daha fazla güveniyor ve modern analitik yaklaşımlarını destekleyen teknolojilere ihtiyaç duyuyor. Analiz modellerinin tekrarlı doğası, şirketin neresinde hangi verilerin mevcut olduğu konusunda netlik gerektiriyor. Ancak bunu sağlamak için verilere genel bir bakış sunabilmek yeterli değil.

Kullanıcıların, verileri self servis kullanabilmeleri için uygun yetkiye sahip olmaları da gerekiyor. Ek olarak, kaynak verilerin esnek veri modellerine de kolayca aktarılabilmesi mümkün olmalıdır. Bu özellik, çeşitli analizler ve değerlendirmeler yapmayı da kolaylaştırmaktadır.

Bir kurumsal veri yapısı, tüm veri ortamına erişim sunmalı ve tüm veri setlerini ilgili veri bilimi projesine ve iş zekasına API'ler veya not defterleri aracılığıyla sunmalıdır. Veri yapısının avantajı, mantıksal modellerin kaynak verilerin üzerine yerleştirilmesine izin vermesidir. Bu şekilde, veri bilimcileri aynı kaynaktaki verileri farklı uygulama bağlamlarında kullanabilir ve analiz modellerini tekrarlı olarak iyileştirip birbirleriyle paylaşabilirler.

Geçmiş verilerin ve veri akışlarının analizi

Şimdiye kadar, analiz edilecek verilerin çoğu "hareketsiz veriler" idi. Ancak günümüzde dinamik hale geldiler ve akış kaynakları giderek artıyor. Sensör bilgileri, haberler veya hava durumu verileri gibi veriler, veri yönetiminde ve şirketlerin analizlerinde kademeli olarak görünür ve mevcut depolanmış verilerle birleştirilirler. Bunun uygulama örneklerinden bir tanesi analiz modelleri oluşturmak için geçmiş verileri veri akışlarıyla birleştiren IoT uygulamalarıdır.

Bu modellerin kullanılması durumunda elle yapılan müdahaleler azaltılabilir ve otomatik kararlar daha güvenilir hale getirilebilir. Veri yapısını tasarlarken, hareket halindeki verilerin durağan verilerle birleştirilebileceğini göz önünde bulundurun. Data fabric çözümünüzün, bir veri ambarındaki yapılandırılmış verilerle Apache Kafka gibi veri akışı araçlarının basitleştirilmiş kullanımını desteklemesi gerekir.

Verilerin kataloglanması

Birçok farklı kaynaktan veri kullanıyorsanız, şirket çapında tek tip bir tanıma (anlamsal model) sahip olmaya dikkat etmelisiniz. Terimlerin belgelenmiş tanımları ve terimlerin mantıksal bağımlılıklarının bir listesi olmadan, işe yarar sonuçlar elde etmek zorlaşacaktır.

Bir veri yapısı, tüm şirketten veri toplar ve şirketteki mevcut bilgileri semantik bir modelde haritalandırır. Veri yapısı ayrıca verilerin konumu, türü ve formatının yanı sıra veri setleri arasındaki ilişkiyi listelemek için de bir katalog görevi görebilir. Bu şekilde veriler, veri kümeleri ve ilişkiler, kolayca ve merkezi olarak araştırılabilir. Bu nedenle akıllı arama, iyi bir veri yapısının önemli bir özelliğidir. Sorgular, verileri anlamayı kolaylaştırır ve kurumsal kullanıcıların verilerle daha kolay ve güvenilir bir şekilde çalışmasına ve ondan değer elde etmesine olanak tanır.

Öne Çıkan Yazılar
Sosyolojik reformun yeni adı: Toplum 5.0
Sosyolojik reformun yeni adı: Toplum 5.0
Teknolojik gelişmeler hayatın tüm alanlarında hızlı ve köklü değişimlere sebep oluyor. Toplumun sosyal ve kültürel yapısı...
5.08.2020
Büyük Veri
Sağlık hizmetlerinde veri yönetimi nasıl yapılıyor?
Sağlık hizmetlerinde veri yönetimi nasıl yapılıyor?
Bilgi temeline dayanan bir sektör olan sağlık sektöründe işlemlerin her aşamasında bilgiye gereksinim duyulması sağlık hizmetlerinde...
23.04.2020
Büyük Veri
Markaların büyük veri analizini kullandığı alanlar
Markaların büyük veri analizini kullandığı alanlar
Büyük veri analizi; yapılacak yatırımlar, büyüme ya da küçülme gibi kritik karar alma süreçlerini kolaylaştırması açısından...
14.05.2020
Büyük Veri
Büyük Veri hangi kaynaklardan elde edilir?
Büyük Veri hangi kaynaklardan elde edilir?
Kurumların stratejik kararlar vermesine yardımcı olan Büyük Veri (Big Data) nedir, türleri, nasıl ve hangi kaynaklardan elde...
1.10.2020
Büyük Veri
Nesnelerin İnterneti, Yapay Zekâ ve Verinin Gücü
Nesnelerin İnterneti, Yapay Zekâ ve Verinin Gücü
Son yıllarda gündemden düşmeyen “Büyük Veri” konusu yapay zekâ uygulamalarının da gelişmesiyle daha önemli bir kavram haline...
20.08.2019
Büyük Veri
En popüler veri bilimi uygulamaları ve sağladığı avantajlar
En popüler veri bilimi uygulamaları ve sağladığı avantajlar
Veri bilimi uygulamaları, metodolojileri, araçları ve teknolojileri sayesinde kurumlar verilerden değerli bilgiler elde etmek...
26.03.2021
Büyük Veri