Veri toplama ve işleme, son birkaç on yılda, veri ekiplerinin artık her zamankinden daha fazla bilgiye sahip olmasıyla yeniden doğdu. Bu, veri analizini ve araştırmayı artırırken, aynı zamanda mühendisler ve iş ekipleri için çeşitli zorlukları da beraberinde getirdi. Ham verilerle uğraşmak ve bunları filtrelemek zor olabilir. Sorun her zaman daha fazla verinin nasıl toplanacağı değil, hangi verilerin saklanacağı ve değerlendirileceğidir. İşletmeler, ilgili, faydalı verileri düzenlemek ve birçok sistemde kullanılabilir hale getirmek için veri dönüşümünü kullanmalıdır. Bu yazıda, Log ve Data Transformation'ın yanı sıra verileri dönüştürmek için gereken farklı türleri, faydaları, yöntemleri ve araçları tanımlayacağız.
Veri Dönüşümü Nedir?
Verileri bir biçimden diğerine, genellikle bir kaynak sistemin biçiminden bir hedef sistemin gerekli biçimine değiştirme işlemi, veri dönüştürme olarak bilinir ve aynı zamanda veri manipülasyonu olarak da ifade edilebilir. Veri düzenleme ve veri depolama gibi çoğu veri entegrasyonu ve veri yönetimi işlemi, veri dönüşümüne ihtiyaç duyar.
Veri dönüştürme, hedefine gönderilmeden önce verilerde yapılması gereken değişikliklerin türüne göre "basit" veya "karmaşık" olarak sınıflandırılabilen ELT/ETL sürecindeki bir adımdır. Veri işleme süreci otomatikleştirilebilir, manuel olarak gerçekleştirilebilir veya ikisinin bir kombinasyonu olabilir.
Veri Dönüşümü Nasıl Çalışır?
Veri işleme sürecinin amacı, bir kaynaktan veri çıkarmak, onu kullanılabilir bir formata dönüştürmek ve bir hedefe taşımaktır. Bu prosedürün tamamına ETL (Ayıkla, Yükle, Dönüştür) denir. Çıkarma aşamasında, veriler tanınır ve birkaç yerden veya kaynaktan çıkarılır ve tek bir depoda saklanır.
Kaynak siteden toplanan veriler genellikle işlenmemiş durumdadır ve işlenmemiş haliyle kullanılamaz. Bu engeli aşmak için veriler değiştirilmelidir. Bu, ETL sürecindeki en önemli aşamadır, çünkü verilerinizin işle ilgili bilgiler için çıkarılmasına olanak tanır. Gerekli formata dönüştürmek için dönüştürme sırasında çeşitli işlemler yapılır. Bazı durumlarda değiştirilmeden önce verilerin temizlenmesi gerekir. Ayrıca Veri temizleme, tutarsızlıkları veya eksik değerleri ortadan kaldırarak verileri dönüştürmeye hazırlama işlemidir.
Veri Dönüşüm Türleri
Aşağıdakiler en tipik veri dönüştürme türleridir:
1 numara. Toplu veri dönüştürme
Toplu veri dönüştürme olarak da bilinen toplu veri dönüştürme, verileri zaman içinde gruplara dönüştürme işlemidir. SQL ve Python gibi programlanmış dillerle manuel yürütmeyi içeren geleneksel toplu veri dönüştürme şu anda oldukça eski kabul ediliyor.
2 numara. Etkileşimli veri dönüşümü
Daha fazla işletme bulut tabanlı sistemlere başvurdukça—IBM, işletmelerin %81'inin birkaç bulut tabanlı sistem kullandığını söylüyor—veri son kullanıcıları, verileri dönüştürmek için daha çeşitli teknikler arıyor. Gerçek zamanlı veri dönüşümü olarak da bilinen etkileşimli veri dönüşümü kavramları, gerçek zamanlı entegrasyon ve ELT işleme kavramlarıyla karşılaştırılabilir.
Toplu dönüştürme, etkileşimli veri dönüştürmenin bir alt kümesidir. Ancak, adımlar her zaman sıralı değildir. Kullanıcı dostu görsel arayüzü sayesinde popülerlik kazanan etkileşimli veri dönüşümü, verilerdeki aykırı değerleri, kalıpları ve sorunları bulmak için önceden yazılmış ve incelenmiş koddan yararlanır.
Veri Dönüştürme Süreci
Bir bulut veri ambarındaki veri işleme süreci genellikle ELT (Extract Load Transform) veya ETL'dir (Extract Transform Load). Yıla göre düşen bulut depolama maliyetleri nedeniyle, birçok ekip ELT'yi tercih ediyor; aradaki fark, tüm verilerin dönüştürülmeden ve bir depoya eklenmeden önce bulut depolamaya yüklenmesidir.
Dönüşüm süreci tipik olarak altı aşamaya ayrılır:
- Veri Keşfi: İlk aşama, ilgili ham verileri anlamak ve bulmak için çalışan veri ekiplerini içerir. Analistler/mühendisler, verilerin profilini çıkararak gerçekleşmesi gereken değişiklikleri daha iyi anlayabilirler.
- Veri haritalama: Analistler, bu aşamada bireysel alanların nasıl güncellendiğini, eşleştirildiğini, filtrelendiğini, birleştirildiğini ve toplandığını belirler.
- veri çıkarımı: Veriler bu adımda bir kaynak sistemden bir hedef sisteme taşınır. Çıkarma kaynakları organize (veritabanları) veya yapılandırılmamış (olay akışı, günlük dosyaları) olabilir.
- Kod Oluşturma ve Yürütme: Ham veriler çıkarıldıktan ve içe aktarıldıktan sonra, BI ve analitik uygulamalara uygun bir şekilde depolanacak şekilde dönüştürülmelidir. Bu genellikle verileri SQL/Python kullanarak programlı olarak değiştiren analitik mühendisleri tarafından gerçekleştirilir. Bu kod, zamanında ve ilgili analitik verileri sağlamak için günlük/saatlik olarak çalıştırılır.
- Değerlendirme: Kod uygulandıktan sonra, doğru ve uygun uygulamanın doğrulanması için incelenmeli ve kontrol edilmelidir.
- gönderme: Son aşama, verileri amaçlanan hedefe aktarmaktır. Hedef, bir veri ambarı veya başka bir yapılandırılmış veritabanı olabilir.
Bu aşamaların amacı, veri işleme modellerini göstermektir; tek bir "doğru" dönüşüm prosedürü yoktur. En iyi süreç, veri ekibiniz için iyi çalışan süreçtir.
Günlük Veri Dönüşümü
Günlük veri dönüştürme, bir veri kümesine veya tek tek veri değerlerine logaritmik bir işlevin uygulandığı bir veri dönüştürme türüdür. Logaritmik fonksiyonlar, oldukça çarpık verileri veya geniş bir değer aralığına sahip verileri daha yönetilebilir ve yorumlanabilir bir forma dönüştürmek için kullanılabilen matematiksel fonksiyonlardır.
Logaritmik fonksiyon, log veri dönüşümünde veri değerlerine uygulanır ve orijinal değerlerin yerine değiştirilen değerler kullanılır. Doğal logaritma (ln) ve 10 tabanlı logaritma (log10) en sık kullanılan logaritmik fonksiyonlardır.
Günlük veri dönüşümü, bazı değerlerin diğerlerinden büyük ölçüde saptığı çok çeşitli değerlere sahip verilerle çalışırken çok faydalıdır. Veri değerlerinin logaritması alınarak değer aralığı sıkıştırılır ve değerler arasındaki tutarsızlıklar daha anlaşılır hale gelir. Bu, veri görselleştirme, örüntü tanıma ve istatistiksel analizde yardımcı olabilir.
Günlük veri dönüştürme, finans, ekonomi, biyoloji ve mühendislik gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, finansta, hisse senedi fiyatları, toplam veri seti üzerinde önemli bir etkiye sahip olan birkaç yüksek değerli hisse senedi ile sıklıkla oldukça çarpıktır. Fiyatlandırmaya günlük dönüşümü uygulamak, fiyat analizine ve karşılaştırmaya yardımcı olabilir. Log dönüşümü, biyolojide gen ifade verilerini incelemek için kullanılır, çünkü ifade seviyeleri genler arasında büyük farklılıklar gösterebilir.
Şirketler Neden Veri Dönüşümüne İhtiyaç Duyuyor?
İşletmeler her gün büyük miktarda veri üretir. Bununla birlikte, bilgi içgörü toplamak ve kurumsal ilerlemeyi desteklemek için kullanılamadığı sürece bilgi işe yaramaz. Veri manipülasyonu, kuruluşlar tarafından verileri daha sonra çeşitli işlemler için kullanılabilecek biçimlere dönüştürmek için kullanılır. İşletmelerin verilerini değiştirmelerinin birkaç nedeni vardır.
- Dönüşüm, çeşitli veri kaynaklarını birbiriyle uyumlu hale getirerek kapsamlı analiz için verileri toplamayı kolaylaştırır.
- Kaynak format hedef formata çevrilebildiği için veri geçişi basitleştirilmiştir.
- Veri dönüştürme, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin konsolidasyonuna yardımcı olur.
- Dönüştürme prosedürü, veri kalitesini artıran zenginleştirmeye de izin verir.
Nihai hedef, işletmelere güvenilir analitik içgörüler ve tahminler sağlayan tutarlı, erişilebilir veriler sağlamaktır.
Veri Dönüşümünün Faydaları
Tüm sektörlerdeki işletmeler ve kuruluşlar, ister müşteri alışkanlıkları, dahili operasyonlar, tedarik zincirleri ve hatta hava durumu hakkında olsun, verilerin verimliliği artırabileceğini ve para üretebileceğini kabul ediyor. Buradaki sorun, elde edilen verilerin tamamının kullanılabilir olmasını sağlamaktır. Şirketler, aşağıdakiler gibi bir veri dönüştürme sürecini benimseyerek verilerinden önemli faydalar elde edebilir:
- Veriden maksimum değer elde etme: Forrester'a göre, tüm verilerin %60 ila %73'ü hiçbir zaman iş zekası açısından incelenmez. Şirketler, erişilebilirliği ve kullanılabilirliği artırmak amacıyla verileri standart hale getirmek için veri dönüştürme araçlarını kullanabilir.
- Daha etkili veri yönetimi: Veriler artan sayıda kaynaktan üretildiğinden, meta verilerdeki hatalar verilerin düzenlenmesini ve anlaşılmasını zorlaştırabilir. Veri işleme, veri kaynağınızın içeriğini düzenlemeyi ve kavramayı kolaylaştırmak için meta verileri rafine eder.
- Daha hızlı sorgular gerçekleştirme: Dönüştürülen veriler standardize edilir ve hızlı ve kolay bir şekilde geri alınabilecekleri bir kaynak yerde tutulur.
- Veri kalitesini iyileştirme: İş içgörüsü oluşturmak için hatalı verilerin kullanılmasıyla ilgili riskler ve maliyetler nedeniyle, veri kalitesi kuruluşlar için önemli bir endişe haline geliyor. Veri manipülasyonu, tutarsızlıklar ve eksik değerler gibi kalite sorunlarını azaltabilir veya ortadan kaldırabilir.
Veri Dönüşümünün Dezavantajları
Veri dönüştürme yöntemlerinin çeşitli faydaları olsa da, birkaç olası dezavantajın olduğunu not etmek çok önemlidir.
- Dönüşüm pahalı ve kaynak yoğun olabilir: İşleme ve bilgi işlem maliyetleri son yıllarda düşerken, aşırı yüksek AWS, GCP veya Databricks faturalarıyla ilgili hikayeler duymak alışılmadık bir durum değil.
- Bağlamsal farkındalık kritik öneme sahiptir: Verileri değiştiren analistler/mühendisler iş bağlamından veya anlayıştan yoksunsa aşırı hatalar düşünülebilir. Veri gözlemlenebilirlik araçları gelişirken, bazı hatalar neredeyse tespit edilemez ve yanlış veri yorumlamaya veya iş kararlarına yol açabilir.
Veri Dönüştürme Teknikleri
Veri dönüştürme teknikleri, verileri bir veri ambarında saklamadan veya iş zekası için analiz etmeden önce temizlemek ve düzenlemek için kullanılır. Bu stratejilerin hepsi her tür veri için geçerli değildir ve bazı durumlarda birden fazla teknik kullanılabilir. Aşağıdakiler en yaygın tekniklerden bazılarıdır:
1 numara. Veri Düzeltme
Yumuşatma, bir trend bulmak için bir veri kümesindeki gürültüyü ortadan kaldırmak için bir algoritma kullanan bir tekniktir. Verilerinizi gürültüyle kartonlamak ve bunları kaldırmak veya en aza indirmek, üstün içgörüler elde etmenize veya başka türlü göremeyeceğiniz kalıplar bulmanıza olanak tanır.
2 numara. İlişkilendirme Yapısı
Veri dönüştürme ardışık düzenlerinde en yaygın stratejilerden biri, ilişkilendirme oluşturmadır. Bir veri kümesindeki mevcut özelliklerden/özniteliklerden yeni özellikler geliştirme süreci, nitelik oluşturma veya özellik oluşturma olarak bilinir.
#3. Veri Genelleştirme
Hiyerarşi kavramını kullanarak alt düzey öznitelikleri üst düzey niteliklere dönüştürme işlemine veri genelleştirme denir. Veri genelleştirme, az sayıda farklı değere sahip kategorik verilerle kullanılır.
#4. Veri toplama
Veri toplama, veri dönüştürmede en yaygın kullanılan stratejilerden biridir. Ham verilere veri toplamayı uyguladığınızda, verileri bir özet biçiminde depolar ve görüntülersiniz.
# 5. Veri Ayrıklaştırma
Sürekli verileri bir dizi veri aralığına dönüştürme işlemine veri ayrıklaştırması denir. Bu, verilerin incelenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırmanın yanı sıra uygulanabilir herhangi bir algoritmanın verimliliğini artırmak için çok faydalı bir stratejidir.
#6. Veri Normalleştirme
Son olarak, veri normalleştirme, gereksiz verileri azaltmak veya ortadan kaldırmak ve algoritma verimliliğini ve veri çıkarma etkinliğini artırmak için bilgi kaybetmeden veri boyutunu küçültme işlemidir.
#7. Veri Entegrasyonu
Veri entegrasyonu, bir veri dönüştürme tekniği değil, ön işleme aşamasında hayati bir adımdır. Verilerin tek tip bir görünümünü oluşturmak için çok sayıda kaynaktan gelen verileri birleştirme işlemi, veri entegrasyonu olarak bilinir.
# 8. Veri Manipülasyonu
Verilerinizi daha okunaklı ve düzenli hale getirme işlemine veri manipülasyonu denir. Bu, kaynak veri kümelerinizi değiştirerek veya değiştirerek gerçekleştirilebilir.
Veri Dönüştürme Araçları
Genel olarak, veri dönüştürme araçları, veri dönüştürme sürecini saatler yerine dakikalar içinde tamamlanabilecek şekilde otomatikleştiren yazılım parçalarıdır. Gerçekte, veri entegrasyon sürecindeki en önemli süreçlerden biri veri dönüşümüdür.
Günümüzde veri modifikasyonu için oluşturulmuş çok sayıda veri dönüştürme aracı vardır, ancak hepsi uygun değildir. İş planınıza uyan ve nihai hedefinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek belirli bir yazılım parçasının peşine düşmelisiniz.
2023'te şirketiniz için uyarlanabilir, verimli ve uygun maliyetli olan en iyi veri dönüştürme araçlarının bir listesini derledik.
1 numara. Nehirli
Rivery, tümüyle yönetilen bir DataOps platformudur ve en iyi veri dönüştürme araçlarından biridir. Herhangi bir kurumsal veri için veri modellerini zahmetsizce otomatikleştirebilir, sürdürebilir ve değiştirebilir.
2 numara. DBT
Veri dönüştürme söz konusu olduğunda, Data Build Tool (DBT) piyasadaki en kolay komut araçlarından biridir. Artımlı taktikler kullanarak tablolar ve görünümler oluşturmak istiyorsanız bu araç özellikle kullanışlıdır.
# 3. Qlik
1993 yılından beri Qlik, iş analizi alanında faaliyet göstermektedir. Artık veriler, içgörüler ve eylem arasındaki boşluğu kapatmak için çeşitli veri çözümleri sunan en büyük yazılım şirketlerinden biridir.
# 4. Matilyon
Matillion, bir hizmet olarak iş analitiği sağlamak için 2011'in başlarında İngiltere'nin Manchester kentinde kuruldu. O zamandan beri, 500'den fazla çalışana ve 1.5 milyar dolarlık bir değere ulaştılar.
#5. üçlü
Kullanımı kolay, görsel bir veri mühendisliği ve veri düzenleme bulut platformu olan Trifacta, listemizdeki en iyi veri dönüştürme araçlarından bir diğeridir. Ayrıca Trifacta, ham verileri hazırlayan, temizleyen, dönüştüren ve görselleştiren veri ekipleri için idealdir.
#6. bilişim
Informatica, buluttaki veya hibrit altyapılardaki verileri dönüştüren, bulut tabanlı bir akıllı veri yönetimi platformudur. Bu veri dönüştürme aracı platformunda, veri formatlarını eşlemek için önceden oluşturulmuş dönüştürmeler kullanılabilir. Bir koda gerek yoktur.
#7. veri oluşturucu
Datameer, önemli bir veri bulutu sağlayıcısı olan Snowflake için oluşturulmuş bir SaaS veri dönüştürme platformudur. Keşiften dönüştürmeye, dağıtıma ve belgelemeye kadar Snowflake bulutundaki tüm veri yaşam döngüsü yolculuğunuzu kapsar.
Veriler Nasıl Dönüştürülür?
Veriler, analizin belirli amaçlarına ve gereksinimlerine bağlı olarak birçok şekilde dönüştürülebilir. Verileri dönüştürmek için bazı yaygın yöntemler şunlardır:
- Matematiksel işlevleri kullanma
- Verileri normalleştirme veya standartlaştırma
- Verileri toplama veya özetleme
- Verileri filtreleme
- Verileri birleştirme
- Veri ayrıştırma
- Eksik verileri yükleme
- Kategorik verileri kodlama
Veriyi Bilgiye Dönüştürmenin 5 Aşaması Nedir?
Verileri bilgiye dönüştürmek için çeşitli modeller ve çerçeveler vardır, ancak ortak bir model, beş aşamadan oluşan Veriden Bilgiye (DI) süreçtir:
- Bilgi toplama
- Veri işleme
- Veri analizi
- bilgi yayma
- Karar verme
Veri Dönüşümünün Üç Formu Nedir?
Veri dönüştürmenin üç biçimi şunlardır:
- Yapı dönüşümü
- anlamsal dönüşüm
- Veri tipi dönüşümü
Veri Dönüşümü ve Veri Çevirisi Arasındaki Fark Nedir?
Veri dönüştürme, verilerin biçimini veya yapısını değiştirmeye odaklanırken, veri çevirisi, verilerin dilini veya terminolojisini değiştirmeye odaklanır. Bu süreçler bazen üst üste gelebilse de veri yönetiminde farklı amaçlara hizmet eden farklı süreçlerdir.
Veri Dönüşümü Neden Yapılır?
Veri dönüşümü, birkaç nedenden dolayı veri yönetiminde önemli bir süreçtir:
- Veri kalitesini iyileştirme
- Veri analizini kolaylaştırma
- Veri entegrasyonunu etkinleştirme
- Veri görselleştirmeyi destekleme
- Veri güvenliğini artırma
Sonuç
Şirketiniz mevcut verileri faydalı içgörülere dönüştürmekte zorlanıyorsa, çözüm veri manipülasyonu olabilir. Elbette bu, uygun türde veri dönüştürme yönteminin seçilmesini ve verilerinizi dönüştürerek tam olarak hangi sonuçları elde etmeyi planladığınızı bilmenizi gerektirir. Veri bilimcilere danışmak, net bir veri işleme planı geliştirmenize de yardımcı olabilir.
- İŞ DÖNÜŞÜMÜ: Tanım, süreç, stratejiler, ajanslar ve model
- DİJİTAL DÖNÜŞÜM VE STRATEJİ: Tam Karşılaştırma
- DİJİTAL STRATEJİ: Anlam Türleri ve Dönüşüm
- İŞ DÖNÜŞÜMÜ NEDİR: Tanımı, Çeşitleri, Örnekleri ve Çözümü
- DİJİTAL DÖNÜŞÜM: Nedir ve Neden Önemli?
Referanslar
