Şirketinizde her gün çok sayıda ticari işlem yapılıyor mu? Şirketinizi daha başarılı kılmak için incelemek istediğiniz geçmiş yıllara ait verileriniz var mı? Harika! O zaman bir veri ambarına ek olarak bir veri tabanına da ihtiyacınız olacak… Ama hangi bilgi nereye ait? Hem veritabanı hem de veri ambarı, farklı depolama sistemlerine örnektir. Ancak oldukça farklı amaçlar için kullanılmaktadırlar. Bu yazıda ilişkisel, operasyonel, işlemsel, veri gölü ve veri ambarı arasındaki farkı tartışacağız.
Bu çeşitli depolama sistemlerinin nasıl çalıştığına ve yararlı olabilecekleri durumlara ilişkin temel bilgileri hızlıca gözden geçirelim.
Veritabanı Nedir?
Bir veritabanı, bilgileri veya verileri merkezi bir konumda depolar. Çevrimiçi işlem işleme (OLTP), kullanıcılar tarafından dijital olarak erişilebilen veritabanlarına dayanır. Bilgisayarlı veri depolamanın ortaya çıkışından bu yana, işletmeler veritabanı yönetim sistemlerine güvendiler. Bir veri tabanı yönetim sistemi (DBMS), yalnızca bilgiye kolay erişim sağlamanın bir yoludur.
İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS), onlarca yıldır pazara hakim olmuştur, bu nedenle veritabanları hakkında konuştuğumuzda, neredeyse her zaman bir RDBMS'yi kastediyoruz. Şirketler, ilişkisel bir veritabanı yönetim sistemi kullanarak verileri depolamak ve almak daha hızlı olduğu için bunları kullanıyor.
Ayrıca, bir veritabanı sıralanmış bir bilgi kümesidir. İlişkisel veritabanları, ilgili verileri bir araya toplayan veri koleksiyonlarını oluşturan "tablolarda" bilgi depolar. Bu benzetmede, bir tablo, sütunları ve satırları olan bir ızgarayı temsil eder.
- Sevkiyat listesi veya müşteri listesi gibi bir tablodaki her kayıt bir satırla temsil edilir.
- Müşterinin adı, adresi, telefon numarası gibi veri alanları bir tabloda sütunlar halinde görülebilir.
- Sütunlar, satırlar ve tabloların tümü bir veritabanında, tüm veritabanı parçalarının bir özelliği olan bir şema tarafından tanımlanır.
Çevrimiçi işlem işleme (OLTP) sistemleri, kayıtları teker teker ekledikleri, güncelledikleri ve sildikleri için arka uçları olarak büyük ölçüde veritabanlarına güvenir. Kayıtlar tablolardan teker teker alındığından, bunları depolamak için en etkili yaklaşım, almayı hızlandırmak için anahtar alanlarda dizinler bulunan satırlar halinde depolamaktır.
Ancak, tüm altyapılar bir işlem modeline dayanmaz. Zaman içinde toplanan verilerdeki kalıpları incelemek yararlı olabilir. Belirli kayıtların değerlerini bilmek gerekli değildir. Harcanan toplam miktar ve kat edilen mesafe gibi davranış özetlerine ihtiyacınız var. Yine, bu bilgiyi aldıktan sonra hızlı hareket etmelisiniz.
Veritabanı Kullanım Örnekleri
Veri ambarları gibi veritabanlarının da çok çeşitli alanlarda çeşitli pratik kullanımları vardır. Kişisel veritabanları başka bir yaygın uygulamadır. Birkaç örnek aşağıdaki gibidir:
- Elektronik sağlık kaydı (EHR). Bir hasta hakkındaki bilgiler, ilk ziyaretten itibaren elektronik sağlık kaydında (EHR) saklanabilir. Ardından, sonraki ziyaretlerde bilgiler yenilenir. Bu veriler platformda barındırılırken korunur ve özeldir. Planlanan randevu saatini ve tarihini ve ayrıca hastanın mevcut semptom ve teşhis listesini gözden geçirir. Elektronik sağlık kayıtları ayrıca doktorların, izinleri olduğu sürece verilerini herhangi bir yerden görüntülemelerine olanak tanır.
- Tüketici tavsiyeleri. Netflix ve Spotify, sundukları programların ve şarkıların yanı sıra izleme ve dinleme alışkanlıklarınızın kaydını tutmak için bir veritabanı kullanır. NoSQL veritabanları bu verileri kaydeder ve önceki etkileşimlerinize dayanarak bir sonraki adımda görmek isteyebileceğiniz şeyler hakkında önerilerde bulunmak için kullanır.
Veritabanı Profesyonelleri
Veri bilimi uzmanları genellikle veritabanlarıyla çalışma konusunda profesyonel deneyime sahip kişilerdir. Bu alandaki bazı yaygın meslekler aşağıda açıklanmıştır. Aşağıdaki iş unvanlarının sektöre göre değişebileceğini unutmayın.
- Veritabanı mimarı. Bir veritabanı mimarının işi, veritabanları oluşturmak ve sürdürmektir. Veritabanı yönetimi, geliştirme ve korumaya yönelik yeni yaklaşımlara öncülük ederler. Ana hedefleri, veri analistleri, veri bilimcileri ve mühendisler gibi kullanıcılar için veri erişilebilirliğini iyileştirmektir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veritabanı mimarının ortalama yıllık ücreti 109,693 dolardır. Veritabanı Yöneticisi Nedir ve Nasıl Olursunuz?
- Veritabanı yöneticisi. Bir veritabanı yöneticisinin görevi, veritabanının sorunsuz çalıştığından emin olmaktır. Mali kayıtlar, ürün özellikleri ve sipariş ayrıntıları gibi şeyleri takip etmek için veritabanları tasarlar ve uygularlar. Veritabanı yöneticileri, verilere yalnızca yetkili kullanıcıların erişebilmesini sağlamak için izinleri de yönetir. Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veritabanı yöneticisinin ortalama yıllık ücreti 78,837 dolardır.
- Veri analisti: İşletmelere sorunları konusunda yardımcı olmak için veri analistleri veri kümelerini toplar, temizler ve analiz eder. Bir veritabanı analistinin Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yıllık geliri ortalama 74,294 dolardır.
Veritabanları Türleri
Birden çok veri tabanı çeşidi mevcuttur. Bunları bibliyografik, tam metin, sayısal veya resim tabanlı olarak kategorize edebilirsiniz. Bilgisayar alanında, veritabanları genellikle kullandıkları yapıya göre gruplara ayrılır.
İşte önemli kurumsal veritabanlarından sadece birkaç örnek:
1 numara. ilişkisel
Bu istatistiksel yöntem, bilgileri esnek veri organizasyonuna ve alımına izin verecek şekilde açıklar. Tablolar, ilişkisel veritabanlarının yapı taşlarıdır. Bu tablolarda bilgiler önceden belirlenmiş formatlara göre yapılandırılmıştır. Bir tablodaki her sütun, bir tür bilgiyi saklar ve her satır, bu bilginin bir örneğini saklar. Bununla birlikte, ilişkisel bir veritabanı, bireysel müşteriler hakkındaki verileri düzenlemek için satırları, sütunları ve tabloları kullanır. Bunları indekslemek, SQL ve NoSQL sorgularını kullanarak aramayı kolaylaştırır.
Ayrıca, ilişkisel veritabanları için kullanıcı ve uygulama programlama arabirimleri genellikle SQL'de yazılır. İlişkisel bir veritabanında, yeni bir veri türü eklemek, bağlı programların herhangi birinin yeniden yazılmasını gerektirmez. İlişkisel veritabanındaki veriler, ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) yardımıyla yönetilir, sorgulanır ve alınır. ayrıca oku İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri Nelerdir?.
Tipik olarak, bir RDBMS, kullanıcılarının veritabanını kimlerin okuyup yazabileceğini yönetmesine, ayrıca raporlar oluşturmasına ve analizler yapmasına olanak tanır. Tüm işlemlerin sonuçlandırılması ve tüm verilerin tutarlı olması için bazı veritabanları ACID modeline destek vermektedir.
2 numara. dağıtılmış
Bu veritabanı, birden fazla yerde dosya veya kayıt içerir. Verilerin işlenmesi de ağ boyunca dağıtılır ve kopyalanır.
Homojen dağıtılmış veritabanları, her düğümde aynı donanımı kullanır ve düğümler arasında verileri yönetmek ve verilere erişmek için aynı yazılım yığınını paylaşır. Heterojen gruplar da mevcuttur. Bu gibi durumlarda, birden çok konum farklı donanım, işletim sistemleri ve veritabanı programları kullanabilir.
# 3. Bulut
Bu veritabanları, genel, özel veya hibrit bir bulutta sanal bir ortam için oluşturulur. Bir kullanıcı için aktarılan ve depolanan veri miktarı, aylık ücretini belirleyen şeydir. Ayrıca yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilir kaynaklarla birlikte gelirler. Bu veritabanları, SaaS (hizmet olarak yazılım) uygulamalarıyla uyumludur.
#4. grafik
Bu kayıtlar, ilişkisel olmayan bir veritabanı örneğidir. İlişkisel depolama, haritalama ve sorgulama için grafik-teorik fikirleri kullanırlar. Düğümler ve kenarlar, bir grafik veritabanının yapı taşlarıdır. Varlıklar veya düğümler, diğer düğümler arasındaki bağlantılardır.
Ancak, bu veritabanları genellikle ağ analizi için kullanılır. Bir şirketin web sitelerinden ve sosyal medya platformlarından toplanan müşteri verileri, grafik veritabanları kullanılarak analiz edilebilir.
SPARQL dili ve protokolü, grafik veritabanlarında analitik için kullanılır. SPARQL, verileri SQL ile aynı yöntemlerle analiz edebilir ve veri parçaları arasındaki bağlantılara bakmayı içeren semantik analiz için de kullanılabilir. Bu nedenle, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgilerden oluşan veri kümeleri üzerinde analitik için kullanılabilir. Kullanıcılar, SPARQL kullanarak ilişkisel bir veritabanındaki verileri analiz edebilir, arkadaş-arkadaş bağlantılarından, PageRank'ten yararlanabilir ve en kısa yolu bulabilir.
# 5. NoSQL
NoSQL veritabanları, büyük miktarlarda farklı verileri yönetmede mükemmeldir. İlişkisel veritabanlarının, bu alternatiflerin üstesinden gelebileceği sınırlamaları vardır. Ek olarak, bulut bilgi işlem altyapısında depolanan verileri ve büyük, yapılandırılmamış veri kümelerini değerlendirmede mükemmeldirler. İlişkisel olmayan veritabanları, bu tür veritabanlarının başka bir adıdır.
Veritabanları Neden Zorluklarla Karşılaşıyor?
Veritabanı kurulumu, işletimi ve bakımı boyunca ortaya çıkan birkaç tutarlı zorluk vardır.
- Bir şirketin verileri, ne pahasına olursa olsun korunması gereken bir varlıktır. Yetkili siber güvenlik personeli, pahalı olabilecek veri havuzlarını korumak için uzmanlık gerektirir.
- Güvenilir verilere sahip olmak, veri bütünlüğünün bir sonucudur. Veritabanı erişimini yalnızca yetkili kullanıcılarla sınırlandırmayı gerektirdiğinden, veri bütünlüğüne ulaşmak zordur.
- Bir veritabanını korumak ve güncel tutmak, optimum verimlilik için çok önemlidir. Temel teknolojideki veya bir veritabanında yer alan verilerdeki değişiklikler, uygun şekilde desteklenmediği takdirde kullanılabilirliği üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir.
- Veritabanlarını entegre etmek de zor olabilir. Veri gölleri ve veri ambarları, çeşitli veritabanlarının konsolidasyonu gibi, bunun gerçekleştirilebileceği yollara iki örnektir.
Veri Ambarı Nedir?
Veri ambarı, bir kuruluşun raporlama ve analiz amacıyla çeşitli departmanlardan ve birimlerden gelen verilere erişmesini sağlayan merkezi bir depodur. Veri ambarı daha sonra karmaşık sorgular kullanarak raporlar oluşturmak için kullanılır. Raporlar, yönetim tarafından ticari kararların alınmasında kullanılır. Bir veri ambarında, çeşitli sistemlerin fiziksel ve mantıksal veri depolarının nasıl birbirine uyduğunu görebilirsiniz.
Bununla birlikte, bir veri ambarının birincil işlevi, sorgulanabilmesi, raporların üretilebilmesi ve iş kararlarının alınabilmesi için birçok kaynaktan gelen verileri merkezileştirmektir. Veri ambarları, OLAP (Çevrimiçi analitik işleme) için konumlardır. Bu işleme biçimi, işlemlerle ilgilenmez, bunun yerine analiz için karmaşık sorgular kullanır.
Operasyonel veri tabanı ve karar destek veri tabanı (Veri Ambarı) tamamen farklı yerlerde tutulur. Bununla birlikte, veri ambarı bir şey değil, bir ayardır. Bu, bir bilgi sistemi mimarisinin, aksi takdirde geleneksel bir operasyonel veritabanında bulunması zor olacak verilere kolay erişim ve veri sunumunu sağlamak için tasarlanmış bir parçasıdır.
Veri Ambarı Nasıl Çalışır?
Veri Ambarı, diğer çeşitli kaynaklardan gelen veriler için bir depodur. İşlem sistemi ve diğer ilişkisel veritabanları, bir veri ambarına giren iki veri kaynağıdır.
Veriler şu şekillerde olabilir:
- Yapılandırılmış
- yarı yapılandırılmış
- Yapılandırılmamış veriler
İş zekası araçları, SQL istemcileri ve elektronik tabloların tümü, dönüştürülüp alındıktan sonra Veri Ambarında saklanan işlenmiş verilere erişebilir. Çok sayıda kaynaktan gelen bilgiler bir veri ambarında birleştirilebilir.
Bir kuruluş, bu verileri merkezileştirerek müşterilerini daha eksiksiz anlayabilir. Sonuç olarak, elindeki her veri parçasını dikkate aldığından emin olabilirsiniz. Veri madenciliği ancak bir veri ambarı ile mümkündür. Veri madenciliğinde amaç, geliri ve kazancı artırabilecek yararlı eğilimleri keşfetmektir.
Veri Ambarı Kullanım Örnekleri
Kurumsal ortamlarda bir veri ambarının çok çeşitli kullanımları vardır. Potansiyel uygulamaları sektöre özel olabilir. Burada iki durum söz konusudur:
- Sağlık hizmeti. Bir veri ambarı, doktorların hastalıkları daha iyi teşhis etmesine ve çeşitli tedavilerin etkinliğini değerlendirmesine yardımcı olabilecek hastalar hakkında bilgi depolayabilir. Örneğin, sağlık sektöründeki bir veri bilimcisi, kemoterapinin neden 25 yaş üstü kanserli hastalar için daha yaygın olarak kullanıldığını öğrenmek için bir veri ambarında saklanan bilgileri inceleyebilir.
- Pazarlama. Bir veri ambarı, bir pazarlama kuruluşunun bir kampanyanın veya yeni ürün lansmanının sonuçlarını izlemesine yardımcı olabilir. Performans, satış ve müşteri hizmetleri etkileşimlerinin tümü dahili gösterge panoları ve raporların yardımıyla izlenebilir.
- Bankacılık. Bankacılık sektöründe yaygın olarak benimsenmesi, masa üstü kaynakları yönetmedeki etkinliğini kanıtlamaktadır. Seçkin bir grup finansal kuruluş da ürün ve pazar performansı analizi ve pazar araştırması için kullandı.
- Kamu sektörü. Hükümet, istihbarat elde etmek için veri ambarlarına güveniyor. Ayrıca, devlet kurumlarının bireysel vergi ve sağlık sigortası verilerini takip etmelerine ve analiz etmelerine yardımcı olur.
Veri Ambarı Profesyonelleri
Veri bilimi alanındaki profesyoneller, işlerinde veri ambarlarından yararlanan kişilerdir. Bu alandaki kariyerler aşağıdaki listede tanımlanmıştır. Aşağıda listelenen iş unvanlarının bir sektörden diğerine biraz değişebileceğini unutmayın.
- İş zekası (BI) analisti. Veri ambarları, veri görselleştirme yoluyla kuruluş çapında ve departmana özgü iş içgörüleri sağlamak için bunları kullanan bir iş zekası analistinin ekmeği ve yağıdır. Python, SQL ve Tableau gibi veri görselleştirme ve programlama dillerini kullanarak raporlar, panolar ve diğer görsel araçlar oluştururlar. Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri'nde bir iş analistinin ortalama maaşı 80,654 dolardır.
- Veri ambarı analisti. Bir veri ambarı analistinin işi, birinde saklanan bilgileri araştırmayı ve değerlendirmeyi içerir. Bulgularına dayanarak, şirketin mevcut veri depolama ve raporlama süreçlerinin nasıl daha iyi olabileceğine dair öneriler sunarlar. Ayrıca, şirketin operasyonlarının diğer alanlarına yardımcı olmak için bulgularını derleyebilir ve sergileyebilirler. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri ambarı analisti için ortalama yıllık ücret 81,010 ABD dolarıdır.
- Veri ambarı mühendisi. Veri ambarı mühendisi olarak çalışan bir kişi, veri ambarı planları geliştirir ve denetler. Proje parametrelerini belirlemekten, potansiyel yazılım paketlerini incelemekten ve uzun vadeli stratejilerin geliştirilmesine rehberlik etmekten sorumlu olabilirler. Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri ambarı mühendisinin ortalama yıllık geliri 95,760 dolardır.
Veri Ambarı Türleri
Öncelikle üç tür veri ambarı veya DWH vardır:
- Kurumsal Veri Ambarı (Edw). Bu bağlamda “ambar”, bir Kurumsal Veri Ambarını (EDW) ifade eder. Karar vermelerine yardımcı olmak için şirketin her yerindeki çalışanlar tarafından kullanılır. Bilgiyi düzenlemek ve temsil etmek için standartlaştırılmış bir araç sağlar. Ayrıca, bilgilerin konuya göre sınıflandırılmasına izin vererek daha ayrıntılı erişim denetimi düzeylerine olanak tanır.
- Operasyonel Veri Deposu. Bir kuruluşun Veri ambarı veya OLTP sistemleri raporlama taleplerini karşılayamadığında, Operasyonel Veri Deposu (ODS olarak da bilinir) gerekliliği ortaya çıkar. ODS'deki veri ambarı sürekli güncellenmektedir. Bu, çalışan kayıtlarını tutmak ve diğer sıradan idari görevler gibi şeyler için başvurulacak seçenek olduğu anlamına gelir.
- Veri Mart. Veri ambarı, data mart'ı belirli bir bölüm olarak içerir. Satış, finans, satış veya finans gibi belirli bir iş alanı için özel olarak hazırlanmıştır. Otonom bir veri pazarı, doğrudan kaynaklardan veri toplanmasına olanak tanır.
Veri Ambarı Bileşenleri
Veri ambarlarını oluşturan üç bileşen şunlardır:
- Depo yöneticisi. Depo yöneticisinin görevleri, depoda depolanan verilerin yönetimini içerir. Veri tutarlılığı kontrolleri, dizin ve görünüm oluşturma, denormalizasyon ve toplama oluşturma, kaynak veri dönüştürme ve birleştirme, veri arşivleme ve veri pişirme gibi görevleri yerine getirir.
- Yük yöneticisi. Ön bileşen, yük yöneticisinin başka bir adıdır. Verilerin çıkarılması ve depoya yüklenmesi için gerekli tüm görevleri tamamlar. Verileri veri ambarına hazır hale getirmek için bu faaliyetler dönüşümleri de içerir.
- Sorgu Yöneticisi. "Arka uç bileşeni" terimi, sorgu yöneticisine de atıfta bulunabilir. Tüm kullanıcı sorgularını yönetir ve ilgili tüm süreçleri yürütür. Bu Veri ambarı bölümü, uygun zamanlarda çalıştırılabilmesi için sorguları uygun tablolara göndererek çalışır.
Veri Ambarının Avantajları
İşte veri ambarlarının faydalarından bazıları.
- İşletmeler, çeşitli kaynaklardan çok çeşitli verileri merkezileştirdiği ve erişilebilir kıldığı için bir veri ambarından yararlanabilir.
- Veri ambarı, çok çeşitli iş süreçlerinde güvenilir veriler sağlar. Ayrıca spontan sorgulamalara ve raporlara izin verir.
- Veri Ambarı, üretim altyapısı üzerindeki yükü hafifleten farklı veri kaynaklarının birleştirilmesine olanak tanır.
- Bir veri ambarı, analizleri gerçekleştirmek ve raporlar oluşturmak için gereken süreyi kısaltabilir.
- Veriler yeniden düzenlenip entegre edildiğinde, kullanıcıların raporları çalıştırması ve verileri analiz etmesi daha kolay hale gelir.
- Kullanıcılar, merkezi bir veri ambarındaki çeşitli kaynaklardan önemli verilere erişebilir. Sonuç olarak, kullanıcının daha önce çeşitli veritabanlarını taramak için harcadığı zamanı serbest bırakır.
- Veri ambarı, geçmişteki tüm kayıtların tutulduğu yerdir. Bu, tahmin amacıyla değişen zaman çerçevelerinin ve modellerin incelenmesini kolaylaştırır.
Veri Ambarının Dezavantajları
İşte veri ambarlarının dezavantajlarından bazıları.
- Dağınık veriler için en iyi seçim değil.
- Bir veri ambarının geliştirilmesi ve devreye alınması zorlu ve zaman alıcı bir süreçtir.
- Bir ambarda depolanan veriler çok hızlı bir şekilde bayatlayabilir.
- Veri kaynaklarını, dizinleri ve sorguları değiştirmenin yanı sıra veri türlerini ve aralıklarını değiştirmek zor olabilir.
- Veri ambarı ilk bakışta basit görünebilir, ancak aslında çoğu tüketici için çok karmaşıktır.
- Veri ambarı projeleri, ne kadar iyi yönetilirse yönetilsin, her zaman başlangıçta planlanandan daha uzun sürer ve daha fazla zemin kaplar.
- Deponun kullanıcıları sonunda kendi iş düzenlemeleri setleriyle ortaya çıkabilir.
- Şirketler, öğrenme ve uygulama süreçlerine büyük yatırım yapmalıdır.
Veritabanı ve Veri Ambarı
Bir Veri ambarı ve bir veritabanı, verilerin depolanması ve yönetilmesi açısından benzer amaçlara hizmet eder. Ancak, yapılması gereken birkaç önemli ayrım vardır. Başlamak için, veri ambarları analizler yapabilir. İşletmelerin belirli ölçümleri izlemesi ve raporlaması için analitik sorgular sağlarlar. Öte yandan bir veritabanı, bilgi için yalnızca merkezi bir havuzdur. Bir veritabanının birincil işlevi, verilere güvenli, uygun depolama ve erişim sağlamaktır.
Ayrıca, bir veritabanı ve bir veri ambarı, işletmelerin her gün ürettiği çok büyük miktarda bilgiyi depolamak ve düzenlemek için birlikte çalışır. Örneğin bir giyim üreticisi, müşteri verilerini bir veritabanında ve web sitesi analizlerini başka bir veritabanında tutabilir. Bir veri ambarı, tüketici davranışındaki kalıpları görmek için iki veri setini zaman içinde karşılaştırmalarına olanak tanır.
Bu iki depolama sistemi arasındaki farklara daha derin bir göz atalım.
1 numara. OLTP ve OLAP
Bir tür veri işleme sistemi, çevrimiçi işlem işleme (OLTP) olarak bilinir. Bu, çoğu şirket için operasyonel verileri barındıran veritabanları için yaygın olan modeldir. OLTP, kullanıcılara eksiksiz ve doğru verilere zamanında erişim sağlayarak günlük iş sorgularının hızlı bir şekilde çözülmesini kolaylaştırmaya hizmet eder.
Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) olarak bilinen bir veri işleme sistemi, performans ve düzenli kullanım yerine karar vermeyi yönlendirmek için veri analizine öncelik verir. OLAP sistemlerinin iş zekası çözümleriyle entegrasyonu, teknik olmayan yöneticiler ve üst düzey yöneticiler için sorguları yanıtlama ve iş paydaşlarına derinlemesine raporlar sunma görevini basitleştirir.
Çoğu durumda, verilerine hızlı erişim isteyen işletmeler için bir veritabanı, başvurulacak OLTP çözümüdür. Veri bilimcileri, BI araçları ve diğer büyük ölçekli analitik kullanım durumları için, hem gerçek zamanlı hem de geçmiş verileri toplayabilen bir OLAP çözümü, veri ambarı sistemleri için idealdir.
2 numara. Kullanım Örnekleri
Bir Veri ambarı ve veritabanı birbirinin yerine geçemez ve çok çeşitli amaçlara hizmet eder.
Küçük, ayrı işlemler, bir kuruluşun günlük operasyonlarını yönlendiren şeyler oldukları için veritabanlarının ekmeği ve yağıdır. Çevrimiçi bilet satın alma, banka hesabı transferi ve yeni hasta bilgilerinin eklenmesi bu tür faaliyetlerin örnekleridir.
Ek olarak, daha derinlemesine çalışma gerektiren bir şirketin geçmişi, bugünü ve geleceği ile ilgili sorular, veri ambarları için en uygun olanlardır. Bu, müşteri alışkanlıkları ve satın alma eğilimleri hakkında daha önce bilinmeyen içgörüleri keşfetmek için farklı veritabanlarından veri madenciliği gibi görevleri içerir.
3 numara. Raporlama ve Analiz
OLTP veritabanları bazı raporlama ve analizlere izin verse de, verilerin normal formatı nedeniyle bu daha zordur. Ayrıca, optimum performans için, veritabanları genellikle yalnızca en son bilgileri depolar ve bu da geçmiş sorguları yürütmeyi imkansız hale getirir.
Buna karşılık, veri ambarları, başlangıçta raporlama ve analizi kolaylaştırmak için geliştirilmiş amaca yönelik tesislerdir. Hem geçmişten hem de geçmişten gelen veriler kullanıcılara sunularak olası sonuçların kapsamı genişletilir.
#4. Veri yapısı
Veritabanlarındaki bilgiler “normalleştirildi”. Normalleştirme ile, aynı bilgileri tekrar kaydetme konusunda endişelenmenize gerek kalmayacak. Aynı bilgileri birden çok yerde saklama gereksinimini ortadan kaldırarak, veritabanı daha tutarlı ve dolayısıyla daha güvenilir hale gelir.
Veri normalleştirme, bilgilerin çok sayıda tabloya bölünmesini içerir. Ayrı veri varlıkları tablolarla temsil edilir. Örneğin, KİTAP SATIŞLARINI izleyen bir veri tabanı, verilerini üç tabloya ayırır: biri KİTAP ayrıntıları için, biri her kitabın KONUSU için ve biri de YAYINCI için.
Verileri standartlaştırarak, veritabanımızın hem bellek hem de disk açısından verimli olacağını garanti edebiliriz. Ancak, sorgular açısından verimsizdir. Normalleştirilmiş veritabanlarının yapıları nedeniyle sorgulanması zor olabilir. İşletmeler bu veriler üzerinde karmaşık sorgular çalıştırmak istediklerinden, bir veri ambarındaki veriler sıklıkla normalleştirilmez ve erişim kolaylığı için tekrarlanan veriler içerir.
# 5. Hizmet Seviyesi Anlaşmaları
Veritabanları çevrimiçi işlem işleme (OLTP) için kullanıldığından, kullanılabilirlikleri kritiktir ve %99.9'u aşması gerekir. Çevrimiçi işlem işleme (OLTP) veritabanları çöktüğünde, büyük sorunlara neden olabilir ve muhtemelen operasyonları durdurabilir.
Bununla birlikte, bir veri ambarı büyük ölçüde arka uç analizi için kullanılır, bu nedenle kesinti süresi onlar için o kadar da sorun değildir. Aslında çoğu veri ambarı, yeni verilerin eklendiği planlı bakım pencerelerine sahiptir. Kullanıcıların verilere erişmesi gerekmediği zamanlarda daha hızlı yüklemelere izin verdiği için kesinti süresinden herkes yararlanır. Temel gereksinimler dışındaki her şeyi kapatarak, süreciniz hızlanacak ve daha kesin hale gelecektir.
#6. optimizasyon
Veriler güncellendiğinde (eklendiğinde, değiştirildiğinde veya kaldırıldığında), bunu olabildiğince hızlı ve verimli bir şekilde yapmak için bir veritabanı tasarlanır. İşlem işleme verimliliği, ışık hızında veritabanı yanıt süreleri gerektirir. Bir veritabanının en önemli özelliklerinden biri, sistem içinde gerçekleşen her işlemi takip edebilmesidir, çünkü bu özellik olmadan iş uzun sürmez.
Bir veri ambarı, çok büyük, çok boyutlu bir veri kümesindeki az sayıda karmaşık sorguyu kısa sürede işlemek için tasarlanırken.
Bir Veri Ambarı Veritabanından Daha Büyük mü?
Evet. Veritabanı yazılımını kullanarak bu konumların hepsinde veri depolamak mümkündür; ancak depolanan veri hacmi açısından bir veri ambarı, bir veritabanından önemli ölçüde daha büyüktür. Veri ambarı, karar vericilere yardımcı olmak için çoğunlukla veri madenciliği ve veri analizi amaçlarına hizmet eder.
Operasyonel Veritabanı ve Veri Ambarı
İşletmelerde çeşitli ihtiyaçlara hizmet eden, operasyonel bir DBMS ve bir veri ambarı dahil olmak üzere birkaç farklı türde veritabanı sistemi vardır.
Bir işletmenin günlük operasyonları söz konusu olduğunda, bir veritabanı sistemi söz konusu olduğunda en iyisinden başka hiçbir şey işe yaramaz. Kuruluşun ürünlerini veya hizmetlerini üreten ve teslim eden süreçleri yönetmek ve kontrol etmek amacıyla, bu sistemler işlem işlemeye yöneliktir. Aktif olarak kullanılan veri tabanı sistemleri, müşteri ilişkilerini, stok seviyelerini ve siparişleri yönetmek için olanları içerir.
Öte yandan bir Veri ambarı, bir şirket içindeki analitik ve karar verme süreçlerine yardımcı olmak için oluşturulmuştur. Bu platformlar, birkaç işletim sisteminden gelen bilgileri tek bir tutarlı perspektifte bir araya getirmek için kullanılır. Sorguları ne kadar iyi gerçekleştirdikleri ve raporlar oluşturdukları için veri ambarları iş zekası, veri analizi ve karar verme süreçlerine yardımcı olur.
Aşağıdakiler, bir veri ambarı ile operasyonel bir veritabanı sistemi arasındaki en göze çarpan ayrımlardan bazılarıdır:
- Amaç. İşletmeler, işlerin sorunsuz yürümesini sağlamak için operasyonel veritabanı sistemlerine güvenirken, bir veri ambarı stratejik planlamaya ve derinlemesine araştırmaya yardımcı olur.
- Veri yapısı. Operasyonel veri tabanı sistemlerindeki veriler, veri tekrarı olasılığını azaltmak ve içerdiği verilerin güvenilirliğini artırmak için genellikle standarttır veya çok sayıda ilgili tablo halinde yapılandırılmıştır. Bununla birlikte, veri ambarları genellikle normal olmayan bir veri yapısı kullanır; bu, bilgilerin raporlama ve analiz amacıyla daha az sayıda, daha verimli tablolarda saklandığı anlamına gelir.
- Veri Hacmi. Bir Veri ambarı yıllarca veri tutabilir, ancak operasyonel veritabanı sistemlerinin yalnızca en son verileri takip etmesi gerekir.
- Performans. Operasyonel veritabanları, yüksek hacimli, yüksek hızlı işlem işleme için optimize edilmiştir. Ancak veri ambarları, sorgulama ve raporlama için inşa edilmiştir ve büyük veri kümelerinde karmaşık analitik sorguları yönetir.
İşlem Veritabanı ve Veri Ambarı
Bir işlem veritabanının temel işlevi verileri yakalamakken, bir veri ambarı veritabanının ana işlevi, işletmenizin başarısı için çok önemli olan analiz sorgularına yanıtlar sağlamaktır.
İşlem veritabanları da dahil olmak üzere çevrimiçi işlem işleme (OLTP) teknolojileri, işlemleri gerçek zamanlı olarak kaydetmek ve işlemek için tasarlanmıştır. Bir müşterinin ATM'den nakit aldığı ancak işlemin banka kayıtlarına yansımadığı durumu ele alalım. Bu düzenli olarak devam ederse banka hayatta kalamaz. Böylece bankacılık sistemi siz ATM'de beklerken işleminizin kayıt altına alınmasını sağlayacak şekilde yapılandırılmıştır. Bu sistem yazma için optimize edildiğinden, sorgular (okuma işlemleri) yavaştır.
Öte yandan, bir veri ambarı (DW), veri analizini ve sorgulamayı kolaylaştırmak amacıyla oluşturulmuş bir veritabanı türüdür. Bu veritabanlarındaki veriler salt okunurdur, ancak geleneksel çevrimiçi işlem işleme (OLTP) uygulamalarında kullanılan veritabanlarından daha fazla zaman ve kaynak açısından verimli bir şekilde sorgulanabilir ve analiz edilebilir. Bu bağlamda bir OLAP sistemi kullanıcıları tarafından kolayca okunabilir hale getirilmiştir. İş zekası çözümünüzü uygulama veritabanınızdan ayrı tutarak, CFO her rapor istediğinde bankanızı ve ATM'lerinizi çevrimdışı duruma getirmekten kurtulabilirsiniz.
Acemi bir kullanıcının uygulama veritabanı şemalarını aldığı ve tablo çoğalmasının meşhur samanlığındaki veri iğnesini bulması söylendiği durumdan kaçınmak için, DW ayrıca daha iyi belirlenir ve korunur. Ayrıca soruları yanıtlarken daha hızlı ve daha güvenilirdir.
Ek olarak, DW'ler tablo yapılarını basitleştirir, standartlaştırır ve tipik olarak normalliğini bozarak analiz kalitesini artırır. Böylece, daha basit, kapsamlı bir şekilde belgelenmiş tablolarda yalnızca gerekli verileri korursunuz ve daha sonra gösterileceği gibi tablo bağlantılarını ve sorgu karmaşıklığını azaltırsınız.
Veri Gölü, Veritabanı ve Veri Ambarı
İşte bu üç depolama sistemi arasındaki belirgin farklardan bazıları.
- Yapı. Veritabanları katı şema kısıtlamalarına bağlıdır ve önceden belirlenmiş bir yapıyı takip eder. Veri ambarları ve veri gölleri ise üç tür veriyi (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) depolayabilir.
- Amaç. Gerçek zamanlı işlem işleme, veritabanlarının gerçekten parladığı yerdir. Bir veri ambarının birincil amacı, analiz ve raporlamayı kolaylaştırmaktır. Veri keşfi ve karmaşık analitik, bir veri gölünde depolanan ham maddelerle neler yapılabileceğinin yalnızca iki örneğidir.
- Dönüşüm. Veritabanları yalnızca kurulum verilerini depolayabilir ve veritabanı şemalarında tekdüzelik talep edebilir. Veri ambarları ve veri gölleri, şemaları değiştirme ve verileri anında dönüştürme esnekliği sağlar.
- Tarihçe. Çoğu veri tabanı yalnızca en son bilgileri tutar. Veri ambarları, eğilimleri tahmin etmede ve sağlam seçimler yapmada kullanılmak üzere geçmiş veri kümelerini toplar ve düzenler. Kapsamlı veri keşfini kolaylaştırmak için veri gölleri yalnızca geçmiş verileri değil aynı zamanda gerçek zamanlı verileri de tutabilir.
Neden Veri Ambarı Kullanmıyorsunuz?
Basitçe söylemek gerekirse, veritabanları operasyonel amaçlar için işlemsel verileri işlerken, veri ambarları stratejik karar alma için çok büyük miktarda veri depolar ve analiz eder. Kararlar ve genişleme, bir web sitesindeki kullanıcı etkileşimlerinden satış ve stok bilgilerine kadar mevcut tüm verilerle beslenebilir.
Sonuç
Sonuç olarak, hem veri ambarları hem de veritabanları, büyük miktarda veriyi depolamanın etkili yollarıdır. Her ikisi de kurumsal dünyada son derece değerlidir, ancak faydaları farklıdır. Günümüzün bilgi tabanlı ekonomisindeki değerleri çok büyük. Ancak bu yaratıcılık, bir işletmenin amaçlarına bağlıdır.
Veritabanı ve Veri Ambarı SSS
Veri Ambarı veya Veritabanı Kullanmalı mıyım?
Veritabanı oluşturmanın ve kullanmanın birincil amacı bilgi depolamaktır. Verileri analiz etmeye gelince, bir veri ambarı işe yarar. Büyük analitik sorgular en iyi şekilde veri ambarı tarafından işlenirken, bir veritabanı tipik olarak işlem bazında okuma-yazma işlemleri için tasarlanır.
Mysql Veritabanı mı yoksa Veri Ambarı mı?
MySQL hafif bir DBMS değildir; tam bir veritabanı yönetim sistemidir. İlişkisel formatı nedeniyle, MySQL tartışmasız çalışmak ve öğrenmek için en basit veritabanıdır. Ancak, yukarıdaki diğer seçeneklerden bazıları yaygın uygulama için daha uygun olabilir.
Snowflake bir Veri Ambarı mı?
Evet. Snowflake'in mimarisi, merkezi veri depolama katmanını, BigQuery'ninkine çok benzeyen veri işleme katmanından ayırır. Performans, ölçeklenebilirlik ve sorgu optimizasyonu açısından rakiplerine üstünlüğünün bir sonucu olarak, Snowflake şu anda piyasadaki en popüler veri ambarıdır. İşin püf noktası, Snowflake'in genellikle daha pahalı olmasıdır, bu yüzden bunu hesaba katmanız gerekecek.
Benzer makaleler
- DUYARLI WEB TASARIMI: Ne Anlama Geliyor ve Nasıl Kullanmalısınız?
- MÜŞTERİ VERİTABANI: Nasıl Oluşturulur & Yazılım Çözümü
- DEPO YÖNETİMİ: Anlamı, Sistemleri, Maaşları ve Kursları
- DEPO ÇALIŞANI: Anlamı, Görevleri, Maaşı, Özgeçmişi ve İş İçin En İyi Ayakkabıları(Yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır)
Referans
