Veri Ambarı ile İlgili Temel Kavramlar: Genel Bir Bakış

Son birkaç on yılda bulut tabanlı teknolojiler açısından bir devrim yaşandı. Bu teknolojiler, kuruluşların müşterileri, ürünleri ve çalışanları hakkındaki verileri sorunsuz bir şekilde depolamasına ve almasına olanak tanır. Bu veriler daha sonra eyleme geçirilebilir içgörüler toplamak ve organizasyonu merdiveni yukarı taşımak için kullanılabilir.
Büyük Veri ve Analitik, veriler alındıktan SONRA gerçekleştirilen eylemlerle ilgilenirken, Veri Ambarı kavramı, bu verilerin bulutta nasıl depolandığına odaklanır. Birçok küresel kuruluş, dünya çapındaki operasyon merkezlerinden ve kurumsal şubelerden akan verilerini düzenlemek için Veri Ambarı kavramını benimsemiştir.
Büyük Veri patlaması gerçekleşene kadar veri ambarı kavramı yoktu. Bundan önce, tüm kuruluşlar, günlük faaliyetleri yönetmek, izlemek ve analiz etmek için uygun olan OLTP'yi (İşlemsel veritabanları) kullanıyordu, ancak boyutu terabaytları kapsayabilecek geçmiş veri kümeleriyle uğraşmaya geldiğinde sefil bir şekilde başarısız oldu. Bir OLTP sistemi yalnızca Varlık-İlişki üzerinde çalışan bir ilişkisel veritabanı modelidir. OLTP'ler hala kullanılırken, günümüzde kuruluşlardaki muazzam miktarda veri nedeniyle yavaş yavaş kayboluyor.
Girin: Veri Ambarı!

Veri Ambarı Nedir?

Veri Ambarı kavramı, kuruluşların karar destek verilerini toplamasına, depolamasına ve sunmasına olanak tanır. Veri ambarı kavramı geniştir ve veri ambarı, ambarlama sürecinde oluşturulan eserlerden biridir.
“Veri Ambarı” terimi, 1990 yılında William (Bill) H. Inmon tarafından ortaya atıldı. Inmon'a göre, bir veri ambarı, yönetimin kararını desteklemek için yalnızca konu odaklı, entegre, zamanla değişen ve kalıcı bir veri koleksiyonudur. -yapma süreci.
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

Daha önce bahsettiğimiz OLTP sık sık (neredeyse her gün) değişir. Öyle ki, bir işletme yöneticisinin geçmişe dönük veri eksikliği nedeniyle önceki ürün geri bildirimlerini veya şikayetlerini analiz etmesi imkansızdır.
Bir veri ambarı ise çok boyutlu bir görünümde birleştirilmiş bir veri sağlar. Ayrıca, depoladığınız verileri analiz etmeye başladığınızda çok yardımcı olan OLAP (Çevrimiçi Analitik İşleme) araçları da sağlar. OLTP'den farklı olarak Veri Ambarı, Veri madenciliği, sınıflandırma, kümeleme ve tahmine dayalı analiz gibi işlemleri de destekler. Tüm bu sebepler ve daha fazlası nedeniyle, Veri Ambarı kavramı herhangi bir organizasyonun ayrılmaz bir parçası haline geldi.

Veri ambarı ne değildir?

Veri Ambarı kavramına nispeten daha yeni olan kişiler genellikle bir "veri ambarını" bir "veritabanı" ile karıştırırlar. Ancak, daha fazla ilerlemeden önce bu noktayı açıklığa kavuşturalım – bir veri ambarı sadece bir veritabanı değil, bundan daha fazlasıdır. Birden fazla veri kaynağından toplanan ve stratejik karar verme sırasında kullanışlı olan operasyonel verilerin bir kopyasını içerir.
Bazıları ayrıca bir veri ambarının YALNIZCA geçmiş verileri içerdiğine inanır. Ancak, gerçeklerden uzak. Geçmiş verileri ve ayrıca analitik ve raporlama verilerini de içerecek şekilde bir veri ambarı yapılabilir. Ancak veri depolarında yönetilen işlem verileri bir ambarda depolanmaz. Veri Ambarı kullanmanın amacı, geçmiş verileri analiz etmek ve sorunsuz bir şekilde eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmektir.
Simpson'ın Paradoksu Dünya'da nedir? Verileri Nasıl Etkiler?

Veri Ambarı Önemi

Şimdiye kadar Veri Ambarı kavramı ve ihtiyacı konusunda aynı sayfadayız ve Veri Ambarı ile OLTP arasındaki önemli farkları gördük. Şimdi Veri Ambarı kavramının önemine bakalım:

Veri tutarlılığını sağlar

Veri ambarları, çeşitli kaynaklardan gelen verileri depolar ve bu veriler birden çok biçimdedir. Bu nedenle, verilerin genel olarak tutarlı olmasını sağlamak için ETL yöntemlerini uygulamak üzere programlanmıştır. Tutarlılık, veri ambarını kurumsal karar vericilerin veri analizlerini dünya çapındaki meslektaşlarıyla analiz etmeleri ve paylaşmaları için mükemmel bir araç yapan şeydir. Verileri standartlaştırmak ve biçimlendirmek, veri analizi sırasında hata riskini de azaltır; böylece genel olarak daha iyi doğruluk sağlar.

Daha iyi kararları kolaylaştırın

“Önce veriler, sonra teoriler gelir.” Bir veri ambarı, kuruluşların verileri kolaylıkla depolamasına ve almasına olanak tanır, böylece bu veriler etrafında daha iyi teoriler ve stratejiler sağlar. Veri ambarı, farklı veri kümelerine erişim açısından da çok daha hızlıdır ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmeyi kolaylaştırır.

Alt çizgilerini iyileştirin

Bir veri ambarı, paydaşların geçmiş verilerine dalmalarına izin vererek herhangi bir kuruluşun genel operasyonlarının iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu, nihayetinde, iş liderlerinin kuruluşlarının geçmiş faaliyetlerini hızlı bir şekilde takip etmelerini ve başarılı (veya başarısız) stratejileri değerlendirmelerini sağlar. Bu, yöneticilerin maliyetleri azaltmak, verimliliği en üst düzeye çıkarmak ve kârlılıklarını iyileştirmek için satışları artırmak için yaklaşımlarını nerede ayarlayabileceklerini görmelerini sağlar.

Veri Ambarı kavramı içinde ve çevresinde bazı önemli terminolojiler:

meta veri

Meta veriler, esasen yalnızca verilerle ilgili verilerdir. Örneğin, bir kitaptan bahsedersek, indeksi kitabın içeriği için meta veri işlevi görebilir. Başka bir deyişle, meta veriler, tüm verilerin özeti olarak anlaşılabilir.
Veri ambarı açısından meta verileri şu şekilde tanımlayabiliriz:

• • Veri ambarına giden yol haritası.

• Karar destek sisteminin bir veri ambarının içeriğini bulmasına yardımcı olan bir dizin.

Veri Küpü

Bir veri küpü, boyutlar ve gerçekler tarafından tanımlanır ve verileri birden fazla boyutta temsil etmemize yardımcı olur. Boyutlar, bir kuruluşun kayıtları muhafaza ettiği varlıklardan başka bir şey değildir. Çoğunlukla raporlama amacıyla veri depolamak için kullanılır. Küpün her boyutu, örneğin günlük, aylık veya yıllık satışlar gibi veritabanının belirli bir özelliğini temsil eder. Bir veri küpüne dahil edilen veriler, neredeyse her müşteri, satış temsilcisi, ürün ve çok daha fazlası için neredeyse tüm rakamları analiz etmeyi mümkün kılar. Bu nedenle, bir veri küpü ideal olarak eğilimleri belirlemeye ve performansı analiz etmeye yardımcı olabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

Veri Merkezi

Bir data mart, organizasyonun belirli bir bölümüne hizmet etmek için oluşturulmuş bir veri deposu olarak anlaşılabilir. Bir data mart, belirli bir grup insan için değerli olan tüm organizasyon verilerinin bir alt kümesini içerir. Örneğin, pazarlama ekibi için özel olarak tasarlanmış bir veri marketi yalnızca öğeler, müşteriler ve satışlarla ilgili verileri içerebilir. Veri marketleri, söz konusu konularla sınırlıdır.
önemli terimler ve teknolojiler ile birlikte veri ambarı. Bunu ilginç bulursanız, veri madenciliği, veri analitiği ve daha pek çok kavramla uğraşarak bu konuyu derinlemesine incelemenizi öneririz. Yolculuk uzundur ve veri ambarı yalnızca başlangıç ​​noktasıdır.

Herhangi bir şüpheniz veya sorunuz varsa, aşağıdaki yorumlarda bize bildirin!