tag IşZekası

Data Warehouse (Veri Ambarı)

Bu sayfada IşZekası (Data Warehouse (Veri Ambarı)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Veri Ambarı (Data Warehouse), farklı kaynaklardan toplanan büyük miktarda yapılandırılmış verinin analitik sorgular ve iş zekası (BI) uygulamaları için optimize edilmiş şekilde depolandığı merkezi bir veritabanı sistemidir. Günlük işlem (OLTP) veritabanlarından farklı olarak veri ambarları, tarihsel veriyi korumak, karmaşık analizler yapmak ve karar destek sistemlerine veri sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. Bill Inmon, 1990'da veri ambarını dört temel özellikle tanımladı: (1) Konu odaklı — müşteri, ürün veya satış gibi belirli iş konuları etrafında organize edilir; (2) Entegre — farklı kaynaklardan gelen veriler tutarlı bir formatta birleştirilir; (3) Değişmez — bir kez yüklenen veriler güncellenmez, yalnızca yeni kayıtlar eklenir; (4) Zaman serili — veriler belirli dönemlere ait etiketlerle saklanır ve tarihsel analiz mümkün kılınır. Veri ambarına veri yüklemek için ETL (Extract, Transform, Load) süreci kullanılır: kaynak sistemlerden veri çekilir, temizlenip dönüştürülür ve ambar tablolarına yüklenir. Modern yaklaşımlarda ELT (ham veri önce yüklenir, sonra dönüştürülür) yöntemi de yaygınlaşmıştır. Boyutsal modelleme (dimensional modeling) tekniğiyle oluşturulan yıldız (star) ve kar tanesi (snowflake) şema tasarımları, sorgu performansını artırır. Bulut çağında Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake ve Microsoft Azure Synapse Analytics gibi MPP (Massively Parallel Processing) mimarili çözümler petabayt ölçeğinde veri işlemeyi mümkün kılmaktadır. Data Lakehouse mimarisi ise veri ambarı ile Data Lake'in avantajlarını tek platformda birleştirmektedir. Veri ambarları; finans raporlaması, müşteri segmentasyonu, tedarik zinciri optimizasyonu ve makine öğrenimi feature store'ları için kritik altyapıdır.

warehouse

Data Warehouse (Veri Ambarı)

Veri Ambarı (Data Warehouse), farklı kaynaklardan toplanan büyük miktarda yapılandırılmış verinin analitik sorgular ve iş zekası (BI) uygulamaları için optimize edilmiş şekilde depolandığı merkezi bir veritabanı sistemidir. Günlük işlem (OLTP) veritabanlarından farklı olarak veri ambarları, tarihsel veriyi korumak, karmaşık analizler yapmak ve karar destek sistemlerine veri sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. Bill Inmon, 1990'da veri ambarını dört temel özellikle tanımladı: (1) Konu odaklı — müşteri, ürün veya satış gibi belirli iş konuları etrafında organize edilir; (2) Entegre — farklı kaynaklardan gelen veriler tutarlı bir formatta birleştirilir; (3) Değişmez — bir kez yüklenen veriler güncellenmez, yalnızca yeni kayıtlar eklenir; (4) Zaman serili — veriler belirli dönemlere ait etiketlerle saklanır ve tarihsel analiz mümkün kılınır. Veri ambarına veri yüklemek için ETL (Extract, Transform, Load) süreci kullanılır: kaynak sistemlerden veri çekilir, temizlenip dönüştürülür ve ambar tablolarına yüklenir. Modern yaklaşımlarda ELT (ham veri önce yüklenir, sonra dönüştürülür) yöntemi de yaygınlaşmıştır. Boyutsal modelleme (dimensional modeling) tekniğiyle oluşturulan yıldız (star) ve kar tanesi (snowflake) şema tasarımları, sorgu performansını artırır. Bulut çağında Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake ve Microsoft Azure Synapse Analytics gibi MPP (Massively Parallel Processing) mimarili çözümler petabayt ölçeğinde veri işlemeyi mümkün kılmaktadır. Data Lakehouse mimarisi ise veri ambarı ile Data Lake'in avantajlarını tek platformda birleştirmektedir. Veri ambarları; finans raporlaması, müşteri segmentasyonu, tedarik zinciri optimizasyonu ve makine öğrenimi feature store'ları için kritik altyapıdır.

arrow_forward