Data Mesh Araçları ve Uygulama Kılavuzu
“Data mesh’i ilk duyduğumda şüpheciydim. Konunun derinliklerine indikçe, veri mimarisinin uzun süredir kayıp olan akrabası domain sahipliği ile nihayet yeniden bir araya geldiği, taze bir nefes olduğunu fark ettim.” — Stan Christiaens
Daha önceki bir yazımda veri yönetişiminin yeni trendleri olan Data Fabric (Veri Dokusu) ve Data Mesh (Veri Ağı) yaklaşımlarını, mimarisini, yönetimini ve sınırlarını biraz metaforik biraz da örneklerle anlatmaya çalışmıştım. Birbirini tamamlayan bu yeni iki yaklaşımın, geleneksel yöntemlerin hangi zorluklarının üstesinden gelmek üzere ortaya çıktığına değinmiştim.
Her geçen gün kapsamı genişleyen veri yönetişimi, kimi zaman karmaşık bir ip yumağı gibidir! O ipi kesmeden ayırıp sonra benzersiz renkleri bir araya getirerek bir şahaser örmek için bazı araçlara ihtiyacımız olacak. Veri ekosistemini, her biri bağımsız ancak uyumlu bir şekilde çalışan bir mozaiğe dönüştüren ve devrim niteliğinde görülen Data Mesh’i işlerimize uygulayabilmemizi mümkün kılacak olan araçlara gelin birlikte göz atalım!
Her etki alanı (domain) ekibinin veri varlıklarını bağımsız olarak yönetebilmesi ve çalıştırabilmesi için doğru araçlara sahip olması kritik öneme sahiptir. Bu yazımda neye ihtiyacımız olduğuna dair fikir sunmayı amaçlıyorum. Ancak kullanım durumu, mevcut teknoloji ve bütçe gibi konular doğrultusunda her başlıktaki araçların içinden herkesin kendisine en uygun olanını seçmesi gerekeceğini unutmamak lazım.
1. Veri Kataloğu
Veri ağı mimarisinin kritik bileşenlerinin başında veri kataloğu gelir. Veri kataloğu organizasyon içindeki mevcut olan tüm veri varlıklarının merkezi bir envanteri olmasından dolayı çok önemlidir. Veri kataloğu en çok da veri tüketicileri/kullanıcıları için elzemdir çünkü veri ağında yer alan farklı iş ve etki alanlarındaki takımlar veri kataloğu vasıtasıyla veri varlıklarını keşfeder ve kapsamı hakkında bilgi sahibi olurlar. Kısacası farklı iş ve etki alanındaki takımların birbirilerinin veri ürünlerini kullanabilmesi için veri kataloğu, ziyaret edecekleri birinci bileşendir.
İyi bir veri kataloğu aracında aranması gereken veriye ilişkin konum, biçim, kalite ve metaveri 4 temel özellik vardır. Bu bilgiler verilerin keşfedilebilmesine olanak tanımaktadır. Böyle bir araç, veri üreticilerinin veri varlıklarını belgelemelerini, anlamalarını ve bağlamlarını açıklamalarına fırsat vermiş olur. Esasen iyi bir veri kataloğuna sahip olmak verilerin etkin şekilde yönetilmesine de fırsat vermiş olur.
Biraz piyasa araştırması yaptığımızda veri kataloğu oluşturma amacımıza hizmet edebilecek pek çok ürünle karşılaşıyoruz. Bunlardan bence öne çıkan üçünü şöyle sıralayabilirim:
- Collibra: Veri yönetişimi platformu olmakla beraber veri katalog özellikleri ön plana çıkmaktadır. Kullanıcıların etki alan terimleri, veri tanımları ve veri sınıflandırmaları dâhil olmak üzere metaverileri yönetmeye olanak tanır. Verilerin kökenini (lineage) görselleştirip organizasyon içindeki hareketini ve dönüşümünü takip etmeyi sağlar. Veri kültürünü teşvik etmek için veri paydaşları arasındaki iş birliğini kolaylaştıran bir ürün olarak tavsiye ettiğim ürünler arasında başı çekiyor.
Güçlü Yönü — metaveri yönetimi, veri kökeni ve iş birliği özellikleri.
- Informatica: Hemen her yıl Gartner Magic Quadrant’ta lider olan bir üründür. Collibra’daki pek çok özelliği içinde barındırmakla birlikte kendisinin içinde alt ürünler mevcuttur. Veri kalitesini sağlamaya odaklanan PowerCenter’ı örnek gösterebilirim. Ayrıca veri keşfini kolaylaştıracak şekilde veri profillerinde anahtar kelime kullanımına izin vermektedir.
Güçlü Yönü — birleşik metaveri yönetimi, kolay entegrasyon ve veri kalitesi.
- Alation: Standart veri kataloğu özellikleriyle birlikte kullanıcıların organizasyon genelindeki veri varlıklarının etkisini ve kullanım modellerini anlamalarına yardımcı olur. Anahtar kelime kullanımı ve akıllı arama özellikleri bu üründe de mevcuttur.
Güçlü Yönü — akıllı arama odaklı veri keşfi, iş birliği ve kullanıcı dostu arayüz.
Bu ürünler sadece birkaç seçenektir. Veri kataloglama için gerçekten düzinelerce farklı opsiyon bulabiliriz. Yine de ben olsaydım ve mevcut veri ekosistemi açısından bütçe veya diğer kısıtlamalarla ilgili bir sorunum yoksa muhtemelen bu üçünden birini seçerdim.
2. Veri Depolama
Veri ağının ikinci kritik bileşeni ise veri depolamadır. Bu genellikle veri gölü (data lake), veri ambarı (data warehouse) veya veri alanı/uzayı (data space) olabilmektedir. Bir veri ağı mimarisinde, genellikle veri depolamayı organizasyon geneline dağıtırız ve her takım kendi depolama ihtiyaçlarından sorumludur. Bunun bazı olumlu yanları var, ancak aynı zamanda ek karmaşıklığa da yol açabilir, çünkü her takım kendi depolama alanını seçmekte özgürdür ve sonuçta farklı alanlarda kullanılan birçok farklı depolama türüyle karşılaşabiliriz. Böylece, etki alanı takımlarının ihtiyaçlarına en uygun depolama çözümünü seçmesine olanak tanır. Onları kurumsal çözümü kullanmaya zorlamaz, bu zaten veri ağının birincil özelliğiydi, hatırlarsanız. Bu durum bir avantajdır çünkü takımın kendileri için en iyi depolamayı seçmesine olanak tanır.
Örneğin, yapılandırılmamış verilerle çalışan bir takım bir tür veritabanı seçebilirken, yalnızca yapılandırılmış verilerle çalışan bir takım tamamen farklı bir şekilde ilişkisel veritabanı seçebilir. Buradaki ek fayda, takımların depolama çözümlerini bağımsız olarak ölçeklendirebilmesidir, böylece kurumsal düzeyde ölçeklenmesi aylar süren ve çok fazla kaynak gerektiren devasa programlarla uğraşmak zorunda kalmayız. Yalnızca tek bir ekibin ihtiyaçlarına yönelik bir depolama çözümü ise, onu çok daha maliyetli hale getirebilir.
Veri depolama konusuda veri kataloglamadan çok daha fazla ürün seçeneği mevcuttur. Hangisini kullanacağımızı önermek çok zor. Çünkü bu durum kullanım senaryomuza, şirket büyüklüğüne, bütçeye vb. bağlı olacaktır.
- Amazon S3: Nesne depolama hizmeti sunar. Ölçeklenebilirliği yüksek seviyededir. Erişim kontrolü için AWS Identity and Access Management (IAM) ile entegre olmaktadır. Metaveri yönetimi için sürüm oluşturmaya ve etiketlemeye izin verir. Veri güvenliği için sunucu tarafı şifreleme sağlar. Büyük hacimli yapılandırılmamış verileri ve veri göllerini depolamak için ve çeşitli AWS tabanlı veri mimarilerinde depolama çözümü olarak uygundur.
- BigQuery: Sunucusuz bir veri ambarıdır. Büyük veri kümelerini ve eşzamanlı sorguları işlemek için otomatik olarak ölçeklenir. IAM aracılığıyla ayrıntılı erişim kontrolü sağlar. Sorgu ve tablo erişiminin denetlenmesini ve izlenmesini destekler. Metaveri yönetimi için Google Cloud’un Veri Kataloğu ile kolaylıkla entegre olur. Güçlü analiz yeteneklerine sahip ve sunucusuz bir veri ambarına ihtiyaç duyan kuruluşlar için uygundur.
- Snowflake: Bulut tabanlı bir veri ambarıdır. Değişken iş yüklerini kaldırabilecek esnek ölçeklenebilirlik sunar. Güvenlik için rol tabanlı erişim kontrolünü (Role-Based Access Control-RBAC) uygular. Metaveri yönetimini ve veri kökeni takibini etkinleştirir. Çeşitli kimlik yönetimi çözümleriyle yerel entegrasyonu da destekler. Basitlik ve ölçeklenebilirliğe odaklanan, bulut tabanlı olarak yönetilen bir veri ambarı arayan kuruluşlar için idealdir.
- Apache Hadoop: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için dağıtılmış dosya sistemi (Hadoop Distributed File System-HDFS) sunar. Ticari donanım kümesi genelinde ölçeklenebilirdir. Hadoop’un kendisi daha çok dağıtılmış bir işleme çerçevesidir ve veri yönetimi özellikleri genellikle ek araçlar (örn. Apache Atlas) tarafından sağlanır. Kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmalarını destekler. Şifreleme ve denetim seçenekleri sunar. Büyük ölçekli veri işleme ihtiyaçları olan kuruluşlar için çok uygundur ve çeşitli veri türlerinin depolanmasına ve işlenmesine olanak tanır.
Karmaşıklık: Amazon S3, BigQuery ve Snowflake bulutta yerel çözümlerdir ve bu da genellikle daha kolay yönetim ve ölçeklenebilirlik anlamına gelir.
Kullanım Kolaylığı: BigQuery ve Snowflake, kullanım kolaylığıyla bilinir ve Hadoop’a kıyasla daha az altyapı yönetimi gerektirir.
Maliyet Modeli: Her platformun farklı bir maliyet modeli vardır ve kuruluşlar, maliyet etkinliğini değerlendirmek için kendi özel kullanım modellerini dikkate almalıdır.
Veri ağının özellikleri nedeniyle depolama ihtiyaçlarının etki alanı düzeyinde yerel olarak seçilmesi gerektiğini düşünüyorum ve ardından organizasyon içinde teknik liderliğe sahip olmamız, tüm bu farklı depolamaları nasıl birleştireceğimiz konusunda net bir stratejiye sahip olmamız gerekir. Elbette, tüm farklı alanlar için aynı veri depolama çözümünü benimsersek bu daha da iyidir. Ancak farklı alanların veri depolama açısından kullanabileceği araçları sınırlamamalıyız çünkü bu, veri ağı metodolojisine aykırıdır.
3. Veri Akış Yolu (Pipeline)
Araçlar söz konusu olduğunda düşünmemiz gereken bir diğer konu da veri akış yollarında nasıl ilerleyeceğimizdir. ETL (Exract, Transform, Load), verileri kaynak sistemlerden veri gölüne veya veri ambarına çıkarma, dönüştürme ve yükleme anlamına gelir. Bu, etki alanı takımlarının verilerini kaynak sistemlerden veya konumlardan merkezi depoya taşımasına olanak tanımaktadır. Ancak bu sihirli bir şekilde gerçekleşmez! Bunun için bir veri akış yoluna ihityacımız vardır.
İyi planlanmış bir veri akış yolu; artan veri hacimlerini ve işleme gereksinimlerini karşılamak için yatay olarak ölçeklenebilmemize izin vermelidir. Yeni veri kaynaklarını, veri formatlarını veya diğer gereksinimleri desteklemek üzere veri işleme akış yollarımızı kolayca değiştirmek için daha esnek olmamızı sağlayacaktır. İyi bir akış yolu; veri kalitesinin sağlanması, bilgi aktarımı sırasında veri kaybının önlenmesi ve hata işleme yeteneklerinin sağlanması, veri işlemenin optimize edilmesi, gecikme gibi durumların en aza indirilmesi ve verilerin zamanında kullanılabilirliğinin sağlanmasına olanak tanır.
- Amazon S3: Genellikle veri gölleri, yedekleme ve geri yükleme, uygulama barındırma ve statik web sitesi barındırma için kullanılır.
Resimler, videolar ve günlük dosyaları dâhil olmak üzere çeşitli veri türlerini depolamak için çok uygundur. Veri akış yolu oluşturmak için kullanılabilen, tümüyle yönetilen bir hizmet olan Amazon’un bütünleşik bir çözümüdür. Toplu işlemin yanı sıra akışlı veri işlemeyi de destekler ve veri dönüşümü ve temizliği için araçlar sağlar. - Apache NiFi: Veri akışlarını düzenlemek için veri entegrasyon aracıdır. Ölçeklenebilir veri işlem akış yollarının oluşturulmasına olanak tanır. Veri akışları oluşturmak ve ETL işlemlerini düzenlemek için idealdir. Çeşitli sistemler arasında gerçek zamanlı veri hareketini ve entegrasyonunu destekler. Veri akışlarını yönetmek için Amazon S3 gibi depolama çözümleriyle birlikte kullanılabilir.
Entegrasyon ve Ölçeklenebilirlik: Amazon S3, ölçeklenebilirlik ve güvenlik odaklı bir bulut tabanlı nesne depolama servisi olarak, geniş veri setlerinin saklanması için ideal bir platform sunar. Öte yandan, Apache NiFi açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracı olup, veri akış yollarını yönetme ve entegrasyon süreçlerini basitleştirmekte büyük kolaylıklar sağlar. Bu iki hizmet, Apache NiFi’nin veri yönetimi ve akış düzenlemesi yetenekleri ile Amazon S3'ün sağladığı güvenli ve ölçeklenebilir depolama alanının birleştirilmesiyle, veri depolama ve entegrasyon ihtiyaçları için kusursuz bir sinerji oluşturabilirler.
Seçim yaparken dikkate alınması gereken en önemli faktör, veri depolama ve yönetim ihtiyaçlarımızın benzersiz gereksinimleri ve mimari yapısına dayanır. Veri akış yollarının uygulanması, önemlidir çünkü veri akış yolları merkezi bir yapıdan ziyade, çeşitli alan takımları tarafından yönetilir. Bu, her bir bileşenin olduğu gibi, veri akış yollarının da etki alanlarının ihtiyaçları doğrultusunda özelleştirilmesi gerektiğini belirtir. Sonuç olarak, bu yaklaşım veri özerkliğini destekler ve merkezi veri yönetim takımlarının yükünü hafifletir.
Aralarında bir seçim yapak gerektiğinde; veri depolama ve yönetim gereksinimlerinizin özel ihtiyaçlarına ve mimarisine bağlı kalmak zorundasınız. Veri özerkliğini teşvik eden ve merkezi veri takımlarının yükünü azaltan bir yaklaşım ile veri akış yollarını etki alan ekiplerinin seçimlerine bırakmak en iyisidir.
4. Veri Kalitesi Yönetimi
Veri ağı söz konusu olduğunda veri kalitesi yönetimi kritik bir öneme sahiptir. Aslında her zaman öyledir! Ama veri ağı bağlamında düşündüğümüzde, organizasyon genelinde birçok farklı takım tarafından oluşturulan ve tüketilen bir dizi farklı veri ürünü bulunabilecektir. Ancak, artık her alanın kendi veri kalitesi için yönetim takımı/ekibi mevcut değildir. Bu nedenle, farklı veri ürünlerinin tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlamak, uygun bir veri kalitesi yönetimi aracı kullanılmadan zor olacaktır.
Bu durum; verimsizlik, kafa karışıklığı ve hatta yasal sorunlar gibi çeşitli sorunlara yol açabilir. Veri kalitesi yönetimi araçlarını kullanma deneyimimiz varsa, temel bileşenlerin veri profili oluşturma, veri temizleme, veri doğrulama ve veri izleme gibi unsurlar olduğunu biliyoruzdur. Daha büyük bir kuruluştan geliyorsak, muhtemelen zaten bir veri kalitesi yönetim aracına sahip olduğumuzdan eminim.
Benim düşünceme göre, burada atılacak ilk adım, bir araç hâlihazırda kullanılıyorsa veri ağı uygulamasının taleplerini karşılayıp karşılamayacağını anlamaktır. Eğer karşılamıyorsa, bu ihtiyaçları daha iyi karşılayabilecek başka bir aracı araştırmaya başkamak gerekecektir. Konu veri kalitesi yönetim araçları olunca Informatica muhtemelen benim tercih edeceğim ilk araç olacaktır.
- Informatica: Geniş veri entegrasyon yetenekleri ve ölçeklenebilirliğiyle öne çıkıyor. Örneğin, Informatica PowerCenter, veri kalitesi kurallarını uygulamak ve veriyi temizlemek için güçlü bir araç sunuyor.
Zayıf Yönü — Maliyeti yüksek olabilir ve karmaşıklığı nedeniyle öğrenme eğrisi bulunabilir.
- Talend: Açık kaynak modeli ve esnek yapısıyla maliyet etkin ve özelleştirilebilir bir çözüm sunuyor. Örneğin, Talend Data Quality, veri kalitesini profilize etme ve temizleme süreçlerinde kullanılabilir.
Zayıf Yönü — Karmaşıklık bazı kullanıcılar için bir zorluk olabilir ve büyük ölçekli uygulamalar ek altyapı gerektirebilir.
- Collibra: Güçlü bir veri yönetişim platformu olarak bilinir. Veri kalitesi yönetiminde; veri politikalarını tanımlama ve iş akışlarını belirleme konusunda etkili bir şekilde kullanılabilir. Örneğin, Collibra’nın meta veri yönetimi özellikleri veri kalitesi açısından önemli bilgiler sunuyor.
Zayıf Yönü — Veri entegrasyonu konusunda sınırlıdır ve maliyet açısından yüksek olabilir.
- Ataccama: Gelişmiş veri profilizasyonu, otomasyon ve MDM (Master Data Management) yetenekleri ile veri kalitesi yönetimine katkı sağlıyor. Örneğin, Ataccama ONE, veri kalitesi kurallarını otomatikleştirme ve veriyi temizleme süreçlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir.
Zayıf Yönü — Yeni kullanıcılar için öğrenme eğrisi olabilir ve entegrasyon karmaşıklığı bazı senaryolarda görülebilir.
Son olarak, diğer tüm unsurlardan farklı olarak veri ağı için bile olsa veri kalitesi yönetimi için organizasyonun tüm etki alanlarında kullanılacak ortak bir araç seçmek daha akıllıca olacaktır. Bu nedenle, tüm farklı alanlar için işe yarayacak bir şey seçmek önemlidir.
5. Veri Yönetişimi
Veri yönetişimi özellikle veri ağında daha da öne çıkmaktadır. Veri yönetişimi, verilerin düzenleyici gerekliliklere ve önceden kararlaştırılan kurumsal politikalara uygun olarak yönetildiğinden emin olmak için kullanılır. Doğru veri yönetişimi aracına sahipseniz etki alanı takımlarının veri yönetişimine yönelik politika ve standartları uygulaması çok daha kolay olacaktır.
Buradaki tavsiyem, bir önceki başlıkta veri kalitesi yönetimi için seçmiş olduğunuz aracın aynısını seçmenizdir. Bana göre veri yönetişimi ve veri kalitesi için ayrı bir araca sahip olmak istemezsiniz çünkü çoğu durumda bu araçlar hem veri yönetişimi hem de veri kalitesi için gerekli işlevselliği sağlar. Bu nedenle kesinlikle hem veri yönetişimi hem de veri kalitesi ihtiyaçlarınıza uygun bir araç arayın. Yine kişisel favorilerim burada. Collibra ve Informatica.
Doğru aracı seçmek için acele etmek yerine, ihtiyaçlarınızı anlayın ve 2 ila 5 farklı aracı değerlendirin. Eğer hâlihazırda etkili bir araç kullanıyorsanız devam edin, ancak işinize uygun değilse, farklı araçları analiz ederek en iyi yatırım getirisine sahip olanı seçebilirsiniz.
6. API’ler ve Servis Ağları
Düşünmeniz gereken bir sonraki şey, farklı etki alanı takımları arasındaki veri haberleşmesinin nasıl gerçekleşeceğidir. Bunun için de veri ağının en iyi uygulamalarına göre API’lere ve servis ağına (service mesh) ihtiyacınız olacak.Şimdi API’nin ne olduğunu ve servis ağının ne olduğunu tartışalım.
API’nin Uygulama Programlama Arayüzlerini temsil eden kısaltmasıdır. Bu aslında farklı uygulama ve sistemlerin birbirleriyle veri paylaşmasına olanak tanıyan bir yazılım arayüzüdür. Veri ağı söz konusu olduğunda API’ler, farklı etki alanı takımlarımızın verilerini diğer etki alanlarına sunmasına olanak tanır. Bu sayede takımlar birbirlerinin verileriyle daha verimli bir şekilde etkileşime geçebilecektir.
Pek çok kişi API’leri duymuştur ancak çok az kişi servis/hizmet ağı hakkında bir şeyler duymuştur. Servis ağı, dağıtılmış bir sistem içinde hizmetten hizmete haberleşmeyi yöneten bir altyapı katmanıdır. Kuruluşların, mimariye dayalı mikro servisleri daha etkili bir şekilde yönetmelerini sağlamak için, örneğin servis, keşif, yük dengeleme trafiği, yönlendirme, güvenlik vb. dahil olmak üzere ihtiyaç duyduğunuz tüm özellikleri ve işlevleri sağlar.
API’ler ve servis ağı, veri ağının temel bileşenlerindendir. Çünkü farklı alanlar arasında veri alışverişini ve haberleşmesini kolaylaştırırlar. Dolayısıyla API’lere ve servis ağına sahip olarak takımların doğru verilere, doğru zamanda, güvenli ve verimli bir şekilde erişmesini sağlarız.
- Kubernetes: Konteyner orkestrasyonunu yönetme konusunda güçlü bir araçtır. Veri ağı uygulamalarında ölçeklenebilirlik ve hizmet dağıtımı için etkili bir çözüm sunar.
Zayıf Yönü — Kubernetes doğrudan bir API yönetim aracı değildir ve karmaşık yapıları yönetmek için ek araçlara ihtiyaç duyabilir.
- Istio: Servis ağı için gelişmiş özellikler sunar. Trafik yönetimi, güvenlik ve gözlemleme gibi servis ağı yönetiminde kapsamlı bir çözümdür.
Zayıf Yönü — Kurulum ve yapılandırma karmaşıklığı bazı kullanıcılar için zorlayıcı olabilir. Ayrıca, yüksek trafikli uygulamalarda performans sorunlarına neden olabilir.
- Kong: API yönetimi konusunda güçlüdür ve hızlı bir şekilde ölçeklenir. API gateway olarak kullanıldığında, trafik yönetimi ve güvenlik konularında etkili bir çözümdür.
Zayıf Yönü — Servis mesh özelliklerinde eksiklikleri vardır. Özellikle Istio gibi kapsamlı bir servis ağı çözümü kadar geniş bir yelpazede özellik sunmaz.
Burada doğru teknolojiyi seçmek, birden fazla alandaki verileri yönetmenin karmaşıklığını azaltacaktır. Ayrıca etki alanlarının veri altyapısını korumasını ve ölçeklendirmesini çok daha kolay hale getirmeye yaracaktır. Veri ağı uygulamanız için saymış olduklarım en iyi bilinenlerden yalnızca bazılarıdır ve elbette tüm seçenekler bunlarla sınırlı değildir.
7. Veri Görselleştirme ve Raporlama
Veri ağının düşünmemiz gereken bir diğer önemli kısmı veri görselleştirme ve raporlamadır. Etki alanı verilerini sunmak ve bunu organizasyondaki her etki alanı tarafından tüketilmesi/ kullanılması kolay bir ürün haline getirmek için kullandığımız araçları düşünmemiz gerekir. Etki alanları arasında veri alışverişi yapmak için API’leri ve servis ağını kullanmak harikadır ancak veri tüketicilerin/kullanıcıların çoğunun teknik kişiler olmadığını unutmayalım! Üstelik sadece bu değil, tüketicilerin/kullanıcıların bir kısmı diğer alanların liderleri de olabilecektir. Dolayısıyla hayatı herkes için kolaylaştırmak amacıyla verilerimizi görselleştirmenin ve yapılandırmanın yollarını düşünmemiz gerekir. Bu nedenle veri görselleştirme ve raporlama ürünü seçmemiz gerekiyor.
En iyi bilinen seçeneklerden bazıları Tableau, Power BI ve Qlick view’dir. Ayrıca Looker ve hatta Excel gibi çözümleriniz de var. Bu aslında ne sunmamız gerektiği, şirket içinde ne tür bilgiye sahip olduğumuza bağlı olacaktır. Örneğin şu anda Tableau’da çok sayıda uzmanımız var ve önümüzdeki 18 ay boyunca lisansları iptal etmemiz gerekiyor. Bu koşulda Power BI’a veya başka bir şeye geçmenin bir anlamı olmayacaktır. Bununla birlikte, sıfırdan başlıyorsak ve hâlihazırda ücret ödediğimiz takım veya veri görselleştirme aracı hakkında spesifik bir bilgiye sahip değilsek, o zaman ihtiyaçlarımızı en iyi şekilde karşılamak için farklı seçeneklere göz atmak ve neler olduğunu görmek iyi bir fikir olacaktır.
- Tableau: Kullanıcı dostu arayüzü ve güçlü görselleştirme yetenekleri ile öne çıkar. Veri ağı içindeki karmaşık veri ilişkilerini anlamak ve görselleştirmek için etkili bir araçtır. Ayrıca, geniş veri kaynaklarına kolay entegrasyon sağlar.
Zayıf Yönü — Tableau, büyük veri kümelerini işlerken performans konusunda bazı zorluklar yaşayabilir. Ayrıca, Power BI ve Qlik View’a kıyasla bazı gelişmiş analitik özelliklere sahip değildir.
- Power BI: Microsoft ekosistemi ile güçlü entegrasyon sunar ve kullanıcıların veriye erişimini ve analizini kolaylaştırır. Veri Mesh içinde veri setlerini birleştirmek ve raporlamak için kullanışlıdır. Ayrıca, kullanıcıların hızlı ve etkili raporlar oluşturmasına olanak tanır.
Zayıf Yönü — Power BI’nın bazı gelişmiş analitik yetenekleri sınırlı olabilir. Büyük ölçekli veri kümelerini işleme konusunda Tableau gibi rakiplerine kıyasla performansı daha düşük olabilir.
Power BI ile veri görselleştirme konusunda kendinizi geliştirimek istiyorsanız; size Alican Cömert’in Power BI ile Etkin İş Analitiği eğitimini öneriyorum.
- QlikView: Özel bir veri keşif ve görselleştirme platformu olarak öne çıkar. İlişkisel veri modellerini oluşturmak ve dinamik görselleştirmeler yapmak konusunda güçlüdür. Veri Mesh içindeki karmaşık ilişkileri anlamak için etkili bir araçtır.
Zayıf Yönü — QlikView, kullanıcı dostu arayüz ve raporlama özellikleri açısından Tableau ve Power BI’ya kıyasla daha karmaşıktır. Ayrıca, belirli kullanıcı durumları için lisans maliyetleri yüksek olabilir.
Yani özetle; veri görselleştirme önemlidir çünkü farklı etki alanlarının verilerini daha etkili bir şekilde iletmesine ve farklı iş birimlerinin daha iyi veriye dayalı iş kararları almasına olanak tanır.
8. İş Birliği ve Bilgi Paylaşımı
İş birliği ve bilgi paylaşımı, özellikle özerk ve ölçeklenebilir çeşitli disiplinlere ayrılmış organizasyonlar açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu, sadece müşteri ve gelir potansiyelini maksimize etmekle kalmaz, aynı zamanda tamamen bağımsız ekipler arasında etkin bir iletişim kurma ihtiyacını da ön plana çıkarır. Etkin iş birliği ve akıcı bilgi akışı, Slack, Microsoft Teams gibi sohbet platformları ve Confluence, Notion gibi wiki araçlarının kullanılmasıyla desteklenebilir. Bu araçların seçimi, belgelerin paylaşım şekli ve toplantı organizasyonu gibi unsurlar, organizasyon içi iş birliğinin etkinliğini doğrudan etkileyen faktörlerdir.
Veri ağı uygulamasına geçiş sürecinde, bu araçların entegrasyonu ve kullanımı, organizasyonların genel başarısını destekleyen temel unsurlardan biri haline gelir. Bu nedenle, hangi teknolojilerin ve yöntemlerin benimseneceği konusunda stratejik kararlar almak, organizasyonun bilgi yönetimi ve paylaşımı konusunda uzun vadeli başarısını sağlamak için hayati önem taşımaktadır.
Doğru Araçları Seçmek — Özet
Veri ağı mimarimiz için doğru araçları seçmek, karşılaşabileceğimiz en karmaşık görevlerden biridir. Piyasada o kadar çok seçenek bulunmaktadır ki, veri depolama ve yönetiminden, çeşitli ihtiyaçlara yönelik geniş bir bilgi yüküyle karşılaşabiliriz. Bu karmaşıklığı yönetmek ve doğru araçları seçmek için benim önereceğim yaklaşım altı adımdan oluşan bir strateji geliştirmektir. Bu adımlar, süreci anlamamıza, seçenekleri değerlendirmemize ve sonunda en iyi araçları belirlememize yardımcı olacaktır.
- Gereksinimleri Tanımlama: Organizasyonumuzun her seviyesinden paydaşları dâhil ederek, veri analistleri, veri bilimcileri, veri mühendisleri, iş analistleri, BT yöneticileri, üst düzey yöneticiler gibi paydaşların katılımını sağlamalıyız. Bu, organizasyon yapısına bağlı olarak değişecektir. Paydaşlar, uğraştıkları veri türleri ve gereksinimleri hakkında bilgi sağlayarak, gelecekteki ölçeklendirme beklentilerini belirlememize yardımcı olacaktır.
- Seçeneklerin Araştırılması: Paydaşların gereksinimlerini anladıktan sonra, araçlarla ilgili mevcut seçenekleri araştırmalıyız. Bu süreçte, takımların verilerini kullanmaktan kaçınmalıyız, çünkü bu takımlar araçları günlük olarak yönetecek ve tercihleri olabilecek uzman kişilerdir.
- Değerlendirme: İhtiyaçları karşılayabilecek araçları çeşitli kategorilerde sıraladıktan sonra, bu araçları değerlendirmeye başlamalıyız. Değerlendirmeleri yapacak kişiler, araçları günlük olarak kullanacak olanlardır ve en iyi aracı seçme eğilimindedirler. Bu aynı zamanda bütçe açısından da değerlendirilmelidir.
- Test: Değerlendirilen araçları test etmek önemlidir. Günlük kullanıcılar, şirketin gerçek verileriyle testler yapmalıdır. Ücretsiz deneme sürümlerinden yararlanarak, araçları gerçek verilerle test etmek mümkündür.
- Diğer Hususlar: Araçlar için ne tür bir destek ve eğitime ihtiyaç duyulduğunu düşünmek önemlidir. Özellikle yeni bir araç kullanılıyorsa, kullanıcıları etkin bir şekilde eğitmek gereklidir. Ayrıca, satıcının sözleşme, fiyatlandırma ve destek konularındaki esnekliği de göz önünde bulundurulmalıdır.
- Karar: Beşinci adım tamamlandıktan sonra, veri ağı uygulaması için kullanılacak araçlara karar verilmelidir. Bu süreç, şirketin bütçesi içindeki uygun araçları seçmeyi gerektirir.
Sonuç olarak, veri ağı yolculuğumuz, her bir aracın kendi benzersiz sesiyle katıldığı, büyük bir orkestranın uyum içinde çalması gibidir. Bu süreçte, doğru araçları seçmek ve entegre etmek, farklı müzik aletlerinin birbiriyle mükemmel bir harmoni oluşturmasını sağlamak gibidir. Her biri kendi alanında uzmanlaşmış takımlarımız ve seçtiğimiz araçlar, büyüleyici bir senfoni yaratırken, veri ağımızın başarısını ve sürdürülebilirliğini maksimize ediyor.
Bu orkestrasyon, verimliliği artırırken, veri yönetimindeki karmaşıklığı minimize eder ve organizasyonumuzun veriye dayalı karar alma sürecinde yeni yüksekliklere ulaşmasını sağlar.
