ETL Nedir?

Veri ambarı hakkında konuşurken, muhtemelen “ETL” terimini duymuşsunuzdur. Bu terim, işletmelerin verilere erişmesine, bunları değiştirmesine ve depolamasına olanak tanıyan süreçleri ifade eder. İşletmeler ETL’yi, verilerin verimli şekilde yönetilmesi ve verilere karşı iş zekası (BI) çalıştırma yeteneği dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle kullanır. Bu noktada süreci kolaylaştırmak ve ETL karmaşıklıklarını azaltmak için çeşitli ETL araçları mevcuttur.

ETL Nedir?

ETL, extract, transform ve load kelimelerinin kısaltılmış halidir. Veri ambarlamada bu üç adım, birden fazla farklı veri kaynağından gelen verileri tek bir merkezi konumda birleştirmek için kullanılır. Bu süreç, pazarlamacıların uygulamalarını büyütmelerine yardımcı olacak doğru ve stratejik kararlar alabilmeleri için net analizlere olanak tanıyacak şekilde verileri düzenler.

Extract: ETL aracı verileri doğrudan bulundukları yerden alır yani ayıklar. Bu, verilerin işlenmesindeki ilk adımdır ve araca verilerin nasıl depolandığını ve hangi güvenlik kontrollerinin mevcut olduğunu söyler. Buradan sonra araç, verileri okumak ve son ayıklamadan bu yana herhangi bir verinin değişip değişmediğini anlamak için uygun sorguları yayınlayabilir.

Transform: ETL aracının çıkardığı yeni verilere bir şeyler yaptığı yer burasıdır. Belki bazı tablo hücrelerinin içindeki bilgileri değiştirir ya da belki bir kaynaktan gelen verileri başka bir kaynakla birleştirir. Bazı durumlarda araç, diğer tüm verilerle aynı formatta yeni bir giriş ekleyebilir. Ne olursa olsun, ETL aracı verileri değiştirir ve özel talebe bağlı olarak farklı sistem ve uygulamalarla etkileşime girebilir.

Load: Veriler dönüştürüldüğünde, ETL aracı verileri hedef sisteme yükler. Çoğu zaman bu, verilerin bir veri ambarında veya veri gölünde depolanması anlamına gelir ve araç, depolamayı mümkün olduğunca verimli hale getirmek için yüklemeyi optimize eder. Hedef sistemler analitik iş yükleri için tasarlanmıştır ve toplu veya paralel yüklemeler veri yüklemek için gereken toplam süreyi azaltabilir.

ETL Nasıl Çalışır?

ETL araçları verileri dönüştürerek çalışır.

Bir ETL aracı ERP sisteminizden güncellenmiş muhasebe bilgilerini alabilir (ayıklama), diğer muhasebe verileri ile birleştirebilir (dönüştürme) ve dönüştürülmüş verileri (yükleme) analitik analiz için işletmenizin veri gölünde depolayabilir. Sonuç olarak ETL aracı kaynak verileri alır, üzerinde bazı işlemler gerçekleştirir ve BI araçlarını çalıştırabilmeniz için depolar.

Bir ETL aracı bilgilerini nereden alır?

Ham veri kaynakları aşağıdakileri içerir:

  • Tescilli veri tabanları
  • Eski bilgi işlem sistemleri
  • Bulut ortamları
  • CRM sistemleri gibi satış uygulamaları
  • Herhangi bir veri depolama platformu
  • Çeşitli türlerde ERP sistemleri

Ortak Dönüşüm Eylemleri

Kaynak bilgileri kullanılarak ETL verileri bir şekilde dönüştürür. Temel olarak, dönüşüm aşağıdakileri içerir:

Veri temizleme: Verilerdeki yazım hataları ve eksik değerler gibi hatalar giderilir. Temizleme, okunamayan veya kullanılamayan verilerin kaldırılmasını da içerebilir.

Standartlaştırma ve sıralama: Dönüştürme işlemi genellikle verileri standartlaştırır, böylece yüklenen veriler depolandıktan sonra kullanılabilir.

Yinelenen verilerin kaldırılması: Yinelenen bilgiler veri setinden kaldırılır.

Veri kalitesi kuralları: Birçok işletmenin verilerinin kalitesini artıran özel gereksinimleri vardır.

ETL Pipeline Nedir?

ETL pipeline, ayıklama-dönüştürme-yükleme prosedürünü oluşturan adımlar topluluğudur. Pipeline, verilerin orijinal kaynak sistemlerinden son konumlarına doğru ilerlerken geçtiği süreçler kümesini takip eder.

1. Verileri orijinal kaynaklarından ayıklayın

Veriler, aşağıdakiler dahil olmak üzere yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kaynaklardan gelebilir:

  • Mobil cihazlar ve uygulamalar
  • Belgeler
  • E-posta’lar
  • İş uygulamaları, yani satış ve pazarlama uygulamaları
  • Veri depolama platformları ve veri ambarları dahil mevcut veri tabanları
  • Analitik araçlar
  • Ekipman
  • Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri
  • Üçüncü taraflar

2. Ham verinin dönüştürülmesi

Orijinal ham halinden itibaren veriler, diğer kaynaklardan gelen verilerle birleştirilmeye hazırlanmak için çeşitli işlemlerden geçer. Bu adımlar aşağıdakileri içerebilir:

  • Kullanılamaz verilerin ayıklanması
  • Yinelenen verileri kaldırma
  • Veri anomalilerini işaretleme
  • Tutarsızlıkları ve eksik değerleri çözme
  • Tutarlı biçimlendirme kuralları uygulama
  • Verilerin türe göre düzenlenmesi

3. Verileri hedef veri tabanına yükleme

Veriler düzene sokulduktan sonra uç veri ambarına aktarılmaya hazır hale gelir. Veriler söz konusu uç kaynağa ilk kez yükleniyorsa, kaynak verilerin tamamının bir kerede yüklenmesi muhtemeldir. Bundan sonra, veriler değiştikçe veya yeni veriler kullanılabilir hale geldikçe verilerin artımlı gruplar halinde yüklenmesi daha olasıdır. Son olarak, veriler gerçek zamanlı olarak veya zamanlanmış gruplar halinde yüklenebilir.

ETL Araçları Neden Kullanılır?

Raporlama ve analitik, ETL araçlarının ilk etapta var olmasının başlıca nedenlerinden ikisidir. ETL’nin “yükleme” işlevi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin iş kararlarına yardımcı olacak içgörüler elde etmek üzere iş zekası araçlarıyla analiz edilebilmesi için biçimlendirileceği şekilde gerçekleşir. Veriler veri ambarına veya veri gölüne yüklendikçe, ETL aracı bu verilerin uzun vadeli analizi ve kullanımı için zemin hazırlar.

Örnekler arasında bankacılık verileri, sigorta talepleri ve perakende satış geçmişi yer alır. Kaynak bilgiler dönüştürüldükten ve yüklendikten sonra işletmeler analiz için kullandıkları tercih edilen uygulamalar aracılığıyla bu verilere erişebilir ve bunları kullanabilir. Bu düzenlemenin, örneğin, belirli bir ayda çekilen ortalama çek hesabı sayısını çekmek veya Temmuz ayında sigortalılar tarafından kaç kaza talebinde bulunulduğunu hızlı bir şekilde hesaplamak için nasıl yararlı olabileceğini görmek zor değildir.

ETL araçları tarafından işlenen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için daha da modern kullanım alanları vardır. Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, makine öğrenimi uygulamalarında kullanılmak üzere yüklü verileri çekmektedir. Aynı şey, bir kullanıcıya hangi bildirimlerin gönderileceği veya hangi reklamların sunulacağı gibi bir dizi karar vermek için veri göllerinde depolanan verilerden yararlanan sosyal medya uygulamaları için de geçerlidir.

Kullanım alanları neredeyse sonsuzdur. Büyük veri büyüdükçe ve daha fazla veri, giderek daha büyük veri setlerini işleyen uygulamalar tarafından desteklendikçe, ETL araçlarının avantajları daha da artacaktır.

ETL Testi Nedir?

Bazı durumlarda, bir işletme ETL araçları tarafından işlenen verilerin uygun şekilde yönetildiğini doğrulamak isteyebilir. Temel olarak, verilerin doğru ve eksiksiz bir şekilde çıkarıldığını, doğru şekilde dönüştürüldüğünü ve doğru formatta doğru sisteme yüklendiğini bilmek isterler.

ETL Testi için Kullanım Alanları

Bir işletmenin ETL testine ne zaman başvurabileceğine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

  • Veri ambarını yeni kurduysanız ve her şeyin sorunsuz çalıştığını onaylamanız gerekiyorsa,
  • İşletmeniz büyük bir veri geçişi veya entegrasyon çalışmasını yeni tamamladığında,
  • Veri kalitesi veya performans sorunları yaşadığınızdan şüphelenmeniz için bir neden olduğunda, ETL testine başvurabilirsiniz.

ETL testi, ETL araçlarına sahip herhangi bir işletmenin her zaman uygulaması gereken bir yöntem değildir, ancak belirli durumlarda kesinlikle yapılmalıdır.

ETL Kullanım Örnekleri ve Entegrasyon Kalıpları

Farklı kullanım durumları, farklı ETL yaklaşımları veya entegrasyon modelleri gerektirir. En yaygın kullanım durumlarından veya entegrasyon modellerinden üçü aşağıdaki şekildedir:

1. Toplu İşleme için ETL

Toplu işleme, ETL araçlarının veri ambarına veya veri gölüne dönüştürmeden ve yüklemeden önce daha önceden belirlenmiş bir programa göre kaynaktan veri yığınlarını çıkarmasını gerektirir. Bu geleneksel bir yaklaşımdır ve belirli bir süre boyunca toplanan büyük hacimli veriler için uygundur. İşlemlerin gün boyunca gerçekleştiği ve günlük gelirleri hesaplamak için mağazalar kapandığında, verilerin ETL işlemine tabi tutulduğu bir perakende ortamı buna iyi bir örnektir.

2. Veri Akışı için ETL

Akış verileri için ETL, gerçek zamanlı bir akış üzerinde gerçekleştirilen sürekli ETL süreçlerini ele alır. Akış ETL süreçleri toplu işlemeye göre daha iyi veri gecikmesi yaratır, çünkü veriler zamanlanmış bir toplu güncellemeyi beklemek yerine gerçek zamanlı olarak dönüştürülür ve yüklenir. Buna ek olarak, sürekli çalışma, herhangi bir zamanda daha az miktarda işleme kapasitesi gerektiği ve kullanımdaki ani artışların önlenebileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, daha hızlı işleme, toplu işlemden daha fazla hataya ve daha “dağınık” verilere de neden olabilir. Akış verileri için ETL, endüstriyel süreçlerde ve makine öğreniminde IoT verilerinin kullanımı, finansal ticaret katlarında veya e-ticaret ortamlarında olduğu gibi işletmelerin sık sık izleme ve ayarlama yapması gereken durumlarda kullanışlıdır.

3. Değişiklik Verisi Yakalama (CDC) için ETL

CDC için ETL, kaynak verilerde yapılan değişiklikleri izlemeye ve bu değişikliklerin veri ambarında veya veri gölünde çoğaltılmasını sağlamaya yönelik bir süreçtir, böylece bilgiye erişen herkes mümkün olan en güncel verilere sahip olur. Değişiklik verileri, son kullanıcıların ihtiyaçlarına bağlı olarak bir toplu işlemde veya gerçek zamanlı olarak sunulabilir. Akış verileri için ETL gibi bir CDC süreci de ETL kaynakları için daha fazla verimlilik sağlayabilir, çünkü yalnızca değişen veri bölümüyle ilgilenir ve daha az miktarda bilgi işlem, ağ bant genişliği ve depolama gerektirir. CDC, kredi kartı şirketlerinin bir kartın aynı anda birden fazla yerde kullanılıp kullanılmadığını anında bilmesi gereken dolandırıcılık tespiti gibi ortamlarda hayati önem taşır.

Bir tür ETL işlem hattına veya entegrasyon modeline sahip olmanın diğerlerinin kullanımını engellemediğini unutmamanız önemlidir. Birçok işletme, farklı veri ve analitik ihtiyaçlarını karşılamak için birbiriyle birlikte çalışan toplu iş, akış ve CDC ETL işlem hatlarına sahiptir.

4. Cloud-Native ETL Araçları

Şirketler, tescilli veri kaynakları ile entegre olabilen ve farklı web uygulamalarından veya şirket içi kaynaklardan veri alabilen bulut tabanlı araçlara giderek daha fazla yönelmektedir. İşletmeler bu araçları, verileri sistemler arasında taşımak ve veri ambarlarına veya veri göllerine yazmadan önce kopyalamak, dönüştürmek ve zenginleştirmek için kullanır. Birçok işletme, her biri farklı veri kaynakları için bağlayıcılar içerdiğinden ve her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri olduğundan, birden fazla bulut yerel aracı kullanır. 

ETL İle İlgili Yaygın Zorluklar

ETL için olasılıklar sonsuz gibi görünse de, ETL’nin her yeni yinelemesi, önceki nesil yazılımların hesaba katmadığı veya öngöremediği bazı sorunları çözmeye çalışır. 

Yeni ETL platformları, veri kaynaklarının sürekli gelişen karmaşıklığı ve ölçeklendirme ile ilgili sorunlar gibi yeni veri zorluklarını karşılamak için sürekli çabalar.

Aşağıda, platform yaratıcılarının her zaman ele almak için çalıştığı en yaygın ETL zorluklarından birkaçı yer almaktadır:

1. Artan Veri Hacmi ve Çeşitliliği

İşletmeler, çok çeşitli yeni kaynaklardan gelen ve sürekli artan veri hacmi ve bu verileri kullanmak için sürekli genişleyen bir dizi olasılıkla karşı karşıyadır. Bu veri patlaması, ETL işlem hatlarındaki karmaşıklığın artmasına neden olarak bu hatların tasarlanmasını, yürütülmesini ve bakımını daha zahmetli hale getirmektedir. Artan veri hacimleri, ara depolama maliyetleri ve ETL işlem hattı yürütme ve hesaplama kaynakları ücretleri üzerinde de zincirleme bir etkiye sahiptir. ETL araçlarının kapasitesi, özellikle daha fazla bulut tabanlı aracın geliştirilmesiyle birlikte artıyor olsa da, veri çeşitliliği ve hacmindeki büyümenin sonunda bir işletmenin bunları etkili bir şekilde işleme kapasitesini aşma riski vardır. Kolay ölçeklenebilirliğin sağlanması, uzun vadeli büyüme için çok önemli olacaktır.

2. Herkesin Erişim İstemesi

Kuruluşlar daha fazla veri toplayıp işledikçe, sadece veri bilimcileri ve analistlerden değil, veri işine daha az aşina olan iş kullanıcılarından da daha fazla veri talebi gelir ve elbette herkes bu verileri mümkün olan en kısa sürede çalışabilecekleri bir formatta ister. Ek talepler, yeni ETL iş akışları oluştururken veri mühendisliği ekipleriniz için ek iş, veri bilimcileri ve iş analistleri için değer elde etme süresinde gecikme anlamına gelir. Hız veya performanstan ödün vermeden doğru verileri doğru formatta doğru kişilere doğru zamanda sağlamak zor bir denge olabilir.

3. Hatalar

Yeni veri türleri genellikle mücadele edilmesi gereken yeni hata türleri anlamına gelir. Daha önce de belirttiğimiz gibi, veri temizleme ETL’nin dönüşüm yönünün önemli bir parçasıdır, ancak bir tür kaynak veri için çalışan veri temizleme protokolü, başka bir kaynaktan gelen veya farklı bir ambar ortamına yüklenen veriler için yeterli olmayabilir.

Verilerinizin bütünlüğünü tehlikeye atan kopyalar, yanlış yerleştirilmiş veriler veya diğer yanlışlıklarla karşılaşabilirsiniz. ETL süreciniz için ne kadar çok kodlama gerekirse, hatalarla karşılaşma olasılığınız da o kadar artacaktır.

4. Siber Güvenlik, Gizlilik ve Düzenleyici Endişeler

İster sistemlere yönelik doğrudan bir siber saldırı tehdidiyle karşı karşıya olsun, ister yeni mevzuatın aşağı yönlü etkilerine yanıt versin, işletmelerin hassas verilerin korunmasını ve yalnızca uygun kullanıcılarla paylaşılmasını sağlamak için ETL araçlarına ihtiyacı vardır. Buna ek olarak, katı saklama düzenlemeleri ve politikaları, işletmelerin geçmiş verilere bakabilmesini giderek daha fazla gerektirir ve eski veri formatlarıyla sorunsuz çalışabilen ETL araçlarına ihtiyaç duyar.

ETL’nin Yüklerini Azaltma

ETL, zaman alıcı ve hataya açık olabilir. Çoğu durumda verilerinizi ayıklamak, gerekli dönüşümleri gerçekleştirmek ve uygun formatta yeni konuma yüklemek uzun zaman alır. Ayrıca ETL gibi çok adımlı bir işlem sırasında yanlış gidebilecek çok şey vardır. Prosedürde ne kadar çok adım varsa, hata yapma olasılığınız da o kadar artar. Ayrıca bu işlemler genellikle çok maliyetlidir.

Bu da yeni ETL araçları geliştiren geliştiricilerin, artan veri hacmi, çeşitliliği ve yeni taleplerle karşı karşıya olsalar bile ETL işlem hatlarındaki karmaşıklık miktarını azaltmaya odaklanmaları gerektiği anlamına gelir.

Bu nedenle, çeşitli kaynaklarla çalışabilen, kolayca ölçeklenebilir bulut tabanlı ETL araçlarının popülerliği artmaktadır. Akış verileri ve geleneksel toplu işleme için ETL ile birlikte bu araçlar, işletmelerin ETL’ye daha özel bir yaklaşım oluşturmasına yardımcı olur.

Veri İşlem Hattı ile ETL Arasındaki Fark Nedir?

ETL işlem hattı, çeşitli veri işlem hattı türlerinden biridir. Diğer veri hattı türleri, verilerin dönüştürülmesini veya bir son konuma aktarılmasını içermeyebilir. Bunun yerine, bazı veri işlem hattı türleri daha uzun veri iş akışlarında sonraki adımları tetikler.

ETL İşlem Hattı Örneği

Bir uygulama pazarlamacısının bir ETL pipeline kullanarak şu anda reklamını yaptığı sosyal medya kanallarından gelen verileri düzene sokmak istediği varsayımsal bir örneği ele alalım.

Ayıklama: Veriler Facebook, Twitter ve TikTok’tan alınır.

Dönüştürme: Veriler biçimlendirme, kategorizasyon ve doğruluk açısından tutarlı hale getirilir.

Yükleme: Hazırlanan veriler, merkezi bir konumdaki tüm platformlarda pazarlama içgörülerinin tutarlı bir görünümünü sağlayan bir uç gösterge tablosuna yüklenir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Önceki Yazı

ELK Stack Nedir?

Sonraki Yazı

Lojistik Regresyon Nedir?

İlgili Diğer Yazılar
İletişime Geçin
Kişisel Verilerin Koruması ile ilgili aydınlatma metnini okudum, bu kapsamda bilgilerimin işlenmesini ve saklanmasını kabul ediyorum.
İletişime Geçin
30 Gün Ücretsiz Demo İçin Bizimle İletişime Geçin
Bulut hizmetleri konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? 30 günlük demo talebi için ekibimizle iletişime geçebilirsiniz
Kişisel Verilerin Koruması ile ilgili aydınlatma metnini okudum, bu kapsamda bilgilerimin işlenmesini ve saklanmasını kabul ediyorum.