Veri modelleri, pazarlamacılar ve analistler de dahil olmak üzere birçok profesyonel için güçlü araçlar olabilir. Hangi taktiklerin genel performansa en çok katkıda bulunduğuna dair daha net bir resim sunmaya yardımcı olabilirler. Ayrıca farklı platformlardaki çabalarınızın birbirini nasıl etkilediğine ilişkin canlı dinamikleri daha iyi anlamanıza da yardımcı olabilir.
Peki ama veri modelleme tam olarak nedir?
Veri Modeli Nedir?
Veri modeli, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan ve birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal bir çerçevenin görsel bir temsilidir. Veri yapılarını ve aralarındaki ilişkileri görsel bir formatta haritalandırarak verilerin depolandığı, düzenlendiği ve alındığı bir yöntem sağlar.
Veri modelleri bilgisayar bilimi, veri bilimi, bilgi sistemleri ve iş zekası gibi çeşitli alanlarda kritik öneme sahiptir. Bu modeller, veri tabanları, uygulamalar ve verilerle etkileşime giren diğer sistemlerin tasarlanması sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Farklı Veri Modeli Türleri Nelerdir?
Farklı veri modelleme aşamalarını temsil eden üç tür veri modeli vardır.
- İş kavramlarını ve iş akışlarını göstermek için basit bir model
- Veri varlıklarını ve bunların niteliklerini temsil eden karmaşık bir model
- Veri yönetimi için ilişkiler ve teknik yapılar da dahil olmak üzere önceki her iki türü de temsil eden gelişmiş bir model.
Bu veri modelleri genellikle şirketler planlama aşamasından uygulamaya geçerken sırayla oluşturulur.
1. Kavramsal veri modeli
Kavramsal veri modelleri, bir veri modelinin en soyut biçimidir. Bir uygulamanın destekleyeceği iş veya analitik operasyonunu görselleştirmek için kullanılabilirler. Basitliği nedeniyle, birçok paydaş (özellikle işletme yöneticileri) tarafından fikirleri iletmek için kullanılır. Kavramsal veri modelleri, işletme yöneticilerinin veri türleri veya teknolojileri gibi ayrıntılara girmeden uygulamanın nasıl çalışacağını görmelerine ve işletme ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmalarına yardımcı olur.
Bir veri modeli örneği olarak Google Analytics 4’ü verebiliriz.
GA4 için kavramsal modele bakıldığında, bir kullanıcı veri nesnesinin bir veya daha fazla olay nesnesine sahip olmasına yönelik açık iş ihtiyacını görebilirsiniz. GA4’te her etkileşim bir olay olarak yakalandığından, bu model bunu açıkça yakalamaktadır.
2. Mantıksal veri modeli
Mantıksal veri modelleri, daha fazla bilgi ekleyerek işleri bir adım öteye taşır. Şu şekilde çalışır: Mantıksal veri modelleri farklı veri kümelerini gösterir ve birbirleriyle nasıl ilişkili oldukları da dahil olmak üzere varlıklarını tanımlar. Veri yapıları, anahtarlar, veri türleri ve diğer özellikler gibi bilgileri içerdiklerinden, teknik ekipler iş gereksinimlerini uygulama ve veri tabanı tasarımına dönüştürmek için mantıksal veri modellerini kullanır.
Kavramsal modele benzer şekilde, herhangi bir teknolojiye bağlı değildir.
GA4 için mantıksal modele baktığımızda, her bir veri nesnesi için hangi parametrelerin tanımlandığını görebilirsiniz. Kullanıcı veri nesnesi zaten yapılandırılmıştır, ancak her olay için 25 adede kadar olay parametresi seçebilirsiniz.
3. Fiziksel veri modeli
Mantıksal veri modeli, tablolar, sütunlar, birincil anahtarlar ve yabancı anahtarlar gibi veri nesnesi hakkında veri tabanına özgü bilgiler içeren fiziksel bir veri modeli oluşturmak için bir yapı taşıdır. Bu modeller, bir veri tabanı sisteminin veya uygulama yazılımının uygulanmasına özgüdür. Veri tabanı tasarımcıları bunu, veri tabanını oluşturmak üzere komut dosyaları üretmek için kullanır.
Fiziksel model veri türlerini, birincil anahtarları ve bağlantıları tanımlar. GA4’te kullanıcı veri nesnesinin olay veri nesnesiyle bire çok ilişkisi vardır; bu da tek bir kullanıcının birden fazla olayı olabileceği anlamına gelir.
Veri Modellemenin Avantajları Nelerdir?
Veri modelleme, verilerin düzenlenmesi ve temsil edilmesine yönelik yapılandırılmış yaklaşımıyla sadece teknik bir çaba değil, stratejik bir zorunluluktur. Önemi sadece diyagramların ötesine geçer; iş operasyonlarının verimliliğini, güvenilirliğini ve geleceğe hazırlığını doğrudan etkiler. İyi yürütülen bir veri modelleme sürecinin masaya getirdiği somut avantajlar aşağıdaki şekildedir:
1. Doğruluk ve Tutarlılık
Tutarsız ve yanlış veriler üzerine inşa edilen bir sistemin aksaması kaçınılmazdır. Veri modelleme, her bilginin doğru formatta saklanmasını sağlayarak tutarsızlıkları ortadan kaldırır ve tekdüzelik sağlar. Bu da daha az hata, daha güvenilir veri ve elde edilen içgörülere güven anlamına gelir.
2. Geliştirilmiş İş Kararları
İyi yapılandırılmış verilerle içgörü elde etmek katlanarak daha kolay ve güvenilir hale gelir. Veriler düzenlendiğinde, işletmeler sonuç çıkarabilir, eğilimleri tahmin edebilir ve bilinçli kararlar alabilir.
3. Geliştirmede Verimlilik
Veri modellemesini geliştiriciler için bir yol haritası olarak düşünün. Net bir model sayesinde geliştirme süreci kolaylaşır, ileri-geri gitmeler azalır ve hatalar en aza iner. Bu da daha hızlı dağıtımlara ve ileride daha az baş ağrısına yol açar.
4. Gelecek Planlaması
Veri modelleri sadece statik planlar değildir. Gelişebilir ve uyum sağlayabilir, işletmelerin olası zorlukları öngörmesine ve gelecekteki büyümeyi planlamasına yardımcı olurlar. İşletmeler ölçeklendikçe yönettikleri verilerin karmaşıklığı da artar. Sağlam bir veri modeli, yeni veri katmanları eklendikçe bunların mevcut yapıya sorunsuz bir şekilde uymasını sağlar.
Temel olarak, veri modelleme bir BT uygulamasından çok daha fazlasıdır. İş büyümesini destekleyen, sağlamlık sağlayan ve giderek artan veri odaklı bir dünyada rekabet avantajı sağlayan stratejik bir çabadır.
Veri Modelleme Süreci
Veri modelleme yolculuğuna çıkmak strateji, işbirliği ve teknik bilgi birikiminin bir karışımıdır. Etkili bir veri modelini şekillendirmek için kapsamlı adımlar aşağıdaki şekildedir:
1. Paydaş Katılımı
Herhangi bir teknik adım atılmadan önce kilit paydaşlara danışmak çok önemlidir. Bu gruba iş analistleri, son kullanıcılar, veri tabanı yöneticileri ve uygulama geliştiricileri dahil olabilir. Onların görüşleri ve ihtiyaçları sonraki adımlar için temel oluşturur.
2. Gereksinim Toplama
Bu aşama, işletmenin tüm veri ihtiyaçlarının belirlenmesini içerir. Sadece hangi verilerin depolanması gerektiği değil, aynı zamanda bu verilere nasıl erişebileceği, güncelleneceği ve bakımlarının yapılacağı da belirlenir. Sonraki tasarım aşamaları için yön belirler.
3. İlk Tasarım
Gereksinimlere dayalı olarak bir ön tasarım hazırlanır. Bu taslak birincil varlıkları, bunların niteliklerini ve ilkel ilişkileri kapsar. Amaç, veri ortamının daha geniş yapısını görselleştirmektir.
4. Doğrulama ve İyileştirme
Bir ilk tasarım ortaya çıktıktan sonra bunun üzerinde yineleme yapmak çok önemlidir. Bu genellikle modelin etkinliğini doğrulamak ve tutarsızlıkları veya eksiklikleri gidermek için atölye çalışmaları, değerlendirmeler veya prototip geliştirmeyi içerir.
5. Fiziksel Uygulama
Burada amaç, tasarımı somut bir veri tabanına dönüştürmektir. Veri tabanının sağlam olmasını ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için depolama, indeksleme ve optimizasyonlarla ilgili teknik kararlar almayı gerektirir.
6. Sürekli İzleme ve Evrim
İşletmeler geliştikçe veri ihtiyaçları da gelişir. Veri modelinin düzenli olarak izlenmesi ve yinelemeli olarak iyileştirilmesi, değişen iş hedefleri ve teknolojik gelişmelerle uyumlu kalmasını sağlar.
Bu sürecin anlaşılması ve takip edilmesi, hazırlanan veri modelinin sadece statik bir diyagram değil, kurumun sürekli değişen ihtiyaçlarına hizmet etmek için sürekli gelişen canlı bir varlık olmasını sağlar.
Veri Modellemeye Neden İhtiyacınız var?
Veri modelleme, iş ve teknik ekipler arasında gereksinimleri ilettiğinden, metrikleri ve verileri iş bağlamında temsil etmek için harika bir araçtır.
Görsel temsiller kullanarak, iş ihtiyaçlarını tanımlamaktan sorumlu olanlar veri kümelerini ve bağlamlarını kolayca temsil edebilir. Bu, iş ihtiyaçlarını karşılamak için hangi bilgilerin gerekli olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Daha sonra, ürün ekipleri bu veri unsurlarına özellikler ekleyerek bir sistem tasarlamak için aynı modeli kullanabilir. Bu unsurlar, uygulamaya nasıl dahil edileceklerine ve bir veri tabanında nasıl işleneceklerine, depolanacaklarına ve yönetileceklerine karar verecektir.
Bir veri modeli, basit bir diyagramdan unsurlar ve özellikleri arasındaki karmaşık bağlantıları gösteren bir görsele kadar her şey olabilir. Önemli olan nokta, bu modellerin veri bağlamını vermesidir.
Veri Modelleme Teknikleri Nelerdir?
Veri modelleri, veri tabanlarının ilk kez popüler hale geldiği 1960’lardan beri mevcuttur, ancak bu veri modellerini oluşturmak için kullanılan teknikler zamanla ve teknolojiyle birlikte gelişmiştir. Farklı artıları ve eksileri olan birçok farklı teknik vardır ve hangi yöntemin iş ihtiyaçlarınıza en uygun olduğunu belirlemek için kapsamlı bir araştırma yapmanız gerekir.
Aşağıda, bir veri modelleyicisinin kullanabileceği üç favori tekniği bulabilirsiniz:
1. İlişkisel veri modelleme
İlişkisel veri modeli, kendinden önceki modellere esnek bir alternatif olarak oluşturulmuştur. Bu model, iki ayrı tabloda saklanan veriler arasındaki ilişkileri eşler. Veriler, bir tablodaki her satırın başka bir tablodaki verilerle bire-bir veya bire-çoklu ilişkilere sahip olabileceği satırlara ve sütunlara sahip olacaktır.
İlişkisel modelleme 1990’ların ortalarında baskın modelleme yaklaşımıydı. İlişkisel veri tabanlarının ve verilere erişmek ve verileri işlemek için SQL (Structured Query Language) gibi araçların geliştirilmesine zemin hazırladı. Bu yaklaşımın en yaygın uygulamalarını satış noktası, bankacılık ve web siteleri gibi işlem sistemlerinde görülmektedir.
2. Boyutsal veri modelleme
Boyutsal veri modelleri, verileri hızlı bir şekilde almak için tasarlanmıştır; bu nedenle, iş zekasını desteklemek için veri ambarlarında veya veri haritalarında birincil kullanımlarını görürler. İşlemler veya diğer olaylarla ilgili tüm bilgileri tutan bir olgu tablosu ve olgu tablosundaki veri özniteliklerini tutan boyut tablolarından oluşurlar. Bir veri ambarındaki boyutsal modeller değerler, bakiyeler, sayılar ve ağırlıklar gibi sayısal bilgileri okumak, özetlemek ve analiz etmek için tasarlanmıştır.
En popüler boyutsal veri modeli türlerinden ikisi yıldız şemaları ve kar tanesi şemalarıdır. Yıldız şemaları bir gerçek tablosunu farklı boyut tablolarına bağlarken, kar tanesi şemaları birden fazla boyut tablosu seviyesi içerir. Bu veritabanları için tipik uygulamalar arasında analitik veri ambarları veya veri gölleri oluşturmak yer alır.
3. Grafik veri modelleme
Çizge veri modeli daha gelişmiş ve modern bir veri modelleme tekniğidir. Veri kümeleri arasındaki karmaşık ilişkiyi tanımlamak için kullanılır, “düğümler” ve kenarlardan oluşur. Bir düğüm, verilerin depolandığı yeri temsil eder ve kenar ve düğümler arasındaki ilişkidir.
Bunun için bazı yaygın kullanım durumları sosyal ağlar ve tavsiye motorlarıdır. Neo4j gibi teknolojiler, yerel grafik veri tabanı platformlarını kullanarak bunu kolayca uygulamanıza olanak tanır.
Veri Modellerini Neden Önemsemelisiniz?
İşletmeniz için doğru veri modelini seçmek, veri fazlalığını ortadan kaldırırken, depolama gereksinimlerini azaltırken ve verimli veri akışı sağlarken sunabileceği özellikleri genişletmede esneklik sağlar.
Tek bir doğruluk kaynağı oluşturmaya yardımcı olur, veri toplama ve raporlama yeteneklerinizi geliştirme becerisinin kilidini açar.
İşletmenizin kullandığı yazılımın veri modelini anlamak da çok önemlidir, çünkü hangi verilerin toplandığını ve işletmenizin bunlardan nasıl içgörü elde edebileceğini daha iyi kontrol etmenize ve anlamanıza olanak tanır.
İş Bağlamında Veri Modelleri
Veri modelleri çok sayıda faktörü dikkate alabilir: müşterilerinizin pazarlamanızla nasıl etkileşime girdiği, mekanın nasıl etkilendiği, farklı etkinliklerin web trafiğini nasıl yönlendirdiği vb. Temel olarak veri modelleri, işletmenizin gerçek dünyada nasıl var olduğuna dair bir resim oluşturabilir.
Örneğin, Google Analytics 4, bir kullanıcı etkileşimi olay olarak adlandırılır ve bu olayın parametreleri vardır. Bu verileri görselleştirerek GA4 modelinin bu etkileşimleri nasıl gördüğünü ve kaydettiğini daha iyi anlayabilirsiniz. Buradan, GA4’teki bu olayların pazarlama çabalarımızın performansında nasıl temsil edildiği sonucunu çıkarabilirsiniz.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Temel Veri Modelleme Araçları ve Becerileri
Veri modelleme yalnızca süreçleri anlamak veya veri ilişkilerini kavramsallaştırmakla ilgili değildir. Aynı zamanda bu kavramları hayata geçiren araçlara ve bunların etkili bir şekilde uygulanmasını sağlayan becerilere de bağlıdır.
Aşağıda her veri modelleme meraklısının veya profesyonelinin aşina olması gereken hayati araç ve beceriler hakkında bir liste bulabilirsiniz:
Teknik Araçlar
- ER/Studio: Veri modelleme araç setinin temellerinden biri olan ER/Studio, hem mantıksal hem de fiziksel modellemeyi destekleyen kapsamlı özellikleriyle tanınır. Veri modellerinin tasarlanması, belgelenmesi ve iletilmesi için görsel bir arayüz sağlar.
- IBM InfoSphere Data Architect: Bu, işbirliğine dayalı veri tasarımını kolaylaştıran kurumsal düzeyde bir araçtır. Diğer IBM ürünleriyle entegre olarak sürüm oluşturma, ileri ve geri mühendislik ve model doğrulama gibi özellikler sunar.
- Oracle SQL Developer Data Modeler: Oracle’ın ücretsiz bir aracı olan bu araç ilişkisel modelleme, boyutsal modelleme ve çok katmanlı tasarım gibi işlevler sunar. Oracle ekosistemi ile entegrasyonu göz önüne alındığında, özellikle Oracle veri tabanlarına yatırım yapan işletmeler için kullanışlıdır.
- PowerDesigner: SAP’nin sağlam bir aracı olan PowerDesigner, geleneksel veri modellemesine ek olarak veri hareketi modelleme özelliğiyle de dikkat çeker. Bir kuruluşun veri mimarisinin bütünsel bir görünümünü sağlar.
- Navicat Data Modeler: Bu araç basitliği ve kullanıcı dostu arayüzü ile öne çıkmakta ve yeni başlayanlar ve küçük işletmeler arasında popüler bir seçim haline gelmektedir. Navicat Data Modeler çeşitli veri tabanı sistemlerini destekler ve tersine ve ileri mühendislik yetenekleri sunar.
Beceriler
- SQL ve Veri Tabanı Sorgulama: Verilerle ilgilenen herkes için temel bir beceridir. SQL (Yapılandırılmış Sorgu Dili) kullanarak veri tabanlarının nasıl yazılacağını, değiştirileceğini ve sorgulanacağını bilmek veri modelleme için gereklidir.
- Normalleştirme Teknikleri: Veri tabanı içinde verilerin uygun şekilde düzenlenmesi yoluyla veri fazlalığını en aza indirme becerisidir. Bu, veri tabanının verimli ve doğru bir şekilde çalışmasını sağlar.
- Veri Ambarı Kavramlarının Anlaşılması: ETL (extract, transform, load) süreçleri, OLAP (online analytical processing) ve yıldız/kar tanesi şema tasarımları gibi kavramlar, büyük ölçekli veri projelerinde veya iş zekası ortamlarında çalışanlar için çok önemlidir.
- Veri Tabanı Sistemleri Bilgisi: Daha önce de belirtiğimiz gibi, MySQL, PostgreSQL gibi RDBMS veya MongoDB veya Cassandra gibi NoSQL veri tabanları olsun, çeşitli veri tabanı sistemlerinin derinlemesine anlaşılması esastır.
- Veri Güvenliği ve Gizlilik İlkeleri: Veri ihlallerinin arttığı ve düzenleyici standartların (GDPR veya CCPA gibi) yükseldiği bir çağda, güvenlik ve gizliliği göz önünde bulundurarak verilerin nasıl modelleneceğini anlamak çok önemlidir.
- UML (Birleşik Modelleme Dili): UML geniş kapsamlı ve sadece verilere yönelik olmasa da sınıf diyagramları, sıra diyagramları ve diğer gösterimler için nasıl kullanılacağını bilmek daha karmaşık modelleme görevleri için faydalı olabilir.
- Etkili İletişim: Teknik bir rolde bile, tasarım seçimlerini ifade edebilmek, incelikleri açıklayabilmek veya teknik olmayan paydaşlardan gereksinimleri toplayabilmek hayati önem taşır.
- Uyarlanabilirlik: Teknoloji sürekli gelişmektedir. Yeni araçları ve teknikleri hızlı bir şekilde öğrenme veya değişen iş gereksinimlerine uyum sağlama becerisi, bir veri modelleyici için önemli bir varlıktır.
