Veri Alımı nedir?
Veri Alımı nedir?
Veri alımı, çeşitli kaynaklardan veri toplama ve bu verileri hem depolama hem de analiz için hedef sisteme kopyalama sürecini ifade eder. Modern sistemler, verileri farklı biçimlerde ve hızlarda, sistemler ile cihazlar arasında sürekli "akış halinde" olarak değerlendirir. Örneğin akıllı sensörlerden gelen veriler, sürekli bir sensör girişi akışı olarak alınabilirken müşteri satış verileri gün sonunda bir araya getirilip toplu halde gönderilebilir. Farklı veri kaynakları, verilerin hedeflerine ulaşmadan önce doğrulama denetimleri, ön işleme ve hata yönetimi süreçlerinden geçmesini gerektirir. Veri alımı, ileri düzey analizler için verileri güvenli bir şekilde toplamak üzere gerekli olan tüm teknoloji ve süreçleri kapsar.
Veri alımı neden önemlidir?
Veri alımı süreci, her veri işlem hattındaki ilk adımdır. Ham verilerin uygun şekilde toplanmasını, hazırlanmasını ve sonraki süreçler için kullanılabilir hale getirilmesini sağlar. Doğru veri alımının önemine ilişkin bazı nedenler aşağıda verilmiştir.
Veri önceliklendirme desteği
İş analistleri ve veri bilimciler, verimli işleme ve entegrasyon için veri alımı işlem hatlarını yapılandırırken en kritik veri kaynaklarına öncelik verir. Operasyonun ihtiyaçlarına bağlı olarak önceliklendirilen veriler; temizleme, tekilleştirme, dönüştürme veya yayılım gibi sonraki adımlara yönlendirilir. Bu hazırlık adımları, etkili veri operasyonları için hayati önem taşır. Önceliklendirilmiş bir yaklaşım, veri işlemeyi kolaylaştırırken iş verimliliğini de artırır.
Veri silolarını ortadan kaldırma
Veri alımı, birden fazla kaynaktan gelen verileri toplayıp bunları birleşik bir biçime dönüştürerek kuruluşların veri varlıklarına ilişkin birleştirilmiş bir görünüm elde etmesini sağlar. Veri silolarının önlenmesine yardımcı olan bu süreç, bilgileri departmanlar arasında daha erişilebilir hale getirerek iş birliğini güçlendirir.
Otomasyonla hızlandırma
Bir veri alımı sistemi kurduktan sonra veri mühendisleri, süreci daha da hızlandırmak için çeşitli otomasyon denetimleri ayarlayabilir. Bu süreçler, bu verilere dayanan yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri gibi diğer veri odaklı araçları kolayca besler. Otomatik veri işlem hatları da genel süreci kolaylaştırmaya yardımcı olur.
Analizleri geliştirme
Veri analizlerinin etkili olması için ilgili bilgilerin kolayca erişilebilir olması gerekir. Veri alımı esnasında birden fazla kaynağı birleştirebilir veya veri zenginleştirme işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Veri alımı katmanı, verileri veri ambarları veya özel veri reyonları gibi uygun depolama sistemlerine yönlendirerek bu verilere hızlı ve güvenilir erişim sağlar. Verilere istek üzerine erişim, gerçek zamanlı veri işleme ve analizlere olanak tanır. Kuruluşunuz, daha hassas iş kararları vermek için veri analizi sonuçlarını kullanabilir.
Veri alımı süreçlerinin türleri nelerdir?
Veri alımı ve yaklaşımları, verilerin hacmine, hızına ve kullanım örneğine bağlı olarak değişir.
Toplu veri alımı
Toplu alım araçları, belirli bir süre boyunca veri toplar ve birden çok veri girişinden oluşan bir grubu tek seferde alır. Verileri genellikle gün sonu, hafta sonu veya ay sonu gibi planlanmış aralıklarla alacak şekilde ayarlanırlar. Örneğin görüntü düzenleme yazılımları, düzenlenen tüm görüntüleri günün sonunda otomatik olarak buluta yükleyebilir.
Verileri büyük gruplar halinde toplu olarak işlemek, veri miktarına bağlı olarak hızlı veya yavaş bir süreç olabilir. Aktarım yavaşsa ve hatalar meydana gelirse toplu işlemi yeniden başlatmak maliyetli ve karmaşık olabilir. Toplu işlemeyi kullanan mühendisler, toplu veri grubunun en son kesintiye uğradığı yerden devam etmelerine olanak tanıyan, hataya dayanıklı işlem hatları oluşturur.
Bu yaklaşım, geçmiş verileri analiz etmek istediğinizde veya zamanlamanın önemli olmadığı durumlarda en iyi sonucu verir. Neredeyse gerçek zamanlı veya gerçek zamanlı verileri almak için genellikle aşağıdaki yöntemlerden biri tercih edilir.
Akış halindeki verilerin alımı
Akış halindeki verilerin alımına yönelik araçlar, sürekli okumalar yapan IoT sensörlerinden veri alınması gibi durumlarda verileri oluşturulduğu anda toplar. Akış, en güncel verilere erişim sağlasa da kaynakları yoğun şekilde kullanabilir. Veri mühendislerinin, veri kaybına neden olup veri akışında boşluklar yaratabilecek sistem veya ağ hatalarını ve ağ gecikmelerini yönetmesi gerekir.
Akış halindeki verilerin alımına yönelik iki yaklaşım vardır.
Çekme tabanlı alım
Alım aracı, kaynakları sorgular ve veri ayıklama işlemini gerçekleştirir. Bunu sürekli olarak veya önceden ayarlanmış aralıklarla yapabilir.
İtme tabanlı alım
Veri kaynağı, yeni bilgiler üretir üretmez verileri alım aracına iter, yani gönderir.
Mikro toplu işlemeli alım
Mikro toplu işlemeli veri alımı, sürekli veri akışlarını ayrıklaştırılmış akışlar adı verilen daha küçük, yönetilebilir parçalara böler. Bu yaklaşım, toplu alım ve akışla alımın avantajlarını dengeler. Gerçek zamanlı işlemenin istendiği ancak tam akışın çok yoğun kaynak kullanımı gerektirdiği senaryolar için idealdir. Bununla birlikte mikro toplu işleme, saf akışla alıma kıyasla bir miktar gecikmeye neden olur.
Mikro toplu işleme, akışın getirdiği daha yüksek maliyetleri ödemeden neredeyse gerçek zamanlı veri alımı elde etmenin uygun maliyetli bir yoludur.
Olay odaklı alım
Bu, itme tabanlı alımın özel bir şeklidir. Olay odaklı sistemler, verileri sürekli olarak veya belirli aralıklarla değil, belirli bir olay ya da tetikleyici meydana geldiğinde alır. Bu yaklaşım genellikle sipariş işleme, müşteri bildirimleri ve sistem izleme gibi uygulamalarda kullanılır. Bu yöntem, yalnızca gerektiğinde veri alarak gereksiz veri hareketini azaltırken kaynak kullanımını da optimize eder. Ancak bu yöntemin etkili şekilde çalışması için olay tetikleyicileri ve olay yönetimi mekanizmaları iyi tanımlanmış olmalıdır.
Değişen verileri yakalama
Değişen verileri yakalama (CDC) sistemleri yaygın olarak veri tabanı çoğaltma, artımlı veri ambarı oluşturma ve dağıtılmış sistemler arasında senkronizasyon için kullanılan olay tabanlı bir alım türüdür. Veri alımı aracı, veri kümelerinin tamamını aktarmak yerine yalnızca veri tabanında yapılan değişiklikleri alır. CDC, işlem günlüğü olaylarını izleyerek eklemeleri, güncellemeleri ve silmeleri tespit edip bunları neredeyse gerçek zamanlı olarak diğer sistemlere yayar. CDC, veri aktarım maliyetlerini en aza indirip verimliliği artırır ancak temel veri tabanı sisteminin desteğine ihtiyaç duyar ve bir miktar ek işlem yükü getirebilir.
Veri alımı, entegrasyonu ve ETL arasındaki fark nedir?
Bu kavramlar genellikle birbiriyle karıştırılsa da aralarında önemli ayrımlar vardır.
Veri alımı - veri entegrasyonu
Veri entegrasyonu, farklı veri kümelerini tek bir birleşik görünümde birleştirmeyi ifade eder. Verilerin birden fazla kaynak sistemden tek bir hedef sisteme taşınması, birleştirilmesi, gereksiz verilerin temizlenmesi, yinelenenlerin ortadan kaldırılması ve ardından derinlemesine öngörüler için analiz edilmesi süreçlerini kapsayan geniş kapsamlı bir terimdir. Örneğin müşteri profili verilerinin sipariş satın alma verileriyle entegre edilmesi, belirli bir yaş grubu veya konum demografisinin sipariş tercihlerine ilişkin öngörüler sağlayabilir.
Veri alımı, her veri entegrasyonu işlem hattındaki ilk adımdır. Bununla birlikte veri entegrasyonu; ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) işlem hatları ve veri sorgulama gibi veri alımının ötesine geçen araç ve teknolojileri de içerir.
Veri alımı ve ETL ile ELT
Ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL), veri kalitesini birkaç aşamada veya adımda iyileştiren çok adımlı bir mimari türüdür. ETL'de veriler kaynağından ayıklanır, analiz araçlarının istediği biçimlere dönüştürülür ve ardından bir veri ambarı veya gölü gibi bir veri depolama sistemine yüklenir.
Ayıklama, Yükleme, Dönüştürme (ELT) ise ETL'nin veri dönüştürme ve yükleme segmentlerini tersine çeviren alternatif bir işlem hattıdır. Tek atlamalı bir mimaridir; yani veriler hedef sisteme yüklenir ve dönüştürülür.
Veri alımı, hem ETL hem de ELT işlem hatlarının ayıklama ve yükleme aşamalarını ifade eder. Ancak hem ETL hem de ELT, dönüştürme aşamasındaki veri işleme adımı sayesinde veri alımından daha fazlasını yapar.
Veri alımıyla ilgili zorluklar nelerdir?
Kuruluşların veri alımı esnasında göz önünde bulundurması gereken zorluklardan bazıları aşağıda verilmiştir.
Ölçek
Veri hacmi ve zamanla artan veri hızı nedeniyle veri alımı sistemlerini ölçeklendirmek kuruluşlar için zordur.
Yatay ve dikey ölçeklendirme
Kuruluşlar iki ana ölçeklendirme stratejisi kullanır. Yatay ölçeklendirmede alım iş yükleri, birden fazla düğüm arasında dağıtılır. Darboğazları önlemek için verimli yük dengeleme ve koordinasyon gerekir. Dikey ölçeklendirme, tek bir düğüm içindeki işlem gücünü artırmaya dayanır. Bu yaklaşımın mühendisliği daha kolay olabilse de düğümün işlem gücüyle sınırlıdır. Buradaki en önemli zorluk, alım işlem hattının gecikmelere veya sistem arızalarına neden olmaksızın, artan veri hacmini yönetebilmesini sağlamaktır.
Ölçeklendirme zorluklarının üstesinden gelecek yatay ölçeklendirmeli gerçek zamanlı veri alımı için Amazon Kinesis Veri Akışları'nı kullanabilirsiniz. Alternatif olarak Amazon EMR, kullanıcıların Apache Spark, Trino ve diğer büyük veri iş yüklerini kolayca çalıştırıp ölçeklendirmesine olanak tanır.
Sunucusuz mimariler
Sunucusuz işlem hatları, bulut sunucusu yapılandırması ve dağıtımı gerektirmeyen, istek üzerine veri alımı mimarileridir. Sunucusuz mimariler, değişken veri alımı örüntüleri veya olay odaklı alım için en uygun çözümdür.
Örneğin, AWS'de sunucusuz alım işlem hatları Amazon Data Firehose ve AWS Lambda ile oluşturulabilir.
Güvenlik
Güvenlik ve uygunluk, özellikle de hassas bilgilerle çalışılırken, veri alımı esnasında dikkate alınması gereken kritik noktalardır. Kuruluşlar, verilerin toplanması, iletilmesi ve depolanması konusunda katı gereksinimler getiren veri gizliliği düzenlemelerine uymalıdır.
Alım esnasında veri güvenliği için en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:
- Taşınan ve bekleyen verilerde veri şifreleme
- Erişim denetimleri ve kimlik doğrulama mekanizmaları
- Kimliği tanımlayabilecek bilgileri (PII) korumak için veri maskeleme ve anonimleştirme teknikleri
AWS'de alım esnasında veri güvenliğini korumak için aşağıdaki hizmetleri kullanabilirsiniz:
- Makine öğrenimini ve örüntü eşleştirmeyi kullanarak hassas verileri keşfetmek için Amazon Macie
- AWS iş yükleriniz genelinde verileri şifrelemek için AWS Anahtar Yönetimi Hizmeti
- Verileri internete açık hale getirmeden Amazon Sanal Özel Bulutları (VPC'ler) ile AWS hizmetleri arasında bağlantı kurmak için AWS PrivateLink
Ağ güvenilirliği
Ağ kesintileri, API arızaları ve tutarsız veri erişilebilirliği, veri alımı sürecini kesintiye uğratabilir. Bu olaylar, veri bozulması gibi zorluklar yaratır. Herhangi bir kaynaktan gelen aşırı veri yükü, potansiyel veri kaybına neden olabilir veya veri ambarlarınız gibi sistemleri geçici olarak yavaşlatabilir. Veri akışındaki ani artışları yönetmek için uyarlanabilir kısıtlama gerekebilir. Karşı basınç yönetimi, veri alımı aracının gelen verileri kendi işleme kapasitesine uygun bir hızda işlemesine olanak tanır.
Başarısız olan verileri işlemeyi yeniden denemek, bir diğer hata işleme stratejisidir. Veri alımı aracı, bozuk veya eksik verileri tespit ettiğinde kaynağa yeniden gönderme talepleri gönderir. Yeniden denemek doğruluğu artırır ancak beklenen aktarım hızını ve gecikme süresini etkileyebilir.
AWS'de otomatik yeniden denemeler uygulamak için AWS Step Functions'ı kullanarak kendi iş akışlarınızı oluşturabilirsiniz. Amazon Kinesis ise gelen veri akışını yönetmek için yapılandırılabilir politikalar ve süreçler sunar.
Veri kalitesi
Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin, veri alımı işlem hattına ulaştıklarında, kuruluşun kullanabileceği tutarlı bir biçime sahip olacağının garantisi yoktur. Ham veri kaynakları; eksik değerler, yanlış veri biçimleri ve şema uyumsuzlukları içerebilir. Bu özellikle de biçimlerinin aynı olmaması nedeniyle fazladan etkileşim ve temizlik katmanları eklemenin gerekli olduğu yapılandırılmamış verilerle çalışırken geçerlidir.
Veri alımı araçları genellikle veri kalitesi kontrolleri içerir ve verileri doğrulamak, temizlemek ve standartlaştırmak amaçlı yöntemler uygular. Otomatik tekilleştirme, şema uygulama ve yapay zeka destekli anormallik algılama, hataların veri işlem hattına daha fazla yayılmadan önce tespit edilip düzeltilmesine yardımcı olabilir.
AWS'deki veri kalitesi araçları arasında kalite kuralları ve otomasyon için AWS Glue Veri Kalitesi, veri kataloglama ve yönetişimi içinse Amazon DataZone bulunur.
Veri alımı çerçeveleri daha iyi iş kararlarını nasıl destekler?
Doğru verilere daha hızlı erişim sayesinde ekipler eğilimleri daha hızlı tespit eder, değişen müşteri ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt verir ve stratejileri gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir. Kuruluşunuz, önsezilere değil kanıtlara dayalı kararlar vermek için daha donanımlı hale gelir.
Güvenli ve güvenilir veri işlem hatlarıyla güven oluşturma
Müşteriler ve düzenleyiciler, işletmelerin verileri sorumlu bir şekilde yönetmesini bekler. İyi tasarlanmış bir veri alımı süreci, verilerin güvenle toplanmasını, taşınmasını ve bu verilere güvenle erişilmesini sağlayarak bu beklentileri karşılamaya yardımcı olur.
Bunun, anında fark edeceğiniz operasyonel iyileştirmelerin ötesinde de faydaları vardır. Uygunluk daha güvenilir hale gelir ve veri ambarlarınızda güvenli veri işleme süreçleri sergilemek, ekipler arasındaki kurum içi güveni artırabilir ve müşteri güvenini güçlendirebilir.
İşletmeniz genelinde uygunluk ve raporlama kolaylığı
Güvenilir bir veri alımı süreci, kuruluşunuzun yasal gereklilikleri karşılamasına ve denetimleri basitleştirmesine yardımcı olur. İşletmenizin genelinden gelen veriler, tutarlı ve güvenli bir şekilde toplandığında operasyonların açık ve izlenebilir bir kaydı oluşturulmuş olur. Bu özellikle Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR), Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) veya Ödeme Kartı Sektörü Veri Güvenliği Standardı (PCI DSS) gibi standartlara uygunluk açısından önemlidir.
Otomatik veri alımı, insan hatası riskini azaltır ve gerekli verilerin zamanında yakalanmasını sağlar. Böylece doğru raporlar oluşturmak, denetçi taleplerine yanıt vermek ve veri uygulamalarınızın şeffaf ve kontrollü olduğunu göstermek kolaylaşır.
Ekipler genelinde daha hızlı inovasyon sağlama
Veriler güvenle alınıp hızla kullanıma sunulduğunda ekipler, işletme genelinde daha çevik hale gelebilir. Örneğin ürün, pazarlama ve operasyon ekipleri; hipotezleri test edebilir, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemindeki sonuçları ölçebilir ve veri kümelerinin BT tarafından hazırlanmasını beklemeden süreçleri iyileştirebilir. Otomatik alım işlem hatları sayesinde bu ekipler, öngörüye ulaşma süresini hızlandırabilecek güncel ve güvenilir verilere self servis erişim elde eder.
Veri alımı gereksinimleriniz, AWS tarafından nasıl desteklenebilir?
AWS, farklı veri türlerini AWS bulut veri tabanlarına veya diğer analiz hizmetlerine almaya yönelik hizmet ve özellikler sağlar. Örneğin:
- Amazon Data Firehose, akış verilerinin hacmine ve aktarım hızına uyacak şekilde otomatik olarak ölçeklenen ve sürekli yönetim gerektirmeyen Kinesis hizmet ailesinin bir parçasıdır.
- AWS Glue, verileri basit ve uygun bir maliyetle kategorize eden, temizleyen, dönüştüren ve farklı veri depoları arasında güvenilir şekilde aktaran, tam olarak yönetilen, sunucusuz bir ETL hizmetidir.
- AWS Aktarım Çözümleri Ailesi, dosyaların AWS depolama hizmetlerine ve bu hizmetlerden taşınmasına yönelik tam olarak yönetilen, güvenli bir aktarım hizmetidir.
- AWS Veri Tabanları ve AWS Veri Tabanı Taşıma Hizmeti (DMS), tüm AWS veri tabanı hizmetlerindeki değişiklikleri yakalayıp akışla aktarmaya yönelik mekanizmalar sağlar. Veri entegrasyonu işlem hatlarınızın karmaşıklığını azaltmanıza olanak tanıyan yerel CDC özelliğini Amazon DynamoDB veya Amazon Neptune aracılığıyla kullanabilirsiniz. Diğer bir seçenek de değişiklikleri kaynağın işlem günlüğünden çıkaran AWS Veri Tabanı Taşıma Hizmeti'ndeki (DMS) CDC özelliğini kullanmaktır. DMS, bu tür uzun süreli çoğaltma görevleri için dayanıklı, yüksek oranda erişilebilir bir hizmettir. Veri akışlarınız daha sonra isteğe bağlı olarak Amazon MSK, Amazon Kinesis veya AWS Glue kullanılarak dönüştürülebilir ve dağıtılabilir.
- Apache Kafka İçin Amazon Yönetilen Akış (Amazon MSK), akışla veri alımı için açık kaynaklı Apache Kafka'yı kullanan uygulamaları oluşturup çalıştırmayı kolaylaştıran, tam olarak yönetilen bir hizmettir.
Ayrıca Amazon EC2 ve Amazon EMR'de özel veri alımı platformları yükleyebilir, kendi akış depolama ve işleme katmanlarınızı oluşturabilirsiniz. Bu sayede hem altyapı tedarikinin getirdiği zorlukları önler hem de çeşitli akış depolama ve işleme çerçevelerine erişim elde edersiniz.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de veri alımını kullanmaya başlayın.