Veri Yönetimi Nedir?

Veri yönetimi; bir kuruluşun verilerini toplama, depolama, güvence altına alma ve kullanma sürecidir. Kuruluşlar, verilerini işlem işleme ve müşteri etkileşimleri gibi operasyonel süreçleri desteklemek için kullanır. Ayrıca verilerini iş zekası, analiz, yapay zeka ve gerçek zamanlı karar alma amaçları için entegre etmeleri gerekir. Veri yönetimi; yasa ve yönetmeliklerin sınırları dahilinde veri kullanılabilirliğini artıran tüm politikaları, araçları ve prosedürleri içerir.

Veri, modern kuruluşlar için değerli bir kaynaktır. Büyük hacimlere ve farklı veri türlerine erişim sağlayan kuruluşlar, veri depolama ve yönetme altyapısına önemli ölçüde yatırım yapar. Kuruluşlar, operasyonel iş süreçlerini otomatikleştirmek ve bilinçli iş kararları vermek amacıyla verileri analiz etmek için veri yönetim sistemlerini kullanır. Veri yönetiminin diğer bazı özel avantajları:

Operasyonel verimlilik

Veri yönetim sistemleri, kuruluşların büyük hacimli işlemleri ve operasyonel verileri verimli bir şekilde işlemelerine yardımcı olur. Finansal kayıtlardaki, envanter güncellemelerindeki, müşteri hesaplarındaki ve diğer operasyonel iş akışlarındaki hataları en aza indirerek işlemlerin doğru ve tutarlı bir şekilde ele alınmasını sağlarlar. İşlem işlemenin ötesinde bu sistemler; rutin iş operasyonlarını otomatikleştirebilir ve gerçek zamanlı etkinlikler için gereken tutarlılığı sunarak güvenilir kayıt tutma özelliği sağlayabilir. Veri yönetim sistemleri, bu verimlilik avantajları sayesinde kuruluşların sorunsuz müşteri deneyimleri sunmasına, güveni korumasına ve günlük süreçleri verimli ve ölçeklenebilir tutmasına yardımcı olur.

Geliri ve kârı artırma

Veri analizi, bir işletmenin tüm yönleriyle ilgili daha derin öngörüler sağlar. İş operasyonlarını optimize etmek, geliri artırmak için daha bilinçli kararları teşvik eden bilgiler elde etmek ve maliyetleri düşürmek için bu öngörülere göre hareket edebilirsiniz. Veri analizi ayrıca kararların gelecekteki etkisini tahmin ederek karar alma ve iş planlaması süreçlerini iyileştirir. Böylece kuruluşlar, veri yönetimi tekniklerini geliştirerek önemli ölçüde gelir artışı ve kâr elde eder.

Veri tutarsızlığını azaltma

İşlem işlemedeki veri tutarsızlıkları; yinelenen kayıtlar, yanlış hesap bakiyeleri ve uyumsuz envanter gibi operasyonları bozan, müşteri güvenini zayıflatan ve düzeltme maliyetlerini artıran hatalara yol açabilir. Veri analizindeki tutarsızlıklar, veri silolarından kaynaklanabilir.

Veri silosu, yalnızca bir departmanın veya grubun erişebileceği kuruluş içindeki ham veri koleksiyonudur. Veri siloları, veri analizi sonuçlarının güvenilirliğini azaltan tutarsızlıklar yaratır. Veri yönetimi çözümleri verileri entegre eder ve departmanlar arasında daha iyi iş birliği ve daha iyi karar alma süreçleri için merkezi bir veri görünümü oluşturur.

Mevzuat uyumluluğu sağlama

Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve California Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) gibi yasalar, müşteri verilerini korumak için tasarlanmıştır. Bu veri koruma yasaları aşağıdakileri gerektiren zorunlulukları içerir:

• Veri toplama izni
• Veri konumu ve kullanımı üzerinde sıkı kontroller
• İstek üzerine güvenli veri depolama ve silme

Bu nedenle kuruluşların, verileri korurken veri doğruluğunu sürdürmeye yardımcı olacak doğru ve gizli bir veri yönetim sistemine ihtiyacı vardır.

Veri mimarisi ve veri modelleme, başarılı bir veri yönetimi stratejisinin temelini oluşturur.

Veri mimarisi

Veri mimarisi; bir kuruluşun veri toplama, yönetme ve kullanma işlemlerini tanımlayan ve yöneten kapsayıcı çerçevedir. Veri yönetimi planı; veri yönetimi stratejisinin uygulanmasına en uygun operasyonel veri tabanları, veri gölleri, veri ambarları ve sunucular gibi teknik ayrıntıları içerir.

Veri modelleme

Veri modelleme, iş akışlarını ve farklı veri türleri arasındaki ilişkileri görselleştiren kavramsal ve mantıksal veri modelleri oluşturma sürecidir. Veri modelleme süreci genellikle verileri kavramsal olarak sunmakla ve ardından seçilen teknolojiler bağlamında tekrar sunmakla başlar. Veri uzmanları, veri tasarımı aşamasında birkaç farklı türde veri modeli oluşturur.

Veri yönetimi uygulaması, verilere erişimi kontrol etmek için veri yönetişimine ek olarak yüksek kaliteli verilerin toplanmasını ve dağıtımını kapsar.

Veri yönetişimi, bir kuruluşun veri güvenliğini, bütünlüğünü ve sorumlu veri yardımcı programını yönetmek için uyguladığı politika ve prosedürleri içerir. Veri yönetimi stratejisini tanımlar ve kimin hangi verilere erişebileceğini belirler. Veri yönetimi politikaları, aynı zamanda ekiplerin ve bireylerin verilere erişme ve kullanma biçiminde sorumluluk sağlar. Veri yönetişimi işlevleri genel olarak şunları içerir:

Veri profili oluşturma

Veri profili oluşturma, yapısını, kalitesini ve özelliklerini belirlemek için verilerin analizine ilişkin tanı sürecidir. Bu süreç, kullanımdan önce yeniden düzenlemeye gerek olup olmadığına karar vermek için mevcut bir veri kümesini anlamanın ilk adımıdır.

Veri kökeni

Veri kökeni, bir kuruluş genelinde veri akışlarını izler. Zaman damgalı veri kökeni, bir veri parçasının nereden kaynaklandığını, nasıl kullanıldığını ve ne zaman ve nasıl dönüştürüldüğünü belirlemek için kullanılır. Bu veri yönetimi süreci özellikle denetim süreçlerinde önemlidir.

Veri kataloğu

Veri katalogları, kuruluşun veri varlıklarının ve ilgili meta verilerin bir koleksiyonudur. Verilerle ilgili tüm bilgiler merkezi bir katalogda depolanır ve bu katalog, kuruluş içindeki ana veri kayıt defteri haline gelir. Veri kataloğu, kullanıcılar için tüm veri varlıkları hakkında en güncel bilgileri içerir.

Veri güvenliği ve erişim denetimi

Veri yönetişimi, verilere yetkisiz erişimin önlenmesine ve verilerin bozulmaya karşı korunmasına yardımcı olur. Veri güvenliği ve erişim kontrolü, veri korumanın tüm yönlerini kapsar. Bazı örnekleri aşağıdaki gibidir:

• Verilerin yanlışlıkla taşınmasını veya silinmesini önleme
• Ağ saldırıları riskini azaltmak için ağ erişimini güvence altına alma
• Verileri depolayan fiziksel veri merkezlerinin, güvenlik gereksinimlerini karşıladığını doğrulama
• Çalışanlar kişisel cihazlardan eriştiğinde bile verileri güvende tutma
• Kullanıcı kimlik doğrulaması, yetkilendirme ve veriler için erişim izinlerinin ayarlanması ve uygulanması
• Depolanan verilerin, depolandığı ülkedeki yasalarla uyumlu olmasını sağlama
• Hassas veriler için ilave kontrol katmanları ekleme

Veri uyumluluğu

Veri uyumluluğu politikaları; düzenleyici para cezası veya eylem riskini azaltır. GDPR ve CCPA gibi uyumluluk yasalarını karşılamak operasyonlar için çok önemlidir.

Uyumluluk etkinlikleri, yasalara her düzeyde uyulması için veri modellemeye, yazılım kontrollerine ve çalışan eğitimine odaklanır. Örneğin bir kuruluş, veri sistemlerini iyileştirmek için şirket dışından bir geliştirme ekibiyle iş birliği yapıyor. Veri yönetişimi yöneticileri, test amacıyla kullanılmak üzere şirket dışı ekibe iletilmeden önce tüm kişisel verilerin kaldırıldığını doğrular.

Veri yaşam döngüsü yönetimi

Veri yaşam döngüsü yönetimi, yaşam döngüsü boyunca verileri yönetme sürecini ifade eder. 

Örneğin:

• Veriler, alındığı anda ve daha sonra düzenli aralıklarla doğrulanmalıdır
• Veriler, denetim amacıyla belirli süreler boyunca saklanmalıdır
• Veriler, artık ihtiyaç duyulmadığında silinmelidir

Veri kalitesi yönetimi

Veri kullanıcıları, verilerin her kullanım örneği için yeterince güvenilir ve tutarlı olmasını bekler.

Veri kalitesi yöneticileri, bir kuruluşun veri kalitesini ölçer ve iyileştirir. Hem mevcut hem de yeni verileri inceler ve standartları karşıladığını doğrularlar. Ayrıca düşük kaliteli verilerin sisteme girmesini engelleyen veri yönetimi süreçleri de oluşturabilirler. Veri kalitesi standartları genel olarak aşağıdakileri ölçer:

• Önemli bilgiler eksik mi yoksa veriler tam mı? (ör. müşterinin önemli iletişim bilgilerini sağlamaması)
• Veriler temel veri kontrolü kurallarını karşılıyor mu? (ör. bir telefon numarasının belirli sayıda haneye sahip olması gerekliliği)
• Aynı veriler sistemde ne sıklıkla görünüyor? (ör. aynı müşterinin yinelenen veri girişleri)
• Veriler doğru mu? (ör. müşterinin yanlış e-posta adresini girmesi)
• Veri kalitesi, sistem genelinde tutarlı mı? (ör. doğum tarihinin bir veri kümesinde gg/aa/yyyy biçiminde ancak başka bir veri kümesinde aa/gg/yyyy biçiminde olması)

Veri dağıtımı

Veri dağıtımı için uç noktalar

Çoğu kuruluş için veriler, gerekli olduğu çeşitli uç noktalara (veya yakınına) dağıtılmalıdır. Bunlara operasyonel sistemler, veri gölleri ve veri ambarları dahildir. Veri dağıtımı, ağ gecikmeleri nedeniyle gereklidir. Operasyonel kullanım için veri ihtiyacı olduğunda ağ gecikme süreleri, anında teslim için yeterli olmayabilir. Verilerin kopyasının yerel bir veri tabanında saklanması, ağ gecikmesi sorununu çözer.

Veri dağıtımı, veri konsolidasyonu için de gereklidir. Veri ambarları ve veri gölleri, birleştirilmiş bir bilgi görünümü sunmak için çeşitli kaynaklardan gelen verileri bir araya toplar. Veri ambarları, analiz ve karar alma süreçleri için kullanılır. Veri gölleri ise çeşitli kullanım örnekleri için verilerin ayıklanabileceği birleştirilmiş bir merkez görevi görürken aynı zamanda doğrudan içinde depolanan veriler üzerindeki analiz işlemlerini de giderek daha fazla destekliyor.

Veri çoğaltma mekanizmaları ve tutarlılık üzerindeki etkisi

Veri dağıtım mekanizmalarının veri tutarlılığı üzerinde olası bir etkisi vardır ve bu, veri yönetiminde önemli bir husustur.

Güçlü tutarlılık, verilerin zaman uyumlu şekilde çoğaltılmasından kaynaklanır. Bu yaklaşımda bir veri değeri değiştirildiği zaman, tüm uygulamalar ve kullanıcılar verilerin değişen değerini görebilir. Verilerin yeni değeri henüz çoğaltılmadıysa tüm kopyalar güncellenene kadar verilere erişim engellenir. Zaman uyumlu çoğaltma, performansa ve verilere erişime kıyasla tutarlılığa öncelik verir. Zaman uyumlu çoğaltma, çoğunlukla finansal veriler için kullanılır.

Nihai tutarlılık, verilerin zaman uyumsuz şekilde çoğaltılmasından kaynaklanır. Veriler değiştirildiğinde kopyalar niahi olarak güncellenir (genellikle saniyeler içinde) ancak eski kopyalara erişim engellenmez. Bu, birçok kullanım durumu için bir sorun teşkil etmez. Örneğin, sosyal medya gönderileri, beğeniler ve yorumlar güçlü tutarlılık gerektirmez. Başka bir örnek olarak müşteri bir uygulamada telefon numarasını değiştirirse bu değişiklik, zaman uyumsuz olarak kademelendirilebilir.

Akışı toplu güncellemelerle karşılaştırma

Veri akışları, veri değişikliklerini meydana geldikçe kademelendirir. Bu yaklaşım, neredeyse gerçek zamanlı verilere erişim gerekiyorsa tercih edilir. Veriler ayıklanır, dönüştürülür ve değiştirilir değiştirilmez hedefine teslim edilir.

Toplu güncellemeler, verilerin teslim edilmeden önce toplu olarak işlenmesi gerektiğinde daha uygundur. Verilerin istatistiksel analizini özetlemek veya gerçekleştirmek ve sadece sonucu göndermek buna bir örnektir. Toplu güncellemeler, belirli bir zamanda ayıklanması durumunda tüm verilerin zaman içindeki iç tutarlılığını da koruyabilir. Bir ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL veya ELT) işlemi yoluyla yapılan toplu güncellemeler; genellikle veri gölleri, veri ambarları ve analiz için kullanılır.

Ana veri yönetimi

Ana veri yönetimi, temel iş verilerinin tutarlılığını ve senkronizasyonunu yönetme sürecidir. Ana veri örnekleri arasında müşteri verileri, iş ortağı verileri ve ürün verileri yer alır. Bu temel veriler esas olarak kalıcıdır ve sık sık değişmez. Kullanılan bu verilere örnek olarak Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) ve Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) yazılımı sayılabilir.

Ana veri yönetimi, güncelleştirmelerde senkronizasyon ve veri entegrasyonu da dâhil olmak üzere bu verilerin sistemler genelinde doğruluğunu koruduğundan emin olmak için gereklidir.

Büyük veri, bir kuruluşun kısa süre içinde yüksek hızda topladığı büyük hacimli verilerdir. Sosyal medyadaki video haber akışları ve akıllı sensörlerden gelen veri akışları büyük verilere örnektir. Operasyonların ölçeği, çeşitliliği ve karmaşıklığı; büyük veri yönetiminde zorluklar yaratır. Örneğin bir büyük veri sistemi, aşağıdaki gibi verileri depolar:

• Tablo biçiminde iyi temsil edilen yapılandırılmış veriler
• Belgeler, resimler ve videolar gibi yapılandırılmamış veriler
• Önceki iki türü birleştiren yarı yapılandırılmış veriler

Büyük veri yönetimi araçları, verileri analiz için işlemek ve hazırlamak zorundadır. Büyük veri için gerekli araçlar ve teknikler genel olarak şu işlevleri yerine getirir: veri entegrasyonu, veri depolama ve veri analizi.

Bulut veri yönetimi (CDM), buluttaki kurumsal verilerin beklemedeyken, işlenirken ve aktarılırken yönetilmesidir. Geleneksel veri yönetimi uygulamalarının çoğu, buluttaki verileri yönetmek için de geçerlidir.

Bulut ortamları standart şirket içi ortamlardan farklı olduğundan verilerin işlenme şekli biraz farklıdır. Bulut depolama, bulut bilgi işlem ve bulut ağı; veri yönetimi beklentilerini karşılamak için modern bulut veri yönetimi hizmetleriyle birlikte çalışır.

Bulut depolama

Bulut hizmeti sağlayıcıları; operasyonel veri tabanları, veri gölleri ve bulut veri ambarları gibi birden fazla ürün ve hizmette veri depolama alanı sunar. Bu veri depolama çözümleri; bulut temellidir, bulut sunucularında çalışır ve her kullanım örneğine uyacak şekilde sanallaştırılmış depolama yapılandırmaları sunar. Bulut depolama sunucuları, veri standartlarını karşılayacak şekilde yapılandırılmalıdır.

Bulut bilgi işlem

Bulut bilgi işlem sunucuları, depolanan bulut verilerini işlemek için tasarlanmıştır. Bu bilgi işlem bulut sunucuları ayrıca işlem işleme, süreç otomasyonu, iş zekası, analiz, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi farklı iş yükü türleri için birçok farklı yapılandırma sunar. Bulut bilgi işlem sunucuları, bulut veri yönetimine ilişkin dahili kurallar için yapılandırılmalıdır.

Bulut ağı

Sanal özel bulutlar (VPC'ler) ve sanal özel ağlar (VPN'ler) gibi bulut ağ çözümleri, yazılım tabanlı ağlar sunar. Bulut ağı, kaynakları bölümlere ayırarak ve iş yüklerinin hem birbirinden güvenli bir şekilde ayrıldığından hem de yetkisiz erişime karşı daha iyi korunduğundan emin olarak izolasyon sağlar. Bu ağlar üzerinden taşınan veriler; ürün denetimleri ve ağ güvenliği ürünlerinin bir kombinasyonu ile yönetilmelidir.

Bulut veri yönetim araçları

Her bulut sağlayıcısı, ortamınız genelinde bulut veri yönetimi için farklı çözümler sunar. Bu veri yönetimi yetenekleri şunları içerebilir:

• Veri gölleri ve veri ambarları gibi veri birleştirme hizmetleri
• Uyumluluk yönetimi gibi veri güvenliği hizmetleri
• Geçerli ve yüksek kaliteli verileri kontrol etmek için veri kalitesi hizmetleri
• Yapay zekayı ve makine öğrenimini kullanarak hassas verileri tanımlamak için veri envanteri çözümleri

Her bulut veri yönetimi çözümü; bulutta sunulan temel veri depolama, işleme ve aktarımı hizmetlerini tamamlayacak şekilde tasarlanmıştır.

Paylaşılan Sorumluluk Modeli

Güvenlik ve Uyumluluk; bulut hizmeti sağlayıcısı ve müşteri arasında paylaşılan sorumluluklardır. AWS bunu Paylaşılan Sorumluluk Modeli olarak adlandırır. 

Bu paylaşılan model; ana sunucu işletim sisteminden ve sanallaştırma katmanından hizmetin çalıştırıldığı tesislerin fiziksel güvenliğine kadar tüm bileşenleri bulut sağlayıcısı çalıştırdığı, yönettiği ve denetlediği için müşterinin operasyonel yükünü hafifletmeye yardımcı olabilir. Bulut veri yönetimi sağlayıcıları ve müşterileri, model kapsamındaki veri yönetimi ve güvenlik yükümlülüklerini anlamalıdır.

Örneğin bulut sağlayıcıları, müşterilerin bulut sunucularını destekleyen temel altyapıyı güvence altına almak için adımlar atmalıdır. Bulut sağlayıcıları, donanımın yamalı olduğundan ve beklendiği gibi çalıştığından emin olur. Müşteriler de daha sonra bulut sunucusu üzerinde çalışan işletim sisteminin güncel olduğundan emin olmalıdır.

Müşteriler; alanlar ve veri yedeklemeleri genelinde yeterli bulut sunucusu çoğaltmasına sahip olduklarından emin olmalıdır. Bu, veri tutarlılığına yardımcı olur ve olağanüstü durum kurtarma gerektiren bir olay yaşanırsa verileri geri alınabilir hale getirir.

Aşağıdakiler yaygın veri yönetimi zorluklarıdır.

Ölçeklendirme ve performans

Kuruluşlar, uygun ölçekte verimli performans gösteren veri yönetimi yazılımlarına ihtiyaç duyar. Veriler katlanarak büyüdüğünde en yoğun yanıt sürelerini korumak için veri yönetimi altyapısını sürekli olarak izlemeleri ve yeniden yapılandırmaları gerekir. Veri hacmindeki ve iş yüklerindeki değişikliklerle kapasiteyi otomatik olarak ayarlayan sunucusuz veri yönetimi yazılımları kullanmaları da gerekebilir.

Değişen gereksinimler

Uyumluluk düzenlemeleri karmaşıktır ve zamanla değişir. Benzer şekilde, müşteri gereksinimleri ve iş ihtiyaçları da hızla değişmektedir. Kuruluşlar; kullanabilecekleri veri yönetimi platformlarında daha fazla seçeneğe sahip olsalar da maksimum BT çevikliğini, yasal uyumluluğu ve daha düşük maliyetleri korumak için altyapı kararlarını sürekli olarak değerlendirmek zorundadır.

Çalışan eğitimi

Herhangi bir kuruluşta veri yönetimi sürecinin başlatılması zor olabilir. Büyük veri hacimleri göz korkutabilir ve departmanlar arası silolar da mevcut olabilir. Yeni bir veri yönetimi stratejisi planlamak ve çalışanların yeni sistemleri ve süreçleri kabul etmesini sağlamak zaman ve çaba gerektirir.

En iyi veri yönetimi uygulamaları, başarılı birveri stratejisinin temelini oluşturur. Aşağıdakiler, güçlü bir veri temeli oluşturmanıza yardımcı olacak yaygın veri yönetimi ilkeleridir.

Ekip iş birliği

Bir kuruluşun veri gereksinimlerinin karşılandığından emin olmak için kurumsal kullanıcılar ve teknik ekipler iş birliği yapmalıdır.

Otomasyon

Başarılı bir veri yönetimi stratejisi, veri işleme ve hazırlama görevlerinin çoğunda otomasyonu içerir. Veri dönüştürme görevlerini manuel olarak gerçekleştirmek zahmetlidir ve ayrıca sistemde hatalar doğurur. Haftalık toplu işleri yürütmek gibi sınırlı sayıda manuel görev bile sistem darboğazlarına neden olabilir. Veri yönetimi yazılımı daha hızlı ve daha verimli ölçeklendirmeyi destekleyebilir.

Bulut bilgi işlem

İşletmeler, geniş bir yetenek yelpazesi sunan modern veri yönetimi çözümlerine ihtiyaç duyar. Bir bulut çözümü, performanstan ödün vermeden veri yönetiminin tüm yönlerini uygun ölçekte yönetebilir. Örneğin AWS, tek bir hesaptan veri tabanları, veri gölleri, analizler, veri erişilebilirliği, veri yönetişimi ve güvenlik gibi çok çeşitli işlevler sunar.

AWS, modern bir bulut veri yönetimi stratejisi oluşturmak için kullanabileceğiniz küresel bir veri yönetimi platformudur. AWS veri tabanları; işletmeniz ve müşterileriniz için değer yaratan üretken yapay zeka çözümlerini ve veri odaklı uygulamaları güçlendirmenizi sağlayacak yüksek performanslı, güvenli ve güvenilir bir altyapı sunar. AWS yüksek performanslı veri tabanları; alternatiflerine kıyasla 3-5 kat daha yüksek aktarım hızına sahip ilişkisel veri tabanları, mikrosaniyelik gecikme süreleri sunan amaca yönelik veri tabanları ve en yüksek geri çağırma oranlarıyla en yüksek aktarım hızına sahip yerleşik vektör veri tabanı özellikleri dahil olmak üzere her türlü iş yükünü veya kullanım örneğini destekler.

AWS, istek üzerine anında ölçeklendirme yaparak kapasite yönetme ihtiyacını ortadan kaldıran sunucusuz seçenekler sunar. AWS veri tabanları; bekleme ve taşıma sırasında şifreleme, ağ yalıtımı, kimlik doğrulama, anormalliklerin çözülmesi ve uyumluluk standartlarına sıkı sıkıya bağlılık ile benzersiz güvenlik sağlar. Veriler bir AWS bölgesindeki birden fazla Erişilebilirlik Alanında otomatik olarak çoğaltıldığından bu veri tabanları son derece güvenilirdir. AWS tam olarak yönetilen veri tabanları, uygulamanın veri modeli için optimize edilmiş 15'ten fazla veri tabanı motoruyla veri tabanı yönetim görevlerinin farklılaştırılmamış ağır yükünü ortadan kaldırır.

AWS, her analiz iş yükü için kapsamlı bir dizi yetenek sunar. Veri işleme ve SQL analizinden akış, arama ve iş zekasına kadar AWS; yerleşik yönetişim ile benzersiz fiyat performansı ve ölçeklenebilirlik sunar. Belirli iş yükleri için optimize edilmiş amaca yönelik hizmetler seçin veya Amazon SageMaker ile verilerinizi ve yapay zeka iş akışlarınızı kolaylaştırıp yönetin. İster veri yolculuğunuza başlıyor ister entegre bir deneyim arıyor olun, AWS ile işletmenizi verilerle yeniden keşfetmenize yardımcı olacak doğru analiz yetenekleri elde edin.

Modern bulut veri altyapınızı oluşturmanıza yardımcı olabilecek hizmetlerden birkaçı aşağıda verilmiştir:

Amazon DataZone; müşterilerin AWS'de, şirket içinde veya üçüncü taraf kaynaklarda depolanan verileri daha hızlı ve kolay bir şekilde kataloglamasına, keşfetmesine, paylaşmasına ve yönetmesine olanak tanıyan bir veri yönetimi hizmetidir.

AWS Glue; veri entegrasyonunu daha basit, daha hızlı ve daha ucuz hâle getiren sunucusuz bir hizmettir. 100'ün üzerinde farklı veri kaynağını keşfedebilir ve bunlara bağlanabilir, verilerinizi merkezi bir veri kataloğunda yönetebilir ve verileri veri göllerinize, veri ambarlarınıza veya göl evlerinize yüklemek için veri işlem hatlarını görsel olarak oluşturabilir, çalıştırabilir ve izleyebilirsiniz.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3); sektör lideri ölçeklenebilirlik, veri erişilebilirliği, güvenlik ve performans sunan bir nesne depolama hizmetidir. Her büyüklükteki ve her sektörden milyonlarca müşteri; istedikleri miktarda veriyi veri gölleri, bulut temelli uygulamalar veya mobil uygulamalar gibi neredeyse her türlü kullanım örneği için depolar, yönetir, analiz eder ve korur.

AWS Lake Formation, analiz ve makine öğrenimi için verileri merkezi olarak yönetmenize, güvenli hale getirmenize ve paylaşmanıza olanak tanır. AWS Lake Formation, ayrıntılı veri erişim izinlerini merkezi olarak yönetip ölçeklendirmenize ve verileri kuruluşunuz içinde veya dışında güvenle paylaşmanıza yardımcı olur.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), toplam sahip olma maliyeti karşılığında optimize edilmiş ve yönetilmesi kolay bir ilişkisel veri tabanı hizmetidir.

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), mantıksal olarak yalıtılmış bir sanal ağda AWS kaynaklarını tanımlamanıza ve başlatmanıza yardımcı olur.

Hemen bir AWS hesabı açarak AWS üzerinde bulut veri yönetimi çözümünüzü oluşturmaya başlayın.