Ana İçeriğe Atla
Veri Optimizasyonu Nedir? Veri optimizasyonunun avantajları nelerdir? Veri optimizasyonunun temel teknikleri nelerdir? Kuruluşlar veri optimizasyonunu nasıl uygulayabilir? AWS, veri optimizasyonu çalışmalarınızı nasıl destekleyebilir?

Veri Optimizasyonu Nedir?

Veri optimizasyonu, hedeflenen amaç için kullanışlılığı en üst düzeye çıkarmak için veri kalitesini iyileştirme sürecidir. Modern kuruluşlar yapay zeka, analiz ve veri odaklı karar verme için binlerce kaynaktan veri toplar. Veri optimizasyonu; fazlalıkları, tutarsızlıkları ve diğer hataları gidermek için verilerin sıralanmasını ve temizlenmesini içerir. Bilgilerin yüksek kaliteli analiz için alakalı, anlamlı ve kapsamlı olmasını sağlar.

Veri optimizasyonunun avantajları nelerdir?

Veri optimizasyonu; analiz doğruluğu, kaynak verimliliği ve maliyet azaltma için önemlidir.

Verimli kaynak kullanımı

Verilerle çalışmak depolama, işlem ve bellek kaynakları gerektirir. Veri optimizasyonu teknikleri uygulandığında, temel veriler daha az depolama alanı ve veri işleme için daha az kaynak gerektirir. Daha fazla verimlilik için maliyetler etkili bir şekilde azaltılır.

Gelişmiş analiz yetenekleri

Makine öğrenimi (ML) ve yapay zekayı (AI) içeren gelişmiş analizler, geleneksel iş zekasının (BI) ötesinde veri öngörüleri gerektirir. Verileri optimize ederken üretilen yüksek kaliteli, son derece erişilebilir ve organize veriler, daha gelişmiş veri analizi teknolojilerinin uygulanmasını mümkün kılar.

Veri kullanımını en üst düzeye çıkarır

Veri optimizasyonu; veri erişilebilirliğini, kullanılabilirliğini ve verilerdeki verimliliği artırarak kullanımı en üst düzeye çıkarır. Fazlalıkları, tutarsızlıkları ve hataları ortadan kaldırmak, verilerin dahili ve harici kullanım örneklerini genişleterek veri kullanımındaki iyileştirmelere katkıda bulunur.

Uygun maliyetli ölçeklenebilirliği destekler

Uygun maliyetli veri ölçeklenebilirliği, bu daha büyük veri hacmini barındırmak için gereken kaynakları anlamlı bir şekilde etkilemeden veri hacmini artırmayı içerir. Veri optimizasyonu uygulanarak, yalnızca depolama ve işleme maliyetleri en aza indirilmekle kalmaz, aynı zamanda büyük veri hacmi arttıkça depolama ve işlem kaynakları da en aza indirilir. İstek üzerine işlem ve doğru boyutlu bulut sunucuları gibi bulut tabanlı teknolojiler, büyük veri işlemede maliyetleri daha da azaltabilir.

Veri optimizasyonunun temel teknikleri nelerdir?

Veri optimizasyonu, her biri daha fazla verimlilik için birleştirilebilen birçok farklı optimizasyon stratejisini ifade eder.

Depolama optimizasyonu

Depolama optimizasyonu; verimliliği, maliyeti ve performansı önemli ölçüde etkileyebileceğinden veri optimizasyonu için çok önemli bir tekniktir. Veri depolamayı optimize etmede kullanılan teknikler dizine ekleme, blok depolama ve katmanlı depolamayı içerir.

Dizine ekleme

Dizine ekleme, daha hızlı veri alımını sağlamak için meta verileri kullanır ve böylece veri sorgulama sürelerini azaltır.

Blok depolama

Blok depolama; ham verileri, maksimum geri alma verimliliği için ortamlar arasında depolanabilen eşit büyüklükteki bloklara böler.

Katmanlı depolama

Katmanlı depolama, büyük veri verimliliğini optimize etmek için belirli kurallara ve süreçlere dayalı olarak verileri birden fazla depolama türüne dağıtır. Örneğin, sık erişilen veriler yüksek performanslı katı hal sürücülerinde (SSD) depolanabilirken, daha az kullanılan veriler sabit sürücüler (HDD) gibi daha yavaş ve daha ucuz depolama alanlarında saklanabilir.

Kalite optimizasyonu

Kalite optimizasyonu, veri tutarlılığını doğrulamayı, hataları tanımlamayı ve verilerin güncel olmasını sağlamayı içerir. Optimizasyon sürecine yardımcı olacak çok sayıda gelişmiş veri kalitesi aracı mevcuttur. Veri kalitesini optimize etme teknikleri arasında standardizasyon, tekilleştirme ve doğrulama bulunur.

Veri kalitesini en üst düzeye çıkarmak şunları içerir:

  • Veri dönüşümünü kullanarak çeşitli kaynaklardan ve formatlardan gelen verileri standart bir formda birleştirmek.
  • Veri kümesinde kopya olmadığından emin olmak.
  • Eksik verileri silerek veya eksiksizliği sağlamak için verileri tamamlayarak verilerin eksiksiz ve doğru biçimde olmasını sağlamak.

Örneğin, bir telefon numarası 10 basamaktan oluşmalı ve başka karakter içermemelidir.

İşleme optimizasyonu

İşleme optimizasyonu teknikleri; paralel işleme, verimlilik optimizasyonu algoritmaları ve ön belleğe alma stratejilerini içerir.

Paralel işleme, veri işleme görevlerini birden fazla CPU'ya dağıtarak işlem süresini önemli ölçüde azaltır. CPU yükünü azaltmak ve veri işlemeyi hızlandırmak için çok amaçlı algoritmalar kullanmak yerine belirli veri görevlerine göre uyarlanmış algoritmalar kullanılabilir.

Önbelleğe alma tekniği, geri alma sürelerini en aza indirmek için sık kullanılan verileri mevcut en hızlı bellekte saklar.

Sorgu optimizasyonu

Sorgu optimizasyonu, veri alma sırasında hızı, verimliliği ve kaynak kullanımını artırmak için çeşitli veri tabanı tekniklerinden yararlanır. Sorgu optimizasyon teknikleri, veri tabanı türüne bağlı olarak aşağıdakileri içerir:

  • Dizine ekleme, daha hızlı geri alma işlemini sağlamak için meta verileri kullanır
  • Seçici filtreleme, veri tabanından yalnızca gerekli satırları getirir
  • Sütun projeksiyonu, veri tabanından yalnızca gerekli sütunları getirir
  • Sorgu önbelleğe alma, sık kullanılan sorguları hızlı bellekte depolar
  • Paralel sorgulama, sorgu görevlerini birden fazla CPU arasında dağıtır
  • Bölümleme, büyük veri tabanı tablolarını daha küçük, sorguya özgü tablolara böler

Yönetişim optimizasyonu

Veri yönetişimi optimizasyonu, verilerin tüm güvenlik ve yasal gereklilikleri verimli bir şekilde karşılamasını sağlar. Bu veri optimizasyonu türü, uyumluluk için ölçeklenebilir ve güvenli politikalar, süreçler ve çerçeveler oluşturmakla başlar.

Veri yönetişimi optimizasyonu aşağıdaki araçları ve teknikleri içerebilir:

  • Düzenlemelerle uyumluluk sağlamak için otomatik uyumluluk araçları
  • Veri oluşturma, saklama, arşivleme ve silme işlemlerini otomatikleştirmek için veri yaşam döngüsü yönetimi otomasyonu
  • Otomatik veri kalitesi kontrolleri yapmak için veri kalitesi çerçeveleri
  • Yetkili kullanıcılara erişimi sınırlamak için rol tabanlı erişim denetimi (RBAC)
  • Veri yönetimi politikaları ve süreçleri için merkezi yönetim platformları
  • Paydaşları politikalar ve en iyi uygulamalar konusunda eğitmek için eğitim ve farkındalık programları

Kuruluşlar veri optimizasyonunu nasıl uygulayabilir?

Veri optimizasyonu süreci; stratejik planlama, iç politikalara bağlılık ve sürekli iyileştirme gerektirir.

Veri optimizasyonu tekniklerini uygulamadan önce kuruluşlar mevcut verilerini, süreçlerini ve teknolojilerini değerlendirmelidir. Buradan, hangi veri optimizasyonu tekniklerinin uygun olduğunu ve ölçülebilir sonuçların nasıl elde edileceğini belirlemek için yeni hedefler ve temel performans göstergelerini (KPI'lar) belirlersiniz.

Veri yönetişimi kurun

Bir veri yönetişimi çerçevesi geliştirmek, veri optimizasyonunun ilk adımıdır. Veri yönetişimi, verilerin iş girişimlerini ve operasyonlarını desteklemek için uygun durumda olmasını sağlayan süreçleri ve politikaları içerir. Veri yönetişimi, veri kullanımı için rolleri, sorumlulukları ve standartları belirler.

Kuruluşlar, verileri bir veri yönetişimi çerçevesiyle optimize ederek artan erişilebilirlik, ölçeklenebilirlik, risk azaltma, paydaş uyumu ve uyumluluktan yararlanabilir.

Ürün olarak veri yaklaşımını uygulayın

Ürün olarak veri (DaAP) yaklaşımı, dahili verileri bir işletme ürünüyle aynı yönetim teknikleriyle ele alır. DaaP; net bir ürün sahibi, tanımlanmış sorumluluklar, onaylanmış veri satıcıları, belirlenmiş standartlar, yerleşik tasarım kalıpları, kapsamlı belgeler, iyi tanımlanmış veri kümeleri ve dijital kayıtlar ve veri yaşam döngüsü boyunca sağlam yönetişim yapıları içerir.

Bu sistematik veri yönetimi yaklaşımı, hem dahili hem de harici kullanıcılar için yüksek kaliteli, kolay erişilebilir DaaP aracılığıyla veri optimizasyonu sağlar.

Veri kataloglamayı ayarlayın

Bir veri kataloğu, bir kuruluşun topladığı ve işlediği tüm verileri tek bir yer olan veri kataloğunda saklar. Bir veri kataloğu oluşturmak, verileri daha kolay erişilebilir ve keşfedilebilir hale getirerek veri optimizasyonuna yardımcı olabilir.

Veri kataloglamayı ayarlamak veri yedekliliğini azaltır, iş birliğini kolaylaştırır, ölçeklenebilirliği artırır ve otomasyonu mümkün kılar. Meta veri standartları uygulandığında, veri kataloğu veri kalitesini de artıracaktır.

Verilerinizi entegre edin

Veri optimizasyonunun temel ilkelerinden biri erişilebilirliktir. Herhangi bir veriyi erişilebilir hale getirmenin en hızlı, en kolay ve en uygun maliyetli yolu, verileri bulutta merkezi bir konuma taşımaktır. Bulut tabanlı bir veri göl evine geçiş yapmak, bir veri gölünün esnekliğini bir veri ambarının veri analizi yetenekleriyle birleştirir.

Veri göl evlerinin avantajları arasında birleşik veri erişimi, ölçeklenebilirlik, gelişmiş iş birliği, birlikte çalışabilirlik ve verimli kaynak kullanımı yer alır.

Otomasyonu ayarlayın

Veri optimizasyonu tekniklerinin uygulanmasına yardımcı olmak için optimizasyon sürecinin hemen hemen her yönü doğru veri optimizasyonu aracı ile otomatikleştirilebilir. Doğru veri optimizasyonu aracını seçmek, özel kullanım örneğinize ve ihtiyacınız olan optimizasyon tekniğine bağlıdır.

Otomasyon araçları; entegrasyon ve ETL, veri kalitesi ve temizliği, yönetişim ve kataloglama, depolama ve sıkıştırma, veri işleme, iş akışı otomasyonu ve düzenlemesi ve veri tabanı ve sorgu optimizasyonu genelinde veri optimizasyonu için kullanılabilir.

Ölçeklenebilirlik sağlayın

Ölçeklenebilir kaynakların kullanılması, kuruluşların birçok veri optimizasyonu tekniğinin kaynak sağlama verimliliği avantajlarından yararlanmasını sağlar. Bulut tabanlı veri depolama, işleme ve analiz; doğru boyutlu bulut sunucuları ve istek üzerine işleme ile veri optimizasyonunda ölçeklenebilirliğin uygulanmasına yardımcı olabilir.

AWS, veri optimizasyonu çalışmalarınızı nasıl destekleyebilir?

AWS üzerinde analizler, her veri optimizasyonu gereksinimi için kapsamlı bir dizi yetenek sunar. Veri işleme ve SQL veri analizini optimize etmekten 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 kolaylaştırın, yönetin ve optimize edin.

Örneğin, şunları kullanabilirsiniz:

Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de veri optimizasyonunu kullanmaya başlayın.