Veri Alma (Data Ingestion) Nedir: Türler, Teknikler ve Araçlar

Veri Alma Teknikleri

Veri almayı kolaylaştıran çeşitli teknikler vardır. Her biri farklı kullanım senaryolarını ve veri işleme ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır. 

Seçeceğiniz teknik 3 faktöre bağlıdır:

• İşin özel gereksinimleri.
• Verinin karmaşıklığı.
• Mevcut altyapı.

Bu bölümde üç veri alma tekniğine ve en etkili oldukları durumlara değineceğim.

ETL (Extract, Transform, Load)

ETL, geleneksel ve yaygın olarak kullanılan bir veri alma tekniğidir. Bu yaklaşımda veriler çeşitli kaynak sistemlerden çıkarılır, tutarlı ve temiz bir biçime dönüştürülür ve son olarak bir veri ambarı gibi bir veri depolama sistemine yüklenir. 

Bu yöntem, raporlama, analitik ve karar verme için tutarlı, yapılandırılmış verilerin gerektiği kullanım durumlarında oldukça etkilidir.

ETL ne zaman kullanılmalı:

• Veriler depolama sistemine yüklenmeden önce ön-işleme (temizleme veya dönüştürme) gerektiriyorsa.
• İş raporları oluşturma veya katı veri kalite gereksinimlerine uyma gibi yapılandırılmış verinin öncelik olduğu senaryolarda.
• İlişkisel veritabanları veya temiz, analize hazır veriyi önceleyen daha küçük ölçekli veri ortamlarıyla çalışırken.

ETL veri hattı mimarisi.

ELT (Extract, Load, Transform)

ELT, ETL’ye kıyasla işlem sırasını tersine çevirir. Bu yaklaşımda, veriler kaynak sistemlerden çıkarılır ve hedef sisteme (genellikle bir veri gölü veya bulut tabanlı platform) doğrudan yüklenir. Veriler hedef depolama sistemine girdikten sonra, çoğunlukla varış ortamında ihtiyaç duyulduğu şekilde dönüştürülür. 

ELT yaklaşımı, dönüşümün analiz gerektirilene kadar ertelenebildiği, büyük hacimli yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerle çalışırken özellikle etkilidir.

ELT ne zaman kullanılmalı:

• Ham veriyi ölçekli şekilde kaldırabilen veri gölleri veya bulut depolamayla çalışırken.
• Hemen dönüştürme gerektirmeyebilen çeşitli, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verilerle uğraşırken.
• Esneklik gerektiğinde; çünkü ELT, dönüşümlerin depolama ortamında talep üzerine yapılmasına olanak tanır.

ELT veri hattı mimarisi.

Değişen veri yakalama (CDC)

CDC, kaynak sistemlerde verilerde yapılan değişikliklerin (ör. ekleme, güncelleme, silme) belirlenip yakalanması ve bu değişikliklerin gerçek zamanlı olarak hedef sistemlere çoğaltılması tekniğidir. 

Bu teknik, tüm veri kümesini yeniden yüklemeye gerek kalmadan hedef sistemlerin her zaman güncel kalmasını sağlar. CDC, veritabanları arasında gerçek zamanlı senkronizasyonu sürdürmek ve sistemler arası tutarlılığı sağlamak için son derece etkilidir.

CDC ne zaman kullanılmalı:

• Yüksek frekanslı alım satım, e-ticaret işlemleri veya operasyonel raporlama gibi durumlarda gerçek zamanlı veri senkronizasyonu kritik olduğunda.
• Hedef sistemleri minimum gecikmeyle veya veri yenileme süreleriyle güncel tutmanız gerektiğinde.
• Tüm veri kümelerini yeniden alma yükünden kaçınmanın gerekli olduğu durumlarda.

Veri Alma için Kaynaklar

Veri almanın çeşitli kaynaklardan bilgi çekmeyi içerdiğini belirledik. Ancak bu yapıların neler olduğunu konuşmadık — bu bölümde onu ele alacağız. 

Veri alma için veri kaynakları genel olarak 3 ana türe girer: 

• Yapılandırılmış 
• Yarı yapılandırılmış
• Yapılandırılmamış  veri

Farklı kaynakları incelerken göreceğiniz üzere, her biri etkili şekilde kullanılabilmek için farklı işleme ve yönetim teknikleri gerektirir. 

Yapılandırılmış veri kaynakları

Yapılandırılmış veri, yüksek derecede düzenlidir ve önceden tanımlı bir şemayı izler; bu da işlenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır. Tipik olarak ilişkisel veritabanlarında saklanır; bu veritabanları ilişkili veri noktalarını depolar ve erişim sağlar. Veriler, açıkça tanımlanmış satır ve sütunlara sahip tablolara yerleştirilir. 

Bu düzenli yapısı nedeniyle, yapılandırılmış veriler almak için en kolay olanıdır. 

Geleneksel araçlar olan MySQL ve PostgreSQL genellikle yapılandırılmış verileri yönetmek için kullanılır. Bu SQL tabanlı araçlar, katı şema kurallarını dayatarak alma sırasında doğrulama sürecini basitleştirir. Veriler bu sistemlere alındığında, verilerin veritabanı tablolarınca tanımlanan yapıya uygun olmasını otomatik olarak sağlarlar. 

Örneğin, bir sütun yalnızca tamsayı değerleri kabul edecek şekilde ayarlanmışsa, MySQL veya PostgreSQL bu gereksinimi karşılamayan herhangi bir veriyi reddeder.

Yapılandırılmış veriler hakkında dikkat edilmesi gereken diğer noktalar: 

• Genellikle büyük hacimlerde (ve öngörülebilir bir formatta) toplanır.
• Çoğunlukla toplu süreçlerle alınır; bu da gerektiğinde verilerin periyodik olarak güncellenmesini sağlar.

Yarı yapılandırılmış veri kaynakları

Yarı yapılandırılmış veriler belli ölçüde düzenli olsa da, yapılandırılmış veriler gibi katı, önceden tanımlı bir şemaya uymaz. Bunun yerine, bir miktar düzen sağlamak için etiketler veya işaretleyiciler kullanır, ancak yapı esnek kalır. 

Bu veri türü tipik olarak JSON dosyaları, CSV dosyaları ve NoSQL veritabanları gibi formatlarda bulunur ve sıklıkla web uygulamalarında, API’lerde ve günlük (log) sistemlerinde kullanılır. 

Yapı değişebildiğinden, yarı yapılandırılmış veriler depolama ve işlemeye esneklik sunar; bu da gelişen veya tutarsız veri formatlarını yöneten sistemler için uygundur.

Yarı yapılandırılmış verileri işlemek, gömülü etiketlerden veya işaretleyicilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için araçlar gerektirir. Örneğin, bir JSON dosyası anahtar-değer çiftlerinden oluşabilir ve alma süreci bu çiftlerin ayrıştırılıp uygun bir formata dönüştürülmesini içerir. 

Yarı yapılandırılmış veriler, ham biçimde saklanabildiği ve gerektiğinde daha sonra işlenebildiği veri gölleri veya bulut platformları gibi esnek ortamlara sıklıkla alınır.

Yarı yapılandırılmış veriler hakkında diğer notlar şunlardır:

• Kullanım durumuna bağlı olarak gerçek zamanlı veya planlı toplu işlemlerle alınabilir.
• Etkili şekilde işlenebilmesi veya analiz edilebilmesi için alma sırasında dönüşüm gerektirir.

Yapılandırılmamış veri kaynakları

Yapılandırılmamış veri, belirli bir format veya örgütsel yapıdan yoksun olduğu için yönetimi en karmaşık türdür. Bu kategori aşağıdaki verileri içerir:

• Görseller
• Videolar
• Ses
• Belgeler

Yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış verilerin aksine, yapılandırılmamış veriler içeriğini tanımlayan net satırlara, sütunlara veya etiketlere sahip değildir; bu da işlenmesini ve analizini daha zor hale getirir.

Karmaşıklığına rağmen, özellikle makine öğrenimi veya doğal dil işleme gibi ileri teknolojilerle analiz edildiğinde yapılandırılmamış veriler değerli içgörüler barındırabilir.

Yapılandırılmamış veri önceden tanımlanmış bir biçimde düzenlenmediğinden, alma sürecini yönetmek için özel araçlar gerekir. Bu araçlar, ham ve yapılandırılmamış kaynaklardan ilgili bilgileri çıkarıp analiz edilebilir formatlara dönüştürebilir. 

Son olarak, yapılandırılmamış veriler genellikle veri göllerinde saklanır ve ihtiyaç duyuldukça işlenir.

Karşılaştırma Tablosu: Yapılandırılmış vs. Yarı Yapılandırılmış vs. Yapılandırılmamış Veri

Veri Almada Karşılaşılan Zorluklar

Veri alma, etkili ve verimli veri yönetimini sağlamak için ele almanız gereken çeşitli zorluklarla birlikte gelir. Bu bölümde bu zorlukların neler olduğunu ve bunların üstesinden gelmek için uygulanabilecek çözümleri tartışacağız. 

Büyük veri hacimlerini yönetme

Veri almadaki temel zorluklardan biri, işlenmesi gereken veri miktarının büyüklüğüdür. İşletmeler büyüdükçe ürettikleri ve topladıkları veri miktarı üstel olarak artabilir; özellikle IoT cihazları ve sosyal medya platformları gibi kaynaklardan gelen gerçek zamanlı veri akışlarının yükselişiyle. 

Sürekli alma gerektiren akış verilerinde özellikle, artan hacimleri yönetmek için veri alma süreçlerini ölçeklendirmek zor olabilir. 

Ekiplerin, altyapılarının ölçekten bağımsız olarak toplu ve gerçek zamanlı veri almayı performans düşüşü olmadan destekleyebildiğinden emin olmaları gerekir. Streaming Concepts kursu başlamak için harika bir yoldur. 

Veri kalitesi ve tutarlılık

Veri kalitesi ve tutarlılık, özellikle veriler birden fazla, birbirinden farklı kaynaktan alındığında bir diğer önemli zorluktur. Her kaynak farklı formatlara, tamamlanmışlık düzeylerine veya hatta çelişkili bilgilere sahip olabilir.

Bu tutarsızlıklar ele alınmadan verilerin alınması, yanlış veya eksik veri kümelerine yol açabilir ve nihayetinde aşağı akıştaki analitikleri olumsuz etkiler. 

Sisteme yalnızca yüksek kaliteli verilerin girmesini sağlamak için alma sırasında veri doğrulama kontrolleri uygulanmalıdır. Ayrıca, veri tutarsızlıklarını önlemek için ekiplerin farklı kaynaklar arasında tutarlılığı sürdürmesi gerekir.

Bu konuya derinlemesine dalmanızı mükemmel Data Quality giriş kursuyla öneririm. 

Güvenlik ve uyumluluk

Hassas veriler alındığında, güvenlik ve uyumluluk en önemli öncelikler haline gelir. Kişisel bilgileri (ör. müşteri adları, adresler, ödeme detayları vb.) işleyen ekipler, bu verileri alma süreci boyunca korumalıdır. 

Örneğin, bir finansal hizmetler şirketi, müşteri verilerini alırken yasal sonuçlardan kaçınmak için GDPR veya HIPAA gibi sıkı düzenlemelere uymalıdır. Alma sırasında veriyi güvence altına almada başarısız olmak, müşteri güvenini sarsan veri ihlallerine ve ciddi finansal cezalara yol açabilir. 

Bunu ele almak için ekipler, alma sürecinde şifreleme ve güvenli erişim kontrolleri uygulamalıdır. Bu, hassas verilerin yetkisiz erişime karşı korunmasını sağlar. Ayrıca, veriler tüm ilgili düzenleyici standartlara uygun şekilde alınmalı ve devam eden uyumluluğu doğrulamak için düzenli denetimler yapılmalıdır.

Verileri nasıl güvenli tutacağınızı başlangıç seviyesine uygun Data Security interaktif kursuyla keşfedin.

Gecikme (latency) gereksinimleri

Anında içgörülerin gerektiği senaryolarda, veri almadaki gecikmeler eski veya alakasız bilgilere yol açabilir. Düşük gecikmeli veri alma, verilerin neredeyse anında işlenip analize hazır hale getirilebilmesini gerektirir; bu da büyük veri hacimleriyle uğraşırken zorlayıcı olabilir. 

Ekipler, gecikmeyi azaltmak ve verilere ihtiyaç duyulduğunda erişilebilir olmasını sağlamak için sistemlerini dikkatle optimize etmelidir.

Veri Alma için En İyi Uygulamalar

Veri almayı verimli ve etkili kılmak için birkaç en iyi uygulama vardır.   

Veri kalitesini önceliklendirin

Alınan veriler analitik, raporlama ve karar verme için kullanılacaktır; bu nedenle önceden tanımlanmış doğruluk ve tamlık standartlarını karşılaması gerekir. 

Alma sırasında veri doğrulama kontrollerinin uygulanması, verilerin beklenen formatlara ve kalite standartlarına uygun olduğunu doğrulamaya yardımcı olabilir. Bu konuyu daha önce bir Great Expectations eğitici yazısında ele almıştım.

Örneğin, verilerin belirli bir aralıkta olması veya belirli kriterleri karşılaması bekleniyorsa, bu standartları karşılamayan verileri otomatik olarak reddetmek veya işaretlemek için doğrulama kuralları kullanın. Bu, hataları en aza indirir ve aşağı akışta yalnızca güvenilir verilerin işlenmesini sağlar.

Doğru alma yaklaşımını seçin

Bir diğer en iyi uygulama da iş ihtiyaçlarınıza uygun alma yaklaşımını seçtiğinizden emin olmaktır. 

Toplu alma, genellikle zamana duyarlılığı daha düşük veriler için (ör. tarihsel veya periyodik raporlar) kullanılır. Buna karşılık, gerçek zamanlı alma; sahtecilik tespiti veya IoT izleme gibi en güncel verilere anında erişim gerektiren uygulamalarda kullanılır.

İhtiyaçlarınızı veri güncellemelerinin sıklığına ve aciliyetine göre değerlendirin.

Ölçeklenebilirliği sağlayın

Veri hacminiz zamanla artacaktır. Bu nedenle, performanstan ödün vermeden artan veri miktarlarını yönetmek için ölçeklenebilir araçlar ve altyapı seçmek önemlidir. Bu, gelecekteki büyümeyi karşılamak üzere veri hatlarınızı ve işleme yeteneklerinizi genişletmenize olanak tanır.

Veri sıkıştırma kullanın

Daha az depolama alanı gerektirmesi, daha düşük altyapı maliyetleri anlamına gelir. Sıkıştırma aynı zamanda veri aktarımını hızlandırır; bu da özellikle büyük veri kümeleri veya yüksek hacimli akışlarla uğraşırken almanın daha hızlı olacağı anlamına gelir. Bu uygulama, genellikle büyük boyutlarda oldukları için yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerle çalışırken özellikle faydalıdır.

Veri Alma Araçları

Gördüğünüz gibi, veri alma kavramı basit olsa da bunu kendi başınıza uygulamak oldukça zor olabilir. Veri almanızda size yardımcı olacak en iyi araçlar neler? En yaygın kullanılanların bir listesini derledim.

Apache Kafka

Apache Kafka, gerçek zamanlı veri almada başarılı, dağıtık bir akış platformudur.

• Yüksek aktarım hızına ve düşük gecikmeye sahip veri akışlarını yönetmek üzere tasarlanmıştır; bu da sürekli üretilen büyük veri hacimlerine anında erişim gerektiren kullanım durumları için idealdir.
• Kafka’nın önemli bir avantajı, işletmelerin akış verilerini gerçek zamanlı olarak işlemelerine, depolamalarına ve çeşitli sistemlere iletmelerine olanak tanımasıdır.
• Sahtecilik tespiti, IoT veri işleme ve gerçek zamanlı analitik gibi senaryolarda yaygın olarak kullanılır.

Introduction to Kafka kursu, gerçek dünya veri akışı zorlukları için Kafka’yı oluşturmayı, yönetmeyi ve sorun gidermeyi öğretebilir.

Apache Nifi

Apache Nifi, kullanıcı dostu görsel arayüzüyle bilinen bir veri alma aracıdır.

• Erişilebilir arayüzü, işletmelerin sürükle-bırak mekanizmasıyla veri akışlarını tasarlamasını, izlemesini ve yönetmesini sağlar.
• Nifi; toplu ve gerçek zamanlı veri dahil olmak üzere birçok veri kaynağını destekler ve Hadoop, ilişkisel veritabanları ve NoSQL depolar gibi sistemlerle entegre olabilir.
• Veri alma iş akışlarını otomatikleştirme ve karmaşık veri yönlendirme ile dönüşüm görevlerini ele alma yeteneği, onu küçük ölçekli ve kurumsal düzeyde veri alma ihtiyaçları için esnek ve güçlü bir araç haline getirir.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis, AWS tarafından sunulan, akış verilerini alma, işleme ve analiz etme konusunda uzmanlaşmış bulut yerel bir hizmettir. Aşağıdakiler gibi yüksek aktarım hızlı veri akışlarının neredeyse gerçek zamanlı işlenmesini gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır: 

• Video akışları
• Tıklama akışı verisi
• IoT sensör verileri 

Kinesis’in faydalarından biri, depolama, analitik ve makine öğrenimi için diğer AWS hizmetleriyle entegre olabilmesidir.

Bu araç, bulut altyapısından yararlanan ve donanım veya ölçeklenebilirlik sorunlarıyla ilgilenmeden veri alma gereksinimlerini karşılayacak tam yönetilen bir çözüm arayan kuruluşlar için özellikle uygundur.

Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow, Google Cloud tarafından sunulan ve hem toplu hem de gerçek zamanlı veri işlemeyi destekleyen tamamen yönetilen bir hizmettir.

• Açık kaynaklı birleşik bir programlama modeli olan Apache Beam üzerine kuruludur ve büyük ölçekli toplu işlemeyi ve gerçek zamanlı akış verilerini yönetebilen karmaşık veri hatları tasarlamaya olanak tanır.
• Dataflow, kaynak yönetimini ve ölçeklendirmeyi otomatikleştirir; bu da altyapıyı manuel olarak yönetmeden verileri işlemek ve analiz etmek isteyen işletmeler için idealdir.

Airbyte

Airbyte, çeşitli kaynaklardan depolama çözümlerine veri entegrasyonunu basitleştiren açık kaynaklı bir veri alma platformudur.

• Yüzlerce veri kaynağı ve hedef için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar sunar ve toplu ile gerçek zamanlı alımı destekler.
• Airbyte’ın güzel yanı, yüksek derecede özelleştirilebilir olmasıdır — bu da kullanıcıların bağlayıcıları ihtiyaçlarına uyacak şekilde genişletmelerine olanak tanır.
• Ayrıca, zahmetsiz bir çözüm arayanlar için yönetilen bir bulut hizmeti de sunar.

Veri alma araçlarının karşılaştırması

Sonuç

Bu yazıda veri almanın temellerini, türlerini ve bunu mümkün kılan teknikleri inceledik. Toplu ve gerçek zamanlı almayı ve ETL, ELT ile Değişen Veri Yakalama (CDC) gibi yaygın yaklaşımları öğrendiniz. Ayrıca en iyi uygulamalar,  çeşitli veri kaynakları ve kuruluşların süreç esnasında karşılaştığı zorlukları da ele aldık.

Veri yönetimi ve alma araçları hakkında daha fazla içgörü için aşağıdaki kaynakları incelemenizi öneririm:

• ETL and ELT in Python
• Understanding Data Engineering
• Streaming Concepts