Program
Veri Mühendisi Python'da
40 sa
Başarılı bir işletmeyi yönetmenin ayrılmaz bir parçası; verileri toplamak, tutarsızlıkları tespit edip gidermek, verileri entegre bir platformda depolamak ve bilinçli kararlar almak için bunlardan yararlanmaktır.
Ancak her projede tüm bu işleri manuel olarak yaptığınızı düşünün. Çalışanların %40’ından fazlası çalışma haftalarının en az dörtte birini veri toplama ve veri girişi işlerine harcıyor. Ayrıca süreç sırasında veri girişi hataları veya veri bozulmalarıyla karşılaşmak da şaşırtıcı değil.
İşte bu noktada veri orkestrasyonu öne çıkıyor. Bu makalede veri orkestrasyonunun tam olarak ne olduğunu ve neden kritik önemde olduğunu açıklıyoruz. Başlamak için bazı popüler veri orkestrasyon araçlarını da inceleyeceğiz.
Veri Orkestrasyonu Nedir?
Veri orkestrasyonu, veriyle ilgili faaliyetleri yöneten bir yöntem ya da araçtır. Bu görevler; veri toplama, kalite kontrollerini gerçekleştirme, verileri sistemler arasında taşıma, iş akışlarını otomatikleştirme ve daha fazlasını içerir.
Kısacası, farklı konumlardaki izole verilerin bir araya getirildiği, hazırlandığı ve analize sunulduğu yöntemdir.
Veri mühendislerinin artık ETL görevleri için özel betikler yazmasına gerek yok. Bunun yerine, veri orkestrasyon araçları verileri toplayıp düzenler ve analiz araçlarının kolayca erişebileceği hale getirir.
Veri orkestrasyonu işleri şu yollarla kolaylaştırır:
- Farklı veri kaynaklarını birleştirir
- İş akışı olaylarını doğru sırada yürütür
- Veriyi istenen formata dönüştürür
- Veri akışını çeşitli depolama platformları arasında otomatikleştirir
Veri Orkestrasyonu Neden Önemlidir?
Görsel: Yazar
Veri orkestrasyonundan önce, veri mühendisleri yapılandırılmamış verileri API’lerden, e-tablolardan ve veritabanlarından elle çekmek zorundaydı. Sonrasında bu veriyi temizler, biçimi standartlaştırır ve hedef sistemlere gönderirlerdi.
Yakın tarihli bir çalışmaya göre, işletmelerin %95’i bu süreci zor buluyor; özellikle de yapılandırılmamış verilerle. Oysa veri orkestrasyonu bu görevleri otomatikleştirebilir. Süreç; veriyi temizleme ve hazırlamayı kontrol eder ve sistemler arasındaki veri akışının doğru sırada ilerlemesini sağlar.
Veri orkestrasyonunun veriyi merkezileştirdiğini biliyoruz. Peki ya bunu saklamak için tek ve büyük bir depolama sistemi karşılayamıyorsanız? Bu durumda veri orkestrasyonu, veriyi depolandığı yerden, çoğu zaman gerçek zamanlı olarak, getirmeyi kolaylaştırır. Sonuçta tek ve devasa bir depolama sistemine ihtiyacınız kalmaz.
Ayrıca veri orkestrasyonu veri kalitesini artırır. Örneğin veri dönüşümü adımı, veriyi standart bir formata dönüştürmek ve ilgili sistemler arasında tutarlılık ve doğruluğu sağlamakla ilgilidir.
Veri orkestrasyonunun bir diğer büyük artısı da veriyi gerçek zamanlı olarak yönetip işleyebilmesidir. Dinamik fiyatlandırma stratejileri, hisse senedi alım satımı ve tahmini, müşteri davranış eğilimleri gibi alanlarda gerçek zamanlı veri işleme esastır ve veri orkestrasyonu bu alanları basitleştirir.
Son olarak, veri orkestrasyonu; özellikle birden fazla depolama sistemi yöneten şirketler için, büyük veri ve sık veri akışı görevleriyle uğraşan herkes açısından gereklidir.
Veri Orkestrasyonu Nasıl Çalışır
Veri orkestrasyonunun üç ana adımı veri toplama, hazırlama ve etkinleştirmedir. Gelin bunları ayrıntılı inceleyelim.
Görsel: Yazar
Veri toplama ve hazırlama
Veri, analiz için her zaman CSV dosyasından çıktığı haliyle kusursuz değildir. Öncelikle web siteleri, API’ler ve veritabanları gibi farklı kaynaklardan ham verileri toplamanız gerekir.
Dolayısıyla orkestrasyonun ilk aşaması; bu farklı kaynaklardan verileri toplamak, bütünlük ve doğruluk kontrollerini yapmak ve ardından bir sonraki adıma hazırlamaktır.
Veri dönüşümü
Farklı sistemler aynı veri kümesindeki bir alanı farklı temsil edebilir. Örneğin müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımınız müşteri kimliklerini sayı olarak saklarken finans veritabanı bunları metin (string) olarak tutabilir.
Bu tür tutarsızlıklardan kaçınmak için veri orkestrasyon araçları, verileri standart bir formata dönüştüren dönüştürücüler kullanır ve böylece tutarlı ve güvenilir veri sağlar.
Veri etkinleştirme
Orkestrasyonun son aşaması, veriyi operasyonel kullanıma sunar. Etkinleştirilen veri; analiz ekipleri veya araçları tarafından kullanılmaya hazır, cilalanmış veridir.
Bu veriyi; pazarlama, finans, satış ve müşteri destek birimlerinizdeki örüntüleri, eğilimleri ve zorlukları keşfetmek için kolayca analiz edebilirsiniz.
Bu bulgulardan yararlanarak ziyaretçileriniz için kişiselleştirilmiş içerikler tasarlayabilir, özelleştirilmiş fiyatlandırma planları sunabilir ve hedef kitlelere üst düzey müşteri hizmeti sağlayabilirsiniz.
Veri Orkestrasyonunda Temel Hususlar
Orkestrasyon, verilerin düzenlenmesi ve analizinde pek çok fırsat sunar. Veri orkestrasyonunun kolaylaştırdığı bazı unsurlar şunlardır:
Görsel: Yazar
Otomasyon
Veri orkestrasyonunun birincil amacı, büyük hacimli verilerin yönetiminde yer alan çeşitli görevleri otomatikleştirmektir. Örneğin veri entegrasyonunda, veri orkestrasyon araçları birden fazla kaynaktan veri toplamayı ve birleştirmeyi otomatikleştirir.
Veri dönüşümü sırasında araçlar, farklı veri biçimlerini tek ve tutarlı bir formata dönüştürür. Ayrıca verinin sistemler ve boru hatları arasında taşınmasını da otomatikleştirirler.
Genel olarak veri orkestrasyonu; veriyi bir araya getirme, biçimini standartlaştırma, analize uygun şekilde temizleme ve verinin doğruluğunu korumayla ilgili görevleri otomatikleştirir.
Veri entegrasyonu
Entegrasyon; veriyi birden çok konumdan merkezi bir havuza toplayarak verinize tekil bir bakış kazandırmayı içerir. Orkestrasyon, verileri düzenli aralıklarla ya da tanımladığınız tetikleyicilere göre toplayarak bu süreci kolaylaştırır.
Örneğin, boru hattında bir güncelleme olduğunda verileri otomatik olarak toplamak ve entegre etmek için orkestrasyon aracında bir kural tanımlayabilirsiniz.
Veri akışı yönetimi
Veri orkestrasyonu, görevleri boru hatları genelinde zamanlayarak iş akışlarını otomatikleştirir. Operasyonların doğru sıralamasını koordine ederek verinin farklı sistemler arasında akışını otomatik hale getirir.
Peki görevlerin doğru sırada çalıştığından nasıl emin olur? Orkestrasyon araçları, görevleri zamanlamak için özel tetikleyiciler tanımlamanıza izin verir.
Örneğin, veri akışı için sabit bir sıra belirleyebilir; önce boru hattı 1, sonra 2 ve ardından 3 gibi bir düzen kurabilirsiniz. Ya da, veri belirli ölçütleri karşılarsa 2. boru hattına, aksi halde 3. boru hattına gönder gibi özel koşullar koyabilirsiniz.
Veri yönetişimi
Veri yönetişimi, kuruluşunuzun verisinin erişilebilirliğini, kalitesini ve güvenliğini korumayı ifade eder; bu kavram sektör, alan ve konuma göre değişir.
Örneğin yalnızca gerekli verileri çıkarmak ve depolamak, kullanım sonrasında silmek bir veri yönetişimi politikası olarak kabul edilebilir.
Veri orkestrasyonu; verinin kaynağını, nelerin depolandığını ve yaşam döngüsü boyunca nasıl dönüştürüldüğünü izler. Bu kayıtlar, GDPR ve CCPA gibi yönetişim politikalarına ve düzenlemelere uyum sağlamanıza yardımcı olur.
Veri doğrulama
Veri orkestrasyonu, verinizi kalite ve doğruluk açısından düzenli olarak doğrular. Bazı orkestrasyon araçları, temel kalite kontrolleri için yerleşik doğrulayıcılar içerir.
Örneğin bir veri türü doğrulayıcısı, ad sütunundaki değerlerin metin (string) veri türünde saklanıp saklanmadığını kontrol eder. Araçlar ayrıca ihtiyaçlarınıza özel özel doğrulama kuralları belirlemenize de olanak tanır.
Veri Orkestrasyonunun Uygulanması
Önceki bölümlerde veri orkestrasyonunun nasıl çalıştığını gördük. Şimdi sürece nasıl başlayabileceğinizi ve doğru veri orkestrasyon aracını seçmek için bazı önemli ipuçlarını ele alalım.
Planlama ve ihtiyaçlarınızı değerlendirme
Orkestrasyon sürecinin ilk adımı hedeflerinizi tanımlamaktır. İş akışlarını zamanlamak, veriyi birleştirmek veya veri kalitesini korumak gibi bu süreçle ne elde etmek istediğinize karar verin.
Mevcut veri altyapınızı değerlendirerek başlayın; tutarsızlıkları bulun, en çok zaman tüketen veri görevlerini belirleyin ve analiz ekibinizin ya da araçlarınızın mevcut veriye ne kadar kolay erişebildiğini kontrol edin. Onlar için kolay mı, yoksa zorluklar var mı?
Tüm bu sorun noktalarını belirleyin ve bu sorunları ele alabilecek orkestrasyon hedeflerini tanımlayın.
Doğru araçları seçme
Hedeflere karar verdikten sonra bir sonraki adım, sistemlerinizde veri orkestrasyon mekanizmalarını uygulayabilecek araçları bulmaktır. Doğru veri orkestrasyon aracını seçmenize yardımcı olacak bazı hususlar şunlardır:
- Gelecekte kolayca güncellenip dağıtılabilen esnek bir araç seçin.
- Birden fazla kaynaktan gelen veriyi yöneteceğiniz için seçtiğiniz orkestrasyon aracının çeşitli veri ambarları, analitik platformları, boru hatları ve daha fazlasıyla iyi entegre olduğundan emin olun.
- İşletmenizin büyümesini göz önünde bulundurun. Veri ihtiyaçlarınızla birlikte ölçeklenebilecek bir araç seçtiğinizden emin olun.
- Yerleşik düzenleyicilere sahip kullanıcı dostu bir araç, iş akışları tasarlamayı, görevleri zamanlamayı, erişim kontrolleri belirlemeyi ve daha fazlasını kolaylaştırır.
Veri Orkestrasyonunda Yaygın Zorluklar
Veri orkestrasyonu, çeşitli veri görevlerini hızlandırmak ve zamanlamak için vazgeçilmez bir varlık haline geliyor. Ancak beraberinde hem avantajlar hem de zorluklar getiriyor.
İşte sistemlerinizde veri orkestrasyonunu uygularken dikkat gerektirebilecek bazı zorluklar.
- Güvenlik: Veri orkestrasyon süreci boyunca hareket ederken, SSL/TLS şifreleme, veri erişim kontrolleri, çok faktörlü kimlik doğrulama gibi güvenlik önlemlerini uygulamak önemlidir.
- Gerçek zamanlı veri akışı: Gerçek zamanlı veriye olan talep artıyor. Bu nedenle, veri orkestrasyon sürecinizin veriyi boru hatları arasında en az gecikmeyle hızlı biçimde taşıması gerekir.
- Kaynak yönetimi: Paralel yürütme sırasında farklı süreçler aynı bilgi işlem kaynaklarına veya altyapıya ihtiyaç duyabilir. Görevleri önceliklendirmek ve doğru kaynak tahsisini yapmak zorlayıcı olabilir.
- Yetenek ihtiyaçları: Sistemlerinizde veri orkestrasyon araç ve tekniklerini kurup yapılandırmak için yetenekli veri profesyonellerini işe almanız veya eğitmeniz gerekir.
- Veri adacıkları (silos): Finans verilerinizin pazarlama ekiplerince erişilememesi ya da İK verilerinin teknik birime açık olmaması yaygındır. Bu sınırlı erişim, veri boru hatları arasındaki etkileşimleri kısıtlayabilir.
Etkili Veri Orkestrasyonu için Stratejiler
|
1. Hedeflerinizi netleştirin |
Açık hedefler tanımlamak, iş akışlarını ve orkestrasyon sürecini rayında ve amaçlarla uyumlu tutmanıza yardımcı olur. |
|
2. Net veri kalitesi metrikleri belirleyin |
Veri biçimi, yapısı ve doğruluğu sizi endişelendiriyorsa, orkestrasyon süreci boyunca bu metrikleri izleyerek veri kalitesini koruyun. |
|
3. Yönetilen bulut çözümleri kullanın |
Yönetilen bulut çözümleri, kuruluşunuzun kullandığı diğer platformlarla çeşitli veri orkestrasyon araçlarını kolayca bağlayan üçüncü taraf hizmetlerdir. |
|
4. Veri güvenliği önlemleri uygulayın |
Orkestrasyon yaşam döngüsü boyunca verinizi güvende tutmak için standart güvenlik protokollerini ve veri yönetişimi politikalarını uygulayın. |
|
5. Doğru araçları seçin |
Orkestrasyon aracına karar verirken ölçeklenebilirlik, kullanım kolaylığı, entegrasyonlar, güvenlik özellikleri ve daha fazlasını göz önünde bulundurun. |
Veri Orkestrasyonu Vaka Çalışmaları
Bugün her veri odaklı şirket, büyük veriyi etkin biçimde yönetmek için veri orkestrasyon araç ve tekniklerini kullanıyor. İşte bazı kullanım örnekleri:
Hibrit ortamlar
Birçok kuruluşun verileri bulutta, bilgi işlem kaynakları ise şirket içinde olabilir veya bunun tersi geçerli olabilir. Şirket içi araçların bulut sunuculardaki verilerle etkileşime girmesi gerektiğinden bu durumlarda gecikmeler yaşanır. Ancak veri orkestrasyonu bu boşluğu doldurarak, sanki aynı ortamdaymış gibi iletişim kurmalarını ve birlikte çalışmalarını sağlar.
Gerçek zamanlı veri akışı
Netflix’te izleme süresinin %80’i öneri sistemi üzerinden gerçekleşir. Bu öneri sistemi, Netflix’in çok büyük ölçekli veri iş akışlarını çalıştırmak için bir iş akışı orkestratörü olan Netflix Maestro’yu kullanır.
E-ticaret
Müşteri davranışları, stok verileri, finansal işlemler, reklam gösterimleri ve ürün önerileri verilerinin farklı platformlarda bulunması, e-ticaret işletmelerinin içgörü elde etmesine yardımcı olmaz. Bu nedenle e-ticaret şirketleri bu verileri birleştirmek ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmak için veri orkestrasyonundan yararlanır.
Popüler Orkestrasyon Araçlarına Genel Bakış
Orkestrasyon araçları, veri orkestrasyonu görev ve tekniklerini otomatikleştirip düzene sokar. Veri toplamadan etkinleştirmeye kadar her şeyi ele alarak insan hatalarını azaltır, verimlilik ve hızı artırır.
Piyasada çok sayıda seçenek var; bu yüzden araştırmayı sizin için yaptık ve bazı popüler veri orkestrasyon araçlarını seçtik:
Görsel: Yazar
Apache Airflow
Apache Airflow, Python kullanarak iş akışları ya da boru hatları oluşturmak, zamanlamak ve izlemek için açık kaynaklı bir orkestrasyon aracıdır. Aracın iş akışları, iş akışları içindeki görevleri ve bağımlılıklarını düzenlemek için Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG) olarak temsil edilir.
DAG’leri açalım:
- Yönlendirilmiş: görevler arasında tanımlı bir hareket ya da ilişki vardır. Yani görevler belirli bir yolda birbirine bağlanır. Örneğin görev 1, görev 2’ye bağlıdır; bu da görev 1’in yalnızca görev 2 tamamlandıktan sonra çalışacağı anlamına gelir.
- Döngüsüz: bağımlılıklarda döngü olmamasını sağlar. Örneğin görev 1, görev 2’ye; görev 2 de görev 1’e bağlıysa bu, hiç bitmeyen bir döngüye benzer. Mimari, görevlerin sorunsuz çalışmasını sağlamak için bu tür döngülerden kaçınır.
Kullanımı kolay arayüzü sayesinde belirli DAG’lere hızla gidebilir, çeşitli görevlerin durumunu ve günlüklerini takip edebilirsiniz.
Prefect
Prefect, veri boru hatları arasındaki iş akışlarını oluşturmak ve otomatikleştirmek için kullanılan bir başka Python tabanlı orkestrasyon aracıdır. Prefect ile karmaşık görev bağımlılıklarını ve sıralarını düzenli alt akışlara (sub-flow) ayırabilirsiniz.
Prefect; görevleri çalışma zamanında yürütme, iş akışlarını hibrit ortamlarda çalıştırma, sık çalıştırılan boru hattı sonuçlarını önbelleğe alma ve daha fazlası gibi özellikler sunar.
Keboola
Veri boru hatlarını zahmetsizce tasarlamak ve yürütmek için bulut tabanlı bir platformdur. Keboola çıkarıcılarıyla herhangi bir kaynaktan veri çekebilir ve kolayca platforma yükleyebilirsiniz. Veri içeri alındıktan sonra, aracın dönüşümlerini kullanarak veriyi standartlaştırabilirsiniz.
Keboola’nın “Applications” bileşeni kapsamlı veri işleme ve dönüşüm görevlerini yerine getirir.
Dragster
Dragster, veri boru hatları oluşturmayı ve sürdürmeyi basitleştiren açık kaynaklı bir veri orkestratörüdür. Airflow’dan ilham alan araç, Python tabanlı alan özel dili (DSL) kullanarak iş akışı DAG’leri oluşturmanıza olanak tanır.
Bu sayede geliştiriciler, bağımlılıklarını ve dönüşümlerini araçla kolayca tanımlayabilir.
Sonuç
Veri orkestrasyonu; boru hatlarının sürdürülmesinde yer alan veri toplama, veri dönüşümü ve veri hareketi görevlerini yöneterek otomatik veri iş akışları kurma sürecini basitleştirir. Bu da şirketlerin büyük veriyi yönetmesini, ETL görevlerini yürütmesini ve ML dağıtımlarını ölçeklendirmesini kolaylaştırır.
Bu eğitimde, bugün veri mühendisleri arasında yaygın olarak uygulanan veri orkestrasyonuna başlamanız için gereken her şeyi ele aldık. Öğrenmeye devam etmek için şu kaynaklara göz atın:
Konular
