ELT Açıklaması: Bulut Çağında Veri Entegrasyonu

Veri mimarisi dünyası, bulut teknolojilerinin artan kullanımı ve modern veri yığınının benimsenmesiyle birlikte evriliyor. Bunun bir sonucu olarak, ELT süreçleri daha yaygın hale geliyor. Peki bu süreç tam olarak neleri kapsıyor?

Bu yazıda, ELT’yi ve gelişmiş veri mimarisindeki rolünü inceleyeceğiz.

ELT Nedir?

ELT, Extract, Load, Transform kelimelerinin kısaltmasıdır. Farklı kaynaklardan verinin çıkarılması, bir veri depolama sistemine yüklenmesi ve kolayca analiz edilebilecek bir biçime dönüştürülmesini içeren bir veri entegrasyonu sürecidir.

ELT süreci büyük ölçüde modern veri yığını mimarisinde kullanılır; veri bir veri gölünde veya ambarında depolanır, dönüştürülür ve analiz edilir.

ELT Nasıl Çalışır?

Adından da anlaşılacağı üzere ELT üç ana adımdan oluşur: Extract, Load ve Transform. Her adımı daha ayrıntılı inceleyelim.

1. Extract

ELT sürecindeki ilk adım; veritabanları, dosyalar, API’ler veya web servisleri gibi çeşitli kaynaklardan veri çıkarmaktır. Bu, ELT yazılımları gibi araçlarla ya da geliştiriciler tarafından yazılan özel betiklerle yapılabilir.

Veri çıkarma platformlarına örnek olarak Airbyte ve Fivetran verilebilir. Özel betikler yazmak için Apache Spark ve Python yaygın olarak kullanılır. 

Çıkarılan veriler yapısal, yarı yapısal veya yapısal olmayan olabilir ve ilişkisel veritabanları, NoSQL veritabanları veya bulut depolama gibi farklı sistem türlerinden gelebilir.

2. Load

Veriler çıkarıldıktan sonra, bir veri gölü veya veri ambarı gibi merkezi bir veri depolama sistemine yüklenir. Bu adım, çıkarılan verilerin herhangi bir dönüşüm uygulanmadan ham biçimde düzenlenmesini ve depolanmasını içerir.

Bu adımda genellikle veri mühendisleri görev alır ve verileri şu platformlara yüklerler:

• AWS S3
• Google BigQuery
• Snowflake
• Amazon Redshift

Bu veri platformları, büyük miktarda verinin hızlıca yüklenmesine olanak tanır ve çeşitli kaynaklardan toplanan tüm farklı veri türleri için tek bir doğru kayıt noktası sağlar.

3. Transform

ELT sürecinin son adımı, ham verinin analiz ve raporlama için optimize edilmiş bir biçime dönüştürülmesidir. Bu, verinin temizlenmesini, filtrelenmesini, birleştirilmesini ve iş zekâsı ile analitik araçlarının çalışabileceği şekilde yapılandırılmasını içerir.

Bu adımda genellikle veri mühendisleri veya veri bilimciler sorumludur ve şu araçları kullanabilirler:

• SQL sorguları
• Apache Spark
• Pandas veya NumPy gibi Python kütüphaneleri

ELT veri hattı: Veriye herhangi bir dönüşüm uygulanmadan önce çıkarma ve yükleme aşamaları gerçekleşir. Dönüştürme adımı veri platformunun içinde gerçekleştirilir.

Veri dönüşümü, veri ambarı veya veri gölü içinde yapılır; bu da büyük veri hacimlerinin daha kolay ele alınmasını sağlar. Modern bulut teknolojileri ile bu süreç neredeyse gerçek zamanlı olarak yapılabilir ve kuruluşlara analiz için güncel ve doğru verilere erişim sağlar.

ELT için Python kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Python’da ETL ve ELT kursu tam size göre olabilir.

ELT’nin Avantajları

ELT birçok fayda sunar; öne çıkan bazıları şunlardır:

• Ölçeklenebilirlik: ELT, bulut bilişimin gücü sayesinde, büyük miktarda verinin çıkarılmasını, yüklenmesini ve dönüştürülmesini geleneksel ETL süreçlerine kıyasla daha hızlı sağlar.
• Esneklik: ELT, yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan veriler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri entegrasyonuna olanak tanır.
• Gerçek zamanlı içgörü hızı: Veri gölü veya veri ambarında depolanan ham veriler talep üzerine hızla dönüştürülebilir; bu da daha hızlı karar alma için gerçek zamanlı içgörüler sağlar.

ELT ve ETL

Şimdi ELT ve ETL arasındaki farkları karşılaştıralım.

Daha önce belirtildiği gibi, ELT verilerin önce merkezi bir depoya yüklendiği ve dönüşümlerin yükleme sonrasında gerçekleştiği daha yeni bir veri işleme yaklaşımıdır.

Buna karşılık ETL (Extract, Transform, Load), verilerin hedef sisteme yüklenmeden önce dönüştürüldüğü geleneksel bir metodolojidir. Bu temel farklılıklar yalnızca süreci değil, aynı zamanda hızı, maliyetleri ve güvenliği de etkiler.

ETL hattı: Dönüştürme adımı, verilerin hedef bir platforma yüklenmesinden önce gerçekleşir. Genellikle dönüşüm, veri platformunun kendisinde değil, ayrı bir sunucuda yapılır.

Süreç

ELT, verinin ham hâliyle önce depolama sistemine yüklendiği, ardından analiz için dönüştürüldüğü “önce yükle, sonra dönüştür” yaklaşımını izler. 

ETL ise “çıkar–dönüştür–yükle” yaklaşımını izler; veriler çeşitli kaynaklardan çıkarılır, dönüştürülür ve son olarak bir veri ambarına yüklenir.

Hız

ELT yaklaşımı, ara bir hazırlık alanına ihtiyaç duymadığı için daha hızlı veri işleme hızıyla bilinir. Bu, gerçek zamanlı veya gerçeğe yakın zamanlı analiz sağlar. 

Buna karşılık, ETL’de verilerin dönüştürülmesi ve yüklenmesini içeren çoklu adımlar nedeniyle süreç çoğu zaman daha uzun sürer.

Maliyetler

Ayrıca ELT, dönüşümlerin SQL sorguları veya diğer açık kaynak araçlarla yapılabilmesi sayesinde pahalı ETL yazılımlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

Buna karşılık, geleneksel ETL süreçleri veri kaynaklarının sınırlı olduğu ve donanım kaynaklarının bulut tabanlı ortamlara kıyasla daha az ölçeklenebilir olduğu şirket içi altyapılara daha iyi uyma eğilimindedir. Şirket içi altyapının maliyeti çoğu zaman bulut altyapısından daha yüksektir.

Güvenlik

Son olarak ELT, yükleme işlemi güvenli, merkezi bir depoda yapıldığından, yükleme sırasında kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) veri şifreleme ve maskelemesine olanak tanır. 

ETL süreçlerinde ise veri güvenliği, çıkarma ve dönüştürme boyunca sağlanmalıdır. Ancak verinin ek ara depolara taşınması ve sıklıkla ayrı sunucularda işlenmesi gerektiği düşünüldüğünde, bu zorlayıcı olabilir.

ELT Kullanım Alanları

Daha hızlı veri işleme hızı ve bulut bilişim analitiği sayesinde ELT süreci, ETL’ye kıyasla öne çıktığı bazı kullanım alanlarına sahiptir.

ELT sürecinin yaygın kullanım örnekleri şunlardır:

• Gerçek zamanlı uygulama raporlama: ELT, işletmelerin kullanıcıların uygulama davranışına dair gerçek zamanlı içgörüler elde etmesini sağlar.
• Veri ambarı oluşturma: Birçok kuruluş, verileri raporlama ve analitik amaçlı merkezi bir veri ambarına yüklemek ve dönüştürmek için ELT kullanır.
• Bulut tabanlı veri entegrasyonu: Bulut teknolojilerinin yükselişiyle, ELT çeşitli şirket içi ve bulut uygulamalarından veri kaynaklarını entegre etmek için popüler bir seçim hâline geldi.

ELT Araçları ve Teknolojileri

Kuruluşların ELT süreçlerini uygulayabilmesi için çeşitli araç ve teknolojiler mevcuttur. Bunlar şunları içerir:

Veri ambarları ve veri gölleri

ELT sürecinin yükleme adımında, veri gölleri ve veri ambarları şirket içinde merkezi bir veri depolama alanı sağlamak açısından kritik öneme sahiptir.

En popüler bulut veri platformları şunlardır:

• Amazon Redshift: Çok büyük veri miktarlarını hızlı ve verimli şekilde işleyebilen bir bulut veri ambarı hizmeti.
• Google BigQuery: Büyük veri kümelerinde hızlı sorgulama yapmaya olanak tanıyan sunucusuz ve ölçeklenebilir bir bulut veri ambarı.
• Snowflake: ELT süreçlerini destekleyen, gelişmiş güvenlik ve performans sunan bulut tabanlı bir veri ambarı.
• Amazon S3: Ham veriyi depolamak için bir veri gölü olarak kullanılabilen, sonrasında SQL sorguları veya diğer araçlarla dönüşüm yapılmasına imkân tanıyan bir bulut depolama hizmeti.

Açık kaynak ELT araçları

Birçok kuruluş, maliyet etkinlikleri nedeniyle ELT süreçlerinde açık kaynak araçlardan da yararlanır.

Bu araçlar, ELT sürecinin farklı aşamalarına yardımcı olabilir:

• Apache Airflow: ETL/ELT süreçlerinin iş akışı otomasyonu ve zamanlanması için kullanılır.
• dbt: Veri ambarında SQL kullanarak veri dönüştürmeye yönelik açık kaynak yazılım.
• Airbyte: ELT ve ETL süreçlerini destekleyen açık kaynak veri entegrasyon platformu.
• Singer: Modüler bir yaklaşımla hem ELT hem ETL süreçlerinde kullanılan açık kaynak araç.
• Apache NiFi: Veri yönlendirme, dönüştürme ve sistem aracılık mantığını destekleyen açık kaynak veri entegrasyon aracı.

Açık kaynak araçlar, esneklik, geliştirici desteği ve çok sayıda entegrasyon seçeneği sundukları için ELT süreçleriyle mükemmel uyum sağlar.

Özel geliştirilmiş betikler

Geliştiriciler, ek özelleştirilebilirlik için programlama dilleri kullanarak oluşturulmuş betikleri de tercih edebilir. Bunlar genellikle veriyi işlemek ve dönüştürmek için paket ve kütüphanelerin kullanılmasını içerir.

Bu betiklerde kullanılan yaygın programlama dillerinden bazıları şunlardır:

• Python: Pandas, NumPy ve SQLAlchemy gibi kütüphaneler veri çıkarma, yükleme ve dönüştürmeye yardımcı olabilir.
• Apache Spark: Büyük veri işleme ve analitiği için kullanılır; sıklıkla Python (PySpark), Java ve Scala gibi dillerden yararlanır.
• R: tidyverse çatısı ve dplyr ve data.table gibi diğer R kütüphaneleri, veri çıkarma ve dönüştürmede kullanılabilir.
• SQL: SQL sorguları dönüştürme görevleri için kullanılabilir ve SQL Server Integration Services (SSIS), ELT süreçlerini de destekleyen popüler bir ETL aracıdır.
• Scala: Büyük veri işleme ve ELT görevleri için sıklıkla Apache Spark ile birlikte kullanılır.
• Java: ELT süreçleri için yaygın olarak Apache Hadoop ve Apache Spark gibi büyük veri çatılarıyla birlikte kullanılır.

Son Düşünceler

Sonuç olarak, ELT geleneksel ETL yöntemlerine kıyasla birçok avantaj sunan, yeni ve yükselen bir veri işleme eğilimidir. Daha hızlı ve verimli veri dönüşümü sağlar; ayrıca daha fazla esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar. 

ELT veya diğer veri mühendisliği kavramları hakkında daha fazla bilgi edinmeyi düşünüyorsanız, Veri Mühendisi Sertifikasyonu veya Python ile Veri Mühendisi Kariyer Yolu içeriğimizi beğenebilirsiniz.