Veri Mühendisliği ve Bütünleştirme

11 Kasım 2019
Konular - Süreç Adımları Sonraki Konu: İş Süreçleri Otomasyonu

Veri Kaynaklarını Tanımlama ve Değerlendirme

İlk adım, kullanılacak veri kaynaklarını belirlemek ve bu kaynakların değerini değerlendirmektir. Hangi verilerin işe yarar olduğunu ve iş hedeflerinize nasıl katkı sağlayabileceğini anlamak önemlidir.


Veri mühendisliği ve bütünleştirme sürecine başlarken, projenizin veri kaynaklarını tanımlamak ve değerlendirmek kritik bir adımdır. İşte bu aşamanın detayları:

  • Veri Kaynaklarını Belirleme: İşletmenizin sahip olduğu veri kaynaklarını belirleyin. Bu kaynaklar içerisindeki potansiyel veri türlerini ve kaynaklarını listeleyin.
  • Veri Kaynaklarını Önceliklendirme: Hangi veri kaynaklarının proje hedeflerinize daha fazla katkı sağlayabileceğini önceliklendirin. Hangi verilerin kritik olduğunu belirleyin.
  • Veri Kaynaklarının Erişilebilirliğini Değerlendirme: Seçilen veri kaynaklarına erişim sağlama yöntemlerini inceleyin. API'lar, veri tabanları veya harici veri sağlayıcıları gibi erişim yollarını gözden geçirin.
  • Veri Kalitesini Değerlendirme: Veri kaynaklarının kalitesini inceleyin. Verilerin doğruluğu, güncelliği ve eksiksizliği gibi faktörleri değerlendirin.
  • Veri İşleme Gereksinimlerini Belirleme: Hangi veri işleme ve dönüşüm gereksinimlerinin olduğunu belirleyin. Veriyi işlemek ve projeye uygun hale getirmek için yapılması gerekenleri listeleyin.

    • Veri Toplama ve İşleme Stratejisi Geliştirme

    Veri toplama yöntemlerini ve veri işleme süreçlerini belirleyin. Veri mühendisleri için uygun araçları seçin ve veri akışını optimize edin.


    Veri kaynaklarını tanımladıktan sonra, veri mühendisliği sürecinizi başlatmak ve veriyi toplama ve işleme stratejisi oluşturmak önemlidir. İşte bu aşamanın detayları:

  • Veri Toplama Yöntemlerini Belirleme: Hangi veri toplama yöntemlerini kullanacağınızı belirleyin. Otomatik veri akışları, manuel veri girişi veya harici veri sağlayıcıları gibi seçenekleri göz önünde bulundurun.
  • Veri Toplama Frekansını Planlama: Veri toplama frekansını ve zamanlamasını belirleyin. Hangi sıklıkla veri toplanacağını ve güncelleneceğini tanımlayın.
  • Veri İşleme Stratejisi Oluşturma: Veri toplandıktan sonra nasıl işleneceğini planlayın. Veri temizliği, dönüşüm ve standardizasyon süreçlerini oluşturun.
  • Veri Akışı ve Entegrasyonu Tasarlama: Veri akışını ve entegrasyon süreçlerini tasarlayın. Verinin kaynaktan hedefe nasıl aktarılacağını ve senkronize edileceğini planlayın.
  • Veri Güvenliği Stratejisi Geliştirme: Veri toplama ve işleme süreçlerinde güvenliği sağlamak için stratejiler geliştirin. Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve güvenlik önlemlerini dahil edin.

    • Veri Entegrasyonu ve Birleştirme

    Farklı veri kaynaklarından gelen verileri birleştirme ve entegrasyon stratejilerini geliştirin. Verileri tutarlı ve anlamlı bir şekilde bir araya getirin.


    Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek ve entegre etmek, veri mühendisliği sürecinin temel adımlarından biridir. İşte bu aşamanın detayları:

  • Farklı Veri Kaynaklarını Entegre Etme: Farklı veri kaynaklarından gelen verileri bir araya getirme stratejileri geliştirin. Veri tabanları, uygulamalar veya harici veri sağlayıcıları gibi kaynakları birleştirin.
  • Veri Birleştirme Stratejileri Oluşturma: Verileri birleştirirken hangi yöntemleri kullanacağınızı planlayın. Birleştirme işlemleri sırasında dikkate almanız gereken anahtarlar ve sütunlar gibi detayları belirleyin.
  • Veri Standardizasyonu ve Temizliği: Birleştirilen verileri temizleme ve standardizasyon süreçlerine tabi tutun. Veri kalitesini artırmak ve tutarsızlıkları gidermek için gerekli adımları atın.
  • Birleştirilen Veriyi Depolama: Entegre edilmiş veriyi uygun bir depolama altyapısında saklayın. Veri tabanları, veri gölgesi (data lake) veya bulut depolama hizmetleri kullanabilirsiniz.
  • Veri Entegrasyonu Otomasyonu: Veri entegrasyon süreçlerini otomatize edin. Veri güncellemelerini ve senkronizasyonu düzenli olarak gerçekleştirin.

    • Veri Temizliği ve Kalite Kontrolü

    Veri temizliği ve kalite kontrolü süreçlerini uygulayarak verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırın. Veri hatalarını tespit edin ve düzeltin.


    Veri mühendisliği sürecinin bu aşamasında, verilerin temizlenmesi ve kalitesinin kontrol edilmesi önemlidir. İşte bu aşamanın detayları:

  • Veri Kalitesini Değerlendirme: Entegre edilmiş verilerin kalitesini değerlendirin. Veri doğruluğu, güncelliği ve eksiksizliği gibi faktörleri kontrol edin.
  • Veri Temizleme Süreçleri Geliştirme: Verilerdeki hataları, çakışmaları ve tutarsızlıkları düzeltmek için temizleme süreçleri oluşturun. Otomasyon araçları kullanarak bu işlemleri hızlandırın.
  • Veri Standardizasyonu: Verileri belirli bir standart veya format içinde standardize edin. Veri tutarlılığını artırın ve analiz için hazır hale getirin.
  • Veri Kalite Kontrolleri Uygulama: Veri kalitesi kontrol noktaları belirleyin ve bu kontrolleri düzenli olarak uygulayın. Veri hatalarını ve tutarsızlıkları tespit edin ve düzeltin.
  • Veri Kalite İzleme: Veri kalitesini sürekli olarak izleyin. Veri akışındaki değişiklikleri takip edin ve hataların tekrarlanmamasını sağlayın.

    • Veri Depolama Altyapısını Oluşturma

    Verileri depolamak için uygun bir altyapı oluşturun. Veri depolama sistemlerini seçin ve veri saklama stratejilerini belirleyin.


    Veri mühendisliği sürecinin bu aşaması, entegre edilmiş ve temizlenmiş verilerin güvenli, erişilebilir ve ölçeklenebilir bir şekilde saklandığı veri depolama altyapısını oluşturmayı içerir. Aşağıda bu adımın detaylarına yer verilmiştir:

  • Depolama Stratejisi Belirleme: Verilerinizi nerede saklayacağınıza dair bir strateji geliştirin. Veri tabanları, veri gölgesi (data lake) çözümleri veya bulut tabanlı depolama seçenekleri arasından en uygun olanı seçin. Bu seçim, işletmenizin ihtiyaçlarına ve büyüme projeksiyonlarına dayalı olarak yapılmalıdır.
  • Güvenlik Önlemleri Alın: Veri güvenliğini sağlamak için gerekli önlemleri alın. Veri erişimini sınırlamak ve yetkisiz erişimi engellemek için güçlü erişim kontrol mekanizmaları ve veri şifreleme yöntemleri kullanın. Hassas verileri özellikle dikkatli bir şekilde koruyun ve ilgili düzenlemelere uygunluğu sağlayın.
  • Ölçeklenebilirlik Düşünün: Veri depolama altyapısını ölçeklenebilir bir şekilde tasarlayın. Veri hacminin arttığı durumlarda sorunsuz bir şekilde genişleyebilmesini sağlayın. Performans izleme ve izleme mekanizmaları oluşturarak, altyapının performansını sürekli olarak izleyebilir ve iyileştirebilirsiniz.
  • Belgeleme ve Rehber Oluşturma: Veri depolama ve erişim süreçlerini belgeleyin ve ekip üyeleriyle paylaşın. Veriye erişim, sorgulama ve güncelleme yöntemlerini açıkça tanımlayın. Ayrıca, veri depolama altyapısının bakımı ve yönetimi için kullanılacak rehberler oluşturun.

    • Veri Akışı ve Otomasyon

    Veri akışını otomatikleştirin ve sürekli olarak güncel verilere erişim sağlayın. Otomasyon araçlarını kullanarak veri işleme süreçlerini hızlandırın.


    Veri mühendisliği sürecinin bu aşaması, veri entegrasyonunun otomasyonunu ve veri senkronizasyonunu içerir. Verilerin güncel ve tutarlı kalmasını sağlamak için otomasyonun önemi büyüktür. İşte bu aşamanın detayları:

  • Otomatik Veri Akışları Oluşturma: Veri kaynaklarından hedef veri depolama alanına otomatik veri akışları oluşturun. Veri güncellemelerini ve senkronizasyonu düzenli olarak gerçekleştiren otomasyon süreçleri oluşturun.
  • Veri Entegrasyonunu Programlama: Veri kaynakları arasındaki veri entegrasyonunu programlayın. Verilerin uygun bir şekilde dönüştürülmesini ve hedef veri yapısına uygun hale getirilmesini sağlayan otomasyon skriptleri geliştirin.
  • Otomasyon İzleme ve Hata Yönetimi: Otomasyon süreçlerini izleyin ve hata yönetimi için mekanizmalar oluşturun. Veri akışlarında oluşabilecek hataları tanımlayın ve otomatik hata düzeltme veya uyarı mekanizmaları ekleyin.
  • Senkronizasyon Zamanlaması Belirleme: Veri senkronizasyon işlemlerinin zamanlamasını belirleyin. Veri güncellemeleri ne sıklıkla yapılmalı ve hangi saat dilimlerinde gerçekleşmelidir? Bu zamanlamaları açıkça tanımlayın.
  • Performans İzleme ve İyileştirme: Otomatik veri entegrasyon süreçlerinin performansını izleyin ve iyileştirme fırsatlarını değerlendirin. İhtiyaç halinde otomasyon skriptlerini optimize edin.

    • Veri Güvenliği ve Erişim Kontrolleri

    Veri güvenliği önlemlerini uygulayın ve veriye sadece yetkili kullanıcıların erişebilmesini sağlayın. Veri erişim kontrollerini sıkılaştırın.


    Veri mühendisliği sürecinin bu aşaması, veri güvenliğini sağlama ve verilere sadece yetkilendirilmiş kullanıcıların erişebilmesini temin etme amacını taşır. İşte bu aşamanın detayları:

  • Güvenlik Politikalarını Oluşturma: Veri güvenliği için gerekli politikaları ve yönergeleri oluşturun. Kimlerin verilere erişebileceği, hangi verilerin hassas olduğu ve hangi güvenlik önlemlerinin alınması gerektiği gibi konuları kapsayan bir güvenlik politikası belirleyin.
  • Erişim Kontrol Mekanizmaları Kurma: Verilere erişimi kontrol etmek için güçlü erişim kontrol mekanizmaları kurun. Kullanıcı rolleri ve yetkilendirmeleri tanımlayın. İhtiyaç dahilinde çok faktörlü kimlik doğrulama gibi ek güvenlik önlemleri uygulayın.
  • Veri Şifreleme Yöntemleri Kullanma: Hassas verileri şifreleyerek koruyun. Hem depolama düzeyinde hem de iletişim düzeyinde şifreleme yöntemleri kullanarak verilerin güvenliğini artırın.
  • Güvenlik Denetimleri Uygulama: Veri güvenliği denetimlerini düzenli olarak uygulayın. Güvenlik açıkları ve ihlallerini tespit etmek ve bunlara hızlı bir şekilde yanıt vermek için otomasyon araçları kullanın.
  • Veri Gizliliğini Koruma: Kişisel verileri koruma ve ilgili düzenlemelere (örneğin, GDPR) uyum sağlama konusunda dikkatli olun. Veri gizliliğine saygı göstermek için gereken adımları atın.

    • Veri Dökümantasyonu ve Metadata Yönetimi

    Veri dökümantasyonunu sağlayın ve veriye dair metadata bilgilerini düzenli olarak güncelleyin. Veriye kolay erişim ve anlayış sağlayın.


    Bu aşama, verilerin doğru bir şekilde belgelendirilmesini ve metadata yönetiminin yapılmasını içerir. Veriye dair doğru bilgilere sahip olmak, veri analizi ve iş süreçleri açısından kritik öneme sahiptir. İşte bu aşamanın detayları:

  • Veri Katalogu Oluşturma: Mevcut verileri kataloglamak ve belgelendirmek için bir veri katalogu oluşturun. Her veri seti için aşağıdaki bilgileri kaydedin: verinin kaynağı, tanımı, güncelleme sıklığı, kullanım amacı ve ilgili kişilerin iletişim bilgileri.
  • Metadata Yönetimi: Verilere ilişkin metadata yönetimini sağlayın. Metadata, verinin içeriği, yapısı, ilişkileri ve işleme yöntemleri hakkında bilgi sağlar. Metadata, verilere daha iyi erişim, anlama ve kullanma imkanı sunar.
  • Veri Kalitesini İzleme: Veri kalitesini düzenli olarak izleyin ve değerlendirin. Veri setlerinin güncel, tutarlı ve güvenilir olduğundan emin olun. Kalite sorunlarını belirlemek ve düzeltmek için bir mekanizma oluşturun.
  • Veri Dökümantasyon Standartları: Veri dökümantasyonu için standartlar ve kurallar belirleyin. Tüm ekip üyelerinin veri belgelerini tutarlı bir şekilde oluşturmasını ve güncellemesini sağlayın.
  • Ekip Eğitimi: Veri dökümantasyonu ve metadata yönetimi konularında ekip üyelerini eğitin. Doğru dökümantasyonun ve metadata yönetiminin önemini vurgulayın ve uygulamalarını teşvik edin.

    • Performans İzleme ve Hata Yönetimi

    Veri akışının performansını izleyin ve anormal durumları hızla tespit edin. Hata yönetimi stratejilerini uygulayarak sorunlara hızlıca müdahale edin.


    Bu aşama, veri mühendisliği süreçlerinizin performansını izlemeyi ve olası hataları etkili bir şekilde yönetmeyi içerir. Veri işleme süreçlerinin sorunsuz çalışması ve veri kayıplarının önlenmesi için bu adım büyük önem taşır. İşte bu aşamanın detayları:

  • Performans İzleme Araçları Kullanma: Veri işleme süreçlerini izlemek ve performans verilerini toplamak için uygun araçları kullanın. İşlem hızı, bellek kullanımı, erişim süreleri ve diğer performans metriklerini düzenli olarak takip edin.
  • Performans Eşikleri Belirleme: İzlenen performans metriklerine dayalı olarak kabul edilebilir performans eşiklerini belirleyin. Bu eşiklerin üzerine çıkılması durumunda uyarılar veya otomatik eylemler başlatılmalıdır.
  • Hata İzleme ve Kayıt Tutma: Veri işleme süreçlerinde oluşabilecek hataları izlemek ve kayıt tutmak için uygun mekanizmaları oluşturun. Hataları tespit etmek, analiz etmek ve gidermek için bir sistem kurun.
  • Otomatik Hata Düzeltme: Kritik hataları otomatik olarak düzeltmek veya hemen bildirmek için otomasyon mekanizmaları ekleyin. Özellikle veri güvenliği ve bütünlüğünü tehlikeye atan hatalara anında müdahale edin.
  • Performans Raporları Oluşturma: Performans izleme sonuçlarını düzenli olarak raporlayın. Bu raporlar, veri işleme süreçlerinin sağlığını ve veri kalitesini değerlendirmenize yardımcı olur.

    • Veri Erişim API'leri Oluşturma

    Veriye erişimi kolaylaştırmak için API'ler oluşturun. İşletme içinde ve dışında veri paylaşımını destekleyin.


    Bu aşama, verilere erişimi standartlaştırmak ve dış uygulamaların veya hizmetlerin verilere erişebilmesini sağlamak amacıyla veri erişim API'leri oluşturmayı içerir. API'ler, veriye daha geniş bir erişim sağlar ve iş süreçlerini entegre etmek için kullanılır. İşte bu aşamanın detayları:

  • API Tasarımı: Verilere erişim için API'lerin nasıl tasarlanacağını belirleyin. Hangi verilere erişilebileceği, veri istemcilerinin nasıl kimlik doğrulaması yapacağı ve veri formatları gibi detayları içeren bir tasarım yapın.
  • API Geliştirme: API'leri geliştirmek için uygun programlama dilleri ve araçları kullanın. API'lerin güvenliği ve performansı için önlemler alın ve belirlediğiniz standartları uygulayın.
  • Dökümantasyon Oluşturma: API'lerin nasıl kullanılacağını açıklayan kapsamlı bir dökümantasyon oluşturun. API belgeleri, geliştiricilere yardımcı olur ve hızlı entegrasyon sağlar.
  • API Güvenliği: API'lerin güvenliği büyük önem taşır. Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve erişim kontrollerini dikkatli bir şekilde yönetin. Veri güvenliğini korumak için gerekli güvenlik önlemlerini alın.
  • API Testleri ve İzleme: API'leri kapsamlı bir şekilde test edin ve sürekli izleme altında tutun. API kullanımını izleyerek performans sorunlarını tespit edin ve hataları giderin.

    • Veri Mühendisliği Dokümantasyonu

    Tüm veri mühendisliği süreçlerini ve yapılarını belgeleyin. Gelecekteki geliştirmeler için rehber oluşturun.


    Bu aşama, veri mühendisliği süreçlerinin ve yapılarının ayrıntılı bir şekilde belgelenmesini içerir. Belgelenen bilgiler, ekibin ve diğer ilgili tarafların süreçleri anlamalarına ve sorunsuz bir şekilde çalışmalarına yardımcı olur. İşte bu aşamanın detayları:

  • Veri Akış Diyagramları Oluşturma: Veri mühendisliği süreçlerini ve veri akışlarını görsel olarak temsil eden diyagramlar oluşturun. Bu diyagramlar, veri hareketini ve işlemlerini açıklar.
  • Veri Modellemesi Belgeleme: Veri tablolarını, ilişkileri ve şemaları belgeleyin. Veri modellemesi belgeleri, veri yapılarını ve veri depolama yapılarını açıklar.
  • Kod Belgeleri Hazırlama: Kullanılan veri mühendisliği kodlarını ayrıntılı olarak belgeleyin. Bu kod belgeleri, veri işleme süreçlerinin nasıl çalıştığını ve nasıl yapılandırıldığını anlatır.
  • Veri Depolama Stratejileri: Veri depolama stratejilerini, veri depolama alanlarını ve yöntemlerini belgeleyin. Hangi verilerin nerede saklandığını ve veri saklama politikalarını açıklayın.
  • İş Akışı Dokümantasyonu: Veri mühendisliği süreçlerinin iş akışlarını ve sıralamalarını belgeleyin. Hangi adımların hangi sırayla izlendiğini açıklayın.

    • Veri Eğitimi ve Farkındalık

    İşletme içindeki personeli ve ilgili paydaşları veri mühendisliği konularında eğitin. Veriye nasıl erişileceği ve kullanılacağı konusunda farkındalık yaratın.


    Bu aşama, veri kullanıcıları ve ilgili personel için veri eğitimi ve farkındalık programlarını içerir. Veri kullanımının etkili ve güvenli bir şekilde yapılabilmesi için eğitim ve bilinçlendirme önemlidir. İşte bu aşamanın detayları:

  • Eğitim Programları Oluşturma: Veri kullanıcıları ve ilgili personel için özelleştirilmiş eğitim programları oluşturun. Veri analitiği, raporlama araçları ve veri güvenliği konularında eğitimler sağlayın.
  • Veri Erişimi ve Kullanımı: Eğitimlerde veriye erişim ve kullanım konularına odaklanın. Veri kaynaklarına nasıl erişileceğini, verilerin nasıl yorumlanacağını ve kullanılacağını öğretin.
  • Veri Güvenliği Eğitimi: Veri güvenliği konusunda eğitimler düzenleyin. Veriye erişim, kimlik doğrulama, şifreleme ve güvenli veri paylaşımı gibi konuları kapsayan güvenlik eğitimleri sunun.
  • Best Practices Tanıtma: Veri kullanımı için en iyi uygulamaları tanıtın. Veri analizi, raporlama ve veri paylaşımında takip edilmesi gereken standartları ve yönergeleri vurgulayın.
  • Farkındalık Kampanyaları: Veri kullanımının önemini ve etkisini vurgulayan farkındalık kampanyaları düzenleyin. Verinin iş süreçlerine nasıl katkı sağladığını ve rekabet avantajı yarattığını vurgulayın.
    • 1 2 3 4 5 6 7 8