Günümüzün veri odaklı dünyasında, işletmelerin ürettiği büyük miktarda veri nedeniyle işletmelerin birden fazla veri kaynağından veri çıkarması, dönüştürmesi ve yüklemesi gerekir. Bu noktada ETL pipeline, büyük verilerin verimli bir şekilde işlenmesi için en yaygın çözümlerden biridir.
ETL Nedir?
ETL, verilerin kaynaktan hedef depoya aktarılması sürecini ifade eder. Extract, Transform ve Load kelimelerinin kısaltmasıdır. Veriler öncelikle mevcut kaynaklardan çıkarılır ve bu veriler daha sonra istenen formata dönüştürülür ve ardından daha fazla analiz için depoya yüklenir. ETL süreci, geliştiriciler, analistler, test uzmanları, üst düzey yöneticiler de dahil olmak üzere çeşitli paydaşlardan aktif girdiler gerektirir ve teknik olarak zordur.
ETL Pipeline Nedir?
ETL pipeline, çeşitli kaynaklardan verileri alan, gerekli formata dönüştüren ve bir hedef veri tabanına veya veri ambarına yükleyen süreçler topluluğudur. Bir ETL pipeline oluşturmak, verileri bir konumdan diğerine taşımak için belirli bir sırayla atılan bir dizi adımdır. ETL pipeline büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır.
ETL Pipeline Mimarisi
Bir ETL pipeline mimarisi genellikle üç ana bileşenden oluşur: kaynak sistem, dönüştürme motoru ve hedef sistem.
- Kaynak Sistem: Kaynak sistem veri kaynağıdır. Veri tabanları, dosyalar, API’ler ve bulut hizmetleri dahil olmak üzere veri oluşturan herhangi bir sistem olabilir. Kaynak veriler, dönüşüm motorunun kullanabileceği bir formatta bu sistemden alınmalıdır.
- Dönüşüm Motoru: ETL pipeline’ın verileri işlediği yerdir. Bu bileşen, verilerin temizlenmesinden, dönüştürülmesinden ve hedef sisteme yüklenebilecek bir formatta derlenmesinden sorumludur. Dönüşüm motorları çeşitli programlama dilleri, çerçeveler ve araçlar kullanılarak oluşturulabilir.
- Hedef Sistem: Değişiklik verilerinin yüklendiği hedef sistemdir. Büyük miktarda veriyi işleyebilen bir veri tabanı veya veri ambarı olabilir. Hedef sistem, veri değişikliklerini kolayca analiz etmek ve görselleştirmek için sorgular ve raporlar için optimize edilmelidir.
Bu mimarinin temel avantajlarından biri, şirketlerin verileri analiz etmek için farklı kaynaklardan gelen verileri entegre etmelerine olanak sağlamasıdır. Bu, işletmelerin eksiksiz ve doğru bir veri görünümüne dayalı olarak daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.
ETL Türleri
ETL (Extract, Transform, Produce) pipeline, verileri kaynak sistemden hedef sisteme kullanılabilir ve değerli bir formata dönüştürerek aktarmak için kullanılır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli ETL türleri vardır:
1. Toplu ETL Pipeline
Bir toplu ETL işlem hattında veriler kaynak sistemden çıkarılır, uygun formata dönüştürülür ve hedef sisteme toplu olarak yüklenir. Toplu ETL işlem hatları, günlük veya haftalık bir programa göre işlenebilen büyük miktarda veriyi işlemek için kullanışlıdır.
2. Gerçek Zamanlı ETL Pipeline
Gerçek zamanlı ETL ardışık düzeninde veriler kaynak sistemden gerçek veya değişime yakın bir şekilde elde edilir ve ardından hemen hedef sisteme yüklenir. Gerçek ETL pipeline, verileri hızlı bir şekilde işlemeniz ve analiz etmeniz gerektiğinde kullanışlıdır ve veri ETL pipeline olarak da adlandırılır.
3. Artımlı ETL Pipeline
Artımlı ETL işlem hattında, son ETL işinin hedef sistemden çıkarılması, değiştirilmesi ve yüklenmesinden bu yana yalnızca kaynak veriler değişmiştir. Artımlı ETL işlem hattı, büyük miktarda veri olduğunda ve veri kaynağında sık sık değişiklik yapıldığında kullanışlıdır.
4. Hibrit ETL Pipeline
Hibrit ETL işlem hatları toplu ve gerçek zamanlı işlemeyi birleştirir. Hibrit bir ETL işlem hattında veriler düzenli aralıklarla ve kritik veriler mevcut olduğunda gerçek zamanlı olarak işlenir. Bu tür bir ETL işlem hattı, verileri hızlı bir şekilde işlemeniz gerektiğinde kullanışlıdır.
5. Bulut ETL Pipeline
Bulut ETL işlem hattı, tamamen bulutta çalışan bir ETL işlem hattıdır. Bir bulut ETL işlem hattında, bulut tabanlı araçlar ve hizmetler kullanarak kaynak sistemlerden hedef sistemlere veri ayıklar, dönüştürür ve yüklersiniz. Bulut ETL ardışık düzenleri, bulutta depolanan verileri işlemeniz gerektiğinde veya bulut tabanlı araç ve hizmetlerin ölçeğinden ve esnekliğinden yararlanmak istediğinizde kullanışlıdır.
ETL Oluşturma Adımları
Bir ETL oluşturmak birkaç adımdan oluşur:
1. Kapsamı ve gereksinimleri tanımlayın
Çıkarılacak, değiştirilecek ve yüklenecek verilerin yanı sıra veri uç noktalarını tanımlayın. Kaynak sistemleri ve veri kalitesi, veri hacmi veya uyumluluk sorunları gibi potansiyel sorunları belirleyin.
2. Verileri ayıklayın
Kaynak sistemden gerekli verileri ayıklar. Bu API, SQL sorgularının veya diğer veri madenciliği araçlarının kullanılmasını içerebilir.
3. Veri manipülasyonu
Çıkarılan veriler analiz veya depolama için uygun bir formatta olmayabilir. Nihai hedefe hazırlamak için verileri temizleyerek, filtreleyerek, birleştirerek ve konsolide ederek dönüştürmeniz gerekir.
4. Veri yükleme
Değiştirilmiş verilerin bir uç nokta dosya depolama sistemine yüklenmesidir. Bu, tablolar veya şemalar oluşturmayı, eşleme alanlarını ve verileri doğrulamayı ve hataları ele almayı içerebilir.
5. Pipeline’ı test edin ve izleyin
ETL işlem hattı kurulduktan sonra, beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için iyice test etmek önemlidir. Çalışma sırasında oluşabilecek hataları veya sorunları tespit etmek ve çözmek için izleme ve uyarı süreci oluşturun.
6. Yineleme ve İyileştirme
ETL pipeline, iş ihtiyaçlarını karşılamaya devam etmek için düzenli olarak gözden geçirilen ve güncellenen bir proje olmalıdır. Bu, pipeline performansını optimize etmeyi, yeni veri kaynakları eklemeyi veya hedef sistemi değiştirmeyi içerebilir.
ETL Pipeline Oluşturmak için En İyi Uygulamalar
Bir ETL işlem hattı oluşturmak karmaşık olabilir, ancak en iyi uygulamaları takip etmek işlem hattının güvenilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlamaya yardımcı olabilir. Bir ETL işlem hattı oluştururken dikkate alınması gereken en iyi uygulamalar aşağıdaki şekildedir:
- Net bir planla başlayın: Pipeline’ı oluşturmaya başlamadan önce, hangi verilerin çıkarılması, değiştirilmesi ve yüklenmesi gerektiği ve verilerin nihai olarak nereye gideceği konusunda net bir planınız olduğundan emin olun.
- Modüler tasarım kullanın: Pipeline’ı bağımsız olarak test edilebilen ve ayarlanabilen küçük parçalara bölün. Bu, ortaya çıkan sorunları tespit etmeyi ve çözmeyi kolaylaştıracaktır.
- Veri doğrulama: Gerekli kalite standartlarını karşıladığından ve nihai hedefe uygun olduğundan emin olmak için pipeline’dan geçerken veri doğrulaması yapın. Bu, eksik verilerin, yanlış değerlerin ve diğer sorunların kontrol edilmesini içerebilir.
- İzleme ve kayıt tutma: Pipeline’ın ilerlemesini izlemek ve hataları ya da sorunları tespit etmek için izleme ve kayıt süreçleri oluşturun. Bu, sorunları işinizi etkilemeden önce hızlı bir şekilde tanımlamanıza ve çözmenize yardımcı olacaktır.
- Sürüm kontrolünü kullanın: Hata ayıklayıcı kodunuzu ve yapılandırma dosyalarınızı yönetmek için sürüm kontrol araçlarını kullanın. Bu, değişiklikleri izlemeyi, diğer ekip üyeleriyle işbirliği yapmayı ve gerekirse önceki sürümlere geri dönmeyi kolaylaştıracaktır.
- Tam test: Pipeline’ı üretime almadan önce test etmek. Bu, uç durumların, hataların ve performans sorunlarının kontrol edilmesini gerektirir.
- Pipeline’ın belgelendirilmesi: Kod, yapılandırma dosyaları ve veri modelleri dahil olmak üzere ardışık düzenleri ve bileşenlerini kapsamlı bir şekilde belgeleyin. Bu, yeni ekip üyelerinin pipeline’ın bakımını yapmasını ve zaman içinde güncellemesini kolaylaştıracaktır.
- Performans optimizasyonu: Verimli veri yapıları kullanarak, veri trafiğini azaltarak ve mümkün olduğunda paralel işlem yaparak ardışık düzen performansını optimize edin.
Bu en iyi uygulamaları izleyerek iş ihtiyaçlarınızı karşılayan güvenilir, ölçeklenebilir ve bakımı yapılabilir bir ETL işlem hattı oluşturabilirsiniz.
ETL Araçları
Her birinin avantajları ve dezavantajları olan çeşitli ETL araçları vardır. Bazı popüler ETL araçları aşağıdaki şekildedir:
1. Apache Spark
Spark ETL işlem hattı, ETL, makine öğrenimi ve medya akışını destekleyen dağıtılmış bir bilgi işlem çerçevesidir. Büyük verileri işleyebilir ve yüksek oranda ölçeklenebilir.
2. Apache NiFi
Kullanıcıların grafiksel bir arayüz kullanarak ETL veri işlem hatları oluşturmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir veri akışı aracıdır. Çeşitli veri kaynaklarını ve formatlarını destekler.
3. Talend
Toplu ve gerçek zamanlı veri entegrasyonunu destekleyen ticari bir ETL aracıdır. ETL pipeline tasarlamak için görsel bir arayüzün yanı sıra veri kaynakları ve semboller için konektörler sağlar.
4. Informatica PowerCenter
Toplu ve gerçek zamanlı veri entegrasyonunu destekleyen bir iş ETL aracdır. Veri kaynakları ve semboller için konektörlerin yanı sıra ETL pipeline tasarlamak için görsel bir arayüz sağlar.
5. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
Microsoft SQL Server ortamında ETL işlem hatları oluşturmaya yönelik bir araçtır. Birden fazla veri kaynağını ve akışını destekler ve boru hatları oluşturmak için görsel bir arayüz sağlar.
6. AWS Glue
Amazon Web Services’ten tam olarak yönetilen bir ETL hizmetidir. Birden fazla veri kaynağını ve akışını destekler ve kullanıcı tanımlı şemalara göre otomatik olarak ETL kodu oluşturabilir.
7. Google Cloud Dataflow
Google Cloud tarafından sağlanan tam olarak yönetilen bir ETL hizmetidir. Toplu ve gerçek zamanlı veri entegrasyonunu destekler ve farklı veri kaynakları ve sembollerle çalışabilir.
ETL Pipelines Kullanım Örnekleri
ETL işlem hatları birçok sektörde ve uygulamada yaygın olarak kullanılmaktadır. ETL işlem hattı için bazı kullanım örnekleri aşağıdaki şekildedir:
1. Veri Ambarı
ETL ardışık düzenleri genellikle çeşitli kaynaklardan veri ayıklamak, ortak bir formata dönüştürmek ve daha fazla işleme, analiz ve raporlama için bir veri ambarında açmak için kullanılır.
2. İş Zekası
ETL ardışık düzenleri, operasyonel sistemden veri çıkarmak, analiz için uygun bir formata dönüştürmek ve verileri görselleştirme ve karar verme için BI araçlarına açmak için kullanılabilir.
3. Pazarlama Analitiği
ETL işlem hatları, çeşitli pazarlama kanallarından verileri ayıklamak, analize uygun bir formata dönüştürmek ve kampanya analizi, ilişkilendirme modelleri ve kitle segmentasyonu için bir pazarlama analitiği platformuna yüklemek için kullanılabilir.
4. IoT Veri İşleme
ETL işlem hatları, çeşitli IoT cihazlarından veri ayıklamak, analiz dostu bir formata dönüştürmek ve gerçek zamanlı analiz ve öngörücü bakım için bir veri işleme platformuna yüklemek için kullanılabilir.
5. Günlük Analizi
ETL ardışık düzenleri çeşitli günlük dosyalarından veri çekebilir, bunları analize uygun formatlara dönüştürebilir ve performans izleme, hata ayıklama ve güvenlik analizi için günlük analizi araçlarına açabilir.
6. Sosyal Medya Analitiği
ETL işlem hatları, çeşitli sosyal medya platformlarından veri ayıklamak, bunları analize uygun bir formata dönüştürmek ve duygu analizi, influencer tanımlama ve kampanya takibi için sosyal medya analiz araçlarına açmak için kullanılabilir.
ETL Pipeline Süreçlerinin Avantajları
ETL (ayıkla, dönüştür, yükle) işlem hattı, birden fazla kaynaktan gelen büyük miktarda veriyi entegre etmesi ve analiz etmesi gereken şirketler için çeşitli avantajlar sunar. ETL işlem hattı sürecinin önemli faydalarından bazıları aşağıdakileri içerir:
1. Veri entegrasyonu
ETL ardışık düzenleri, şirketlerin birden fazla kaynaktan gelen verileri tek ve birleşik bir formatta entegre etmesine olanak tanır. İşletmelere, daha iyi iş kararları almalarına yardımcı olan verilerinin eksiksiz ve doğru bir görünümünü verir.
2. Veri kalitesi
ETL işlem hatları, kaliteyi artırmak amacıyla verileri dönüştürmek ve temizlemek için kullanılabilir. Bu, yinelenen kayıtların ortadan kaldırılmasını, veri formatlarının standartlaştırılmasını ve veri hatalarının düzeltilmesini içerir. Daha iyi veri kalitesi daha doğru analizlere ve daha iyi kararlara yol açabilir
3. Ölçeklenebilirlik
ETL işlem hatları büyük miktarda veriyi işleyebilir ve yüksek oranda ölçeklenebilir. Bu da onları sürekli olarak büyük miktarda veriyi işlemesi ve analiz etmesi gereken şirketler için ideal hale getirir.
4. Otomasyon
Otomatik ETL işlem hattı, manuel giriş ve işleme ihtiyacını azaltır. Bu sadece zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda hata riskini azaltır ve veri tutarlılığını artırır.
5. İçgörü elde etme süresi
ETL işlem hatları, verileri entegre etme, dönüştürme ve yükleme sürecini otomatikleştirerek işletmelerin verileri daha hızlı anlamasına yardımcı olabilir. Bu da analistin veri hazırlamaya zaman harcamak yerine analiz ve yorumlamaya odaklanmasını sağlar.
6. Maliyet tasarrufu
ETL işlem hatları, manuel veri girişi ve işleme ihtiyacını azaltarak, veri kalitesini artırarak ve kararları hızlandırarak şirketlerin tasarruf etmesine yardımcı olabilir. Ayrıca bir ETL işlem hattı, şirketlerin maliyetli veri hatalarından ve tutarsızlıklardan kaçınmasına yardımcı olabilir.
Genel olarak, bir ETL ardışık düzen, şirketlerin daha iyi kararlar almak ve üretkenliği artırmak için veri analizinin doğruluğunu, kalitesini ve hızını artırmasına yardımcı olabilir.
