# Veri teknolojileri

> VeriSet A.Ş., veri teknolojileri alanında büyük veri işleme, veri altyapıları ve veri analizi sistemleri geliştirir. Amaç, dağınık ve ham veriyi karar almada kullanılabilir bilgiye dönüştürmektir.

## Veri teknolojileri nedir?

Veri teknolojileri; verinin toplanması, depolanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve ilgili kişilere ulaştırılması için kullanılan araçların, mimarilerin ve yöntemlerin tümüdür.

Büyük veri, geleneksel araçlarla işlenmesi zorlaşan; hacmi büyük, hızı yüksek ve çeşitliliği fazla veri kümelerini anlatır. Yapay zekâ ve analitik çalışmalar bu altyapıların üzerine kurulur.

## VeriSet bu alanda neler yapıyor?

- **Veri altyapıları:** Farklı kaynaklardan gelen veriyi güvenilir biçimde toplayan, depolayan ve sunan veri boru hatları ve depolama mimarileri.
- **Büyük veri işleme:** Hacmi ve hızı yüksek veriyi dağıtık sistemlerle işleyen, ölçeklenebilir çözümler.
- **Veri analizi:** Veriden ilişkileri, eğilimleri ve sapmaları çıkaran analizler ve bunları anlaşılır hâle getiren görselleştirmeler.
- **Veri kalitesi:** Eksik, tutarsız ve yinelenen verinin ayıklanması; verinin güvenilir kalmasını sağlayan doğrulama adımları.

## Veri teknolojileri hangi alanlarda kullanılır?

Aşağıdakiler bu teknolojinin tipik kullanım alanlarıdır; her proje kendi veri kaynakları ve hedefiyle ayrıca değerlendirilir.

- **Raporlama ve gösterge panelleri:** Dağınık verilerin tek bir yerde, güncel ve anlaşılır biçimde izlenmesi.
- **Kaynakların birleştirilmesi:** Farklı sistemlerdeki verinin ortak bir yapıda bir araya getirilmesi.
- **Operasyonel izleme:** Sistem ve süreç verilerinin canlı izlenmesi, sapmalarda uyarı üretilmesi.
- **Yapay zekâ için veri hazırlığı:** Modellerin eğitimi için verinin temizlenmesi ve uygun biçime getirilmesi.
- **Gerçek zamanlı akışlar:** Sürekli üretilen verinin anında işlenip kullanılabilir hâle getirilmesi.

## Veri teknolojilerinde temel kavramlar

- **Veri boru hattı (pipeline):** Verinin kaynaktan hedefe taşınması, temizlenmesi ve dönüştürülmesi için otomatik adımlar zinciri.
- **ETL ve ELT:** ETL, veriyi hedefe yüklemeden önce dönüştürür. ELT ise önce yükler, dönüşümü hedef sistemde yapar.
- **Şema:** Verinin hangi alanlardan ve hangi türlerden oluştuğunu tanımlayan yapı.
- **Veri ambarı ve veri gölü:** Ambar düzenli ve analize hazır veriyi, göl ise ham veriyi saklar.
- **Veri soyağacı (lineage):** Bir verinin nereden geldiği ve hangi dönüşümlerden geçtiği bilgisi.
- **Toplu ve akış işleme:** Toplu işleme belirli aralıklarla büyük veri gruplarını, akış işleme ise veriyi geldikçe işler.

## Doğru yaklaşımı nasıl seçeriz?

Veri mimarisi seçimi, ihtiyaç duyulan hıza ve verinin yapısına bağlıdır.

- **Toplu (batch) işleme** — Günlük ya da saatlik raporlar yeterli ve veri hacmi büyük. *(Sonuçlar gecikmeli gelir.)*
- **Akış (stream) işleme** — Anlık uyarı, canlı izleme ya da hızlı karar gerekiyor. *(Daha karmaşık altyapı ve hata yönetimi ister.)*
- **Veri ambarı** — Düzenli şemalı veriyle raporlama ve analiz yapılıyor. *(Şemanın önceden tasarlanması gerekir.)*
- **Veri gölü** — Farklı biçimlerde ham veri toplanıyor; ne için kullanılacağı henüz kesin değil. *(Yönetişim olmazsa dağınık bir veri yığınına dönüşebilir.)*

## Veri projelerinde sık yapılan hatalar

- **Veriyi kaynağında düzeltmeden toplamak:** Hatalar sonraki katmanlara taşınır ve düzeltmek giderek pahalılaşır.
- **Şemayı ve anlamı belgelememek:** Aynı alan farklı kişilerce farklı yorumlanır ve analizler tutarsızlaşır.
- **Yalnızca hacme odaklanmak:** Çok veri, doğru veri demek değildir; kalite ve ilgililik önce gelir.
- **İzleme kurmamak:** Boru hattı sessizce bozulduğunda kimse fark etmez ve yanlış veri kullanılmaya devam eder.
- **Erişim yönetimini sonraya bırakmak:** Kişisel ve hassas veriler için yetki ve gizlilik kuralları baştan tasarlanmalıdır.

## Başlamadan önce kontrol listesi

- [ ] Hangi soruya cevap arıyorum?
- [ ] Veri nerede ve kimin sorumluluğunda?
- [ ] Verinin ne sıklıkla güncellenmesi gerekiyor?
- [ ] Veri kalitesini nasıl ölçeceğim?
- [ ] Kimler hangi veriye erişebilmeli?
- [ ] Boru hattı bozulursa bunu nasıl fark edeceğim?

## Veri projelerini nasıl yürütüyoruz?

1. **Araştır:** Hangi sorunun cevaplanacağını, verinin nerede durduğunu ve ne kadar güvenilir olduğunu netleştiriyoruz.
2. **Prototiple:** Küçük bir veri dilimiyle uçtan uca bir akış kurup sonucu erkenden görünür kılıyoruz.
3. **Geliştir:** Veri boru hatlarını, doğrulamaları ve analiz katmanını test edilebilir biçimde geliştiriyoruz.
4. **Ölçekle:** Veri hacmi arttıkça altyapıyı dağıtık ve izlenebilir şekilde büyütüyoruz.

## Sık sorulan sorular

### Büyük veri nedir?

Büyük veri, geleneksel araçlarla işlenmesi zorlaşan veri kümelerini anlatır. Genellikle hacim (çok miktarda veri), hız (sürekli ve hızlı üretim) ve çeşitlilik (farklı biçim ve kaynaklar) ile tanımlanır.

### Veri ambarı ile veri gölü arasındaki fark nedir?

Veri ambarı, önceden tanımlı bir şemaya göre düzenlenmiş ve analize hazır veriyi tutar. Veri gölü ise ham veriyi, biçimi önceden dayatmadan depolar. İhtiyaca göre ikisi birlikte de kullanılabilir.

### Veri boru hattı (pipeline) nedir?

Veri boru hattı, verinin kaynaktan alınıp temizlenmesini, dönüştürülmesini ve hedef sisteme aktarılmasını otomatik ve tekrarlanabilir şekilde yürüten adımlar zinciridir.

### Veri kalitesi neden önemlidir?

Analizler ve yapay zekâ modelleri, beslendikleri verinin kalitesi kadar güvenilirdir. Eksik veya tutarsız veri yanlış sonuçlara yol açtığı için kalite kontrolleri veri altyapısının parçası olarak kurulmalıdır.

### VeriSet ile veri projeleri için nasıl iletişime geçebilirim?

destek@veriset.org adresine mevcut veri kaynaklarınızı ve hedeflediğiniz çıktıyı kısaca anlatan bir e-posta gönderebilirsiniz.

---
https://veriset.org/veri-teknolojileri/ · destek@veriset.org