En İyi 15 Veri Orkestrasyon Aracını Karşılaştırın

Veri düzenleme araçları şunları içerir:

• Esneklik ve topluluk odaklı geliştirme sunan açık kaynaklı araçlar , işte en iyi örnekler:
  • Apache Hava Akışı
  • Luigi
• Ek destek, özellikler ve kurumsal düzeyde ölçeklenebilirlik sağlayan ticari araçlar ; başlıca araçlar şunlardır:
  • Tüm orkestrasyon: RunMyJobs ve Stonebranch
  • İş akışı düzenlemesi: Tersane
  • ETL düzenlemesi: Keboola ve Rivery

Veri işlem hatlarınızı ve veri ambarlarınızı düzenlemeye başlamak için önde gelen veri düzenleme araçlarını keşfedin:

Not: WLA, iş yükü otomasyonu anlamına gelen bir kısaltmadır.

Seçilen kurumsal veri düzenleme araçları

Seçilen açık kaynaklı ve kurumsal veri araçları aşağıda gösterilmiştir:

Bu araçları nasıl seçtiğimizi keşfedin.

Aşağıdaki özellikler B2B inceleme platformlarına dayanmaktadır.

1. Taş dalı

Stonebranch UAC, hibrit BT ortamlarında gerçek zamanlı veri akışını sağlayarak veri işlem hatlarını verimli bir şekilde düzenleyen merkezi bir SOAP platformudur. Stonebranch UAC şunları sunar:

• İş akışı oluşturmayı ve yönetmeyi basitleştiren sürükle-bırak iş akışı tasarımcısı .
• Güvenli, şifrelenmiş ve hataya dayanıklı veri aktarımı için yerleşik yönetilen dosya transferi özelliği .
• Hadoop, Kubernetes ve daha fazlasıyla bağlantı kurmak için önceden oluşturulmuş entegrasyonlar .
• Sürümleme ve Geliştirme/Test/Üretim ortamlarına geçişi destekleyen, kod olarak işlem hatlarını (pipelines-as-code) destekleyen yaşam döngüsü yönetimi .

Artıları

• Bu araç, sezgisel bir grafik arayüzü sunar ve ekiplerin iş akışlarını yönetmesine, görevleri otomatikleştirmesine ve özel KPI'ları entegre etmesine olanak tanır.
• Stonebranch UAC'nin destek ekibi, kullanıcıların diğer platformlardan geçiş yapmalarına ve AWS gibi ortamlarda uygulamalar kurmalarına yardımcı olur.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, çok katmanlı iç içe geçmiş iş akışlarının tek bir diyagramda gösterilmesinin yetersiz olduğunu ve birbirine bağlı süreçlerin görselleştirilmesini zorlaştırdığını belirtiyor.
• Ürünün kimlik doğrulama yöntemleri, bazı kullanıcıların eski moda bulduğu temel kimlik doğrulama ile sınırlıdır ve hata mesajları çok genel kabul gördüğünden müşteri desteğine bağımlılık yaratmaktadır.

2. RunMyJobs

RunMyJobs, bulut tabanlı uygulamalardan eski sistemlere kadar çeşitli platformlarda iş akışlarını otomatikleştirerek ve veri aktarımlarını koordine ederek BT operasyonlarını basitleştirir. RunMyJobs, ETL işlem hattı düzenlemesini basitleştirerek ve büyük veri hacimlerinin verimli bir şekilde işlenmesi sürecini yöneterek ETL iş akışlarını yönetir.

RunMyJobs şunları sunmaktadır:

• Kurulum ve bakım ihtiyacını en aza indiren SaaS mimarisi.
• Bulut işlemlerini yöneten otomatik yük dengeleme özelliği.
• Sunucuları yönetmek ve komut dosyalarını çalıştırmak için hafif ve kendi kendini güncelleyen ajanlar.
• Entegrasyonlar, örneğin:
  • IBP optimizasyonu gibi görevler için veri hazırlığını düzenlemek üzere SAP Datasphere bağlayıcısı.
  • ETL iş akışlarına gelişmiş analitik adımlar eklemek için Databricks entegrasyonu
  • Oracle Kurumsal çapta veri akışı ve raporlama otomasyonunu desteklemek için Fusion ve SAP Analytics Cloud .
  • Eski toplu iş dosyalarını bulut tabanlı iş akışlarına entegre etmek için yerel OpenVMS aracısı.

Artıları

• RunMyJobs, kullanıcı dostu bir grafik arayüzü, 7/24 satıcı desteği ve kapsamlı sorun giderme kılavuzları sunmaktadır.
• Kullanıcılar, MS Orchestrator'dan geçişten bu yana platformlar arası uyumluluğunu, iş akışı oluşturmadaki esnekliğini ve güvenilir çalışma süresini takdir ediyorlar.
• RunMyJobs, karmaşık iş akışlarının otomasyonu, ITIL ve ISO20000 uyumluluğu ve yük dengeleme ile paralel işler çalıştırma yeteneği nedeniyle övgü almaktadır.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, manuel yaz saati uygulaması değişiklikleri ve olay yönetimi araçlarıyla karmaşık entegrasyon konusunda sorunlar yaşadıklarını bildiriyorlar.
• Kullanıcılar, özellikle pratik örnekler içeren daha iyi dokümantasyona ihtiyaç duyduklarını ifade ediyorlar.

Aşağıdaki görsel, RunMyJobs'un yerel ortamlar, işletim sistemi görevleri, API adaptörleri ve bulut hizmet sağlayıcıları arasında entegrasyon sağlayarak çeşitli veri akışlarını ve sistem etkinliklerini nasıl koordine edip entegre edebileceğini göstermektedir:

3. ActiveBatch

ActiveBatch, veri akışlarını düzenlemek ve ETL süreçlerini otomatikleştirmek için gelişmiş iş yükü otomasyonunu destekler ve ERP ve CRM gibi kurumsal sistemlerle güçlü entegrasyon sağlar. Özellikleri şunlardır:

• Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop ve daha fazlası için önceden oluşturulmuş bağlantı elemanları .
• Bulut, şirket içi ve hibrit ortamları kapsayan karmaşık iş akışlarını tasarlamak için düşük kodlu/kodsuz bir arayüz.
• Otomatik düzeltme , özelleştirilebilir uyarılar ve proaktif SLA izleme.
• Uçtan uca ETL düzenlemesi ve veri işlem hattı yönetimi ile Gerçek zamanlı planlama, izleme ve uyarı sistemi.
• Eski sistemlerin entegrasyonu , OpenVMS dahil olmak üzere, toplu işlerin merkezi kontrol ve görünürlükle modern, platformlar arası veri iş akışlarına entegre edilmesini sağlar.

Artıları

• Bu araç, kullanıcı dostu olup, iş akışı oluşturmak için sürükle-bırak özellikleri, görev otomasyonu için önceden tanımlanmış adımlar ve çeşitli programlama dilleri ve bulut platformları için destek sunmaktadır.
• Birçok kullanıcı, aracın entegrasyon yeteneklerini, hata işleme mekanizmasını ve durumun gerçek zamanlı olarak görüntülenebilme seçeneğini takdir ediyor.

Dezavantajlar

• ActiveBatch'in kurulum süreci karmaşıktır ve ek kaynaklar gerektirir.

4. Fortra'nın JAMS'i

Fortra'nın JAMS çözümü, merkezi iş yükü otomasyonu ve iş planlaması yoluyla operasyonları kolaylaştırır ve sistemler ve uygulamalar genelinde veri işlemeyi birleştirmeye yardımcı olur. Şunları sunar:

• GoAnywhere Yürütme Yöntemi aracılığıyla Güvenli Dosya Transferi Çözümleri : JAMS, güvenli, şifreli ve güvenilir veri transferlerini kolaylaştırmak için GoAnywhere MFT ile entegre olur.
• API'lerden yararlanarak herhangi bir uygulama veya hizmete entegrasyonlar ve bağlantılar oluşturmaya olanak sağlayan REST API ve PowerShell modülü .

Artıları

• Merkezi iş yönetimi: JAMS, iş yönetimini merkezileştirerek veri işleme için planlama ve otomasyon verimliliğini artırır.

Dezavantajlar

Arama işlevi: JAMS'deki arama yeteneklerinin yetersiz olduğu, kullanıcıların doğrudan bir arama işlevi yerine görevler için veritabanı sorguları yapmasını gerektirdiği bildirilmiştir.

5. Azure Veri Fabrikası

Azure Data Factory, SQL, Hadoop ve REST API'leri gibi hizmetler için yerel destek sağlayarak, şirket içi ve bulut sistemlerinden gelen verileri entegre ederek ölçeklenebilir ETL ve ELT süreçlerini mümkün kılar.

Azure FATA Factory, kullanıcılara şunları sağlar:

• Veri işlem hatları tasarlayın
• Veri dönüşümlerini ayarlayın
• Azure bulut platformları arasında veri hareketlerini düzenleyin.

Azure Data Factory, iş akışları oluşturmak için görsel bir arayüzün yanı sıra gerçek zamanlı izleme , hata yönetimi ve kapsamlı entegrasyon seçenekleri sunar.

Artıları

• Azure Data Factory, çeşitli kaynaklardan veri kopyalamaya, SSIS ve SSMS paketlerini çalıştırmaya olanak tanıyarak kullanımı kolay bir ETL ve ELT aracı haline geliyor.
• Azure Data Factory, işlem hatları oluşturmak, platformlar arası otomasyon sağlamak için sürükle ve bırak işleviyle kullanıcı dostudur ve çeşitli sunucular için geniş bir bağlantı yelpazesine sahiptir.
• Kullanıcılar, kullanıcı arayüzünü, sık özellik güncellemelerini, otomasyon yeteneklerini ve kod yazmadan karmaşık ETL işlem hatları oluşturabilme özelliğini takdir ediyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, Azure Data Factory'de karmaşık JSON verilerini düzleştirmeyi ve iç içe geçmiş öznitelikleri eşleştirmeyi zor bulmaktadır.
• Bazı kullanıcılar Azure Data Factory'de şu gibi sınırlamalar bildirdi:
  • Açık bir nedeni olmayan hatalar
  • Azure dışı hizmetlerle entegrasyonda zorluk yaşanması
  • Farklı ortamlar arasında işlem hatlarını taşımada esneklik eksikliği.
• Birçok kullanıcı Azure Data Factory'nin kullanılabilirliğiyle ilgili şu sorunlardan bahsetti:
  • Zorlu bir öğrenme eğrisi
  • Kafa karıştırıcı kullanıcı arayüzü
  • Sezgisel hata bildirimlerinin eksikliği
  • Güncelliğini yitirmiş belgeler.

Azure Data Factory'den alınan bu görsel, belirli bir zaman dilimi içinde tetiklenen işlem hattı çalıştırmalarını izleme yeteneğini göstermektedir. Kullanıcılar, işlem hattı etkinliklerini yönetmek ve izlemek için zaman aralığını ayarlayabilir ve duruma, işlem hattı adına veya açıklamaya göre filtreleme yapabilirler:

6. Google Bulut Veri Akışı

Google Cloud Dataflow, Google Cloud'dan bulut tabanlı bir veri işleme hizmetidir. Büyük ölçekli verilerin gerçek zamanlı veya toplu olarak işlenmesi için birleşik bir model sağlar. Google Dataflow kullanıcıları şunları yapabilir:

• Gerçek zamanlı veri işleme için veri işlem hatları oluşturun ve BigQuery gibi diğer Bulut hizmetleriyle entegre edin.
• Otomatik kaynak tahsisi ve izleme ile karmaşık veri iş akışlarını düzenleyin, dönüşümler uygulayın ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri işleyin.

Artıları

• Google Dataflow, hem toplu hem de akışlı veri yükleme, büyük veri işleme ve veri geçişi konularında kolaylık sağlar.
• Kullanıcılar, geliştirici dostu arayüzünü şu nedenlerle takdir ediyor:
  • Özel uygulamalar oluşturma yeteneği
  • Apache Beam çerçevesini temel alan tasarım API'leri.
• Kullanıcılar ayrıca ölçeklenebilirliği, büyük veri miktarlarını hızlı bir şekilde işleme yeteneği ve destek sistemini de olumlu olarak vurguluyorlar.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar platformun dokümantasyonunu yetersiz ve özellikle yeni başlayanlar için öğrenme eğrisini dik buluyorlar.
• Kullanıcılar, üçüncü taraf uygulamalar için sunulan sınırlı API'den duydukları memnuniyetsizliği dile getiriyorlar.
• Bazı kullanıcılar Java ve Python SDK'ları arasındaki tutarsız özelliklerden şikayetçi oldu.
• Bazı kullanıcılar için en büyük sorunlar yavaş sistem performansı ve bağlantı sorunlarıydı.

7. Vali

Prefect, karmaşık iş akışlarını oluşturmak, yönetmek ve izlemek için kullanılan açık kaynaklı bir veri düzenleme aracıdır. Görev tekrarlama, hata işleme ve kapsamlı izleme gibi özelliklerle iş akışlarını tanımlamak ve planlamak için esnek ve genişletilebilir bir çerçeve sunar.

• API ve kullanıcı arayüzü kullanarak iş akışları oluşturun ve yönetin.
• Görevleri düzenleyin, iş yürütmesini planlayın ve hataları ele alın.
• Veri akış hatlarını sürdürmek için izleme ve uyarı sistemi.

Artıları

• Prefect, basit kurulumu, Python tabanlı tasarımı ve temiz kod yaklaşımıyla takdir topluyor.
• Kullanıcılar, Prefect'in çeşitli platformlardaki kullanım kolaylığını ve destekleyici topluluğunu vurguluyor.
• Bu ürün, veri işlem hatlarının kolay otomasyonunu ve bir işlem hattının birden fazla sürümünün yönetimini sağlar.

Dezavantajlar

• Prefect, veri yönetimi araçlarıyla kapsamlı entegrasyondan ve çok yönlü dil desteğinden yoksundur.
• Kullanıcılar Prefect'in dokümantasyonunu tutarsız buluyor ve sık sık yapılan API değişikliklerine ayak uydurmayı zor buluyor.
• Bazı kullanıcılar site düzeni değişiklikleri, kuyruk yönetimi ve eşzamanlılık ile paralellik konularında zorluklar yaşadıklarını bildirdi.

Aşağıdaki görselde Prefect'in yetenekleri gösterilmektedir:

8. Nehirli

Rivery, veri işlem hatları oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış bulut tabanlı bir veri düzenleme platformudur. Veri entegrasyonu ve ETL'ye odaklanarak, karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak, planlamak ve otomatikleştirmek için görsel bir arayüz sağlar.

Rivery kullanıcıları şunları yapabilir:

• Görevleri sürükleyip bırakarak görsel bir iş akışına entegre ederek veri işlem hatları oluşturun.
• Orkestrasyon sürecini yönetmek için zamanlama yapın, izleyin ve uyarılar ayarlayın.
• Veri kaynakları ve hedefleriyle entegre olarak, farklı platformlar arasında veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme işlemlerini otomatikleştirin.

Artıları

• Rivery kullanıcıları, hedef şema yönetimi ve Salesforce veya NetSuite gibi sistemlerden artımlı veri çıkarma gibi yaygın ETL zorluklarının otomasyonunu takdir ediyor.
• Ürünün hızlı ve profesyonel desteği, entegrasyon ve veri işlem hatları yönetimi yetenekleriyle birlikte övgü topluyor.
• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzünü sezgisel ve öğrenme eğrisini kolay buluyor; bu da sadece SQL bilgisiyle birkaç saat içinde ölçeklenebilir ETL sistemleri oluşturmaya olanak tanıyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzü nedeniyle birden fazla ortamı ve değişkeni yönetmekte zorluk yaşadılar ve küçük hatalarla karşılaştılar.
• Üründe bazı entegrasyonlar ve API sürümlerini takip etme işlevi eksik.
• Dokümantasyon geliştirilebilir.
• Bazı kullanıcılar süreçler arasındaki bağımlılıkları yönetmede zorluk yaşadıklarını ifade ettiler.
• Bazı kullanıcılar, hata mesajlarının kullanıcı dostu olmamasından şikayetçi.

Aşağıdaki video, Rivery'nin bir Veri Operasyonları yönetim aracı olarak nasıl kullanılabileceğini göstermektedir:

9. Keboola

Keboola, verileri entegre eden, dönüştüren ve düzenleyen bir veri platformudur. Karmaşık veri iş akışlarının oluşturulmasını basitleştirir ve işleme görevlerini otomatikleştirerek işletme kullanıcıları için veri işlemlerini kolaylaştırmayı amaçlar.

Kullanıcılar şunları yapabilir:

• Görsel arayüz ile veri işlem hatları oluşturun, planlayın ve yönetin.
• Esnek zamanlama, hata yönetimi ve gerçek zamanlı izleme yoluyla veri iş akışlarını düzenleyin ve ETL süreçlerini otomatikleştirin.

Artıları

• Keboola, çeşitli bağlantı seçenekleri sunar ve esnek bir ETL işlem hattı mimarisine olanak tanır.
• Keboola'nın kurulumu kolaydır ve altyapıdan bağımsızdır; dönüşümler için çoklu dil desteği sunar.
• Kullanıcılar Keboola'nın destek ekibini ve veri güvenliği standartlarını takdir ediyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar Keboola'nın hata mesajlarını anlaşılmaz buluyor ve veri çıkarıcılarının özelleştirme seçeneklerinin sınırlı olduğunu, bunun da aşırı veri indirmelerine yol açtığını belirtiyor.
• Kullanıcılar sanal ortam arayüzünü karmaşık buluyor.
• Kullanıcılar, artan veri gereksinimlerini karşılamak için iyileştirilmesi gereken veri işlem hattı hızını eleştiriyor.

Aşağıdaki görselde Keboola platformunun genel bir görünümü yer almaktadır:

10. Zapier

Zapier, iş akışı otomasyonu ve yapay zeka orkestrasyonu için tasarlanmış bir platformdur ve kullanıcıların çeşitli uygulamaları birbirine bağlayarak operasyonel süreçleri kolaylaştırmasını sağlar. Bağlı uygulamalar arasında veri hareketini ve dönüşümünü otomatikleştirerek veri orkestrasyonunu kolaylaştırır ve gelişmiş, uçtan uca veri işlem hatlarının oluşturulmasına olanak tanır.

İşte Zapier'in benzersiz özelliklerinden bazıları:

• Hızlı iş akışı dağıtımı için önceden hazırlanmış şablonlar.
• İş akışlarında yapay zeka destekli otomasyon ve yapay zeka aracıları.
• İş akışı oluşturma ve yönetimi için birleşik platform.
• Kolay bağlantı için kod gerektirmeyen arayüz.
• Kritik süreçlerin insan müdahalesiyle denetlenmesi.

Açık kaynaklı veri düzenleme araçları

İşte GitHub yıldızlarına göre en iyi açık kaynaklı veri düzenleme araçlarının listesi:

Apache Hava akışı

Apache Airflow, Yönlendirilmiş Döngüsel Olmayan Grafikler (DAG'ler) olarak iş akışlarını oluşturmak, planlamak ve izlemek için açık kaynaklı bir platformdur. Python tabanlı tasarımı esneklik sunarken, web arayüzü görselleştirmeyi ve yönetimi kolaylaştırır. Airflow, Hadoop, Spark ve Kubernetes gibi araçlarla entegre olarak büyük ölçekli iş akışları için ölçeklenebilirlik sağlar.

Başlıca özellikler:

• İzleme ve hata ayıklama için web arayüzü.
• Görev bağımlılığı yönetimi ile Python tabanlı iş akışı oluşturma.
• İşlem hattı yapısı için Yönlendirilmiş Açısal Grafikler (DAG'ler).
• Büyük iş yükleri için ölçeklenebilir, dağıtık mimari.
• Eklentiler ve operatör kütüphaneleri.

Dagster

Dagster, veri varlıkları, gözlemlenebilirlik ve entegrasyona odaklanan, veri işlem hatlarını yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. Yeniden kullanılabilir iş akışları ve işlem hattı kontrolü için Yazılım Tanımlı Varlıklar (SDA'lar) sunar. Web arayüzü (Dagit), kullanıcıların işlem hatlarını görselleştirmesine, hata ayıklamasına ve izlemesine olanak tanıyarak ETL, analitik ve makine öğrenimi için uygun hale getirir. Dagster, hem yerel hem de dağıtılmış yürütmeyi destekleyerek dağıtım esnekliği sunar.

Başlıca özellikler:

• dbt, SQL ve Pandas gibi framework'lerle entegrasyon.
• Varlık yönetimi ve sürümleme özelliklerine sahip, veriye duyarlı orkestrasyon.
• Veri kalitesini sağlamak için işlem hattı testlerine destek.
• Yerel veya dağıtılmış yürütme için modüler mimari.
• Hata ayıklama ve izleme için görsel araçlar.

Büyücü

Mage, minimum karmaşıklıkla gerçek zamanlı ve toplu veri işlem hatları oluşturmaya ve yönetmeye odaklanan açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracıdır. Düşük kodlu arayüzü ve çok dilli desteği (Python, SQL ve R) sayesinde çeşitli ekipler için erişilebilirdir. Mage, anında geri bildirim ve sorunsuz test imkanı sunan etkileşimli bir not defteri arayüzü ile öne çıkarak geliştirme sürecini kolaylaştırır.

Başlıca özellikler:

• Boru hattı sorunlarını proaktif olarak ele almak için izleme ve uyarı sistemleri.
• Python, SQL veya R kullanarak işlem hatları oluşturmak için çok dilli destek.
• Kodu gerçek zamanlı olarak test etmek ve hata ayıklamak için etkileşimli not defterleri.
• Terraform ile pipeline'ları AWS veya GCP gibi platformlara dağıtmak için bulut entegrasyonu.
• Veriler, sürüm, bölümleme ve kataloglama işlem hattı çıktıları için varlık olarak kullanılır.

Luigi

Luigi, karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Başlangıçta Spotify tarafından geliştirilen bu çerçeve, karmaşık bağımlılıklara sahip görevleri düzenlemede ve toplu işlemlerin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlamada üstün başarı gösterir. Luigi'nin hafif ve genişletilebilir tasarımı, onu küçük ve orta ölçekli veri işlem hatları için tercih edilen bir araç haline getirir.

Başlıca özellikler:

• Hata yönetimi ve izleme özelliklerine sahip iş akışı yönetimi.
• Görev yürütme sırasını otomatik olarak yönetmek için bağımlılık çözümü.
• Minimum kodlama ile görev tanımlamayı basitleştiren Python API'si.
• ETL işleri ve büyük veri akışları için toplu işleme.
• Hadoop, Spark ve diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon.

Flyte

Flyte, veri işleme ve makine öğrenimi (ML) alanlarında karmaşık iş akışlarını düzenlemek için kullanılan açık kaynaklı, Kubernetes tabanlı bir platformdur. Ölçeklenebilirlik, tekrarlanabilirlik ve iş birliği için tasarlanan bu platform, üretime hazır işlem hatlarının geliştirilmesini ve yönetimini kolaylaştırır.

Başlıca özellikler:

• Kubernetes'e özgü tasarım
• Esneklik için çeşitli veri ve makine öğrenimi araçlarıyla entegrasyon.
• Paylaşımlı altyapı üzerinde merkezi olmayan geliştirmeyi mümkün kılmak için çoklu kiracılık.
• Hata toleranslı ve yüksek kullanılabilirlik sağlayan işlem hatlarını desteklemek için dinamik yürütme.

Veri düzenleme araçlarının taranması

Bu kıyaslama için şirketleri iki temel kritere göre seçtik:

• Çalışan sayısı : LinkedIn profillerinde 30'dan fazla çalışanı belirtmişler.
• B2B inceleme sitelerindeki varlık : Kurumsal araçlar için tüm platformlarda 10'dan fazla inceleme.

Veri düzenlemesi nedir?

Veri orkestrasyonu, sorunsuz veri akışı ve tutarlılığı sağlamak için farklı kaynaklar ve sistemler arasında veri iş akışlarını koordine etme, entegre etme ve otomatikleştirme sürecidir. İşletme içgörüleri için doğru ve zamanında veri sunmak amacıyla veri işlem hatlarını, dönüşümleri ve bağımlılıkları yönetmeyi içerir.

Veri düzenleme aracı, iş akışı tasarımı, zamanlama, izleme ve hata yönetimi gibi özellikler sağlayarak yönetim görevlerini kolaylaştırmak için kullanılan düzenleme araçları kategorisinin bir parçasıdır. Bu araçlar, veri kalitesini korumaya, manuel müdahaleyi azaltmaya ve veri mühendisleri, analistler ve veri bilimcileri arasında iş birliğini desteklemeye yardımcı olur.

Veri düzenlemesiyle ilgili diğer önemli kavramları öğrenin, örneğin:

• BT otomasyonu ve BT orkestrasyonu, BT uygulamalarında kullanılan daha geniş araçları öğrenmeyi amaçlamaktadır.
• Makine öğrenimi ve veri yönetimi ile makine öğreniminin uygulamalarını öğrenmek.

Verilerinizi düzenlemek için 4 adım

Veri toplama

Bir müşteri bir kuruluşun hizmeti veya ürünüyle etkileşime girdiğinde, her temas noktası yeni veri üretebilir. Üretilen veriler zaman içinde ayrı ayrı depolanabilir veya izole edilebilir. İzole edilmiş verilere diğer departmanlar tam olarak erişemez ve departmanlar arasında bilgi engelleri oluşturur.

Veri düzenleme araçları, çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı verileri otomatik olarak toplar, erişimi merkezileştirir ve veri yönetimine destek sağlar. Kuruluş genelindeki veri sistemlerini birbirine bağlayarak gelen verilerin yönetim kurallarına uygun olmasını sağlar ve uyumsuz kaynakları engeller.

Veri hazırlama ve dönüştürme

Veri düzenleme araçları, farklı kaynaklardan veri toplar ve bu kaynaklar farklı veri türleri içerebilir. Bu durumda, toplanan verilerin tamamı aynı sistemde kullanılamaz, bu nedenle farklı şekilde işlenmeleri gerekir. Çeşitli sistemlerden gelen veriler, belirli bir görev içinde çalışmasını sağlamak için düzenleme aracı tarafından uyumlu ve tutarlı bir biçime dönüştürülür. Toplanan verilerin özellikleri standartlaştırılmamışsa, düzenleme araçları gelen verilerin özelliklerini kontrol eder ve özelliklerini ve değerlerini standartlaştırır.

Örneğin, müşteri adları veri değerlerinden biridir ve tüm adlar dahili bir standart veri şemasına göre kontrol edilmeli ve dönüştürülmelidir. Aykırı değerler varsa, bunlar orkestrasyon araçları tarafından kaldırılır.

Veri birleştirme

Toplanan veriler uyumlu ve tutarlı bir biçime dönüştürüldükten sonra, orkestrasyon sistemi tüm müşteri profili verilerinin tek ve birleşik bir görünümünü oluşturur. Müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak alır ve müşteri profilinin mevcut durumunu göstermek için verileri güncel tutar.

Şirketin web siteleri, uygulamaları ve diğer iletişim noktaları gibi tüm kaynaklarından toplanan verileri bir araya getiriyor.

Aktivasyon

Birleştirilmiş profil verileri oluşturulduktan sonra, veri düzenleme araçları bu bilgileri şirketin ekiplerinin günlük olarak kullandığı araçlara sunar. Dönüştürülen veriler, veri ambarları, veritabanları veya veri gölleri gibi veri depolama sistemlerine gönderilir. Buradan itibaren, düzenleme araçları verileri tüm ekiplere ve onların iç sistemlerine sunar. Verileri sisteminize yüklemenize gerek yoktur.

ETL orkestrasyonu nedir?

ETL orkestrasyonu, veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) sürecinin koordineli yönetimidir. Örneğin, ETL orkestrasyonu şunları sağlayabilir:

• Dönüştürme işlemine başlamadan önce veriler kaynak sistemlerden çıkarılır.
• Dönüşümler, yukarı yönlü işlem hatlarının başarıyla tamamlanmasını bekler.
• Başarısız yüklemeler otomatik olarak yeniden denemeleri veya uyarıları tetikler.

Veri düzenleme araçları ile ETL düzenleme araçları arasındaki farklar

Benzerlikler

• Veri işleme : Hem ETL orkestrasyonu hem de veri orkestrasyonu, verilerin analiz veya diğer iş amaçları için hazır hale getirilmesi amacıyla işlenmesini içerir.
• Otomasyon : Her iki kavram da veri yönetimi süreçlerini kolaylaştırmak ve manuel müdahaleyi azaltmak için iş akışlarının otomatikleştirilmesini vurgular.
• Veri entegrasyonu : Her ikisi de farklı kaynaklardan gelen verileri entegre ederek birleşik bir görünüm oluşturmaya odaklanır.

Farklılıklar

• Kapsam : ETL, kaynaklardan veri çıkarma, istenen biçime dönüştürme ve hedef sisteme yükleme işlemlerini içeren özel bir süreçtir. Veri düzenlemesi ise daha geniş bir kapsamı kapsar ve ETL süreçlerini içerebileceği gibi daha karmaşık veri işlem hatlarını da yönetebilen veri iş akışlarının koordinasyonunu ve otomasyonunu içerir.
• Amaç : ETL öncelikle veri taşıma ve dönüştürme için tasarlanırken, veri düzenlemesi ise ETL ve veri doğrulama, temizleme veya birleştirme gibi diğer görevleri içerebilen birden fazla süreci veya iş akışını düzenlemeye ve yönetmeye odaklanır.
• Karmaşıklık : Veri düzenleme, birden fazla veri hattını içeren karmaşık bağımlılıkları ve iş akışlarını yönetebilirken, ETL genellikle tek tek veri akışlarını ele alır.
• Araçlar : ETL orkestrasyon araçları, özellikle ETL görevleri için tasarlanmıştır. Veri orkestrasyon araçları, ETL görevlerinin yanı sıra diğer görevleri de içerebilen karmaşık iş akışlarını düzenlemek için bir çerçeve sağlar.

FAQs

Modern veri yığını nedir?

“Modern Veri Yığını” (MDS), veri altyapısının temel unsurlarını içeren bulut tabanlı bir veri yönetimi ve analiz yaklaşımıdır; bunlar arasında şunlar yer alır:

• Veri altyapısı, veri işlemlerini destekleyen mimariyi ifade eder. Bulut tabanlı platformları ve BigQuery ve Amazon S3 gibi ölçeklenebilir depolama çözümlerini içerir; bunlar verilerin merkezileştirilmesine ve kolay ölçeklenebilirliğe olanak tanır.
• Veri kataloğu araçları, veri kümelerini düzenleme ve belgeleme, meta veriler için merkezi bir kaynak sağlama ve kolay veri keşfi sağlama konusunda çok önemli bir rol oynar. Bu, veri silolarını önlemek ve ekipler arası işbirliğini teşvik etmek için çok önemlidir.
• Veri yönetişimi, veri kullanımına ilişkin politikalar, standartlar ve prosedürler belirleyerek bir kuruluş genelinde veri erişimini, kalitesini ve uyumluluğunu yönetmek için kurallar tanımlar. Monte Carlo veya Great Expectations gibi veri gözlemlenebilirliği araçları, veri kalitesini ve soy ağacını izlemeye yardımcı olabilir.
• Veri mühendisliği, verilerin analiz için hazırlanmasında kullanılan süreçleri ve teknikleri kapsar. Bu, Fivetran, dbt ve Apache Airflow gibi araçlarla veri entegrasyonu, dönüşümü ve düzenlemesini içerir. Etkin veri mühendisliği, verilerin tutarlı olmasını ve iş zekası ve analitikte kullanılmaya hazır olmasını sağlar.

MDS'de kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:

• Veri düzenleme araçları, MDS'nin çeşitli bileşenlerini birbirine bağlayarak verilerin sorunsuz bir şekilde akmasını, doğru şekilde dönüştürülmesini ve güvenilir ve otomatik bir şekilde analiz için kullanılabilir olmasını sağlar.
• Çeşitli kaynaklardan verileri ayıklayan, yükleyen ve dönüştürerek merkezi bir depoya aktaran veri entegrasyon araçları .
• Veri ambarı araçları, büyük ölçekli veri analizini desteklemek için kullanılan merkezi depolama çözümleridir.
• Veri keşfi, görselleştirme ve raporlamayı sağlayan iş zekası (BI) ve analitik araçları .
• Veri kalitesini, kaynağını ve doğruluğunu izleyebilen ve sağlayabilen veri gözlemlenebilirlik araçları .

Veri düzenlemesinin 7 faydası

Veri düzenlemesi, veri iş akışlarını otomatikleştirerek ve kolaylaştırarak işletmelerin verilerini yönetme, işleme ve kullanma biçimini dönüştürür. Bu, şirketlerin eyleme geçirilebilir içgörüleri hızlı ve verimli bir şekilde elde etmelerini sağlar. İşte başlıca faydaları:

1. Verimliliğin Artması

• Tekrarlayan veri işlemlerini otomatikleştirerek manuel müdahaleyi azaltır ve hataları en aza indirir.
• Kaynakları serbest bırakarak ekiplerin operasyonel darboğazlarla uğraşmak yerine stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar.

2. Geliştirilmiş Ölçeklenebilirlik

• Büyük ve karmaşık veri kümelerini kolaylıkla işleyerek kuruluşların performanstan ödün vermeden büyümesini sağlar.
• İşletme ihtiyaçları geliştikçe artan veri hacmine ve yeni veri kaynaklarına uyum sağlar.

3. Geliştirilmiş Veri Kalitesi

• Çeşitli kaynaklardan gelen verileri standartlaştırır, temizler ve doğrular, böylece tutarlılık ve doğruluk sağlar.
• Verilere ilişkin bütünleşik bir görünüm sağlayarak, veri silolarını ortadan kaldırır ve bilinçli karar vermeyi mümkün kılar.

4. Daha İyi Güvenlik ve Yönetişim

• Veri yönetimini merkezileştirerek sıkı güvenlik protokollerinin uygulanmasını ve uyumluluğun sağlanmasını garanti eder.
• Erişim kontrolünü kolaylaştırarak, yalnızca yetkili kullanıcıların hassas verilere erişmesine olanak tanır.

5. Daha Hızlı Bilgi Edinme Süresi

• Veri toplama aşamasından analiz aşamasına kadar veri akışını kolaylaştırarak, uygulanabilir bilgilere erişimi hızlandırır.
• İşletmelerin piyasa dinamiklerine hızla yanıt vermesini ve fırsatları değerlendirmesini sağlar.

6. Geliştirilmiş İşbirliği

• Veri erişimini demokratikleştirerek, farklı departmanlardaki ekiplerin paylaşılan veri kümeleri üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar.
• Veri paylaşımını otomatikleştirerek ve BT ekiplerine olan bağımlılığı azaltarak iletişimi ve koordinasyonu geliştirir.

7. Basitleştirilmiş Bulut Geçişleri

• Şirket içi verilerin bulut ortamlarına geçişini minimum kesintiyle kolaylaştırır.
• Veri bütünlüğünü sağlayarak ve karmaşıklığı azaltarak, kademeli geçişleri destekler.

Daha fazla okuma

Verilerin yönetimi ve düzenlenmesine yardımcı olabilecek orkestrasyon ve otomasyon yazılımları hakkında daha fazla bilgi edinin:

• En İyi 12+ BT Otomasyon Yazılımı: Tedarikçi Karşılaştırması
• 6.000'den fazla incelemeye göre en iyi 15 AIOps platformu

Dış kaynaklar

Referans Linkleri

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

Visually monitor Azure Data Factory - Azure Data Factory | Microsoft Learn

3.

Introduction - Prefect

Mintlify

4.

Accelerate Your Data Pipelines with Keboola’s AI-Powered Templates — Blog | Keboola

Keboola

5.

GitHub - apache/airflow: Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows · GitHub

6.

Dagster: A Data-Aware Orchestration Tool

7.

GitHub - spotify/luigi: Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in. · GitHub

8.

Mitigate the trade-off between scalability and ease of use with Flyte

Union.ai

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder