Veri Mühendisliği: ETL Süreçlerinden Veri Ambarına

Veri Mühendisliği Neden Önemli?

Veri, modern işletmelerin en değerli varlığı. Ancak ham veri tek başına anlam ifade etmez. Veri mühendisliği, ham veriyi işlenebilir, analiz edilebilir ve değerli içgörülere dönüştürülebilir hale getirir.

ETL vs ELT

ETL (Extract, Transform, Load)

Geleneksel yaklaşım: Veri önce çıkarılır, dönüştürülür, sonra yüklenir.

ELT (Extract, Load, Transform)

Modern yaklaşım: Veri önce yüklenir, dönüşüm veri ambarında yapılır.

Modern Veri Ambarı Mimarisi

Data Lake: Ham verilerin depolandığı alan

Data Warehouse: Yapılandırılmış verilerin tutulduğu merkez

Data Mart: Departman bazlı özelleştirilmiş veri setleri

BI Layer: Görselleştirme ve raporlama araçları

Teknoloji Stack'imiz

• Apache Spark: Büyük veri işleme
• Apache Airflow: İş akışı orkestrasyonu
• dbt: Veri dönüşüm
• Snowflake/BigQuery: Bulut veri ambarı
• Metabase/Looker: BI ve görselleştirme

Sonuç

Doğru veri mühendisliği altyapısı, veri odaklı karar alma süreçlerinin temelidir.