data101

4. Veri Entegrasyonu ve Veri Kalitesi Yönetimi

Veri Entegrasyonu

• Tanım:
  • Farklı kaynaklardan gelen verilerin tutarlı ve birleşik bir şekilde bir araya getirilmesi.
• Teknik Detaylar:
  • ETL ve ELT Süreçleri:
    • Veri entegrasyonunun temel yöntemleri.
  • Middleware ve ESB (Enterprise Service Bus):
    • Kurumsal uygulamalar arasında veri entegrasyonu.
  • API Tabanlı Entegrasyon:
    • RESTful API’lar ve mikro hizmet mimarileri ile veri paylaşımı.
• Karşılaşılan Zorluklar:
  • Veri Uyumsuzlukları:
    • Farklı veri formatları ve şemaları.
  • Veri Çoğaltma ve Tutarsızlık:
    • Aynı verinin farklı kaynaklarda farklı değerlerle bulunması.
• Çözümler:
  • Veri Haritalama ve Dönüşüm:
    • Veri öğelerinin eşleştirilmesi ve dönüşüm kurallarının uygulanması.
  • Master Data Management (MDM):
    • Ana veri kaynaklarının tanımlanması ve yönetimi.

Veri Kalitesi Yönetimi

• Veri Profil Analizi:
  • Veri setlerinin yapısının ve içeriğinin analiz edilmesi.
  • Araçlar: Great Expectations, Deequ, DataProfiler.
• Veri Kalitesi Metrikleri:
  • Doğruluk: Verilerin gerçek dünyadaki değerlerle eşleşme derecesi.
  • Tutarlılık: Verilerin farklı sistemler ve zamanlar arasında çelişmemesi.
  • Tamlık: Eksik veya boş değerlerin oranı.
• Veri Temizleme Teknikleri:
  • Standartlaştırma:
    • Veri formatlarının (örneğin, tarih formatları) tutarlı hale getirilmesi.
  • Doğrulama:
    • Veri değerlerinin belirli kurallara veya düzenli ifadelere uygunluğunun kontrolü.
  • Anomali Tespiti:
    • Makine öğrenmesi ve istatistiksel yöntemlerle aykırı değerlerin belirlenmesi.

Veri Kalitesi Araçları

• Great Expectations:
  • Özellikler:
    • Açık kaynaklı bir veri doğrulama ve dokümantasyon aracı.
    • Veri testleri ve beklentilerin tanımlanması.
• Apache Griffin:
  • Özellikler:
    • Büyük veri ortamlarında veri kalitesi ölçümü ve yönetimi.
• Informatica Data Quality, IBM InfoSphere QualityStage:
  • Özellikler:
    • Kurumsal düzeyde veri kalitesi yönetimi çözümleri.

---