Veri akışı nedir?

Verilerin sistemler içinde nasıl hareket ettiğini, iş süreçlerini nasıl desteklediğini ve içgörüleri nasıl güçlendirdiğini öğrenin.

Kullanmaya başlayın

Veri akışı tanımı

"Veri akışı" terimi, verilerin sistemler, uygulamalar ve süreçler arasında nasıl hareket ettiğini ve bu süreçte verilerin nasıl dönüştüğünü tanımlar.

Önemli çıkarımlar

Veri akışı, verilerin bir sistem içindeki hareketini ifade eder.
Etkili veri akışı yönetimi, gerçek zamanlı içgörüler, karar verme ve operasyonel verimliliği destekler.
Veri akışı diyagramları (DFD'ler), veri hareketini görselleştirmeye ve verimsizlikleri veya performans sorunlarını tanımlamaya yardımcı olur.
Kapsamlı veri gölleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işlemek için veri gölleri ve veri ambarlarını birleştirir.
Modern veri akışı sistemleri, gerçek zamanlı işleme ve esneklik ile geleneksel ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) süreçlerini geride bırakır.
Veri akışının yaygın kullanım senaryoları arasında müşteri ilişkileri yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu ve mali raporlama bulunmaktadır.
Güvenli veri akışı yönetimi, yasal düzenlemelere uyumu sağlarken hassas bilgileri korumaya yardımcı olur.

Veri akışı yönetimi nasıl çalışır

Veri akışı, kaynakları, dönüşümleri ve varış noktaları dahil verilerin bir sistem içinde nasıl hareket ettiğini ifade eder. Veri akışını net bir şekilde anlamak, verileri iş hedeflerinizi destekleyecek şekilde yönetmenin anahtarıdır.

Veri akışının temel bileşenleri şunlardır:

Veri kaynakları. Bunlar, veri üreten sistemler ve uygulamalardır. Örnekler arasında veritabanları, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve işlem sistemleri bulunmaktadır.
Veri varış noktaları. Bunlar, verileri tüketen sistemler veya uygulamalardır. Bunlar raporlama araçları, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri veya makine öğrenimi modelleri olabilir.
Veri dönüşümleri. Bu süreçler, verilerin formatını veya yapısını değiştirerek, varış noktasıyla uyumlu hale getirir veya analiz için daha kullanışlı hale getirir. Bu, veriyi temizleme, toplama ve kodlama gibi işlemleri içerebilir.
Veri akış yolları:Bunlar verilerin bileşenler arasında hareket ederken izlediği belirli rotalardır. Veri akış yolları, verilerin doğru zamanda doğru yere ulaşmasını sağlar.

Veri akışını görselleştirmenin yaygın bir yolu, veri akışı diyagramları (DFD'ler) kullanmaktır. DFD'ler verilerin farklı bileşenler arasındaki hareketini göstererek karmaşık sistemleri anlamayı kolaylaştırır. Veri akışını bir DFD ile haritalamak performans sorunlarını, verimsizlikleri ve iyileştirme fırsatlarını tanımlamayı kolaylaştırır.

Kapsamlı veri gölü ortamında veri akışı

Veri akışı, kapsamlı veri gölleri gibi modern, hibrit mimarilerin kullanılmasını mümkün hale getirir. Kapsamlı veri gölleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yönetmek için ölçeklenebilir, birleşik bir sistem oluşturmak amacıyla veri göllerinin ve veri ambarlarının avantajlarını birleştirir.

Kapsamlı veri gölünün ne olduğunu anlamak için, öncülleri olan veri gölleri ve veri ambarlarını incelemek faydalı olacaktır. Geleneksel veri ambarları, yapılandırılmış verileri veya veritabanları veya mali raporlar gibi satırlar ve sütunlar halinde düzenlenen bilgileri depolamak için tasarlanmıştır. Veri ambarları, iş zekasını ve analitiği desteklemek için harika olsa da videolar, resimler veya günlükler gibi ham, yapılandırılmamış verileri işlemek için gereken esnekliğe sahip değildir. Diğer yandan veri gölleri, yapılandırılmamış verileri orijinal formatında depolayabilir, bu da onları büyük veri ve makine öğrenimi uygulamaları için ideal hale getirir. Ancak yerleşik yapılarının olmaması, verilerin sorgulanmasını ve analiz edilmesini daha zor hale getirebilir.

Kapsamlı veri gölü, veri gölünün ölçeklenebilir, esnek depolama özelliklerini veri ambarının yapılandırılmış sorgulama ve analitik yetenekleri ile birleştirerek bu boşluğu kapatır. Bu mimari, tüm veri işlemlerinin tek bir ortamda gerçekleşmesini sağlar.

Veri akışı, aşağıdakileri destekleyerek bir kapsamlı veri gölünün sorunsuz çalışmasına yardımcı olma konusunda kritik bir rol oynar:

Veri alımı. IoT cihazları, işlem sistemleri veya harici API'ler gibi çeşitli kaynaklardan gelen ham veriler, genellikle orijinal formatında kapsamlı veri gölüne aktarılır. Bu adım, tüm ilgili bilgilerin gecikme olmadan yakalanmasını sağlamak için kesintisiz veri akışına bağımlıdır.
Veri dönüşümü. Veriler alındıktan sonra analiz için uygun hale getirmek amacıyla temizlenir, yapılandırılır ve zenginleştirilir. Veri akışı yolları, verileri verimli ve doğru bir şekilde işlemek için bu dönüşümleri destekler.
Veri tüketimi. Dönüştürülmüş veriler iş zekası platformları, yapay zeka destekli analitik araçlar veya görselleştirme panoları gibi varış noktalarına iletilir. Bu sistemler gerçek zamanlı olarak eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için sürekli veri akışına bağımlıdır.

Kuruluşlar veri akışı yönetimini bir kapsamlı veri gölüne tümleştirerek operasyonlarını ölçeklendirebilir, değişen veri gereksinimlerine uyum sağlayabilir ve verilerinin tam potansiyelinden yararlanabilir. Bu olmadan sistem gecikmelere, eksik veri setlerine veya düşük analiz doğruluğuna maruz kalabilir; bunların hepsi karar verme ve yenilik süreçlerini engelleyebilir.

İşletmeler için veri akışı faydaları

Etkili veri akışı yönetimi, verilerin yalnızca erişilebilir olmasını değil, aynı zamanda eyleme geçirilebilir olmasını sağlar. Erişilebilir, eyleme geçirilebilir veriler işletmeler için aşağıdakiler dahil büyük avantajlar sunar:

Optimize edilmiş veri işleme prosedürleri. Doğru veri akışı yönetimi, verilerin toplanma, dönüştürülme ve iletilme şeklini kolaylaştırır. Veri akışı, kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını sağlarken, yinelenmeleri azaltır. İşletmeler bu süreçleri optimize ederek daha az gecikme ile daha büyük veri hacimlerini yönetebilir.
Ölçeklenebilirlik. Kuruluşlar büyüdükçe verileri de büyür. Veri akışı yönetimi, artan veri hacimlerine ve karmaşıklığına uyum sağlayarak ölçeklenebilirliği destekler. İyi tasarlanmış veri akışı sistemleri, birkaç kaynaktan veri işlemekten binlerce IoT cihazından akışları tümleştirmeye kadar ihtiyaçlarınıza göre ölçeklenir.
Gerçek zamanlı içgörülere erişim. İşletmeler etkili veri akışı ile verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve içgörülere anında erişim sağlayabilir. Bu, kuruluşların pazar trendlerine, müşteri ihtiyaçlarına ve operasyonel zorluklara daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur ve onlara rekabet avantajı sağlar.
Karar alma sürecini geliştirme. Yapılandırılmış veri ve gerçek zamanlı içgörülerin birleşimi, kuruluşların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Karar vericiler, maliyet tasarrufu fırsatlarını belirlerken veya müşteri davranışını öngörürken zamanında ve doğru verilere güvenebilir.
Daha iyi operasyon verimliliği. Veri akışları ile veri süreçlerini otomatikleştirmek ve elle müdahaleyi en aza indirmek, insan hatası riskini azaltır ve operasyonları hızlandırır. İş akışlarını otomatikleştirmek ekiplerin tekrarlayan görevler yerine stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar.
Güçlendirilmiş veri güvenliği. Veri akışı yönetimi, erişimi ve kullanımı düzenleyerek hassas bilgileri yalnızca yetkili kişiler tarafından erişilebilir hale getirir. Bu, veri ihlali riskini en aza indirir, uyumu destekler ve müşterilerle iş ortakları arasında güven oluşturur.
Gelişmiş müşteri hizmetleri. İlgili veriler hazır olduğunda, işletmeler önerileri kişiselleştirerek, müşteri sorunlarını hızlıca çözerek ve etkili olmak için gerçek zamanlı verileri kullanan diğer eylemleri gerçekleştirerek müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilir ve karşılayabilir.

Veri akışları ve ETL süreçleri

ETL süreçleri, veri yönetiminde on yıllardır temel bir unsur olmuştur. ETL, üç temel adımla işletmelerin verileri analiz için toplamasına ve hazırlamasına yardımcı olur:

Ayıklama: Verilerin veritabanları, API'ler veya dosyalar gibi kaynaklardan ayıklanması.
Dönüştürme: Temizleme, birleştirme veya zenginleştirme dahil verileri kullanılabilir bir biçime dönüştürme.

Yükleme:Dönüştürülmüş verileri raporlama ve analiz için erişilebilecek bir sistemde depolama.

Modern veri akışı yönetimi, ETL temeli üzerine inşa edilir ve aşağıdakiler dahil önemli iyileştirmeler sunar:

Hem toplu hem de gerçek zamanlı işleme desteği. Geleneksel ETL süreçleri genellikle belirli aralıklarla veri işleyerek bir programa göre çalışır. Buna karşın, veri akışı yönetimi işletmelerin veriler oluşturuldukça işlem yapabilmesini sağlamak için hem toplu hem de gerçek zamanlı işleme desteği sunar. Bu, dolandırıcılık tespiti, IoT izleme ve dinamik fiyatlandırma gibi uygulamalar için kritik öneme sahiptir.

Daha esnek mimari. ETL süreçleri genellikle yapılandırılmış verilere yönelik önceden tanımlanmış iş akışlarına dayanırken, veri akışı sistemleri daha geniş bir biçim ve gereksinim yelpazesini işleyebilir. Metin, görüntü veya sensör okumaları gibi yapılandırılmamış verilere uyum sağlar ve çeşitli sistemlerle tümleştirilebilir. Bu esneklik, kapsamlı veri gölleri gibi hibrit ortamlarda özellikle değerlidir.
Gerçek zamanlı veri zenginleştirme. Veri akışı sistemleri, zenginleştirme yeteneklerini doğrudan akışa tümleştirir. Örneğin, veriler sistem içinde hareket ettikçe bir işlem için coğrafi bağlam ekleyebilir veya müşteri kimliklerini harici veri setleriyle eşleştirebilir. Bu, gecikmeyi azaltır ve verilerin hedefe ulaştığında hemen kullanılabilir olmasını sağlar.

ETL'den veri akışı yönetimine gelişim

ETL bazı senaryolar için etkili kalmaya devam etse de veri hacmi, çeşitliliği ve hızı arttıkça sınırlamaları daha belirgin hale gelmiştir. İşletmeler artık hızla değişen ihtiyaçlarını desteklemek için gerçek zamanlı veri akışlarını, yapılandırılmamış biçimleri ve dinamik ortamları işleyebilen sistemler talep ediyor.

Kuruluşlar modern veri akışı yönetimini benimseyerek yalnızca verileri daha verimli işleyen bir sistem elde etmez, aynı zamanda gelişen ihtiyaçlara uyum sağlayan bir sistem elde eder. ETL süreçleri belirli görevler için faydalı kalmaya devam etse de veri akışı yönetimi, veri odaklı bir dünyada başarılı olmak için gereken hız, uyum sağlama yeteneği ve zekayı sunarak yeni nesil veri tümleştirmeyi temsil eder.

Veri akışı uygulamalarına örnekler

Veri akışı yönetimi, verilerin sistemler arasında nasıl hareket ettiğini düzenleyerek verimliliği, karar verme süreçlerini ve yeniliği destekler. Veri akışının en yaygın uygulamalarından bazıları şunlardır:

CRM. İletişim bilgileri, işlem kayıtları ve hizmet talepleri gibi müşteri verilerinin akışını yönetmek, ekiplerin etkileşimleri kişiselleştirmek, sorunları çözmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için güncel bilgilere sahip olmasını sağlar. Gerçek zamanlı veri akışı, müşteri profillerine dinamik güncellemeleri destekleyebilir ve çalışanların müşteri ihtiyaçlarını öngörmek için tahmine dayalı analiz kullanmasını sağlar.
Tedarik zinciri yönetimi. Veri akışı yönetimi, tedarik zincirleri boyunca malzeme, ürün ve bilgi akışını koordine etmede kritik bir rol oynar. Envanter seviyelerini takip etmeye, gönderimleri izlemeye ve lojistiği gerçek zamanlı olarak optimize etmeye yardımcı olur ve gecikmeleri azaltarak maliyet verimliliği sağlar. Akıllı sensörler gibi IoT cihazlarıyla tümleştirme, tedarik zinciri verilerinin sistemler arasında sürekli akmasını sağlar.

Mali yönetim. Doğru finansal veriler, sağlam iş kararlarının temelidir. Veri akışı yönetimi, alacak hesapları, borç hesapları, bordro ve bütçeler gibi bilgileri düzenler ve finans ekiplerine kritik içgörülere yönelik gerçek zamanlı erişim sağlar. Otomatikleştirilmiş iş akışları, elle veri girişi hatalarını ortadan kaldırarak uyumu ve denetim hazırlığını artırır.
İnsan kaynakları yönetimi. İK ekipleri için veri akışını yönetmek, çalışan kayıtlarını, yan haklar bilgilerini, eğitim geçmişini ve performans metriklerini düzenli ve erişilebilir tutmak anlamına gelir. Gerçek zamanlı veri akışı, güncellemelerin hemen yansıtılmasını sağlayarak etkili bir işe alım süreci ve iş gücü düzenlemelerine uyum desteği sunar.
Pazarlama ve kampanya analitiği. Veri akışı yönetimi, pazarlama ekiplerinin e-posta, sosyal medya ve web siteleri gibi çeşitli kanallardan veri toplayarak kampanya performansını takip etmesini sağlar. Bu verilerin gerçek zamanlı olarak birleştirilmesi, işletmelerin stratejileri hızlı bir şekilde ayarlamasını sağlar ve kampanyaların doğru kitleye, doğru mesajla, doğru zamanda ulaşmasını garanti eder.
Sağlık verisi tümleştirmesi. Sağlık sektöründe veri akışı yönetimi, elektronik sağlık kayıtları, tanı sistemleri ve giyilebilir cihazlar gibi çeşitli kaynaklardan hasta bilgilerini tümleştirmek için kullanılır. Bu tümleştirme doğru tanılar, akıcı bakım koordinasyonu ve HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine uyum sağlamayı destekler.
Üretim ve IoT. Veri akışı, makinelerin ve sensörlerin sürekli veri ürettiği akıllı üretim ortamlarında kritik öneme sahiptir. İşletmeler, veri akışı yönetimini kullanarak ekipman performansını izler, bakım ihtiyaçlarını tahmin eder ve kapalı kalma süresini ve israfı azaltmak için üretim programlarını optimize eder.
E-ticaret ve perakende. E-ticarette, veri akışı yönetimi gerçek zamanlı envanter takibi, kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve dinamik fiyatlandırmayı destekler. Platformlar arasında veri tümleştirme, müşterilerin ilk gezintiden ödeme aşamasına kadar sorunsuz bir deneyim yaşamasını sağlar.

Veri akışı yönetiminin geleceği

Etkili veri akışı yönetimi, işletmelerin artan veri hacimlerini yönetmesiyle birlikte günlük operasyonlar için daha da kritik hale gelmektedir. Kuruluşların iyi bilgilendirilmiş kararlar almak, verimli çalışmak ve rekabet avantajını korumak için verilerin sistemler arasında sorunsuz bir şekilde hareket etmesine ihtiyacı vardır.

Veri akışını yönetmek için modern araçlar artık temel optimizasyon ve kontrolün ötesine geçerek gerçek zamanlı işleme, gelişmiş analitik ve yapay zeka destekli otomasyon gibi özellikler içermektedir. Bu özelliklerle kuruluşlar daha derin içgörüler elde eder ve ortamlarındaki değişikliklere daha hızlı yanıt verir.

Veri akışı yönetiminde ortaya çıkan trendler şunları içerir:

Yapay zeka destekli veri yönetimi. Yapay zeka, veri temizleme ve sınıflandırmayı otomatikleştirerek ve gerçek zamanlı desenlere dayalı eğilim tahmini yaparak veri akışı yönetimini dönüştürüyor. Bu iyileştirmeler, önümüzdeki yıllarda işletmelerin karar verme süreçlerini geliştirmesine ve operasyonları daha da akıcı hale getirmesine yardımcı olacaktır.
Veri yapıları. Bu tümleşik katman, kesintisiz veri erişimi ve paylaşımı için süreçleri platformlar ve kullanıcılar arasında bağlar. Microsoft Fabric uçtan uca veri hizmetleri sunan, gerçek zamanlı analitiği destekleyen ve işletmelerin performanstan ödün vermeden farklı sistemlerden veriye kolayca erişmesini sağlayan bir veri yapısı örneğidir.

Az kodlu ve kodsuz platformlar. Bu platformlar kapsamlı kodlama bilgisi olmayan kişilerin bile veri iş akışlarını oluşturup yönetmelerini sağlar. Az kodlu ve kodsuz platformlar kuruluşların yenilik potansiyelini artırır ve değişen iş ihtiyaçlarına yanıt verme süresini hızlandırır.
Gelişmiş veri güvenliği ve gizlilik. Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi düzenlemeler geliştikçe, güvenli veri akışı yönetimi işletmeler için yüksek öncelik haline gelmektedir. Veri erişimini izleyen, denetleyen ve kontrol eden araçlar, kuruluşların bu düzenlemelere uyum sağlamasına ve hassas bilgileri korumasına yardımcı olacaktır.

Ücretsiz Fabric denemesi ile başlangıç yapın

Yapay zeka çağında dönüşümü ve yeniliği desteklemek için birleşik bir veri yönetimi ve analiz platformu olan Microsoft Fabric ile kurumunuzu güçlendirin.

Başlangıç yapmak çok basit ve anlaşılır. Bir Azure hesabına ihtiyacınız yok, bunun yerine doğrudan Fabric platformuna kaydolabilirsiniz.

Daha fazla bilgi edinin

Kaynaklar

Fabric ile veri akışlarını nasıl yöneteceğinizi öğrenin

Dizüstü bilgisayara bakan bir erkek ve bir kadın.

Web semineri serisi

Fabric'e giriş

Bu uçtan uca veri analitiği çözümünün temel deneyimlerini ve faydalarını isteğe bağlı bir web seminerinde öğrenin.

Hemen izleyin

Sakallı bir adam ve gözlüklü bir kadın bir dizüstü bilgisayara bakıyor.

Uzman yardımı

Bir Fabric iş ortağı ile çalışın

Verilerinizi yapay zeka çağına getirmek için deneyimli bir iş ortağı bulun.

Daha fazla bilgi edinin

Büyük bir ekranın önünde duran bir erkek.

Rehberli tur

Fabric özelliklerini keşfedin

Fabric'in verileri nasıl birleştirdiğini ve gerçek bir iş senaryosunda veri modeli oluşturma şeklinizi nasıl basitleştirdiğini görün.

Tura katılın

Veri akışları, birden fazla kaynaktan verileri analiz ve raporlama için toplamak, dönüştürmek ve birleştirmek için kullanılır. Veri hazırlığını kolaylaştırır, gereksiz tekrarları azaltır ve veri kalitesini artırır.
Bir veri akışının depolama hedefi, veri akışının türünü belirler. Verileri Microsoft Dataverse tablolarına yükleyen bir veri akışı standart veri akışı olarak sınıflandırılırken, verileri analitik tablolara yükleyen bir veri akışı analitik veri akışı olarak sınıflandırılır.
Veri akışının üç modu, simplex (sadece bir yönde akış), yarı duplex (aynı anda olmayan her iki yönde akış) ve tam duplex (her iki yönde aynı anda akış) içerir.
Veri akışı veri hareketini, dönüşümlerini ve güvenliği yöneten tümleştirme sistemleri, protokoller ve araçlar tarafından kontrol edilir. Microsoft Fabric gibi birleşik veri platformları, kontrol ve erişimi kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Fabric hakkında daha fazla bilgi edinin.
Veri akışını yönetmek, veri tümleştirme araçlarını kullanmayı, veri yönetimi ilkeleri oluşturmayı ve doğruluk ve verimliliği sağlamak için veri hareketini izlemeyi içerir. Ayrıca, elle müdahaleyi azaltmak ve hataları en aza indirmek için veri işleme görevlerini otomatikleştirmeyi de içerir.
Veri akışını, veri hareketini izleyen, performans sorunlarını tespit eden ve verilerin hedeflenen yere ulaşmasını sağlayan izleme araçları kullanarak kontrol edebilirsiniz.