‫Tamam.
‫Önceki videoda, bir veri mühendisinin esasen bizim için, veri bilimcileri gibi insanların üzerinde
‫çalışabilecekleri verilere sahip olmaları için bu veri hattını oluşturduğunu anlamıştık.
‫Ancak ben farklı bir örnek kullanmak istiyorum.
‫Diyelim ki Keiko Corp. bir ihtiyacı vardır ve bu ihtiyaç sudur.
‫Çalışanların suya ihtiyacı var.
‫Çok çalışmak için, değil mi?
‫Bunu bir veri mühendisinin çözdüğü bir sorun olarak düşünelim.
‫Şimdi, bana katlan.
‫Birkaç dakika boyunca su hakkında konuşacağız, ama söz veriyorum verilerle ilgili olacak.
‫Gördüğünüz gibi, su elde etmemiz için gereken ilk şey yağmur oranıdır.
‫Yağmura ihtiyacımız var.
‫Bu da elimizdeki veri kaynaklarına benziyor.
‫Yani web siteleri, cep telefonları, kameralar, arabalar, dronlar.
‫Bunların hepsi veri topluyor.
‫Yağmur damlaları bu yüzden.
‫Dolayısıyla çalışanlarımıza su verebilmemiz için bir yerden su almamız gerekiyor.
‫Ve bu su yağmurdan geliyor.
‫Daha sonra bu su, tıpkı tüm farklı yerlerden gelen veriler gibi, dünyanın her yerinden farklı akarsu
‫ve nehirlerde toplanır.
‫Bu su akıntıları oluşmaya başlar.
‫Peki sonra ne olacak?
‫Bu su akıntıları göle dönüşüyor.
‫Hepsi bir çeşit göle akıyor.
‫Ve o göl öylece duruyor.
‫Ama yine de biz şirket olarak çalışanlardan sadece su istiyoruz.
‫Belli ki bir göl üzerinde bir barajımız var ve bu baraj bir göl üzerinde ya da o gölü kullanacak bir sistem üzerinde.
‫Suyu temizleyebilmemiz, sterilize edebilmemiz ve böylece insanların içmesi için güvenli hale getirebilmemiz için
‫bu suyu filtrasyon sağlık alanı gibi bir yere taşıyoruz.
‫Biz de toplanan bu suyu işliyoruz.
‫Ve son olarak, tüm bunlardan sonra, Keiko Corp'a su sağlamak için tüm tesisat ve boruları oluşturuyoruz.
‫KeyCorp'un çalışanlarına su sağlama ihtiyacını bu şekilde karşılıyoruz.
‫Veriler bu şekilde çalışır.
‫İşte bir veri mühendisinin inşa ettiği şey budur.
‫Bir veri mühendisi.
‫Veri alımı dediğimiz şeyle başlar.
‫Bu, çeşitli kaynaklardan veri elde etmektir.
‫Tüm bu farklı veri kaynaklarını topluyor ve veri gölü adını verdiğimiz bir veri havuzuna alıyoruz.
‫Veri gölü, tüm bu verilerin tek bir yerde toplanmasıdır.
‫Oradan gölü olduğu gibi bırakabiliriz.
‫Ama bir sorun var.
‫Gölün taşmasını, kurumasını istemiyoruz.
‫Bu gölü bir şekilde yönetmemiz gerekiyor.
‫Köyü sular altında bırakmak istemiyoruz.
‫Barajlara ihtiyacımız var.
‫Evlere giden borulara ihtiyacımız var.
‫Suyu filtreleyip temizlememiz ve evlere boru döşememiz gerekiyor.
‫Dolayısıyla bu verileri çeşitli kaynaklardan aldıktan sonra bir veri gölünde topluyoruz.
‫Daha sonra, verileri bir formattan diğerine, genellikle veri ambarı dediğimiz bir şeye dönüştüren veri dönüşümü
‫adı verilen bir şey gerçekleştiririz.
‫Veri ambarı, işletme için yararlı olan erişilebilir verilerin depolandığı bir yerdir.
‫Yani, göl çok fazla su ve veri toplamasına rağmen, bu veriler her yere dağılmış durumdaydı.
‫Bir veri mühendisi bu verilere bakar ve verilerin yararlı olan kısımlarını oluşturur veya kullanır ve işletmenin diğer
‫bölümlerinin tekrar kullanabilmesi için bunları bir veri ambarına koyar.
‫Bunu düşünmenin iyi bir yolu, veri gölünün bir ham veri havuzu olduğudur.
‫Bir veri ambarında ne yapacağımızı hala bilmediğimiz amaç, işlenmiş ve belirli bir amacı olan yapılandırılmış,
‫filtrelenmiş veriler için bir konumdur.
‫Yani, burada iş için yararlı olan verilerimiz var.
‫Bu da veri göllerinin genellikle daha az organize olduğu ve veri ambarı gibi bir şeye göre daha az veri filtrelemesine sahip olduğu
‫anlamına gelir.
‫Şimdi, işletmeler bunu neden yapmak istesin ki?
‫Öncelikle, iyi organize edilmiş verileri analiz etmek çok daha kolaydır.
‫Ayrıca burada gerçekten ihtiyacımız olmayan veriler de olabilir.
‫Depolama alanından da tasarruf ediyoruz, değil mi?
‫Çünkü tüm bu verileri depolamak zorunda değiliz ve sadece bizim için yararlı olan yapılandırılmış verileri depoluyoruz.
‫Ayrıca kendimize biraz para kazandırıyoruz.
‫Dolayısıyla, bir veri mühendisi basitçe veri oluşturma ve veri yakalama işlemlerini gerçekleştirerek veri mühendisliği
‫uygulamalarını kullanarak bu boru hattını inşa eder ve böylece veriler artık veri bilimcileri ve veri analistleri tarafından analiz edilebilir.
‫Ama hâlâ biraz daha yolumuz var.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.