Veri Ağı Mimarisi: İşletmeler için Merkezi Olmayan Veriler

Merkezi veri ambarı, 30 yıldır baskın kurumsal veri mimarisi olmuştur. Bu modelde, merkezi bir veri mühendisliği ekibi kuruluşun veri altyapısının sahibidir; kaynak sistemlerden veri alır, temizler ve dönüştürür ve merkezi bir depo veya veri gölü aracılığıyla tüketicilere sunar. İş ekipleri yeni verileri talep eder, merkezi ekiplerin bu verileri teslim etmesini bekler ve kuruluşun tüm veri ihtiyaçları için tek bir merkezi ekip tarafından alınan öncelikli kararları kabul eder.

Bu model, veri hacimlerinin yönetilebilir olduğu, veri kaynaklarının sınırlı olduğu ve iş değişiminin hızının daha yavaş olduğu durumlarda oldukça iyi çalıştı. Binlerce veri kaynağı, merkezi ekip bant genişliği için rekabet eden düzinelerce analitik kullanım senaryosu ve çeyrek dönemler yerine günlerle ölçülen veri erişimi gerektiren iş ekipleri ile karakterize edilen modern kurumsal ortamlarda kötü bir şekilde başarısız oluyor.

Veri ağı, bu sınırlamalara mimari ve organizasyonel yanıttır. Veri sahipliğini bir platform ekibinde merkezileştirmek yerine, sahipliği verileri en iyi bilen iş alanlarına, yani verileri üreten ekiplere dağıtır. Verileri operasyonların bir yan ürünü olarak ele almak yerine, verileri tüketicilere, kalite standartlarına ve hizmet düzeylerine sahip bir ürün olarak ele alır.

Önemli Çıkarımlar

• Veri ağı, veri sahipliğini merkezi bir veri ekibinde toplamak yerine etki alanı ekiplerine dağıtır
• Dört prensip: etki alanı sahipliği, ürün olarak veri, self-servis veri altyapısı ve birleşik bilişimsel yönetişim
• Veri ağı, merkezi veri mimarilerinin ölçeklenebilirlik, kalite ve çeviklik sorunlarını çözer
• Uygulama hem teknik platform yatırımı hem de önemli organizasyonel değişiklik gerektirir
• Self-servis veri altyapısı platformu teknik temeldir; bu olmadan etki alanı ekipleri verilere etkili bir şekilde sahip olamaz
• Birleşik yönetim, merkezi darboğazları yeniden yaratmadan tutarlılık ve uyumluluk sağlar
• Veri ağı, merkezi veri ekiplerini ortadan kaldırmaz — rollerini üreticiden platform sağlayıcısına ve etkinleştiricisine dönüştürür
• Çoğu kuruluş, en fazla sıkıntı yaratan alanlardan başlayarak veri ağını aşamalı olarak uygulamalıdır

---

Merkezi Veri Mimarileriyle İlgili Sorun

Veri ağının neden bu kadar kurumsal ilgi uyandırdığını anlamak için merkezi mimarilerin belirli sıkıntı noktalarını geniş ölçekte anlamanız gerekir.

Merkez Takım Darboğazı

Merkezi bir modelde, veri mühendisliği ekibi tüm veri hatlarına sahiptir. Her yeni veri kaynağının entegre edilmesi için merkezi ekip çalışması gerekir. Her yeni analitik kullanım durumu, merkezi ekip geliştirme süresi gerektirir. Her veri kalitesi sorunu merkezi ekip tarafından teşhis edilmeli ve düzeltilmelidir.

Kuruluş büyüdükçe ve veri kullanım durumları çoğaldıkça, merkezi ekip bir darboğaz haline gelir. İş ekipleri veri entegrasyonları için 2-6 ay bekler. Veri kalitesi sorunları çözülemiyor çünkü merkezi ekipler temel nedenleri teşhis edecek alan bağlamına sahip değil. Analitik girişimleri, diğer önceliklerle rekabet eden veri altyapısı çalışmaları nedeniyle gecikiyor.

Kuyruk, ekibin büyüyebileceğinden daha hızlı büyüyor. Daha fazla merkezi veri mühendisi eklemek temel sorunu çözmez; altta yatan mimari sorun devam ederken darboğazı geçici olarak yavaşlatır.

Alan Uzmanlığı Açığı

Merkezi veri ekibi boru hatlarının nasıl oluşturulacağını biliyor. İşledikleri verilerin iş mantığını bilmiyorlar. Satış alanı ve hizmet alanı bağlamında "müşteri" ne anlama gelir? Sipariş karşılama alanında "tamamlanmış" bir sipariş nelerden oluşur? Abonelik ürünü satışları için doğru gelir tahakkuku kuralı nedir?

Veriyi üreten iş ekipleri olan alan uzmanları bu bilgiye sahiptir. Merkez takım bunu yapmıyor. Bu uzmanlık açığı, sorun gidericilerin hataları anlayacak bağlamdan yoksun olması nedeniyle teşhis edilmesi ve düzeltilmesi zor olan veri kalitesi sorunlarına neden olur.

Tutarsızlık ve Düşük Güven

Farklı ekipler kendi geçici çözümlerini oluştururken (verileri doğrudan kaynak sistemlerden çıkarmak, yerel veri depoları oluşturmak, departman düzeyinde elektronik tablolar tutmak) merkezi "tek gerçek kaynak" çatlakları ortaya çıkıyor. Ekipler arasında "gelir" ve "aktif müşteri" gibi ölçümlerin birden çok versiyonu, tanımda küçük ama sonuç niteliğindeki farklılıklarla çoğalır.

İş dünyası liderleri verilere güvenmeyi bırakıyor, sezgilerine geri dönüyor ve veriye dayalı karar almaya direniyor; konsepti reddettikleri için değil, veriler güvenilmez olduğu için.

---

Veri Ağının Dört İlkesi

2019 yılında ThinkWorks'te "veri ağı" terimini ortaya atan Zhamak Dehghani, bunu dört prensiple tanımladı.

İlke 1: Verilerin Etki Alanı Sahipliği

Veri ağında, iş alanları kendi verilerine (üretim, kalite ve yayınlama) sahiptir. Satış alanı satış verilerinin sahibidir. Tedarik zinciri alanı, envanter ve sipariş karşılama verilerine sahiptir. Müşteri alanı, müşteri profiline ve etkileşim verilerine sahiptir.

Alan adı sahipliği şu anlama gelir: Alan adı ekibi yayınladıkları verilerin kalitesinden, bu verileri üreten altyapıdan ve tüketiciler için taahhüt ettikleri hizmet seviyelerinden sorumludur. Veriler yanlış olduğunda, alan adı ekibi bunu düzeltir; bunu yapacak hem sorumluluğa hem de alan uzmanlığına sahiptirler.

Bu, her etki alanı ekibinin bir veri mühendisliği ekibi olacağı anlamına gelmez. Self-servis veri altyapısı platformu (İlke 3), her alanda derin veri mühendisliği uzmanlığı gerektirmeden alan adı sahipliğini pratik hale getiren araçları sağlar.

İlke 2: Ürün Olarak Veri

Veri ağında veriler, tıpkı diğer ürünler gibi tüketiciler, kalite standartları, belgeler ve hizmet düzeyleriyle birlikte bir ürün olarak ele alınır.

Bir veri ürünü, aşağıdaki özelliklere sahip sınırlı bir veri varlığıdır:

• Açık bir sahipliğe sahip (alan adı ekibi)
• Keşfedilebilir (tüketiciler bunu bir veri kataloğu aracılığıyla bulabilir)
• Belgelendirilmiştir (tüketiciler içeriğinin ne olduğunu ve nasıl kullanılacağını anlamıştır)
• Kalite standartlarına sahiptir (doğruluk, tamlık, zamanlılık ölçülür ve korunur)
• Tanımlanmış hizmet düzeyleri vardır (yenilik, kullanılabilirlik, erişim gecikmesi)
• Açıkça tanımlanmış bir arayüze sahiptir (tüketiciler verilere kaynak sistemlere ulaşmak yerine, tanımlanmış API'ler veya sorgu arayüzleri aracılığıyla erişir)

"Ürün" zihniyeti, alan adı ekiplerinin yayınladıkları veriler hakkındaki düşüncelerini değiştirir. Veri hattı bir uygulama detayıdır; Bir veri ürünü tüketicilere hizmet eden ve bakımı gereken bir şeydir. Çerçevelemedeki bu değişim, kalite ve güvenilirlik konusunda farklı davranışlara yol açıyor.

İlke 3: Self-Servis Veri Altyapısı

Verilerin etki alanı sahipliği yalnızca etki alanlarının veri hattı geliştirmeyi, kalite izlemeyi ve veri ürünü yayınlamayı özel veri mühendisliği uzmanlığı gerektirmeden erişilebilir kılan araçlara sahip olması durumunda uygulanabilir.

Self-servis veri altyapısı platformu şunları sağlar:

• Veri ardışık düzeni araçları: Alan mühendislerinin derin veri mühendisliği uzmanlığı olmadan kullanabileceği düşük kodlu veya konfigürasyona dayalı ardışık düzen geliştirme
• Veri kalitesi çerçeveleri: Alan adlarının yapılandırıp izleyebileceği otomatik kalite testleri, anormallik tespiti ve kalite puanı kontrol panelleri
• Veri kataloğu entegrasyonu: Yeni veri ürünlerinin kurumsal veri kataloğuna meta veri çıkarma ile otomatik olarak kaydedilmesi
• Erişim kontrolü: Etki alanlarının BT katılımı olmadan yapılandırabileceği politika tabanlı erişim yönetimi
• Tüketim arayüzleri: Veriyi hangi alanın ürettiğine bakılmaksızın tüketicilerin kullanabileceği standartlaştırılmış sorgu arayüzleri (SQL, API)
• İzleme ve gözlemlenebilirlik: İşlem hattı durumunu izleme, veri güncelliği kontrol panelleri ve alan ekiplerinin çalışabileceğine dair uyarı

Bu platformu oluşturmak, veri ağına yapılan birincil teknik yatırımdır. Bu olmadan, veri ağı, yeteneği etkinleştirmeden sorumluluğu merkezi olmaktan çıkarır; bu, yetkilendirme yerine kaosun reçetesidir.

İlke 4: Birleşik Hesaplamalı Yönetişim

Veri sahipliğinin merkezi olmayan hale getirilmesi, yönetişimden vazgeçmek anlamına gelmez. Veri ağı, etki alanlarının yerel olarak uyguladığı merkezi olarak tanımlanmış standartlar olan birleşik yönetimi kullanır.

Merkezi yönetişim işlevi şunları tanımlar: veri kalitesi standartları, güvenlik ve gizlilik politikaları, birlikte çalışabilirlik standartları (ortak veri formatları, tanımlayıcı standartlar), düzenleyici uyumluluk gereksinimleri ve tüm veri ürünlerinin uyması gereken veri kataloğu şeması.

Etki alanları bu standartları kendi veri ürünlerine uygular. Yönetişim işlevi, uygunluğu manuel inceleme yerine otomatik politika uygulaması yoluyla doğrular.

"Hesaplamalı" yönetişim, yönetişim politikalarının manuel onay süreçleriyle değil, kod aracılığıyla otomatik olarak uygulanması anlamına gelir. Erişim kontrolleri platform tarafından uygulanır; veri kalitesi standartları otomatik testlerle doğrulanır; Güvenlik politikaları altyapı tarafından uygulanır. Bu, yönetişimi ölçeklenebilir hale getirir; merkezi bir ekibin her veri ürününü manuel olarak incelemesini gerektirmez.

---

Uygulamada Veri Mesh Mimarisi

Veri Alanı Tasarımı

Veri alanlarını tasarlamak ilk pratik zorluktur. Etki alanı sınırları, açık veri sorumluluğuna ve iş bağlamı sahipliğine sahip kuruluş birimleri olan iş etki alanı sınırlarıyla uyumlu olmalıdır.

Ortak alan adı tasarım modelleri:

Operasyonel alanlar: Satış, Pazarlama, Finans, Operasyon, İK, Tedarik Zinciri gibi mevcut iş birimlerini eşleştirin. Her alan, kendi operasyonel sistemleri tarafından üretilen verilere sahiptir.

Müşteri alanı: Genellikle özel bir müşteri verileri ekibinin sahip olduğu toplu müşteri profili verileri, ortak bir kesişen alandır.

Analytics alanları: Bazı kuruluşlar, belirli analitik amaçlar için birden fazla operasyonel alandan verileri toplayan özel analitik alanlar oluşturur; Satış, Operasyon ve Finans verilerini birleştiren bir Finans Analizi alanı.

Etki alanları arası bağımlılıkları en aza indirmek için etki alanı sınırları çizilmelidir; bir etki alanının verilerinin önemli bir kısmı başka bir etki alanından geliyorsa sınırların yeniden çizilmesi gerekebilir.

Veri Ürünü Anatomisi

Veri ağı uygulamasındaki bir veri ürünü genellikle şunları içerir:

Giriş verileri: Etkinlik akışları (Kafka), API çağrıları veya veritabanı çoğaltma yoluyla tüketilen, operasyonel sistemlerden gelen kaynak verileri.

Dönüşüm kodu: Ham kaynak verilerini yayınlanan veri ürününe dönüştüren ardışık düzen mantığı. Genellikle CI/CD dağıtımıyla sürüm kontrolünde kod olarak yönetilir.

Çıktı arayüzü: Verilerin tüketicilere sunulduğu form (paylaşılan bir sorgu katmanındaki tablolar, API uç noktaları, olay akışları veya gerçekleştirilmiş görünümler).

Kalite sözleşmeleri: Tanımlanmış ve test edilmiş kalite standartları — sıfır oranları, tazelik gereksinimleri, referans bütünlüğü kontrolleri, iş kuralı doğrulamaları.

Meta veriler: Şema tanımları, veri sözlükleri, köken bilgileri ve operasyonel belgeler — veri kataloğuna otomatik olarak kaydedilir.

Gözlemlenebilirlik: Boru hattı durumunu izleme, güncellik kontrol panelleri ve kalite puanı takibi.

Teknik Platform Seçenekleri

Veri ağı uygulama yığını kuruluşa, bulut platformuna ve mevcut araçlara göre önemli ölçüde farklılık gösterir:

Veri kataloğu: Atlan, Collibra, Alation, DataHub (açık kaynak), Google Dataplex, AWS Glue Veri Kataloğu. Veri ürünleri için keşfedilebilirlik katmanını sağlar.

Veri kalitesi: Büyük Beklentiler (açık kaynak), Monte Carlo, Soda, Anomalo. Otomatik veri kalitesi testi ve anormallik tespiti.

Ardışık düzen düzenlemesi: dbt (veri dönüşümü), Apache Airflow, Prefect, Dagster. Alan adlarının ardışık düzenlerini oluşturmak için kullandığı veri dönüştürme ve ardışık düzen düzenleme araçları.

Sorgu katmanı: Databricks Unity Catalog, Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift. Tüketicilerin birden çok alandan veri ürünlerini sorgulamak için kullandığı paylaşılan analitik sorgu katmanı.

Erişim yönetimi: Apache Ranger, AWS Lake Formation, Databricks Unity Catalog. Etki alanları arasında politika tabanlı erişim kontrolü.

Etkinlik akışı: Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Pub/Sub. Tüketici akışı için gerçek zamanlı veri ürünü arayüzleri.

---

Analytics ve Power BI ile entegrasyon

Veri ağı mimarileri, analiz ekiplerinin kullandığı etki alanına ait veri temelini sağlar. Veri ağı ve analiz araçları arasındaki arayüz kritik öneme sahiptir.

Veri Ağı + Power BI

Veri ağı mimarisinde Power BI, genellikle bir göl evi (Databricks, Azure Synapse, Microsoft Fabric) veya veri ambarı (Snowflake, BigQuery, Redshift) aracılığıyla paylaşılan sorgu katmanı aracılığıyla etki alanı veri ürünlerine bağlanır.

Etki alanı veri ürünleri, sorgu katmanında tablolar veya görünümler olarak yayınlanır. Power BI anlamsal modelleri (veri kümeleri), bu etki alanı veri ürünlerinin üzerine kuruludur. Veri tüketicileri (analistler, iş kullanıcıları), temel verileri hangi alanın ürettiğini anlamalarına gerek kalmadan anlamsal modeller üzerine raporlar oluşturur.

Microsoft Fabric'in OneLake'i özellikle veri ağı mimarilerine çok uygundur; Power BI ve diğer analitik araçların kullandığı paylaşılan bir sorgu katmanıyla etki alanı ekiplerinin veri ürünlerini yayınlayabildiği birleşik bir depolama katmanı sağlar. Microsoft Fabric'teki etki alanı düzeyindeki çalışma alanları, veri ağı etki alanı sınırlarıyla doğal olarak hizalanır.

Analitik için Veri Kökeni

Olgun bir veri ağında en değerli yeteneklerden biri, veri ürünleri, dönüşümler ve kaynak sistemleri aracılığıyla bir analitik raporundaki her sayının kökenini takip eden uçtan uca veri kökenidir.

Bir Power BI raporu beklenmedik bir gelir rakamı gösterdiğinde, veri kökeni hızlı teşhise olanak tanır: gelir ölçümü hangi veri ürününden geliyor? Hangi alan adı ona ait? Bunu hangi dönüşüm mantığı üretti? Nihai köken hangi kaynak sistemiydi?

Köken yeteneklerine sahip veri kataloğu araçları (Atlan, Collibra, DataHub), bu köken görünürlüğünü sağlayarak analitik sorun giderme işlemlerini önemli ölçüde daha hızlı ve daha etkili hale getirir.

---

Organizasyonel Dönüşüm

Veri ağı teknik olduğu kadar organizasyonel bir dönüşümdür. Teknik mimari nispeten hızlı bir şekilde oluşturulabilir; organizasyonel dönüşüm çok daha uzun sürer.

Rol Değişiklikleri

Merkezi ekiplerdeki veri mühendisleri: Rol, üretim veri hatları oluşturmaktan, self-servis veri altyapısı platformunu oluşturmaya ve sürdürmeye doğru değişir. Yapımcıdan platform oluşturucuya. Bu, dikkatli yönetim gerektiren anlamlı bir kariyer geçişidir.

Alan adı ekiplerindeki veri mühendisleri: Yeni rol — iş birimlerinde yerleşik olan, alan adı veri ürünlerini oluşturan ve bakımını yapan alan veri mühendisleri. Hem veri mühendisliği becerilerine hem de alan adı işletme bilgisine ihtiyaçları var.

Veri analistleri: Rol daha güçlü hale gelir; keşfedilebilir, yüksek kaliteli alan veri ürünleriyle analistler veri toplama ve temizlemeye daha az, analize daha fazla zaman harcar. Bu, veri becerilerinin yanı sıra daha güçlü analitik beceriler geliştirmeyi gerektirir.

Veri ürünü sahipleri: Yeni rol — Veri ürünü yol haritasına sahip olan, tüketici ilişkilerini yöneten ve veri kalitesi taahhütlerinden sorumlu olan alan adı ekibi üyeleri. Verilere uygulanan ürün yöneticisi rolüne benzer.

Merkezi veri yönetişim ekibi: Veri kalitesinin iyileştirilmesinden yönetişim standartlarının belirlenmesi ve uygulanmasına rol değişir. Sorun gidericiden politika yapıcıya.

Yönetimde Dikkat Edilecek Hususlar

Alan adı veri sahipliği, alan adı ekiplerinin her zaman istemediği bir sorumluluktur. "Veriyi biz üretiyoruz; veri mühendisliğinden neden biz sorumlu olalım?" yaygın bir tepkidir. Cevap, etki alanı sahipliğinin ekiplere kendi veri kaderleri üzerinde kontrol (daha hızlı yineleme, daha iyi kalite ve merkezi kuyruklara daha az bağımlılık) verirken aynı zamanda bunu pratik olarak yönetilebilir hale getiren self-servis araçları da sağladığını göstermeyi gerektirir.

Üst düzey liderlik uyumu çok önemlidir. Veri ağı, alan liderlerinin operasyonel sorumluluklarının yanı sıra veri kalitesine ilişkin sorumluluğu da kabul etmesini gerektirir. Liderlik düzeyinde bu taahhüt olmadan, etki alanı ekipleri kontrolü isteseler bile sorumluluğa direneceklerdir.

---

Sıkça Sorulan Sorular

Veri ağı küçük ve orta ölçekli işletmeler için mi, yoksa yalnızca büyük kuruluşlar için mi uygundur?

Veri ağı, merkezi veri mimarisi darboğazlarının gerçek iş sorunlarına neden olduğu kuruluşlar için en faydalı olanıdır; genellikle 10'dan fazla önemli veri üreten etki alanına, önemli analitik kullanım senaryolarına ve talebe ayak uyduramayan merkezi bir veri ekibine sahip kuruluşlar. Daha az veri kaynağına ve daha basit analiz ihtiyaçlarına sahip daha küçük kuruluşlar için iyi yapılandırılmış merkezi bir veri ambarı daha uygun olabilir. Veri ağı, yalnızca çözdüğü sorunların iş sonuçlarını gerçekten sınırladığı durumlarda haklı görülen organizasyonel ve mimari karmaşıklığı artırır.

Veri ağı uygulaması ne kadar sürer?

Büyük bir kuruluş için gerçekçi bir veri ağı uygulama zaman çizelgesi: Self-servis veri altyapısı platformunun oluşturulması için 6-12 ay, ilk 3-5 etki alanı veri ürününün çalışır hale gelmesi için 12-18 ay, programın çoğu ana etki alanını kapsaması için 24-36 ay. Kuruluşun, etki alanı ekibi yeteneği oluşturmanın ne kadar süreceğini gerçekçi bir şekilde değerlendirmesi gerekir; veri mühendislerini etki alanı ekiplerine dahil etmek, etki alanı ürün sahiplerini eğitmek ve etki alanı ekibi kültürünü veri sahipliği etrafında değiştirmek. Veri ağı uygulamalarına tam kurumsal dönüşüm genellikle 3-5 yıl sürer ve ilk alan uygulamalarından itibaren ilk yılda anlamlı bir değer elde edilir.

Veri gölü, veri ambarı, veri gölü evi ve veri ağı arasındaki fark nedir?

Veri gölü, ham verileri kendi yerel biçiminde depolayan bir depolama deposudur. Veri ambarı, analitik sorgular için optimize edilmiş, yapılandırılmış, entegre bir veri deposudur. Veri göl evi, veri gölünün depolama ekonomisini veri ambarının sorgu performansı ve yönetimiyle birleştirir. Veri ağı, bir depolama teknolojisi değil, mimari ve organizasyonel bir yaklaşımdır; verilerin nasıl sahiplenildiğini, üretildiğini ve yönetildiğini açıklar. Veri ağı bir veri gölü, ambar veya göl evi teknolojisi temelinde uygulanabilir. Çoğu modern veri ağı uygulaması, paylaşılan sorgu katmanı olarak bir veri göl evi (Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake) kullanır.

Veri ağının mikro hizmet mimarisiyle ilişkisi nedir?

Veri ağı, mikro hizmet mimari ilkelerini, özellikle etki alanı sahipliği, sınırlı bağlam ve bağımsız konuşlandırılabilirlik fikirlerini veri yönetimine uygular. Mikro hizmetlerin monolitik bir uygulamayı etki alanına ait hizmetlere ayrıştırması gibi, veri ağı da merkezi bir veri platformunu etki alanına ait veri ürünlerine ayrıştırır. Bu benzetme organizasyon yapısına kadar uzanıyor: Mikro hizmetlerin geliştiriciler, operasyonlar ve ürün yönetimini içeren işlevler arası ekiplere ait olması gibi, veri ürünleri de veri mühendislerini, etki alanı uzmanlarını ve veri ürünü sahiplerini içeren işlevler arası etki alanı ekiplerine ait olmalıdır.

En yaygın veri ağı uygulama hataları nelerdir?

En yaygın başarısızlık kalıpları: yeterli yatırım olmadan self-servis platformun oluşturulması (alanlara araç olmadan sorumluluk verilmesi, kaos yaratılması); devam etmeden önce alan liderliği desteğini alamamak (alan ekipleri, liderliğin kurumsal taahhüdü olmadan sahipliğe direnir); veri ağını tamamen bir teknoloji girişimi olarak ele almak (etki alanı sahipliğini sürdürülebilir kılan organizasyonel değişim yönetimini ihmal etmek); ve veri ağını tüm alanlarda aynı anda uygulamaya çalışmak (kurum çapında eş zamanlı değişimin karmaşıklığı genellikle başarısız uygulamalarla sonuçlanır - 2-3 yüksek sıkıntılı alanla başlayıp modelin ölçeklendirmeden önce sürekli olarak daha başarılı olduğunu kanıtlamak).

---

Sonraki Adımlar

Veri ağı, merkezi modellerin ölçeklendirme, kalite ve çeviklik sınırlamalarını ele alan kurumsal veri mimarisinin temelden yeniden düşünülmesini temsil eder. Veri darboğazı sorunu yaşayan kuruluşlar için ölçeklenebilir, alana uygun veri sahipliğine giden bir yol sunar.

ECOSIRE'ın Power BI ve analiz hizmetleri, etki alanı veri ürünlerini karar vericilere öngörü sağlayan iş zekası araçlarına bağlayarak kuruluşların veri ağı mimarilerinin üzerinde yer alan analiz katmanını tasarlamasına ve uygulamasına yardımcı olur. Ekibimiz, hem veri mimarisi stratejisi hem de veri ağı yatırımının iş değerine dönüşmesini sağlayan analitik uygulaması konusunda tavsiyelerde bulunabilir.

Veri ağının kuruluşunuzun veri sorunlarına yönelik doğru yaklaşım olup olmadığını tartışmak için analiz ve veri mimarisi ekibimizle iletişime geçin.