Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Veri Sanallaştırma (Data Virtualization) Nedir?

Informatica
Veri Yönetimi

Günümüz işletmeleri üzerinde hem iş geliştirme stratejileri hem de iş süreçleri için oldukça büyük bir etkiye sahip olan temel kaynaklardan biri de verilerdir. Pek çok işletme operasyonel süreçlerini analiz ve optimize etmek için her geçen gün daha fazla kaynaktan veri toplama ihtiyacı duyar. Bu kaynakların sayısı bazen milyonları bulabildiği için istenilen verilerin toplanması, sınıflandırılması, yönetilmesi, depolanması gibi süreçler de önemlidir. Bu sebeple hem zaman hem de maliyet kaybı yaşamamak adına veri sanallaştırmaya ihtiyaç duyulur.

Veri Sanallaştırma (Data Virtualization) Nedir?

Veri sanallaştırma, gerçek verilerin sanal bir ortamda çoğaltılmasıdır. Bu sayede gerçek verilerle çalışırken yapılan testler, denemeler ve analizler gerçek verilerin hassasiyetini ve güvenliğini riske atmadan yapılabilir. Sanallaştırma aynı zamanda çok sayıda kullanıcının aynı anda verilere erişebilmesini ya da aynı verilere birden fazla uygulama tarafından erişebilmesini de sağlar.

Başka bir deyişle, veri sanallaştırma verileri test etmek, denemek ve analiz etmek için gerçek verileri kullanmanın yerine, sanal verileri kullanmanı sağlar. Bu, gerçek verilerin hassasiyetini ve güvenliğini tehlikeye atmaksızın test etme, deneme ve analiz yapmanıza olanak tanır. Sanallaştırma aynı zamanda, çok sayıda kullanıcının ya da çok sayıda uygulamanın aynı verilere erişebilmesini de sağlar. Sanallaştırma, veri yönetimi, veri güvenliği, veri erişimi ve veri entegrasyonu gibi alanlarda önemli bir rol oynar.

Looker Teknolojisini Keşfedin!

Veri Sanallaştırma Nasıl Yapılır?

Veri sanallaştırma araçları ile uygulanan veri sanallaştırma süreçleri gerçek verilerin yerine sanal veriler kullanarak yapılır. Bu süreç öncelikle  veri toplama aşaması ile başlar. Bu aşamada amaç gerçek verileri toplamak ve incelemektir. Bu veriler, işletmenizin veri tabanından ya da başka bir kaynaktan elde edilebilir. Daha sonra veriler anonim hale getirilir.  Çünkü veri sanallaştırması yaparken, gerçek verilerin gizliliğini korumak için, verilerin anonim hale getirilmesi gerekir. Bu adımda, verilerin kişisel bilgileri, benzersiz tanımlayıcılar ya da diğer gizli bilgiler silinir.

Üçüncü aşamada ise veri modelleme süreci başlatılır. Verileri modellemek demek veri setlerini oluşturma yapmaktır. Bu adımda, veriler örnek olarak kullanılabilir hale getirilir. Bu aşamanın sonunda, gerçek verilerle aynı dağılımı, istatistiksel özellikleri ve diğer özellikleri olan bir veri seti oluşur. Veri modelleme adımının sonucunda oluşan veri seti kullanılarak sanal veriler oluşur. Bu adımda, gerçek verilerle benzer niteliklerde, ancak gerçek verilerin gizliliğini koruyan sanal veriler oluşur. Son olarak da sanal veriler kullanarak test ve deneme yapılır. Bu aşamada veri sanallaştırması sayesinde gerçek verilerle yapılan testler ve denemelerin yerine sanal verilerle test etme ve deneme yapılır. Bu sayede gerçek verilerin hassasiyetini ve güvenliğini tehlikeye atmadan performans testleri yapılır ve sistemlerin ölçeklenebilirliği ve istikrarı test edilir.

Veri Sanallaştırma Neden Önemlidir?

Veri sanallaştırmanın işletmeler için birçok faydası mevcuttur. Genel olarak bu faydalar şu şekilde özetlenebilir:

· Verilerin test edilmesi ve denenmesi:

Gerçek verilerle yapılan testler ve denemeler veri kaybına ya da hassas verilerin güvenliği ihlaline neden olabilir. Veri sanallaştırması, gerçek verilerin yerine sanal veriler kullanarak bu riskleri ortadan kaldırır.

· Veri güvenliği:

Gerçek verilerle yapılmak istenen analizler denemeler veri güvenliği açısından büyük risk taşıyabilir. Veri sanallaştırması ise gerçek verilerin güvenliğini tehlikeye atmadan test etme ve deneme yapılmasına imkân tanır.

· Performans testleri:

Veri sanallaştırması, uygulamaların ve sistemlerin performansını gerçek veriler kullanarak değil, sadece sanal verilerle test edilmesini sağlar. Bu durum da gerçek verilerin hassasiyetini göz önünde bulundurarak, verilerin kötü niyetli kişilerin eline geçmeden ve performansı tehlikeye atmadan performans testleri yapmanızı sağlar.

· Erişim:

Veri sanallaştırması uygulanarak aynı verilere birden fazla kullanıcının ya da uygulamanın erişebilmesi sağlanabilir. Böylece diğer kurum ve kuruluşlarla veri paylaşımı ve iş birliği kolaylaşır.

· Entegrasyon:

Veri sanallaştırması, farklı veri kaynaklarının entegrasyonunu da daha kolay hale getirir. Bu şekilde de veri entegrasyonu süreci hızlanacak ve veri kalitesi artacaktır.

· Agile Development:

Agile Development metodolojisi uygulamaları son zamanlarda yaygın olarak kullanılan sistemler arasındadır. Bu metodolojinin uygulanması için de sürekli olarak iterasyonlar yapılması gerekir. Bu nedenle de yazılımların düzenli olarak test edilmesi önem arz eder. Bu nedenle gerçek verilerle yapılan testler yerine sanal veriler ile yapılan testler bu aşamada önemli bir kolaylık sağlar.

Veri Sanallaştırmanın Faydaları Nelerdir?

Veri sanallaştırması, işletmeler için çeşitli faydalar sunar. Özellikle veri sanallaştırması sayesinde gerçek verilerle yapılan testler ve denemelerin yerine sanal verilerle test etme ve denemeler yapılabilir. Bu da gerçek verilerin hassasiyetini ve güvenliğini tehlikeye atmadan test etme ve deneme yapmanıza olanak tanır.

Veri sanallaştırma sayesinde pek çok veriye birden fazla kullanıcının ya da uygulamanın erişebilmesi sağlanır. Böylece veri paylaşımı ve iş birliğini kolaylaşır ve veri analitik süreçleri için gerekli olan veriler hızlandırılır.

İşletmeler, veri sanallaştırması sayesinde farklı veri kaynaklarının entegrasyonunu kolaylaştırır. Bu durum da veri entegrasyonu sürecini hızlandırır ve veri kalitesini arttırır.

Veri Sanallaştırmanın Sektörlere Göre Kullanım Senaryoları Nelerdir?

Veri sanallaştırması pek çok sektörde kullanılabilir. Özellikle finans sektörü bu konuda en önemli olanlardan biridir. Finans sektöründe veri sanallaştırmasını, veri güvenliği, test etme, deneme ve performans testleri için kullanabilir. Yine sağlık sektöründe, veri sanallaştırmasını, veri güvenliği, test etme, deneme ve performans testleri için analiz edilebilir. Diğer yandan klinik araştırmalar ya da hasta verilerini kullanırken de anonim veri kullanması için veri sanallaştırması kullanabilir.

Veri sanallaştırmasının en aktif kullanılabileceği bir diğer alan ise e-ticaret sektörüdür. Özellikle müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak için kullanabilir. Ayrıca ölçeklendirme ve test süreçlerinde de kullanabilir. Otomotiv sektöründe veri sanallaştırması, performans testleri ve araba sensörleri verilerini analiz etmek için kullanabilir.

Son zamanların gözde teknolojisi olan Internet of things (IoT) veri sanallaştırmasını, sistemlerin performansını test etmek ve sensor verilerini analiz etmek için kullanabilir. Bu doğrultuda enerji sektörü de veri sanallaştırmasını, sensör verilerini ve sistemlerin etkinliğini ve performansını test etmek için kullanabilir.

Veri Sanallaştırma Gelecekte Neden Daha Önemli Olacaktır?

Veri sanallaştırma teknolojisi gelecekte daha önemli hale gelecektir. Çünkü pek çok sektörde elde edilen veri hacmi her geçen gün artmaktadır. Bunun sonucunda gerçek verilerle yapılan testler ve denemeler zorlaşacaktır. Veri sanallaştırması, gerçek verilerin yerine sanal veriler kullanarak bu zorluk aşılabilir. Diğer yandan veri güvenliği de her geçen gün daha önem kazanır. Bu nedenle gerçek verilerle yapılan testler ve denemeler veri güvenliği açısından risk taşıyabilir. Veri sanallaştırması, gerçek verilerin güvenliğini tehlikeye atmadan test etme ve deneme yapılmasına olanak tanır.

Bunların yanı sıra veri analitiği, işletmeler için her geçen gün daha önemli hale gelir. Veri sanallaştırması, veri analitik süreçlerini hızlandırmak ve veri kalitesini arttırmak için kullanılabilir. Her geçen gün yaygınlaşan ve pek çok alanda hayatımıza entegre olan yapay zeka ve makine öğrenimi de geliştirmeye çalıştığı tüm teknolojiler için eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Veri sanallaştırması bu verilerin üretebilmesini kolaylaştırdığından, gelecekte bu teknolojilerin daha fazla kullanımı için önemli hale gelecektir.

Siz de işletmenize yönelik hacmi giderek artan verilerinizin hem güvenliğini korumak hem de bu verileri en optimum şekilde işleyerek en doğru sonuçları almak isterseniz, Komtaş uzmanlarından destek alabilirsiniz

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

Talep Tahmini Nedir?

Talep tahminleri ürünler ve hizmetler için gelecekteki talepleri tahmin ederek doğru iş kararlarının alınmasına yardımcı olur. Talep tahminleri ince detaylı verileri, geçmiş satış verilerini, anketleri ve daha fazlasını kapsar.

DETAYLI İNCELE
GPT-4 Nedir? Nasıl Kullanılır?

GPT-3, veri, dil ve yazı ile ilgili olasılıklar nedeniyle oldukça popülerken GPT-4 tüm bunların yanı sıra daha fazla yaratıcılık ve görüntü tanıma ile daha dikkat çekici güncellenmiş bir GPT sürümüdür.

DETAYLI İNCELE
Bulut Sunucu (Cloud Server) Nedir?

Şirket içi süreçleri iyileştirmek ve tüm departmanlara kolaylık sağlamak için tercih edilen cloud server tam olarak nedir, şirketlere ne gibi esneklik ve avantajlar sunabilir? Neden bu kadar önemli? Gelin cloud server hakkında tüm merak edilenlere birlikte göz atalım.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

Yapı kredi - Veri Ambarı Modernizasyonu Başarı Hikayesi

Yapı kredi için geliştirilen proje kapsamında mevcut veri ambarını Informatica teknolojimizi kullanarak modernleştirmek üzere yola çıktık.

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
Metadata Entegrasyonu Yapıldı
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.
Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Heading

Heading