Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Datayos eğitim serisinin ilk bölümü olup, bir eğitmen tarafından sunulan veri bilimi eğitim içeriğidir.
- Video, data warehouse kavramını tanıtarak başlıyor ve data warehouse'ın ne olduğunu açıklıyor. Data warehouse, farklı veri kaynaklarından (database, API, flat file) veri toplayıp tek bir noktada toplayan ve anlamlı çıktılar üreten bir ortam olarak tanımlanıyor. Eğitmen, data warehouse'ın üç farklı mimarisi (inmen, kimble ve databall) olduğunu belirtiyor ve her firmanın ihtiyaçlarına göre farklı yaklaşımlar seçebileceğini vurguluyor. Video, uygulamalı bir data warehouse geliştirme serisinin ilk bölümü olup, ilerleyen derslerde normalizasyon, de normalizasyon, databot kimble yaklaşımları ve dimashoplar gibi konuların ele alınacağı belirtiliyor.
- 00:01Data Warehouse Eğitim Serisi Tanıtımı
- Bu video serisi uzun süre devam edecek ve sonrasında uygulamalı olarak bir data warehouse geliştirilecek.
- İlk başta anlatılan konular canlı uygulamada karşımıza çıkacak ve terimleri bilmeden anlatılan şeyler anlaşılamayacak.
- Eğitim serisinde normalizasyon, de-normalizasyon, data mart yaklaşımları ve dimashoplar gibi konular ele alınacak.
- 00:49Data Warehouse Nedir?
- Data warehouse, birçok veri kaynağından (database, API, flat file, CSV, Excel, XML) veri alan ve tek bir noktada toplayıp anlamlı çıktılar üretmek için yaratılan veritabanlarıdır.
- Data warehouse büyük veri setlerini analiz etmek için modellenir ve modeli de denomalize şekilde tutulur.
- Data warehouse bir ürün değil, sadece verileri saklayıp hızlı analiz edebileceğimiz ortamlardır.
- 01:58Data Warehouse Mimarileri
- Günümüzde üç farklı data warehouse mimarisi vardır: in-memory, kimble ve databall.
- Bu mimariler tek başına yeterli değildir çünkü her firmanın ihtiyaçları farklıdır.
- Data warehouse'ı sonradan değiştirmek zor olduğu için önceden business'ı anlayıp sonra data warehouse'ı geliştirmeye karar vermek önemlidir.
- 03:10Data Warehouse Seçimi
- Cloud ortamlarla beraber çok fazla data warehouse seçeneği mevcuttur.
- Firma teknolojilerine uygun bir data warehouse ortamı seçmek kritiktir.
- Data warehouse seçimi firmadan firmaya değişir ve kesin bir doğru yoktur.