DATA ARCHITECTURE DEEP DIVE - DESIGN & IMPLEMENTATION EĞİTİMİ

Modern veri mimarisini tasarla ve hayata geçir

Katmanlı mimari, lakehouse, data mesh, ELT ve yönetişimle kurumsal veri mimarisini uçtan uca tasarlayıp uygulayın.

Modern kurumsal veri mimarisinin tasarımı ve uygulanmasını derinlemesine ele alan ileri eğitim: katmanlı mimari ve ingestion, depolama biçimleri, lakehouse ve medallion, ELT orkestrasyonu, data mesh ve veri ürünleri ile metadata, güvenlik ve maliyet yönetişim…

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Referans mimariler, lakehouse, data mesh, ELT ve mimari yönetişim

Bu ileri seviye eğitim, modern kurumsal veri mimarisinin tasarımını ve uygulanmasını derinlemesine ele alır. Katmanlı mimari (kaynak, ingestion, depolama, dönüşüm, sunum); veri gölü, veri ambarı ve lakehouse paradigmaları; medallion (bronze/silver/gold) yaklaşımı; batch ve akış (streaming) ingestion; ELT ve dönüşüm orkestrasyonu işlenir. Data mesh ve alan (domain) odaklı veri ürünleri; depolama biçimleri (Parquet, Delta/Iceberg mantığı); metadata, veri kataloğu ve soyağacı; mimari yönetişim, güvenlik ve maliyet optimizasyonu ele alınır. Katılımcılar gerçek gereksinimlerden uçtan uca bir hedef mimari tasarlar ve uygulama kararlarını gerekçelendirir.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar katmanlı mimariden lakehouse, data mesh ve yönetişime ilerler.

Seviye

İleri Seviye — Modern veri mimarisinin tasarımı ve uygulanması: lakehouse, data mesh ve referans mimariler.

Öğrenme Metodu

Her konu referans mimari diyagramları ve gerçek senaryolara dayalı tasarım atölyeleriyle uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

🏗️Modern Tasarım

Lakehouse ve medallion gibi güncel desenlerle ölçeklenebilir mimari kurarsınız.

🕸️Data Mesh

Alan odaklı veri ürünleriyle merkezi olmayan mimariyi değerlendirirsiniz.

⚙️Uygulama Kararı

Depolama, dönüşüm ve orkestrasyon kararlarını gerekçeyle verirsiniz.

Anahtar Konular

veri mimarisi eğitimidata architecturelakehousedata meshmedallion mimarieltveri gölüveri kataloğuparquet deltamimari yönetişim
“İyi veri mimarisi veriyi saklamaz; onu güvenle akan, bulunabilir ve güvenilir bir varlığa çevirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Mimarisi

Temel veri mimarisi ve ambar kavramlarına aşinalık gerekir.

2
SQL/ETL

SQL ve ETL/ELT süreçlerine aşinalık güçlü biçimde önerilir.

3
Bulut Farkındalığı

Bulut depolama ve hesaplama kavramlarına aşinalık faydalıdır.

4
Analiz Ortamı

Mimari diyagram ve senaryo çalışması için bir bilgisayar gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, katmanlı veri mimarisini ve ingestion yaklaşımlarını tasarlayabilir.
Modül 1
Referans Katmanlar
  • Kaynak, ingestion, depolama, dönüşüm, sunum katmanları
  • Katmanlar arası sorumluluk ayrımı
  • Ham ve işlenmiş veri ayrımı
  • Katmanlı mimarinin bakımı
  • Referans mimarinin kuruma uyarlanması
  • Katman sınırlarının güvenlikteki rolü
Modül 2
Batch Ingestion
  • Toplu yükleme pencereleri
  • Tam ve artımlı yükleme
  • CDC ile değişiklik yakalama
  • Staging ve ham zone tasarımı
  • Şema evrimi (schema evolution)
  • Yükleme mutabakatı
Modül 3
Akış Ingestion
  • Olay akışı ile gerçek zamanlı ingestion
  • Konu/bölüm (topic/partition) tasarımı
  • Teslim garantileri
  • Akış ve batch birleşimi (lambda/kappa)
  • Geç veri ve sıralama
  • Akış ingestion kullanım senaryoları
Modül 4
Depolama Biçimleri
  • Satır ve kolonlu (columnar) depolama
  • Parquet ve sıkıştırma avantajı
  • Delta/Iceberg tablo biçimi mantığı
  • Bölümleme (partitioning) stratejisi
  • Dosya boyutu ve küçük dosya sorunu
  • Biçim seçiminin sorgu performansına etkisi
Günün hedefiKatılımcı, lakehouse ve medallion mimarisiyle dönüşüm hattı tasarlayabilir.
Modül 1
Göl, Ambar, Lakehouse
  • Veri gölünün esnekliği ve riskleri (data swamp)
  • Veri ambarının yapısı ve sınırı
  • Lakehouse ile ikisinin birleşmesi
  • ACID işlemlerin göl üzerinde sağlanması
  • Açık tablo biçimlerinin rolü
  • Paradigma seçiminin gerekçesi
Modül 2
Medallion Mimari
  • Bronze (ham) katman
  • Silver (temizlenmiş/uyumlu) katman
  • Gold (iş/analitik) katman
  • Katmanlar arası dönüşüm sorumluluğu
  • Yeniden işlenebilirlik (reprocess)
  • Medallion'un yönetişim kolaylığı
Modül 3
ELT ve Dönüşüm
  • ELT'de dönüşümün hedefte yapılması
  • Dönüşüm modülerliği ve test
  • Artımlı dönüşüm
  • Veri kalitesi kontrol noktaları
  • Dönüşüm sürümleme
  • Dönüşüm hattının gözlemlenebilirliği
Modül 4
Orkestrasyon
  • İş akışı ve bağımlılık grafiği (DAG)
  • Zamanlama ve tetikleme
  • Yeniden deneme ve idempotanlık
  • Backfill (geriye dönük işleme)
  • Hat izleme ve uyarı
  • Orkestrasyon aracı seçim kriterleri
Günün hedefiKatılımcı, data mesh ilkelerini ve alan odaklı veri ürünlerini değerlendirebilir.
Modül 1
Data Mesh İlkeleri
  • Alan (domain) odaklı sahiplik
  • Veri ürünü olarak veri
  • Self-servis veri platformu
  • Federasyonlu hesaplamalı yönetişim
  • Merkezi ve merkezi olmayan dengesi
  • Data mesh'in ne zaman uygun olduğu
Modül 2
Veri Ürünü Tasarımı
  • Veri ürünü sınırı ve sözleşmesi
  • Girdi, çıktı ve SLA tanımı
  • Keşfedilebilirlik ve belgeleme
  • Kalite ve güvenilirlik taahhüdü
  • Sürümleme ve geriye uyumluluk
  • Ürün sahipliği ve yaşam döngüsü
Modül 3
Platform Yetenekleri
  • Self-servis ingestion ve depolama
  • Ortak dönüşüm ve kalite araçları
  • Katalog ve keşif platformu
  • Erişim ve güvenlik otomasyonu
  • İzlenebilirlik ve gözlemlenebilirlik
  • Platformun ekipleri hızlandırması
Modül 4
Birlikte Çalışabilirlik
  • Alanlar arası veri paylaşımı
  • Ortak kimlik ve anahtar yönetimi
  • Standart arayüz ve sözleşmeler
  • Küresel ve yerel politika dengesi
  • Çapraz alan analitiği
  • Mesh'te tutarlılığın sağlanması
Günün hedefiKatılımcı, mimari yönetişimini kurar ve uçtan uca bir hedef mimari tasarlar.
Modül 1
Metadata ve Katalog
  • Veri kataloğu ile keşif
  • İş ve teknik metadata
  • Veri soyağacı (lineage)
  • Etki analizi
  • Metadata otomasyonu
  • Kataloğun güven oluşturması
Modül 2
Güvenlik ve Gizlilik
  • Katman bazlı erişim kontrolü
  • Hassas veri sınıflandırma ve maskeleme
  • Şifreleme (beklemede/aktarımda)
  • KVKK/GDPR mimariye yansıması
  • Veri paylaşımı güvenliği
  • Sıfır güven (zero trust) sezgisi
Modül 3
Maliyet ve Performans
  • Depolama ve hesaplama ayrımı
  • Sorgu ve dönüşüm maliyet optimizasyonu
  • Bölümleme ve dosya boyutu etkisi
  • Önbellek ve materyalizasyon
  • Kapasite ve ölçekleme planı
  • Maliyet izleme ve geri ödeme (chargeback)
Modül 4
Tasarım Vakası
  • Gereksinimden hedef mimariye geçiş
  • Lakehouse veya mesh kararı
  • Ingestion, depolama ve dönüşüm seçimi
  • Yönetişim ve güvenlik tasarımı
  • Risk, bağımlılık ve yol haritası
  • Mimarinin paydaşa sunumu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Katmanlı Mimari

referans katmanları ve ingestion yaklaşımlarını tasarlarsınız.

✅
Depolama

Parquet ve açık tablo biçimleriyle depolama kararı verirsiniz.

✅
Lakehouse

göl, ambar ve lakehouse paradigmalarını karşılaştırırsınız.

✅
Medallion

bronze/silver/gold katmanlarıyla dönüşüm hattı kurarsınız.

✅
Orkestrasyon

DAG, backfill ve idempotanlıkla dönüşümü orkestre edersiniz.

✅
Data Mesh

alan odaklı veri ürünü ve mesh ilkelerini değerlendirirsiniz.

✅
Yönetişim

katalog, soyağacı ve güvenlikle mimariyi yönetirsiniz.

✅
Tasarım

gereksinimden uçtan uca bir hedef mimari tasarlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mimarları
  • kıdemli veri mühendisleri
  • platform ekipleri
  • modern veri mimarisini tasarlayıp uygulamak isteyen uzmanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mimarları, kıdemli veri mühendisleri, platform ekipleri ve modern veri mimarisini tasarlayıp uygulamak isteyen uzmanlar için uygundur.
Lakehouse ile data mesh aynı şey mi?
Hayır; lakehouse bir depolama/işleme paradigmasıyken data mesh alan odaklı organizasyonel bir yaklaşımdır. Eğitim ikisini de karşılaştırır.
Belirli bir bulut mu kullanılıyor?
Kavramlar bulut bağımsız işlenir; Parquet, Delta/Iceberg ve orkestrasyon gibi desenler yaygın platformlara uyarlanır.
Giriş mimarisi eğitiminden farkı ne?
Bu eğitim tasarım ve uygulama kararlarına ileri düzeyde odaklanır; giriş eğitimi temel kavram ve bileşenleri tanıtır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Data Architecture Deep Dive - Design & Implementation Eğitim Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikDesigning BI Infrastructure Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Designing BI Infrastructure Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kaynak katmanlarından ambar/lakehouse'a, semantik katmana ve raporlama topolojisine kadar güvenli, ölçeklenebilir BI altyapısı tasarlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikDesigning for Data Access & Protection Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Designing for Data Access & Protection Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kimlik, RBAC/ABAC, satır/sütun güvenliği, maskeleme, şifreleme ve denetimle veriye kontrollü erişim ve koruma tasarlamayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikDesigning Multidimensional Data Sources Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Designing Multidimensional Data Sources Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SSAS ile boyut, hiyerarşi, ölçü grubu, küp, agregasyon ve MDX tasarlayarak performanslı çok boyutlu OLAP kaynakları kurmayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikDesigning Reports & Creating Data Sources Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Designing Reports & Creating Data Sources Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Paylaşılan veri kaynakları, bağlantı/kimlik, parametreli sorgular ve tablo/matris raporlarıyla kurumsal raporlamayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikDesigning Reports & Creating Datasets Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Designing Reports & Creating Datasets Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri kümeleri (dataset) tasarlayıp hesaplanan alan ve parametrelerle zenginleştirmeyi; tablo, matris ve görsellerle rapor oluşturmayı öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn