DATA SILOS, LAKES, & STREAMS INTRODUCTION EĞİTİMİ

Silodan göle, gölden akışa veriyi tanıyın

Veri silolarını, veri göllerini ve veri akışlarını karşılaştırarak modern veri mimarisinin temel kavramlarını öğrenin.

Modern veri mimarisine giriş: veri silolarının sorunları ve kırılması, veri gölü ile ambar farkı ve lakehouse, gerçek zamanlı veri akışı ve pub/sub modeli karşılaştırmalı ve kavramsal olarak işlenir.

3 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Modern veri mimarisi kavramlarına giriş

Bu eğitim, modern veri mimarisinin üç temel kavramını giriş düzeyinde ve karşılaştırmalı olarak tanıtır. Veri silolarının nasıl oluştuğunu, yarattığı tutarsızlık ve erişim sorunlarını, siloları kırmanın yollarını ele alır. Veri gölü (data lake) kavramını, ham veriyi şema-okuma (schema-on-read) ile saklamayı, veri ambarıyla farkını, göl bataklığı (data swamp) riskini ve lakehouse yaklaşımını inceler. Veri akışı (streaming) kavramını, olay akışı, yayıncı-abone (pub/sub) modeli, gerçek zamanlı işlemeyi ve batch ile farkını işler. Depolama katmanları, dosya formatları (Parquet, Avro), katalog ve yönetişim ile bu kavramların birlikte oluşturduğu modern veri platformu resmi verilir. Örnekler kavramsal diyagramlar ve küçük uygulamalarla kurgulanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından mimari diyagram ve küçük örneklerle pekiştirme yapılır.

Seviye

Temel Seviye — Veri silosu, veri gölü ve veri akışı: modern veri mimarisi kavramlarına giriş ve karşılaştırma.

Öğrenme Metodu

Kavramsal diyagramlar ve küçük örnek veri akışlarıyla silo, göl ve akış mimarileri karşılaştırmalı olarak çalışılır.

Neden Bu Eğitim?

🧱Silo Farkındalığı

Veri silolarının yarattığı sorunları tanıyıp kırma yollarını öğrenirsiniz.

🌊Göl Anlayışı

Veri gölünün ne olduğunu, ambardan farkını ve risklerini kavrarsınız.

⚡Akış Temeli

Gerçek zamanlı veri akışının mantığını ve kullanım alanını anlarsınız.

Anahtar Konular

veri silosuveri gölüdata lakeveri akışıstreaminglakehousepub submodern veri mimarisischema on readbatch streamveri platformudata swamp
“Veri silolarda hapis olduğunda kaybolur; göl ve akışta akarken değer kazanır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Farkındalığı

Tablo, dosya ve veritabanı kavramlarına genel aşinalık faydalıdır.

2
Temel Mimari

Sistem ve uygulama kavramlarını bilmek örnekleri kolaylaştırır.

3
Analitik İlgi

Veriyle çalışmaya yönelik ilgi yeterlidir.

4
Ortam

Kavramsal örnekleri izleyebilen bir çalışma ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, veri silolarını tanır ve siloları kırmak için yaklaşımlar önerir.
Modül 1
Veri Silosu Kavramı
  • Silonun tanımı ve nasıl oluştuğu
  • Departman ve sistem bazlı silolar
  • Teknik ve organizasyonel nedenler
  • Silo ile veri kopyasının ilişkisi
  • Silonun yaygınlık nedenleri
  • Silo örneklerinin tanınması
Modül 2
Siloların Yarattığı Sorunlar
  • Tutarsız ve çelişen veri
  • Tekrar eden ve güncel olmayan kopyalar
  • Bütünsel görünümün kaybı
  • Erişim ve paylaşım zorluğu
  • Karar kalitesine olumsuz etki
  • Maliyet ve verimsizlik
Modül 3
Entegrasyon Yaklaşımları
  • Nokta-nokta entegrasyonun sınırları
  • Merkezî entegrasyon katmanı
  • ETL/ELT ile veri birleştirme
  • API tabanlı veri paylaşımı
  • Ana veri yönetimiyle tutarlılık
  • Entegrasyon maliyet-fayda dengesi
Modül 4
Siloları Kırma
  • Ortak depo ve platform yaklaşımı
  • Veri yönetişimiyle sahiplik netliği
  • Ortak tanım ve sözlük
  • Kültürel ve teknik değişim
  • Göl ve platformun silo çözümündeki rolü
  • Aşamalı silo kırma stratejisi
Günün hedefiKatılımcı, veri gölünü ambarla karşılaştırır ve iyi yönetilmiş bir göl tasarlar.
Modül 1
Veri Gölü Kavramı
  • Ham, yapısal ve yapısız veriyi saklama
  • Şema-okuma (schema-on-read) ilkesi
  • Nesne depolama (object storage) temeli
  • Düşük maliyetli ölçeklenebilir saklama
  • Göl kullanım senaryoları
  • Esnekliğin getirdiği sorumluluk
Modül 2
Göl ve Ambar Karşılaştırması
  • Şema-yazma ve şema-okuma farkı
  • Yapılandırılmış ambar ile esnek göl
  • Maliyet ve performans dengesi
  • Kullanıcı profili farkı (analist, veri bilimci)
  • Birlikte kullanım senaryoları
  • Hangi verinin nerede durması
Modül 3
Göl Zonları ve Yönetişim
  • Ham (raw), işlenmiş ve sunum zonları
  • Dosya formatları (Parquet, Avro) seçimi
  • Bölümleme ve dizin organizasyonu
  • Veri kataloğu ve keşfedilebilirlik
  • Göl bataklığı (data swamp) riski
  • Yönetişimle gölün sağlıklı tutulması
Modül 4
Lakehouse Yaklaşımı
  • Göl ve ambarın birleştirilmesi
  • ACID destekli tablo formatları (Delta, Iceberg)
  • Şema evrimi ve zaman yolculuğu (time travel)
  • Tek platformda BI ve veri bilimi
  • Lakehouse'un avantajları
  • Geçiş değerlendirmesi
Günün hedefiKatılımcı, veri akışını açıklar ve silo-göl-akışı bir platformda birleştirir.
Modül 1
Veri Akışı Kavramı
  • Sürekli olay akışının tanımı
  • Gerçek zamanlı veri ihtiyacı
  • Olay (event) ve mesaj kavramı
  • Akışın batch'e göre tazeliği
  • Akış kullanım senaryoları (IoT, log, işlem)
  • Akışın getirdiği zorluklar
Modül 2
Yayıncı-Abone Modeli
  • Pub/sub (publish-subscribe) mantığı
  • Konu (topic) ve bölüm (partition)
  • Üretici (producer) ve tüketici (consumer)
  • Mesaj kuyruğu ve olay akışı farkı
  • Kafka benzeri platformların rolü
  • Ölçeklenme ve dayanıklılık
Modül 3
Batch ve Stream Karşılaştırması
  • Toplu işleme ile akış işleme farkı
  • Gecikme ve verim dengesi
  • Lambda ve Kappa mimarilerine giriş
  • Hangi problemde hangisinin uygun olduğu
  • Mikro-batch ara yaklaşımı
  • İki yaklaşımın birlikte kullanımı
Modül 4
Bütünsel Veri Mimarisi
  • Silo, göl ve akışın bir arada yeri
  • Veri toplama, saklama ve servis katmanları
  • Katalog ve yönetişimin bağlayıcı rolü
  • Modern veri platformu resmi
  • Kavramların birbirini tamamlaması
  • Mimari seçiminde ihtiyaç odaklılık

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Silo Farkındalığı

Veri silolarını tanır ve yarattığı sorunları açıklarsınız.

✅
Silo Kırma

Entegrasyon ve yönetişimle siloları kırma yollarını önerirsiniz.

✅
Veri Gölü

Veri gölünü ve şema-okuma ilkesini açıklarsınız.

✅
Göl vs Ambar

Göl ile ambar arasındaki farkı ve birlikte kullanımı kavrarsınız.

✅
Lakehouse

Lakehouse yaklaşımını ve ACID tablo formatlarını tanırsınız.

✅
Veri Akışı

Gerçek zamanlı akış ve pub/sub modelini açıklarsınız.

✅
Batch vs Stream

Toplu ve akış işlemenin farkını ve yerini belirlersiniz.

✅
Bütünsel Mimari

Silo, göl ve akışı tek bir modern platformda konumlandırırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veriye yeni başlayanlar
  • analistler
  • proje yöneticileri
  • modern veri mimarisini anlamak isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veriye yeni başlayanlar, analistler, proje yöneticileri ve modern veri mimarisini anlamak isteyenler için uygundur.
Teknik derinlik gerektiriyor mu?
Hayır; eğitim giriş düzeyindedir ve kavramları karşılaştırmalı olarak, kavramsal diyagramlarla tanıtır.
Veri gölü ile ambar aynı şey mi?
Hayır; göl ham veriyi şema-okuma ile esnek saklar, ambar ise yapılandırılmış ve şema-yazma odaklıdır ve ikisi genellikle birlikte kullanılır.
Streaming ne zaman gerekir?
IoT, log ve işlem verisi gibi gerçek zamanlı tazelik gerektiren senaryolarda akış işleme tercih edilir.
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 Silos, Lakes, & Streams Introduction Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikPredictive Analytics: Using SMOTE, Model Explanations, & Hyperparameter Tuning Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Predictive Analytics: Using SMOTE, Model Explanations, & Hyperparameter Tuning Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Dengesiz sınıf için SMOTE/ADASYN, SHAP ve LIME ile model açıklama, grid/random/Bayesian hiperparametre ayarı ve sızıntısız pipeline'ı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikPreparing for BI Data Models Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Preparing for BI Data Models Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

BI için boyutsal model: yıldız/kar tanesi şema, olgu-boyut tasarımı, grain, toplanabilirlik, SCD, uyumlu boyut ve bus matrix ile semantik modeli öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikProcess Enhancements: Enterprise Data Platform & Systems Engineering Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Process Enhancements: Enterprise Data Platform & Systems Engineering Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kurumsal veri platformu ve sistem mühendisliği: platform mimarisi, DataOps/CI-CD, hat güvenilirliği, yönetişim, veri mesh ve FinOps süreç iyileştirmeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikProject Evaluation: Defining Success Metrics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Project Evaluation: Defining Success Metrics Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Proje başarı metrikleri: hedef-metrik hizalama, çıktı-sonuç-etki, OKR/KPI, temel çizgi, ölçüm planı, A/B testi ve ROI ile değerlendirmeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikQuerying & Managing Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Querying & Managing Data Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SQL temelleri: SELECT ve JOIN, GROUP BY toplulaştırma, alt sorgu ve CTE, DML, işlemler (ACID) ve kısıtlarla veri sorgulama ve yönetmeyi uygulamalı öğrenin.

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