QLIKVIEW: EXTRACT, TRANSFORM, & LOAD (ETL) EĞİTİMİ

QlikView script'iyle sağlam ETL hatları kurun

Kaynaklardan extract, script'le transform ve QVD'ye load; katmanlı mimari ve incremental load ile ETL hattını uçtan uca kurun.

QlikView'da extract/transform/load katmanları, QVD mimarisi, MAPPING/JOIN/crosstable dönüşümleri, incremental load ve hata yönetimiyle uçtan uca ETL hattı kurmayı öğreten eğitim.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

QlikView'da QVD katmanlı ETL mimarisini geliştirmek

Bu eğitim, QlikView'da ETL'i script üzerinden uçtan uca öğretir. Extract katmanı: ODBC/OLEDB, dosya, XML, REST kaynaklarından veri çıkarma ve ham QVD'ye yazma; transform katmanı: temizleme, standardizasyon, MAPPING/ApplyMap, JOIN/KEEP/CONCATENATE, crosstable/generic dönüşümleri, IntervalMatch, kontrol ifadeleri (IF/FOR/SUB); load katmanı: optimized QVD load, model oluşturma; incremental load desenleri (insert/update/delete), tam-artımlı denge; hata yönetimi, log, kayıt sayısı kontrolü ve ETL planlaması işlenir. Katmanlı mimarinin avantajları vurgulanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; extract/transform/load katmanları ağırlıklı uygulamalı lab.

Seviye

Orta Seviye — QlikView script'iyle veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL), QVD katmanlı mimari ve incremental load'u kapsar.

Öğrenme Metodu

Örnek kaynaklarla üç katmanlı (extract/transform/load) bir ETL hattı script'te adım adım kurulur.

Neden Bu Eğitim?

🏗️Katmanlı Mimari

Extract/transform/load katmanlarıyla sürdürülebilir bir ETL hattı kurarsınız.

⚡Hızlı Yenileme

Optimized ve incremental load ile yenileme sürelerini belirgin düşürürsünüz.

🧼Temiz Veri

Standardizasyon ve doğrulamayla güvenilir, tutarlı veri üretirsiniz.

Anahtar Konular

qlikview etlqlikview script etlqvd katmanlamaincremental loadextract transform loadmapping applymapcrosstableqlikview veri hattıqlikview eğitimi
“İyi bir ETL, kimsenin fark etmediği ama herkesin güvendiği katmandır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
QlikView Script

LOAD ve temel script yazımına aşinalık beklenir.

2
SQL Bilgisi

SELECT ve JOIN düzeyinde SQL bilmek faydalıdır.

3
Veri Mantığı

Tablolar arası ilişki ve anahtar kavramı bilinmelidir.

4
QlikView Desktop

QlikView Desktop kurulu olmalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı farklı kaynaklardan veri çıkarıp ham QVD katmanına yazabilir.
Modül 1
Veri Kaynakları
  • ODBC/OLEDB bağlantısı
  • Dosya (Excel/CSV/XML)
  • Klasörden toplu okuma
  • REST/web kaynak
  • Bağlantı gizliliği
  • Kaynak doğrulama
Modül 2
Extract İlkeleri
  • Ham veriyi minimum dönüşümle alma
  • Extract QVD'ye STORE
  • Alan yeniden adlandırma
  • Kaynak bazlı QVD ayrımı
  • Extract zamanlaması
  • Yeniden çalıştırılabilirlik
Modül 3
Incremental Extract
  • Son tarih/ID ile artımlı çekme
  • Değişen kayıt yakalama
  • Silinen kayıt stratejisi
  • QVD birleştirme
  • Tam vs artımlı
  • Durum takibi
Modül 4
Kaynak Yönetimi
  • Bağlantı değişkenleri
  • Dinamik dosya listesi
  • Hata ve kayıt kontrolü
  • Log yazma
  • Yeniden deneme
  • Dokümantasyon
Günün hedefiKatılımcı transform katmanında veriyi temizleyip standardize ederek dönüştürebilir.
Modül 1
Temizleme
  • Null ve boşluk yönetimi
  • Tip dönüşümü
  • Metin standardizasyonu (upper/trim)
  • Tarih normalizasyonu
  • Çoğaltma kaldırma
  • Veri doğrulama
Modül 2
Dönüşüm
  • MAPPING ve ApplyMap
  • JOIN/KEEP/CONCATENATE
  • Crosstable ile pivot çözme
  • Generic load
  • IntervalMatch
  • Hierarchy
Modül 3
Kontrol İfadeleri
  • IF ve koşullu mantık
  • FOR/FOR EACH döngü
  • DO WHILE
  • SUB/CALL modülerlik
  • Dolar genişletme
  • Dinamik işleme
Modül 4
Zenginleştirme
  • Master calendar ekleme
  • Hesaplanan alanlar
  • Kod-açıklama eşleme
  • Segment/bucket
  • Bayrak alanları
  • Transform QVD'ye STORE
Günün hedefiKatılımcı load katmanında modeli kurup incremental load ve ETL izlemeyi uygulayabilir.
Modül 1
Load Katmanı
  • Optimized QVD load
  • Model tablolarını oluşturma
  • Associative model kurma
  • Synthetic key önleme
  • Final QVD/QVW
  • Model doğrulama
Modül 2
Incremental Load
  • Insert/update/delete deseni
  • Max tarih ile okuma
  • WHERE NOT EXISTS
  • QVD concatenate
  • Silinen kayıt temizleme
  • Performans dengesi
Modül 3
Hata ve Kalite
  • ErrorMode ve hata yakalama
  • Kayıt sayısı kontrolü
  • Tutarlılık testi
  • Log tablosu
  • Uyarı mekanizması
  • Kurtarma
Modül 4
Operasyon
  • ETL çalışma sırası
  • Publisher ile zamanlama
  • Bağımlılık yönetimi
  • Yeniden çalıştırma
  • Dokümantasyon
  • Bakım planı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Extract

Çeşitli kaynaklardan ham QVD katmanına veri çıkarırsınız.

✅
Incremental Extract

Artımlı çekme ile sadece değişen kayıtları alırsınız.

✅
Temizleme

Standardizasyon ve doğrulamayla veriyi güvenilir kılarsınız.

✅
Dönüşüm

MAPPING, JOIN ve crosstable ile veriyi dönüştürürsünüz.

✅
Load

Optimized load ile modeli hızlı ve temiz kurarsınız.

✅
Incremental Load

Insert/update/delete deseniyle yenilemeyi hızlandırırsınız.

✅
Hata Yönetimi

Hata yakalama ve kayıt kontrolüyle kaliteyi güvenceye alırsınız.

✅
Operasyon

ETL sıralama ve zamanlamayla hattı operasyona alırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • QlikView'da veri hattı
  • ETL mimarisi geliştiren BI geliştiricileri ve veri mühendisleri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
QlikView'da veri hattı ve ETL mimarisi geliştiren BI geliştiricileri ve veri mühendisleri için uygundur.
Katmanlı mimari neden önemli?
Extract/transform/load ayrımı yeniden kullanılabilirlik, hız ve bakım kolaylığı sağlar; QVD ile uygulanır.
Incremental load nasıl çalışır?
Değişen kayıtlar max tarih/ID ile çekilip QVD'ye concatenate edilir; silinen kayıt stratejisiyle birlikte işlenir.
Hangi kaynaklar destekleniyor?
ODBC/OLEDB, dosya (Excel/CSV/XML) ve REST/web kaynaklarından çıkarma örneklerle gösterilir.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda 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. QlikView: Extract, Transform, & Load (ETL) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

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

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmePL-300: Sharing Power BI Reports & Workspaces Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

PL-300: Sharing Power BI Reports & Workspaces Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Power BI Service'te workspace rolleri, app yayınlama, paylaşım, RLS, hassaslık etiketleri ve deployment pipeline ile güvenli içerik dağıtımını öğreten PL-300 eğ

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmePL-300: Understanding Data Visualization Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

PL-300: Understanding Data Visualization Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Grafik türü seçimi, görsel algı ilkeleri, renk ve ölçek dürüstlüğü ile yanıltıcı grafiklerden kaçınmayı Power BI örnekleriyle öğreten PL-300 eğitimi.

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmePL-300: Using the Power BI Service Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

PL-300: Using the Power BI Service Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Power BI Service'te çalışma alanı, yayınlama, planlı yenileme, data gateway, dashboard, abonelik, RLS ve yönetim merkezini kapsayan PL-300 bulut yönetimi eğitim

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmePL-300: Using Time Intelligence in Power BI Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

PL-300: Using Time Intelligence in Power BI Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Power BI'da date tablosu, TOTALYTD/QTD/MTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD, YoY büyüme ve hareketli ortalama ile zaman tabanlı DAX analizini öğreten PL-300 eğitimi

Detayları Gör →
İş Zekâsı ve Veri GörselleştirmePL-300: Working with Filters in Power BI Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

PL-300: Working with Filters in Power BI Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Power BI filtre bölmesi, dilimleyiciler, filtre bağlamı ve CALCULATE/ALL/KEEPFILTERS ile filtre manipülasyonunu uygulamalı öğreten PL-300 odaklı eğitim.

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